Analista de big data

Analista de big data gehalt

Con el creciente uso de big data por parte de las organizaciones en todos los campos, la necesidad de analistas de big data seguirá creciendo. Los analistas de big data examinan grandes cantidades de datos variados. Descubren patrones ocultos, preferencias de los clientes y tendencias del mercado. Una de las principales diferencias entre un analista de big data y un científico de datos es el nivel de formación: los científicos de datos suelen necesitar un máster, mientras que los analistas de big data vienen con experiencia y pueden no tener un título relacionado con la ciencia de los datos. Dicho esto, un número cada vez mayor de organizaciones no hace distinción entre ambos puestos.

El objetivo de un analista de big data es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones mejores y más informadas. El análisis de datos tradicional de la vieja escuela no puede hacer frente al volumen de big data, que incluye tanto datos no estructurados como estructurados. Se necesita mucho más que la capacidad de navegar por bases de datos relacionales y calcular resultados estadísticos. Lo que más necesitan los analistas de big data son las habilidades para traducir la información relevante en observaciones útiles. Esto requiere que la tecnología se una a la creatividad, la intuición y la experiencia.

Definición de big data

La mayoría de las empresas de hoy en día se dan cuenta del valor de una estrategia empresarial basada en los datos y necesitan personas con talento que proporcionen una visión del flujo constante de información recopilada. Las investigaciones muestran que casi el 70% de los ejecutivos estadounidenses afirman que preferirán candidatos a puestos de trabajo con conocimientos de datos para el año 2021, y la demanda de analistas no hará más que crecer a medida que sigamos digitalizando nuestro mundo físico.

Si estás empezando a investigar y te preguntas cómo hacer la transición a una carrera de análisis de datos, no estás solo. Explorar las ofertas de empleo para puestos relacionados con los datos es un buen punto de partida, pero muchas funciones de analista tienen muchos matices, lo que hace difícil discernir en qué habilidades es más necesario invertir.

SQL, o Structured Query Language (Lenguaje de Consulta Estructurado), es el lenguaje de base de datos estándar de la industria y es posiblemente la habilidad más importante que deben conocer los analistas de datos. A menudo se considera que este lenguaje es la versión “graduada” de Excel; es capaz de manejar grandes conjuntos de datos que Excel simplemente no puede.

Estudio de analista de big data

Los Big Data desempeñan un papel vital en nuestra vida cotidiana, ya que afectan a prácticamente todo lo que hacemos. El análisis de estos datos se ha convertido en un gran negocio en los últimos años, lo que ha provocado una mayor necesidad de analistas de Big Data. Dado que este campo es relativamente nuevo, hay mucho que aprender; afortunadamente, también hay formación práctica disponible para ayudar a entender y explorar los conceptos de Big Data necesarios para una carrera de éxito.

El análisis de Big Data es el examen de diversos Big Data o grandes conjuntos de datos para encontrar información relevante y útil que permita a las empresas tomar decisiones informadas. Esta información descubierta puede incluir correlaciones desconocidas, patrones, tendencias ocultas y otros datos. Puede ser un proceso complicado, y se necesita un analista de Big Data capacitado y entrenado para completarlo con éxito y precisión.

En esencia, el análisis de Big Data se centra en descubrir y analizar datos útiles, como tendencias y patrones ocultos, para que las empresas puedan tomar decisiones de negocio más informadas y obtener una ventaja competitiva. El trabajo de un analista de Big Data consiste en estudiar el mercado identificando, recopilando, analizando, visualizando y comunicando estos datos para ayudar a guiar estas decisiones futuras.

Formación de analista de big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas de ellos casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa recopilaba información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.