Anal¨ªtica: nuevos empleos para ayudar a tomar las mejores decisiones

Business Intelligence Analyst (entre 37.000 y 50.000€)

Un Business Intellience analyst?recopila, gestiona y analiza informaci¨®n interna de la organizaci¨®n (ventas de los productos, clientes, balances de gastos e ingresos¡­) con el objetivo de ayudar a tomar decisiones que beneficien a la organizaci¨®n. As¨ª, gestiona la obtenci¨®n continua de informaci¨®n tanto de la propia organizaci¨®n como de la competencia; realiza an¨¢lisis DAFO, mide resultados y crea informes.

Deber¨¢ saber de finanzas y econom¨ªa, de investigaci¨®n de mercados, de manejo de bases de datos, de anal¨ªtica prescriptiva, de data visualization y gesti¨®n de la informaci¨®n/ del conocimiento.

Deber¨¢ pilotar en software de an¨¢lisis (SAP, Weka, Kmine, Captio, SSRS, SAS, SPSS, Rapid Miner; Tableau; IBM Cognos BI; Google Analytics/Adobe; Webtrekk; Coremetrics; Webtrends); herramientas de gesti¨®n de proyecto (Jira, Wrike, Redbooth, Collabtive, GranttProject¡­), an¨¢lisis/procesamiento de datos (IBM Cognos,Pentaho, TIBCO Spotfire, Ab Initio, Azure Analysis Services, Oracle, Microstrategy...); visualizaci¨®n de datos (Tableau, Power BI, Azure Analysis Services¡­) y reporting(Pentaho, Openil, Enterprise Reporting, Query Reporting¡­). Tambi¨¦n deber¨¢ manejar softwares empresariales orientados a Business Intelligence (SAP Business Objects, Einstein Analytics como Salesforce).

Digital Data analyst y CRO (entre 24.000 y 32.000€)

Un digital analyst tiene como objetivo principal dar sentido y significado a los datos hallados con las distintas herramientas de medici¨®n online de la organizaci¨®n y as¨ª sacar conclusiones y generarrecomendaciones de estrategias (optimizarlas). Por lo tanto, busca la cohesi¨®n entre los objetivos de la compa?¨ªa con los de medici¨®n online. En empresas grandes, este perfil puede estar dividido entre el data analyst y el CRO, que es el especialista en optimizaci¨®n de la conversi¨®n (testing, estudios de satisfacci¨®n del cliente...). Dise?a y gestiona estrategias de anal¨ªtica digital y de medici¨®n online y selecciona las herramientas y los m¨¦todos de an¨¢lisis acordes a los objetivos.

Es un puesto exigente. Ha de saber de marketing online y de contenidos, de medici¨®n online (site centric y user centric), de estrategia de negocio digital, de social media, de monitorizaci¨®n, de reporting, o de online advertising y de data visualization.

?Qu¨¦ usar¨¢? Herramientas de an¨¢lisis web como Google Analytics/Adobe, Webtrekk, Coremetrics o Webtrends; de mouse tracking (Crazyegg, Hotjar, Inspectlet, Luckyorange, Clicktale, Zarget); de voice of customer (Qualaroo, Qualtrics, Feedbackify, Hotjar); de an¨¢lisis t¨¦cnico, IT (Pigdom, Webpagetest, GTmetrix); de testing (AB Tasty, Optimizely, Visual Website Optimizer, Google Optimize) y, como suele ser habitual, de gesti¨®n de proyecto (Jira, Wrike, Redbooth, Collabtive, GranttProject¡­).

Metod¨®logo/Estad¨ªstico (entre 40.000 y 75.000€)

Este profesional es aquel que, una vez el data architect ha organizado y estructurado los datos disponibles, lleva a cabo los an¨¢lisis de datos pertinentes para dar soluci¨®n a un problema en cuesti¨®n, el cual anteriormente ha operativizadoa trav¨¦s de un dise?o de investigaci¨®n. Su misi¨®n es aportar valor a la organizaci¨®n a partir de los datos disponibles. Establece un contexto que d¨¦ sentido a los an¨¢lisis de datos, es decir, se asegura de que los an¨¢lisis de datos se realizan para resolver un problema/necesidad; dise?a una estrategia de investigaci¨®n que d¨¦ respuesta a la cuesti¨®n/problema y trata los missing values.

Este perfil debe caracterizarse por un pensamiento muy anal¨ªtico/cr¨ªtico y la minuciosidad de cara a poder desarrollar los mejores dise?os de investigaci¨®n posibles que controlen las posibles variables contaminantes, de manera acorde a la pregunta en cuesti¨®n.

Tiene que conocer t¨¦cnicas de machine learning y generaci¨®n de algoritmos (programaci¨®n). Sabr¨¢ de t¨¦cnicas de reporting y visualizaci¨®n de datos, de metodolog¨ªas y dise?os de investigaci¨®n; de an¨¢lisis de datos (an¨¢lisis multivariantes, modelos predictivos, contrastes de hip¨®tesis, an¨¢lisis factoriales¡­); tipos de missing values (MCAR, MAR, MNAR); m¨¦todos de tratamiento de missing values: m¨¦todos cl¨¢sicos (media, regresi¨®n m¨²ltiple, regresi¨®n estoc¨¢stica, algoritmo EM) y m¨¦todos modernos (m¨¢xima verosimilitud e imputaci¨®n m¨²ltiple). Sabr¨¢, por ¨²ltimo, de anal¨ªtica descriptiva, inferencial y predictiva.

Manejar¨¢ software de an¨¢lisis de datos (SPSS, R, AMOS, MPLUS, Python¡­), bases de datos de archivos cient¨ªficos (Google Acad¨¦mico, Scielo, Dialnet ¡­) y herramientas de gesti¨®n de proyecto (Jira, Wrike, Redbooth, Collabtive, GranttProject¡­).

Data Manager /Big Data Project Manager (entre 40.000 y 90.000€)

El objetivo principal de este profesional es tener una visi¨®n de 360 grados de todos los datos que se obtienen en la organizaci¨®n, pudiendo as¨ª transformar dichos datos en conocimiento para la organizaci¨®n, ofreciendo as¨ª soluciones y mejoras basadas en los datos. Su deber ser¨ªa planificar, supervisar y controlar la gesti¨®n y uso de datos; dise?ar y gestionar los procedimientos de recolecci¨®n de datos; dise?ar pol¨ªticas y reglas de gesti¨®n de los datos; asegurar la privacidad y confidencialidad de los datos de la organizaci¨®n y tomar decisiones acerca de los datos.

Ha de conocer campos como el big data, el an¨¢lisis de datos, business intelligence, business analytics, arquitectura de datos, integraci¨®n de datos, data visualization y seguridad inform¨¢tica.

Deber¨¢ conocer herramientas de gesti¨®n de proyecto (Jira, Wrike, Redbooth, Collabtive, GranttProject¡­), tener conocimientos en herramientas de an¨¢lisis de datos (SPSS, R, Python¡­), de an¨¢lisis Web (Google Analytics/Adobe, Webtrekk, Coremetrics, Webtrends). Conviene que conozca el CRM/ERP que se utilice en la organizaci¨®n (Salesforce, SAP¡­.), herramientas de testing (AB Tasty, Optimizely, Visual Website Optimizer, Google Optimize), de visualizaci¨®n de datos (Tableau, Power BI, Azure Analysis Services¡­) y de reporting (Pentaho, Openil, Enterprise Reporting, Query Reporting¡­).

Data Scientist y Data Engineer (entre 46.000 y 72.000€)

Estos perfiles van un paso m¨¢s all¨¢ que el data analyst. Esto se debe a que, una vez realizados los an¨¢lisis de datos pertinentes y halladas las conclusiones, el data scientist/engineer lleva a cabo algoritmos de machine learning (aprendizaje autom¨¢tico), los cuales ser¨¢n capaces de automatizar los modelos predictivos demostrados anteriormente, es decir, de predecir y clasificar nueva informaci¨®n de manera autom¨¢tica.La diferencia entre el data scientist y el data engineer es que, aunque los dos han de tener conocimientos de las mismas ¨¢reas, el primero est¨¢ m¨¢s especializado en matem¨¢ticas, mientras que el segundo conoce m¨¢s de inform¨¢tica. As¨ª, cuando trabajan de la mano, el data engineer suele seguir el plan asignado por el data scientist, operativiz¨¢ndolo.

Deber¨¢ saber de inform¨¢tica, matem¨¢ticas e ingenier¨ªa; de programaci¨®n y generaci¨®n de algoritmos, de negocio y de big data. Estos dos perfiles han de manejar conceptos de estad¨ªstica, an¨¢lisis de datos y miner¨ªa de datos, as¨ª como t¨¦cnicas de machine learning (¨¢rboles de decisi¨®n, redes neuronales, algoritmos de clusterizaci¨®n o modelos predictivos...) y, por ¨²ltimo, de visualizaci¨®n de datos.

Manejar¨¢ programas de an¨¢lisis de datos (Jupyter Notebook, R, Python, SPSS¡­), plataformas de IA y machine learning (Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Machine, DIalog Flow, Premonition¡­), y (lo has adivinado) herramientas de gesti¨®n de proyecto (Jira, Wrike, Redbooth, Collabtive, GranttProject¡­).

Data Architect/Big Data Architect (entre 50.000 y 80.000€)

Un data architect se encarga del dise?o y la gesti¨®n de grandes vol¨²menes de datos, es decir, prepara las bases de datos de manera alineada con los objetivos de la organizaci¨®n para que, a continuaci¨®n, otros profesionales puedan realizar los an¨¢lisis de datos pertinentes.En empresas m¨¢s peque?as, puede desarrollar funciones propias de otros perfiles de anal¨ªtica (an¨¢lisis estad¨ªsticos, programaci¨®n, generaci¨®n de algoritmos¡­). Almacenar grandes cantidades de datos, busca patrones repetitivos en los datos, limpia las bases de datos, estructura los datos, dise?a arquitecturas escalables y acordes con el proyecto.

Este profesional ha de haber estudiado ingenier¨ªa (ciencia computacional, matem¨¢ticas, estad¨ªstica¡­), an¨¢lisis/modelado de datos, machine learning, big data y visualizaci¨®n de datos, administraci¨®n de sistemas operativos y de bases de datos, modelado de datos, streaming processing, arquitectura de datos Lambda y Kappa, cloud computing, nuevas tecnolog¨ªas relacionadas con su profesi¨®n, arquitectura de soluciones y de la informaci¨®n.

Una vez m¨¢s, deber¨¢ manejar herramientas de gesti¨®n de proyecto (Jira, Wrike, Redbooth, Collabtive, GranttProject¡­); adem¨¢s de bases de datos relacionales (MySQL, SQL server, Oracle¡­) y no relacionales o NO-SQL (MongoDB, Redis); el CRM/ERP que se utilice en la organicaci¨®n (Salesforce, SAP¡­) y programas con los que trabajar bases de datos (R, SPSS, Python¡­).

?Quieres conocer las nuevas profesiones en Comit¨¦ Directivo, Tecnolog¨ªa, Marketing y Comunicaci¨®n, Ventas, Sistemas de gesti¨®n?y Nuevas Metodolog¨ªas? ?Claro que quieres! Haz clic sobre cada uno de los campos.??