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La economía ha sufrido una transformación digital, y eso significa que se está incrementando la cantidad de información sobre clientes, competidores, etc. que se recolecta y almacena en los sistemas informáticos de una empresa. Este es el “Big Data”.

Pero toda esta información no se queda en un archivo digital cogiendo polvo. Es necesario encontrar una manera de aprovechar estos datos y extraer conclusiones valiosas con las que favorecer el crecimiento del negocio. Aquí es donde entra en juego el Data Scientist.

Este profesional posee unas habilidades especiales con las que descartar información irrelevante y empaquetar los datos pertinentes en forma de elementos estratégicos que puedan ser aprovechados por diferentes departamentos de una empresa.

Un Data Scientist aprovecha diferentes canales:

✓ Recopilación omnicanal de datos.

✓ Limpieza de datos.

✓ Indexación y consolidación de datos para darles un mejor uso.

✓ Descubrimiento de patrones que conduzcan a predicciones.

✓ Creación de tableros que ayuden a los managers en su toma de decisiones.

En el corazón del equipo “Big Data” se encuentra el Data Analyst. Su trabajo consiste en dar sentido al laberinto de datos recolectados por una compañía. De esta forma, la empresa puede tomar decisiones más acertadas e informadas, ya que los informes de datos pueden ayudar a dirigir la estrategia de marketing.

Estas son algunas de las tareas que se esperan de un Analista de Datos:

✓ Extraer la información clave de todo lo recolectado por el Data Engineer.

✓ Centralizar la información en un espacio dedicado de fácil acceso.

✓ Resumir los KPIs y construir tableros para realizar un seguimiento de su rendimiento.

✓ Desarrollar procesos automatizados.

✓ Hacer recomendaciones a los líderes de diferentes equipos.

El gran desafío para un Data Analyst es crear nuevas herramientas con las que filtrar de forma eficaz la montaña de información que una compañía recopila. Gran parte de esta información nunca se utiliza.

Por eso mismo, para aprovechar estos datos, es de vital importancia que el Analista de Datos tenga unas excelentes habilidades estadísticas y controle diferentes softwares y lenguajes de programación como SAS, SQL, VBA, Access o R.

El Frontend Developer trabaja en la programación de la interfaz que el usuario encuentra cuando visita una página web o usa una app. Su objetivo es crear un experiencia que sea intuitiva, fluida y agradable.

Su trabajo se basa en un profundo conocimiento del diseño, pero también necesita tener grandes nociones de lenguajes de desarrollo (CSS, HTML y JavaScript) y marcos (JQuery, React o Angular).

En su día a día, un Frontend Developer se dedica a:

✓ Construir páginas web que se ciñan a las maquetas proporcionadas por el equipo de diseño.

✓ Asegurarse que la página web tiene un comportamiento consistente para todos los usuarios, independientemente del formato que usen.

✓ Seguir de forma estricta los estándares W3C y mantener velocidades de carga óptimas.

✓ Asignar las etiquetas correctas para la indexación en motores de búsqueda.

Además de colaborar de forma estrecha con el Backend Developer para crear páginas web y apps, el Frontend Developer también trabaja mano a mano con:

✓ Diseñadores UX/UI.

✓ Diseñadores web.

✓ Desarrolladores de negocio.

✓ Managers de producto.

✓ SEO Managers.

Los Data Engineers trabajan en tándem con los Data Scientist para construir el marco que recolecta la información que será examinada por el Data Scientist. Efectivamente, son los primeros de una empresa que entran en contacto con la información.

Su desafío es extraer la información deseada del paquete de información sin comprometer la seguridad. Cada día, el Ingeniero de Datos debe monitorizar los sistemas de tratamiento de datos a la búsqueda de calidad y relevancia.

El Data Engineer también debe enfrentarse a una buena cantidad de limpieza. Los datos irrelevantes pueden sobrecargar los servidores de forma innecesaria y, por lo tanto, es necesario eliminarlos.

Para hacer todo esto, el Data Engineer debe dominar diferentes habilidades, como por ejemplo:

✓ Arquitectura de base de datos.

✓ Herramientas de modelaje.

✓ Codificación, especialmente Python, Java y C/C++.

✓ Tecnología SQL y NoSQL.

✓ IA.

De forma similar a los Data Scientist, los Machine Learning Engineer son los mejores procesadores de datos y son capaces de construir modelos complejos consagrados al manejo activo de información.

Su papel en el equipo de Tecnología y Crecimiento consiste en utilizar software “auto-ejecutable” para implementar modelos predictivos automatizados. El Machine Learning depende de la habilidad de una máquina para “aprender” de operaciones precedentes y ajustar sus predicciones.

Empleando este tipo de tecnología, el Machine Learning Engineer puede mejorar los algoritmos de forma consistente y eliminar el error humano del proceso.

Los Machine Learning Engineers trabajan estrechamente con diversos miembros del equipo de Tecnología y Crecimiento, tal y como los Data Scientists, los Software Engineers o los Data Engineers, pero también con especialistas UX/UI en el departamento de Producto y Diseño.

A no confundir con el Growth Hacker, el Growth Engineer se ocupa de la implementación técnica de los proyectos del equipo de Crecimiento y Marketing. Se asegura de que sus proyectos se ejecuten de forma correcta y escalable.

Un Growth Engineer necesita tener una sólida experienciaen desarrollo para obtener la aprobación del equipo técnico.

Es útil que tenga buen ojo para los negocios. De esta forma, puede responder correctamente ante las necesidades de la empresa y entender sus implicaciones técnicas. Tener habilidades de marketing y SEO/SEA para gestionar la página web de la empresa también ayuda.

Y, como siempre, la comunicación es clave. Su papel multi-departamental le pone en una posición única para comunicarse de forma efectiva con diferentes directivos de la junta, ya sean del equipo de Producto, Tecnología, Marketing, Operaciones, etc.