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Perfiles clave para explotar una estrategia de Big Data empresarial

  • Big Data

Big Data analitica

Independientemente del tipo de empresas, es imprescindible que la organización cuente con una estructura y unos perfiles específicos para acometer con garantías una estrategia de Big Data. Algunos perfiles se han vuelto imprescindibles para poder alcanzar resultados.

La mayoría de empresas necesitan poner en marcha proyectos de Big Data, tanto las que son intensivas en datos o que disponen de gran número de clientes, productos y mercados, como las industriales, cuya complejidad hacen que el Big Data y la analítica avanzada añadan valor en la optimización de procesos, en los mantenimientos predictivos o en gestión eficiente de inventarios.

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De la mano del centro de formación MBIT School repasamos que figuras son clave para llevar a cabo este tipo de iniciativas.

En primer lugar, dado que el dato y su ciclo de vida pasa por varios departamentos de la organización, es necesaria la presencia de un Chief Data Officer que cuente con el liderazgo suficiente para asegurar la gestión todo es ese ciclo, desde la perspectiva de negocio y de tecnología.

También se requiere la figura de un Master Data Manager, que asegure la integridad del dato e incluso los accesos y modificaciones al propio dato. Otra figura clave es la de arquitecto de Big Data y administradores de plataforma, “que son los encargados de que la “orquesta” suene a la perfección y los resultados acompañen a los objetivos previstos”, dice MBIT.

A estos tres perfiles se suma el científico de datos, por el que ya han empezado a apostar las empresas integrándolo en sus plantillas y que tiene como función la creación de soluciones basadas en datos. Su objetivo principal dentro de la estrategia de Big Data es el aumento de beneficios y la reducción de costes en las compañías. 

Además, el estadístico y el ingeniero de datos son dos perfiles más que no deben pasarse por alto. El primero aportará su habilidad en el manejo de los datos y en su interpretación y su manejo de las herramientas de software de programación y sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning. El segundo, el ingeniero de datos, será el encargado de recomendar e implementar sistemas que mejoren la confiabilidad, la eficiencia y la calidad de los datos, por lo que trabajará mano a mano con el Master Data Manager.