El análisis de datos masivos es una disciplina fundamental en el mundo empresarial que se utiliza para una gran cantidad de cosas y que necesita de muchos profesionales cualificados.
Si quieres empezar una carrera en inteligencia artificial es bueno que sepas que las especialidades que están relacionadas con los datos tienen un gran futuro y son complementarias al uso de las nuevas tecnologías.
Por eso, en este artículo vamos a analizar cómo se trabaja con los datos masivos y para qué sirven, así como las funciones que pueden realizar las personas que quieran formarse en inteligencia artificial para encontrar trabajo.
¿Qué es el análisis de datos masivos?
El análisis de datos masivos es en realidad algo bastante más sencillo de explicar de lo que parece, porque tiene mucho que ver con la actividad cotidiana de las personas.
De hecho, se puede decir que es la cantidad tan grande de datos que generamos cada día sin darnos cuenta y lo que se puede sacar de todo eso cuando un profesional se para a analizarlos para convertirlos en información.
Y es que cada vez que compras algo online, cada vez que ves un vídeo, o cada vez que usas una ‘app’, estás dejando un rastro y ese rastro no tiene valor por sí mismo, no dicen gran cosa, pero cuando juntas millones de esos gestos pequeños, repetidos por gente distinta, en momentos distintos y con fines distintos, se le puede sacar un sentido muy valioso para las empresas.
Así que el análisis de datos masivos consiste básicamente en coger cantidades enormes de información, que llegan muy rápido y desde muchas fuentes, para tratar de encontrar en ello sus posibles relaciones y patrones, con el objetivo también de adivinar tendencias.
Pero en realidad este no es un concepto nuevo en el fondo, porque las empresas han trabajado con datos desde hace décadas. La diferencia está en la escala y en la velocidad con la que tienen que asimilar esta información.
Antes se analizaban registros de ventas, encuestas, e informes internos, pero ahora se suma todo lo que ocurre en los medios digitales y hay información por todas partes y de muchos tipos.
¿Cuáles son los tipos de análisis de datos masivos en los que se puede trabajar?
Normalmente, todo empieza con algo muy básico, que es mirar el pasado. Hay muchas empresas que deciden empezar así, revisando lo que ya tienen guardado, principalmente las ventas de los últimos años, las visitas a una web, los registros de incidencias, y un largo etcétera.
Ese tipo de análisis sirve para contestar qué ha pasado, porque no hay predicciones ni hay suposiciones, es simplemente una lectura organizada de lo ocurrido, y aunque suene simple, ya da para mucho, porque a menudo las empresas ni siquiera han mirado bien sus propios datos.
Luego es cuando se empieza a ir un poco más allá y se quiere saber qué pasó, pero también se quiere entender por qué pasó, porque una bajada en ventas no es solo un número más bajo, hay que ver si tiene que ver con un cambio de precios, con una campaña que no funcionó, con una época del año, o con problemas en el servicio.
A través de este tipo de análisis se entra en un estudio de los datos más basado en comparaciones, así como en relaciones entre datos distintos, y en buscar las causas probables, por lo que se puede decir que es cuando se empieza a hilar un poco más fino, y donde se nota quién tiene experiencia y quién va a base de ensayo y error.
Después ya es cuando aparece esa parte que casi todo el mundo asocia con el análisis de los datos masivos y con la profesión del científico de datos, que es tratar de anticipar lo que va a pasar, para lo que se trabaja con modelos que observan patrones del pasado y del presente para tratar de estimar comportamientos futuros.
¿Qué funciones tienen los profesionales que trabajan en el análisis de datos masivos?
Una parte muy grande del trabajo de análisis de datos masivos tiene que ver con preparar la información antes de hacer nada con ella, porque los datos raramente llegan limpios, por lo general, llegan duplicados, incompletos, desordenados, con errores y en formatos distintos.
Así que muchos profesionales, principalmente los curadores de datos con inteligencia artificial, pasan horas revisando, cruzando fuentes, corrigiendo y dejando todo listo para que se pueda analizar sin que los resultados estén contaminados, lo cual es una tarea poco vistosa, pero sin ella, todo lo demás no tendría mucho sentido.
Luego está el trabajo de construir modelos que ayuden a anticipar situaciones, o a detectar patrones, porque esos modelos no se hacen una vez y se olvidan. Se revisan, se ajustan, fallan y se vuelven a rehacer, y todo ello es trabajo para los ingenieros en inteligencia artificial.
Y también hay otra función que muchas veces pasa desapercibida, que es la de traducir toda la información a un lenguaje que el resto de personas pueda entender, porque de nada sirve tener gráficas perfectas si nadie fuera del equipo técnico las comprende.
Por lo tanto, parte del trabajo es sentarse con la gente de marketing, de ventas, de logística, de dirección, o de producto y explicar lo que se ha visto con palabras normales, sin usar jerga técnica.
Además, hay profesionales que se centran en diseñar cómo se recogen los datos desde el principio, para decidir qué se mide, cada cuánto, con qué herramientas y con qué criterios de calidad, porque no es llegar y guardar todo sin más, ya que se correría el riesgo de acumular información inútil.
¿Cómo encontrar trabajo como analista de Big Data?
Para conseguir trabajo como analista de datos masivos, lo primero que debes entender es que este perfil no vive únicamente del dominio técnico. Claro que hay que saber trabajar con datos, manejar herramientas, programar y entender estadística, pero también hace falta saber explicar, escuchar y hacer preguntas con sentido.
Una vía bastante común para empezar es trabajar proyectos propios, los cuales no hace falta que sean gigantes ni que tengan millones de registros. Puede ser analizar datos de un determinado sector, o incluso datos generados por uno mismo.
Porque lo que cuenta es saber hacer el proceso de recoger información, limpiarla, y analizarla, y por supuesto ser capaz de demostrarlo al llevarlo a un pequeño portfolio, lo cual honestamente dice mucho más que un currículum lleno de cursos.
Esto no quiere decir que la formación no sea importante para encontrar trabajo como analista de datos masivos, y de hecho, si lo es y mucho, porque hay que aprender mucho antes de poder realizar proyectos de forma independiente.
Esa es una de las razones por las que ofrecemos nuestra certificación CAIO, porque sea cual sea tu especialidad, que en este caso serían los datos masivos, las empresas necesitan de expertos que sean capaces de implementar la inteligencia artificial en sus métodos de análisis y de trabajo.
En el caso de que ya cuentes con la formación adecuada y quieras encontrar trabajo en el sector de la IA, puedes crear una cuenta gratuita en nuestra plataforma, y si tienes alguna duda para la que necesites ayuda, contacta con nosotros.
