Nuevos perfiles en la era de los datos: Data Scientist, Data Engineer…

Si en 2015 se contabilizaban 2.3 millones de puestos de trabajo para perfiles con capacidades en análisis y en gestión de data, para 2020 se espera un crecimiento de un 15% sólo en Estados Unidos. Así lo afirma el informe The Quant Crunch: How the demand for Data Science skills is disrupting the job market de IBM que, además, apunta que el 28% de la demanda creciente corresponderá a Data Scientists y Advanced Analysts.

Y es que el mercado del Big Data Analytics, que refleja el incremento del uso de data en todas las industrias, alcanzará un valor de 275 billones de dólares para 2023 según este estudio de Market Reserch Future. Este crecimiento favorece la popularización de términos que, como marketer, pueden causarte confusión. ¿Qué es un Data Scientist? ¿Cómo se diferencia del Data Architect? ¿O del Data Engineer? Ponemos un poco de orden para ayudarte a determinar quién puede dar respuesta a las necesidades de tu negocio. ¿Lo vemos?

Data Scientist, Data Engineer y Data Architect

 

Punto de partida: ¿Dónde nos situamos?

Los avances tecnológicos han revolucionado la forma cómo se utiliza el data, especialmente en marketing con el crecimiento del mercado de las MarTech. Las capacidades requeridas para desarrollar proyectos innovadores se han ampliado provocando la aparición de nuevos perfiles que, en función de las necesidades empresariales, pueden asumir unas responsabilidades u otras.

Y en DBi hemos experimentado esta evolución de primera mano. El equipo ha ido integrando poco a poco todas estas capacidades esenciales para transformar data en insights de valor. Hace unos años hablábamos de Data Analysts, aquellos profesionales capaces de comprender los datos del usuario, contextualizarlos y convertirlos en información útil para mejorar aspectos estratégicos a través de distintas herramientas de analítica web.

Ahora, sin embargo, contamos con Data Scientists, Data Engineers, Data Architects… expertos que nos ayudan a ir más allá.

Del Data Analyst al Data Scientist: ¿Quién es quién?

¿Quieres definir segmentos de audiencia a partir del análisis de las características sociodemográficas de tus usuarios para impactarles con publicidad? ¿Te interesa detectar áreas de mejora en el customer journey? Aquí necesitas un Data Analyst que pueda integrar distintas fuentes de datos estructurados (CRM, soluciones de analítica…) y construir dashboards donde se incluyan métricas clave para favorecer la obtención de insights accionables.

¿Tu objetivo es calcular la probabilidad de venta de un producto en los distintos segmentos de audiencia para optimizar tu inversión publicitaria? ¿Quieres asignar crédito a cada punto de contacto para incrementar el número de conversiones? El Data Scientist se caracteriza por unos sólidos conocimientos matemáticos que le permiten potenciar el proceso de exploración y análisis para identificar tendencias en grandes volúmenes de data.

Este profesional trabaja con distintos lenguajes de programación (SQL, Python, R…), así como puede dominar entornos como el Apache Hadoop y técnicas de Data Mining o de Machine Learning. Su objetivo es testear hipótesis para determinar qué correlaciones pueden tener impacto. La construcción de algoritmos le permite trabajar con datos no estructurados y desbloquear insights ocultos.

El Harvard Business Review diferencia dos tipos de profesionales en función de los resultados obtenidos. Habla de Data Science For Humans cuando las conclusiones tienen impacto directo en la experiencia del usuario o en el producto (¿qué leads de sales seguir? ¿qué diseño generará más engagement en tu sitio web?) mientras que se refiere a Data Science For Machines cuando se favorece el funcionamiento de máquinas (sistemas de recomendación, por ejemplo).

La mayoría de pequeños negocios no requieren las habilidades avanzadas de un Data Scientist pero, si estás peleándote con cuestiones complejas, será tu salvación.

Más perfiles en DBi: Data Engineer & Data Architect

¿Estás planteándote alguna iniciativa en este ámbito? Debes saber que quizás necesitas considerar otros perfiles que suelen colaborar con el Data Scientist. Aquí se situaría, por ejemplo, el Data Engineer que se encarga sobre todo del procesamiento y de la preparación de la información para propósitos operacionales y de análisis. Este experto garantiza la calidad de tu data y establece conexiones para agilizar el acceso.

También debemos hablar del Data Architect que se ocupa del diseño y de la construcción de complejas arquitecturas para el almacenamiento y la gobernanza del dato. Este perfil profesional está creciendo con la adopción del cloud computing que evidencia la necesidad de integrar estructuras que faciliten la gestión de todo el data generado por una empresa.

Además, podríamos hablar de otros expertos como el AdOps, por ejemplo, que se responsabiliza de los procesos técnicos necesarios para lanzar una campaña digital. No obstante, desde nuestro punto de vista, estos serían los perfiles clave que debes conocer si quieres iniciar un proyecto aquí.

¿Estás trabajando con alguno de ellos? ¿Qué responsabilidades les asignas? Déjanos cualquier aportación en la sección de comentarios.

DBi
DBI es una consultoría especializada en inteligencia digital de última generación que forma parte Havas Media Group. Nuestra misión es ayudarte a sacar el máximo partido del nuevo modelo de negocio digitalizado, multicanal y multiexperiencia en la que los datos son la nueva moneda y un activo estratégico.

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