La figura del analista de datos cada vez está más demandada y quizá para encontrar un empleo no sea tan necesario saber programar como dominar técnicas analíticas.
Aprender a programar se ha constituido en una ambición reciente que ha inundado los sectores adyacentes al tecnológico y ya se empieza a introducir en el sistema educativo. Se diría que empieza a ser considerado como el nuevo inglés. Para acceder a ciertos puestos de trabajo, contar con conocimientos de programación aparece a todas luces como una ventaja competitiva frente otros candidatos. Pero en el futuro podría ocurrir que aprender lo que más demande el mercado laboral sea el empleo de analista de datos.
La revista Harvard Business Review ya calificó la profesión de ‘data scientist’ como “la más sexy del siglo XXI” y consultoras como Gartner ya vaticinaban que el big data crearía un buen número de empleos a corto y medio plazo. En un artículo publicado en VentureBeat, Gene Richardson, COO de Experts Exchange, una red que conecta a profesionales del sector tecnológico, ofrece un punto de vista interesante sobre el empleo de analista de datos.
En el artículo Richardson afirma que la ambición por enseñar a programar a los futuros profesionales es una tendencia estadounidense, que nace para nutrir las necesidades de profesionales cualificados que tiene Silicon Valley y tiene como factor de reclamo precisamente la próspera cultura que se ha formado en torno al sector tecnológico.
Pero en realidad el mercado laboral no necesita una fuerza de trabajo numerosa con conocimientos superiores de programación. Sin embargo, lo que sí van a necesitar una gran cantidad de empresas es hacer análisis de datos, sostiene Richardson.
Lo cierto es que el análisis de datos lleva con nosotros mucho tiempo. Las empresas han basado decisiones de negocio desde hace décadas en información desgranada a base de técnicas analíticas. Hoy en día el término big data se ha convertido, además de en una tendencia tecnológica, en uno de esos paladines que el marketing o la moda esgrimen para conquistar ecos mediáticos.
¿Dónde está el límite que separa al análisis de datos tradicionalmente del big data? Hay quien, como Rahaf Harfoush, coautora del libro ‘The Decoded Company’, que resalta la importancia de crear una cultura corporativa basada en el análisis de datos, opina que la diferencia está en la automatización de las tareas analíticas, que ahora se hacen mediante un algoritmo y pueden abarcar mayor cantidad de información.
En todo caso, tanto para hacer un análisis de datos que no sea considerado como big data como para hacer esto último lo que está claro es que la persona que lleve a cabo la tarea tiene que tener conocimientos de programación. Pero esto no significa que tenga que ser experta en Java o en C++.
Es más, cuanta mayor sea la formación en determinados lenguajes de programación, menos tiempo se habrá dedicado al aprendizaje de técnicas analíticas, que van desde saber cómo plantear las preguntas a una base de datos a la organización de la información. En un futuro cercano empresas de todo tipo demandarán un perfil que analice la información disponible sobre su negocio y su mercado, con el fin de estar informadas para tomar decisiones acertadas. Y para esto no será tan necesario tener unos conocimientos de programación muy específicos sino conocer las metodologías del análisis de información.
Imágenes: Nestor Polastri y NEC Corporation of America
