El equipo de Analytics

Hace unas semanas publicamos un artículo en el que explicamos cuáles eran los roles más significativos o comunes en el Big Data. Sin embargo, una pregunta que probablemente surge a muchos es: ¿a quién necesito en mi equipo para poder llevar a cabo proyectos de analítica avanzada?
 
Como es evidente, nosotros no tenemos la solución definitiva, pues cada empresa es un mundo diferente. Suele depender del tamaño de la empresa o de los recursos que una empresa asigna a esta parte fundamental. No obstante, te podemos asegurar qué roles son imprescindibles para que un equipo de analítica avanzada aporte valor real a la organización y los proyectos no se queden en «humo»:
 
  • Analytics Manager: En todo equipo es necesario un líder. Éste se encargará de alinear la estrategia de la empresa con la estrategia de datos, además de coordinar a todo el equipo de analítica y asignar los recursos pertinentes. Es imprescindible que tenga un alto conocimiento técnico, aunque en sus tareas del día a día no habrá tanta carga de trabajo técnico como de gestión.
  • Business Analyst: Una pieza fundamental en el puzzle del equipo de analítica avanzada es el interlocutor con el negocio. Si bien esta persona debe tener conocimientos técnicos, es más importante que entienda el fin del proyecto y que sea capaz tanto de trasladar las necesidades del negocio al equipo de analítica como de explicar las inquietudes del equipo de analítica o limitaciones técnicas al negocio. Como valor añadido, debería tener conocimientos en visualización de datos.

  • Data Scientist: Son los encargados del desarrollo de los modelos de analítica avanzada. Se encargan de la ingesta de los datos, de su limpieza y transformación, de la creación y evaluación de los algoritmos y de su output. Debe tener conocimiento de negocio para ser autónomo en la toma de decisiones durante las diferentes fases de su trabajo a la vez de un alto conocimiento técnico para el desarrollo de la solución.

  • Data Engineer: Imprescindible para aterrizar todos los proyectos. Asumiendo que ya se tiene funcionando una plataforma donde desplegar los proyectos (como puede ser AWS o MS Azure), es necesario que un ingeniero de datos los ponga en producción. Además, suele aportar buenas prácticas en la estructura de los códigos, entre otras ventajas técnicas.
 
Estos son los cuatro perfiles que consideramos imprescindibles en el equipo más reducido posible. No obstante, en las grandes corporativas los equipos son mucho más grandes. Generalmente, también incluyen algún arquitecto de datos aunque, a veces, hay equipos enteros de arquitectos que dan soporte a los diferentes equipos de analítica. Como podéis ver, no hay una solución definitiva pero, ¿qué os parece la que os proponemos como imprescindible?
 
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