LA CUARTA REVOLUCIÓN Y LAS NUEVAS PROFESIONES

La transformación del mercado laboral es un hecho; los puestos de trabajo relacionados con las tecnologías y la ingeniería serán los más solicitados. También lo serán aquellos que precisan de habilidades humanas.

Aumentará la demanda de aquellas profesiones en las que es necesario un aprendizaje activo, y un pensamiento analítico, o aptitudes como la innovación, la creatividad y el liderazgo.

Aunque hay puestos de trabajo que tienden a desaparecer, sobre todo los relacionados con el comercio o la banca, también emergen de forma constante nuevas profesiones. Se cree que el 85% de los empleos que se demandarán en 2030 todavía no se han inventado, y que en los próximos 25 años muchos empleos podrán ser automatizados

Desde las empresas se hace cada vez más necesario invertir en formación, apostando por una formación continua que permita adaptarse a los nuevos tiempos.

Según "El Futuro de los Trabajos" los principales puestos de trabajo emergentes serían los siguientes:

• Analistas de datos y científicos
• Especialistas en Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquinas
• Managers generales y operativos
• Desarrolladores de software y aplicaciones y analistas
• Profesionales de ventas y marketing
• Especialistas en Big data
• Especialistas en transformación digital
• Especialistas en nuevas tecnologías
• Especialistas en desarrollo organizacional
• Servicios de tecnología de la información

A continuación vamos a profundizar más en la nueva profesión de:

  ESPECIALISTAS EN BIG DATA.

Las compañías apuestan cada vez más por integrar el Big Data en la toma de decisiones estratégicas. Gracias al business intelligence las empresas integran los datos propios con los que extraen de fuentes externas como los que proceden de la navegación en su tienda online, sus redes sociales, sensores, datos de formularios, cámaras, los datos que recogen los productos que venden (weareables), con el fin de tener un profundo conocimiento del comportamiento de sus clientes y poder elaborar estrategias encaminadas a mejorar su experiencia.

Este volumen de datos ingente, que antes era manejables a través de un software más o menos sencillo, requiere ahora de tecnologías más complejas que gestionen la información a una mayor velocidad (el objetivo es poder tomar decisiones en tiempo real) y que sean capaces de examinar una mayor variedad de datos. La combinación de estas características (velocidad, variedad, volumen) de la gestión de datos son las claves para saber a qué nos referimos cuando hablamos de Big data.

En esta evolución tiene mucho que ver el llamado Internet de las cosas y su progresiva integración en nuestro día a día. Y es que, a medida que el “Internet de las cosas” aumente y se generalice el uso de estos dispositivos móviles e inteligentes, serán las propias máquinas las que generen datos que serán de gran utilidad para las empresas.

Es decir, si hasta ahora el Big Data y la analítica se basaba en analizar datos procedentes de personas ( clientes, empleados, contactos…) la tendencia a partir de ahora será analizar también estos datos generados por las máquinas para añadir valor a la actividad comercial y generar ventajas competitivas.

<<Según el informe de IDC España, en los próximos tres años, el análisis de datos será una de las tendencias que marcarán el crecimiento de las compañías tecnológicas, junto con el internet de las cosas, la inteligencia artificial, la robótica y el blockchain>>

¿Qué es un analizador del Big Data?

Los analistas en Big Data se dedican a recopilar toda la información que se genera en la red para que sea útil de cara a las empresas en las que trabajan. Actualmente, es más frecuente que ingenieros, informáticos o matemáticos se quieran dedicar al análisis de esta gran cantidad de datos para aprovechar toda la información y que de ésta se obtenga beneficio.

¿Qué áreas debe cubrir un perfil de analista de big data?

«El big data es una disciplina muy amplia que da lugar a diversos perfiles dentro del mundo del análisis de datos y se distinguen principalmente 3 perfiles con funciones diferentes y que tienden a generar confusión: arquitecto de datos, científico de datos y analista de datos», explica David Mangas.

Las diferencias entre estos tres perfiles se sitúan en los siguientes aspectos:

– Arquitecto de Datos. Es el perfil más tecnológico de los tres y su responsabilidad es la definición de la arquitectura tecnológica que debe soportar un proceso de big data, desde su ingesta hasta la explotación de la información y sus diferentes salidas.

– Científico de Datos. Es un perfil más matemático o estadístico, cuyo principal rol dentro del proceso es el análisis de los datos en busca de respuestas a problemas cotidianos en modelos y tendencias de los datos mediante herramientas de machine learning.

– Analista de Datos. Es el perfil especialista en el análisis de datos, tanto cualitativos como cuantitativos. Debe dar soporte en la toma de decisiones mediante el conocimiento del negocio, realizando las preguntas sobre los datos que el científico debe dar respuesta mediante la búsqueda correlaciones. Por lo tanto, es un perfil que debe conocer el mundo de big data y las herramientas que lo soportan, así como un conocimiento específico del negocio que le permita determinar qué buscar en ellos y qué preguntas queremos resolver para soportar la toma de decisiones para generar ingresos adicionales basado en la explotación de datos, en la reducción de costes y evitar el fraude

 

¡¡¡Nos vemos a la semana siguiente con nuevas inquietudes!!