¿Cómo pueden las empresas adoptar el Big Data? Parte 2

Anddy I. Cabrera Carela.
Anddy I. Cabrera Carela.

En artículo anterior tratamos sobre los retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de implementar la infraestructura tecnológica. En este abordaremos los retos que suponen la formación y búsqueda del equipo necesario para llevar adelante la transformación digital de una compañía.

Nos enfocaremos en los principales profesionales que intervienen en la ejecución de un proyecto Big Data y la importancia que tienen en las compañías y organizaciones que se encuentran en el camino de la transformación digital. Veremos que se tratan de perfiles nuevos y con habilidades muy específicas, partiendo desde el punto de vista del negocio hasta las tareas más técnicas.

Entendiendo que se tratan de perfiles muy especializados resulta un desafío significativo para las organizaciones encontrar e insertar este tipo de profesionales. De hecho, la firma International Data Corporation (IDC) a través de encuestas realizadas sobre las principales causas de fracaso en las iniciativas para implementar el Big Data concluyó que el problema más habitual era la carencia de perfiles capaces de operar dichas tecnologías o con capacidades analíticas avanzadas.

Otras causas que también resultaron importantes en el estudio fueron la limitación de presupuesto, problemas de seguridad y calidad de los datos o la integración con sistemas que aún están en uso pero han quedado obsoletos o anticuados.

Para entender las habilidades que deben tener estos perfiles profesionales hay que conocer que se trata de personas con especialización en tecnologías y ciencias muy modernas por lo que aún no abundan demasiados en el mercado laboral. Una manera de explicar a lo que se enfrentan las organizaciones en el proceso de transformación digital es a través del planteamiento de cuatro preguntas sobre las principales disciplinas de Big Data.

• Infraestructura – Arquitectura: ¿Qué configuración de la plataforma se necesita? Es importante tener en cuenta el tipo de infraestructura más adecuada para el tipo y características de la organización así como los recursos que cuenta para el mantenimiento de la misma. Si la empresa cuenta con arquitectos Big Data entonces puede tener equipamiento propio.

Esto se conoce como “modelo en premise” en el lenguaje técnico. Sin embargo, si la empresa no cuenta con este perfil profesional, entonces es mejor contratareste proceso de forma externa, denominado como “modelo en la nube o cloud”.

• Ingeniería de datos:¿Cómo cargar y procesar los datos? Aquí se establece como se deben subir la información en la plataforma y la manera más óptima de almacenarla para su posterior explotación. En esta parte cobran un papel importante los ingenieros Big Data. Esto comprende, entre otros, desde las diferentes transformacionesque deben sufrir los datos antes de ser almacenados,en términos de calidad o enriquecimiento de la información.

• Ciencia de datos / Analítica:¿Qué técnicas analíticas se pueden llevar a cabo con los datos? En esta etapa se encuentra el Data Science o Analítica Avanzada. Una vez que la información están disponible, los científicos de datos pueden empezar a trabajar en los modelos analíticos a través de los cuales se implementarán los diferentes casos de uso para encontrar información que sea de utilidad a la organización.

• Monetización de datos – Casos de uso:¿Qué valor pueden aportar los datos? Aquí se sitúa la visión más estratégica del negocio: los casos de uso. A través ellos se pretende extraer el máximo valor posible a la información. Para que la estrategia orientada hacia los datos tenga éxito en la organización, es importante que los casos de uso Big Data estén ligados a la estrategia de negocio de la compañía.

En este caso los equipos de consultores en el negocio Big Data deberán identificar y diseñar los casos de uso que pueden tener mayor impacto en el modelo de negocio global de la empresa. Esta fase es el objetivo del desarrollo de las anteriores y es imprescindible tener una estrategia en torno ella ya que todas las demás fases dependen de esta para el despliegue de la plataforma.

Es importante quedarse con la idea de que uno de los pilares más importantesdentro de la transformación digital a través del Big Data de las organizaciones, son los profesionales que lideran las iniciativas relacionadas con dichos procesos. Muchas ocasiones las compañías optan por externalizar los servicios técnicos con el fin de acelerar su transformación digital,mientras van formando a sus equipos en las diferentes disciplinas relacionadas con la temática que estamos analizando.

En este documentose ha mostrado que los perfiles profesionales necesarios dentro de la organización para llevar acabo de manera óptima la implementación de la transformación digital son:
 Consultor de Negocios de Big Data (Big Data Business Consultant)
 Arquitecto de Big Data (Big Data Architect)
 Ingeniero de Big Data (Big Data Engineer)
 Científico de Datos (Data Scientist)
 Especialista en Visualización de Datos (Data VisualizationSpecialist).

En próximos artículos profundizaremos en el papel del Científico de Dato sy el Especialista en Visualización de Datos, roles que juegan el papel más importante de los perfiles dentro de las iniciativas Big Data.

Sobre el autor: Anddy I. Cabrera Carela es experto en IA, con un grado certificado por la Universidad de Harvard en Machine Learning. Además, es matemático, programador y estadístico.