Un Analista Big Data es un especialista en el análisis e interpretación de datos , para su uso en la toma de decisiones y establecer estrategias dentro de una empresa. 

Extrae, limpia, analiza y visualiza los datos. Debe saber recopilarlos y analizarlos de forma estadística.

El Analista Big Data trabaja con grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, dando   sentido, significado y coherencia a los datos que se recogen dentro de los procesos. 

Este perfil es capaz de extrapolar los resultados del análisis a la vida real, ejemplificando y dando contexto a otras áreas fuera de la tecnología.

Ofrece respuestas a las preguntas a través de herramientas, en donde presentan la información en diferentes formatos, gráficas y formas para el entendimiento de los hallazgos.

Este perfil ya es de los más demandados en la actualidad, no solo en la industria TI, también en otras industrias y mercados ya que el Big Data está marcando el crecimiento de todas las organizaciones. El uso final del análisis es la toma de decisiones.

Un perfil que se dedique exclusivamente al análisis de datos puede detectar anomalías en el uso de la información, así como oportunidades para aprovechar los datos a favor de la organización o empresa.

Para poder realizar sus funciones, el Analista Big Data debe tener conocimientos en sistemas big data, en lenguajes de bases de datos, lenguajes estadísticos, y comprender técnicas de manipulación de datos . 

Además debe tener conocimientos en nuevas tecnologías que le ayuden a organizar y analizar la información, como las soluciones en la nube que ofrecen Amazon, Google y Microsoft.

El término Big Data se refiere a las grandes cantidades de datos complejos, que pueden provenir de distintos canales o fuentes, y cuyo cambio o modificación es muy veloz .

Esta velocidad con la que se modifican grandes volúmenes de datos no pueden ser manejados por un administrador de bases de datos , dado que necesitan otros tipos de sistemas para administrar la información y distintas formas de analizarla.

El Big Data permite que las organizaciones mejoren sus procesos y resultados, así como su desempeño. También les ayuda a identificar problemas y encontrar soluciones, incluyendo la reducción de costos.

Estas son las características del Big Data denominadas las 7V:

• Volumen : se refiere a las grandes cantidades de información que se producen en cortos periodos de tiempo.

• Variedad : las fuentes de las que provienen los datos pueden ser variadas y diversas.

• Velocidad : la rapidez con la que se producen y almacenan inmensas cantidades de información.

• Veracidad : la información debe ser autenticada para que las decisiones tomadas a partir de los resultados sean las correctas.

• Viabilidad : la información debe ser almacenada y organizada de manera que sea de fácil accesibilidad para la empresa.

• Visualización : de la misma manera que la viabilidad, la visualización se debe optimizar para que se presente la información correctamente y no de paso a confusiones.

• Valor : no importa cuánta información se tenga, los datos deben ser los indicados para hacer uso de ellos de manera correcta.

Es común que se lleguen a confundir a estos dos profesionales ya que ambos trabajan en el ámbito del Big Data, sin embargo, sus actividades son distintas al igual que su propósito dentro de una empresa.

El Data Scientist es un perfil que trabaja con el método científico, utilizando enfoques teóricos y experimentales que le permiten analizar grandes volúmenes de datos y predecir comportamientos de los mismos.

Por su parte el Analista Big Data trabaja con la información extraída, y con ella identifica problemas que debe resolver o sobre los cuales debe actuar.

Mientras que el Data Scientist desarrolla modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos, el Analista Big Data realiza análisis estadísticos y documenta los tipos y estructuras de datos.

Te podría interesar: Libros de Data Science que debes leer  

En resumen, el Científico de Datos desarrolla y utiliza herramientas para extraer conocimiento de los datos como el machine learning, mientras que el Analista Big Data utiliza la información para revelar tendencias y métricas e impulsar las mejores decisiones de las empresas. El análisis de datos es consecuente a la ciencia de datos.

El análisis de datos es funcional en diferentes áreas, desde análisis con enfoques de mercado hasta estudios en el ámbito de la ciencia.

Donde quiera que se solicite el Data Analyst, sus funciones son las mismas para encontrar los resultados requeridos.

Su trabajo es sistemático, y lo que cambia en cada caso pueden ser las herramientas o técnicas de recolección de datos. 

Estas son las fases en las que trabaja este perfil experto en analizar datos, y dentro de las cuales realiza otras tareas.

Extracción de información

Para la extracción de información, lo que el experto en análisis de datos debe hacer primero es: 

• Recopilación de la información en distintas fuentes.

• Identificar otras fuentes de obtención de datos, dependiendo de las necesidades de la empresa y los objetivos.

• Desarrollar métodos para agilizar la extracción de información.

• Desarrollar algoritmos predictivos para automatizar la toma de decisiones

Procesamiento y agrupación de datos

Posterior a la extracción de datos, el Analista Big Data debe realizar lo siguiente:

• Definir los tipos de datos con los que se cuenta y hacer una limpieza de información.

• Procesar los datos y agruparlos de acuerdo a sus características y naturaleza en dataframes o datasets .

• Monitorear las herramientas y sistemas que se utilizan para la minería de datos, y arreglar problemas en los mismos.

• Análisis del entorno

Análisis de datos

En esta etapa el analista de datos realiza lo siguiente:

• Leer y analizar los datos a través de metodologías estadísticas.

• Interpretar los datos previamente agrupados y organizarlos.

• Otorgar un sentido y significado a la información con la mayor coherencia posible, considerando el contexto de los datos y su extracción. 

• Dar seguimiento de las tendencias presentadas en la información.

Generación de informes de resultados

Con el análisis de la información, el Data Analyst puede realizar la presentación de los resultados de la siguiente manera:

• Presentar un resumen detallado de la información y los hallazgos en distintos formatos.

• Sustentar las conclusiones del análisis.

• Fungir como sostén de la toma de decisiones a partir de los hallazgos.

Colaboración con otros departamentos

Una vez que el proceso anterior concluye, el trabajo del Analista de Datos continúa, realizando lo siguiente:

• Traducir la información hallada a los departamentos involucrados en la toma de decisiones basadas en análisis.

• Colaboración con el Data Scientist para la creación de nuevos métodos de extracción de información.

• Aportar propuestas de mejora basadas en los hallazgos.

Dentro de los conocimientos del Analista de Big Data se pueden encontrar desde diversos lenguajes de programación, hasta de arquitectura de software y de estadística. Te los mostramos a continuación.

Área de conocimiento lógico matemática

Si bien cualquier profesional de la tecnología, o fuera de ella, puede incursionar en el análisis de datos, tener bases de estudios matemáticos y estadísticos facilita la comprensión de la información y estructuración de la misma.

Programación

Para poder organizar los datos y analizarlos (en tiempo real, históricos, estructurados…) se necesita tener conocimiento en programación, de manera que se puedan modelar, transformar y visualizar los datos .
Algunos de los lenguajes más utilizados en esta área son: R, Python, Ruby, C ++, Java, Scala y Julia.

También debe tener conocimientos sobre técnicas de uso de machine learning , así como técnicas de manipulación de datos (data wrangling, data munging o data tyding)

Bases de datos

Aunque no sea necesariamente un Administrador de Bases de Datos, el Data Analyst debe tener conocimientos de ello. El análisis y administración de Big Data se pueden considerar parte de la evolución de las bases de datos clásicas.

Además de las bases de datos clásicas, también debe contar con conocimientos de software en la nube . 

Esto le permite manejar y guardar información, de manera que tenga acceso a ella desde cualquier lugar donde se cuente con internet.

Negocios

Este perfil analista enfoca su atención y estrategias en el hallazgo de fenómenos a través de los datos, sin embargo, la aplicación de su conocimiento debe saber enfocarlo hacia la toma de decisiones.

Para tener nociones de lo que puede ser bueno o malo para la empresa, debe conocer cómo se manejan y los rumbos que pueden seguir si toman ciertas decisiones.

Softwares de visualización de datos

Este tipo de herramientas ayudan a los analistas a organizar la información y presentarla a los stakeholders. 

Estas herramientas o plataformas ayudan a proporcionar información a través de visuales interactivos con interfaces simples, lo que permite la presentación de resultados facilmente y en tiempo real en algunos casos.

Algunas herramientas de este tipo ofrecen servicios en la nube, mientras que otras pueden ser de código abierto con capacidades SQL. 

Ejemplos de estas herramientas son:

• Tableau

• Power BI

• Metabase

• y más

Las habilidades de este perfil se pueden dividir en habilidades duras (hard skills) y habilidades blandas (soft skills).

Hard skills

• Capacidad de análisis y comprensión de información

• Detección de patrones y tendencias

• Definición de estrategias a partir del análisis de datos

• Comprensión de los modelos de negocios de las empresas

Soft skills

• Comunicación efectiva para compartir los hallazgos

• Pensamiento lógico

• Organización y pulcritud

• Estratega

Al ser un perfil muy técnico, necesita una formación técnica para comprender los fenómenos estadísticos.

Por eso, lo más habitual es que este perfil de tecnología provengan de estudios como:

• Matemáticas

• Física

• Ingeniería

• Informática

• Administración y empresas

• Economía

• Programación