El Big Data en España está viviendo una edad de oro. Esta ha sido una de las principales conclusiones extraídas del MeetUp “¡Conviértete en el próximo Big Player! Hablemos de empleabilidad en Big Data” organizado por ICEMD, el Instituto de la Economía Digital de ESIC, en el Campus de Google en Madrid. Esta tecnología ha irrumpido durante los últimos años en nuestro panorama al presentar un sinfín de posibilidades gracias al manejo del dato. La información obtenida de diversas fuentes permite a las empresas una mejor gestión de sus herramientas, decisiones internas y relación con los clientes.
Como toda novedad que hace acto de presencia, su implantación está poniendo en evidencia necesidades a las que las empresas no pueden responder. Para Ophelie Richard Sánchez, Talent Acquisition Discipline en BBVA, el Big Data, se trata de una ‘palabra a la moda’. “Se ha hecho mucha documentación, se han escrito sus ventajas, el potencial para el individuo o la empresa, etc. pero a la hora de la verdad hay un gap importante: faltan sistemas, mindsteps, cultura empresarial, personas…” En este último punto coincide su compañero de profesión Javier Lahoz, Head of Data Engineering en Orange España y director del Máster en Big Data de ICEMD, ya que la mayoría de las empresas, sobre todo las utilities, están invirtiendo mucho en este campo, reclamando perfiles especializados, por lo que, actualmente, no se puede cubrir toda la demanda. “Pese a que el mercado ya ha madurado, en España hay una gran escasez de profesionales del Big Data”, apunta.
Entre las conclusiones que se pudieron escuchar en el Meetup destaca el hecho de diferenciar funciones dentro del Big Data. Un punto que fue explicado por Carlos Vizoso, Director de Tecnología e Innovación en ICEMD, “el dato no es el nuevo petróleo, ya estaba aquí, lo que pasa ahora es que podemos mezclarlo con datos de otras fuentes, enriquecer el proceso de negocio. Ahora la clave está en saber qué necesitan las empresas, que procesos hacen falta, etc.”
Diferentes funciones necesitan de diferentes profesionales. De esta forma, podemos diferenciar ya al data scientist, data analyst o data architect. En este sentido, los departamentos de Recursos Humanos juegan un papel transcendental a la hora de filtrar los perfiles. Para Fernando López Gil, Global HR Planning & Analytics Manager en Mondelez International, “uno de los factores que actualmente más nos puede ayudar en RRHH es la gestión de este dato. Por primera vez, somo capaces de gestionar toda la información que tenemos en el departamento. Si dispones de datos fiables y bien organizados podemos sacar luego conclusiones”. Una información que les ayudará a encontrar a los mejores profesionales que sepan enfrentarse al dato y, también, a encontrar a aquellos que pueden trasladar la importancia de estos al resto de negocio. En este caso, los Business Data Analyst. Un Business Data Analyst es una figura vertical, con mucho conocimiento del negocio. “Ante unos perfiles acostumbrados a trabajar en ‘modo laboratorio’, separados del entorno productivo, hace falta un profesional que se acerque a la integración con el proceso de negocio. Es aquí donde entra el Business Data”, apunta Raúl Arrabales, Director de Inteligencia Artificial en Serendeepia y profesor de ICEMD.
Una profesión, junto al resto de perfiles salidos del Big Data que está actualmente bien pagada, dada la falta de oferta en el mercado para suplir las necesidades de las empresas. De este modo, dependiendo del perfil se puede hablar de unos salarios desde 30.000€ en adelante, llegando a los 80.000€ en puestos senior.
Unas cifras que pueden llamar la atención de futuros profesionales o de aquellos que se quieran reciclar. Para López Gil, “una persona con bagaje profesional encontrará en el Big Data un muy buen complemento para el contexto actual, para un junior, es importante que se especialice en la parte técnica, pero sin olvidarse del área de negocio. Según Brian Ferrol, Data Analyst en ARTYCO Customer Database Marketing y alumno el Máster en Big Data de ICEMD, se trata de “un mundo que se mueve muy rápido, en el que necesitas actualización constante, por lo que antes de entrar de lleno, hay que conocer bien el Big Data y luego saber elegir en qué parte especializarse”.
