No cabe duda de que vivimos en la era de los datos. Cada clic, compra o movimiento que hacemos genera información. Por eso, se necesitan especialistas que sepan analizar y convertir esos datos en decisiones estratégicas, ya que esa información sin una interpretación no sirve para nada. Aquí es donde entra el juego el Big Data, una de las profesiones con mayor equilibrio entre demanda, salario y proyección de futuro.
En este artículo desglosamos por qué estudiar Big Data y todo lo que necesitas saber para convertirte en un especialista del sector. Uno de los másteres que ofrecemos es precisamente el Máster en Big Data, así que sabemos de lo que hablamos.
Qué es Big Data y por qué ahora es clave para empresas y empleo
Podemos definir el Big Data en una frase: es la gestión y análisis de un gran volumen de datos con el objetivo de mejorar la toma de decisiones. El verdadero valor del Big Data no está en la tecnología, sino en cómo se aplica para resolver problemas reales.
La transformación digital es una realidad, por ello, las empresas deben adaptarse al nuevo paradigma y contratar perfiles que les ayuden a mejorar y conseguir los objetivos de su negocio. Actualmente manejamos más información que nunca, pero es vital ordenar esos datos y que nos ayuden a entender a los clientes. Así pues, los perfiles de datos se han convertido en un pilar del crecimiento e innovación.
Casos reales de uso: optimización de procesos, detección de fraudes y segmentación de audiencia
El Big Data se encuentra presente en el día a día de todos nosotros, aunque en ocasiones no seamos conscientes de ello. Esto da como resultado que los procesos sean más rápidos, tengan menos errores y que la toma de decisiones estén basadas en datos, no en suposiciones.
Uno de los casos más extendidos donde el Big Data se ha implementado ha sido en la optimización de procesos, ya que permite a las empresas eliminar cuellos de botellas, prever incidencias y reducir costes drásticamente. Por ejemplo, las empresas de logística y transporte como Amazon predicen la demanda para gestionar sus almacenes de forma eficiente.
También se aplica el Big Data en la detección de fraudes, uno de los casos más críticos, ya que su uso marca la diferencia y permite identificar aquellas acciones sospechosas. Por ejemplo, pueden llegar a detectar si una tarjeta ha sido robada en base al patrón de gasto inusual que se realiza.
Otro caso donde se aplica es en la segmentación de audiencia. Gracias al análisis de grandes volúmenes de datos, las empresas pueden entender mejor a sus clientes y así personalizar más aún la experiencia de usuario que ofrecen. Las campañas de marketing ya no se dirigen a audiencias genéricas, ahora van a segmentos muy concretos, lo que se traduce en una mayor conversión de ventas.
Ventajas de estudiar Big Data (más allá de “tiene salidas”)
Está claro que el Big Data es una de las áreas que tienen más salidas a nivel laboral, pero tiene otras ventajas si estás pensando en estudiarlo.
Empleabilidad y demanda creciente de especialistas en Big Data
Sin duda, la alta empleabilidad es una de las principales ventajas de estudiar este área, ya que cada vez son más las empresas que demandan este tipo de especialistas. Estudiar Big Data desde cero es una de las inversiones más seguras, pues muchos de los perfiles se contratan antes de finalizar la formación.
Impacto en negocio: toma de decisiones basada en análisis de datos
Estudiar Big Data también permite tener el control de un negocio. Saber interpretar los datos es fundamental para poder tomar decisiones coherentes basadas en hechos y no en suposiciones. Esto genera un impacto directo a la hora de diseñar estrategias dentro de la compañía.
Carreras con proyección: de analista a roles de alto valor
El Big Data es un sector que tiene mucha proyección laboral. Hay múltiples perfiles dentro de una misma compañía donde esta formación es fundamental. Por ello, se puede ir escalando dentro de una empresa. Uno puede empezar con un perfil de analista de datos y pasar a roles con más responsabilidad como arquitectos, ingenieros o liderazgo estratégico de datos (CDO – Chief Data Officer).
Qué hace un especialista en Big Data y en qué se diferencia de otros perfiles
A menudo se confunden los términos, pero cada perfil tiene un enfoque diferente. Un especialista en Big Data se centra en la infraestructura, el procesamiento y gestión de grandes volúmenes de datos.
Por su parte, un profesional del Data Science se enfoca principalmente en los modelos predictivos, machine learning e inteligencia artificial. Mientras que el Business Intelligence se enfoca en el análisis descriptivo y la visualización de los datos para el negocio.
Tampoco se debe confundir a un profesional del Big Data con el analista de datos, pues aunque ambos trabajan con datos, el enfoque que le dan es distinto.
El analista de datos se encarga de trabajar con datos que ya están estructurados para su interpretación y generar informes de negocio. Sin embargo, el especialista en Big Data se encarga de diseñar la canalización de datos, gestionar su almacenamiento, procesar la información en tiempo real y garantizar el rendimiento de los mismos.
Hay otros roles relacionados, como el Ingeniero de Datos, que se encarga de construir las “vías” de los datos, es decir, diseña y mantiene la infraestructura. Por otro lado, el científico de datos crea modelos predictivos, y, el analista, que como hemos comentado, interpreta los resultados y los comunica con el negocio.
Dónde trabaja un analista de datos y qué sectores contratan más en España
El perfil del analista de datos es tan versátil que encaja en todo tipo de empresas. Los sectores con más demanda de analistas de datos en España incluyen desde Banca y finanzas (FinTech e InsurTech), Logística, Transporte y E-Commerce, Salud y Biotecnología (Health Tech), Telecomunicaciones y hasta sostenibilidad.
Los tipos de empresa donde trabaja un analista de datos son muy variadas, pues no solo las multinacionales buscan estos perfiles. Ya todas las empresas los necesitan . Desde grandes corporaciones, hasta consultoras tecnológicas, pasando por Startups e incluso la Administración pública.
De igual manera, los equipos donde encaja un analista de datos son muy transversales. Aunque por lo general se integran en departamentos de tecnología, datos, innovación o negocio, colaborando con perfiles tanto técnicos como no.
Cuánto gana un especialista en Big Data en España
Si todavía tenías dudas sobre por qué estudiar Big Data, la retribución económica que recibe un profesional te va a terminar de convencer. Seguro que leyendo este artículo te has preguntado ¿Cuánto gana un especialista en Big Data? La realidad es que no hay una respuesta única, pues los rangos salariales, como en todos los trabajos, varían según la experiencia y el rol. Aunque, sin duda, el sueldo es uno de los grandes atractivos de este sector.
Un puesto Junior, es decir, perfiles con menos de tres años de experiencia, oscila entre 24.000€ – 35.000€ brutos anuales. Aquellos que cuentan con una experiencia intermedia, entre tres y cinco años, el salario oscila entre 35.000€ y 55.000€ brutos anuales. Los perfiles más seniors, con más de cinco años de experiencia, disfrutan de salarios que superan los 60.000€ brutos anuales.
Dentro de los factores que influyen en el sueldo está el dominio de un stack tecnológico moderno, el sector en el que te embarques, la ciudad donde residas y, como hemos visto, la experiencia que tengas. Los puestos que suelen liderar los rangos salariales dentro del ecosistema de datos son los directivos, como el Director de Transformación Digital o de Analítica, Ingeniero de Machine Learning, Arquitecto de Datos e Ingeniero de Datos.
Qué aprenderás si estudias Big Data (habilidades y base técnica)
Si quieres convertirte en un profesional completo del Big Data, tu formación debe tener los siguientes pilares, además de una mezcla entre teoría y práctica.
Fundamentos: estadística descriptiva, análisis de datos y visualización de datos
Necesitas tener una base para levantar los cimientos. Por ello, necesitas entender la estadística descriptiva para poder identificar tendencias, medias y desviaciones.
Antes de tocar servidores masivos, debes entender los números. Definitivamente, la base de todo proyecto exitoso es la capacidad de analizar lo que los datos intentan decirnos. Por eso vas a dominar el lenguaje de Python o R, las herramientas estándar para limpiar y manipular estructuras de datos complejas.
De igual manera, tendrás que aprender a visualizar los datos para poder entender y comunicar la información de manera visual y sencilla. Aprenderás a usar herramientas como Tableau, Power BI o Matplotlib que te van a ayudar a generar gráficos claros que faciliten la toma de decisiones.
Datos e infraestructura: almacenamiento de datos, canalizaciones de datos y migración de datos
También aprenderás sobre almacenamiento de datos en entornos distribuidos y cómo realizar una migración de datos eficiente hacia la nube (AWS, Azure o Google Cloud).
El Big Data requiere «músculo» arquitectónico. Aquí aprenderás cómo se guardan y se mueven los petabytes de información.
En primer lugar, tienes que comprender cómo funciona el almacenamiento de datos. Vas a entender la diferencia entre bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL como MongoDB o Cassandra), además de conceptos como Data Lakes y Data Warehouses.
En segundo lugar, descubrirás las canalizaciones de datos (Data Pipelines). Con ello, podrás diseñar el flujo que lleva el dato desde su origen (una app, un sensor) hasta su destino final, limpio y listo para analizar.
Por último, pero no menos importante, conocerás cómo funciona la migración de datos. Con la nube a la cabeza del mercado, dominarás cómo trasladar infraestructuras locales a entornos como AWS, Google Cloud o Azure. De esta manera, garantizas que no se pierde ni un bit en el proceso.
Procesamiento distribuido y datos en tiempo real: por qué importan
Dentro del Big Data, el tiempo es oro. Por ello, aprenderás a procesar datos en tiempo real para que las empresas puedan reaccionar al instante ante alguna adversidad.
Cuando los datos son demasiado grandes para un solo ordenador, hay que «repartir el trabajo». Este es el corazón del Big Data y aquí entra en juego el procesamiento distribuido. Aprenderás a usar frameworks como Apache Spark o Hadoop. Estas herramientas dividen una tarea masiva en cientos de tareas pequeñas que se ejecutan en paralelo, reduciendo procesos de días a minutos.
Como hemos mencionado anteriormente, vas a aprender a interpretar los datos en tiempo real. Actualmente, esperar a mañana para ver el reporte de hoy es llegar tarde. Por eso, vas a utilizar tecnologías como Apache Kafka para procesar información al instante (streaming), algo vital para la detección de fraudes bancarios o la monitorización de constantes vitales en salud.
IA aplicada: machine learning e inteligencia artificial (cuándo entran en juego)
¿Cuándo dejamos de analizar el pasado y empezamos a predecir el futuro? Aquí es donde entra la inteligencia artificial. Entenderás cuándo entra en juego el machine learning para automatizar procesos y cómo la IA puede extraer valor de datos no estructurados como texto o imágenes.
Gracias al machine learning vas a estudiar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Esto permite que el sistema aprenda de los datos históricos para realizar una modelización predictiva (por ejemplo, predecir qué clientes se darán de baja el mes que viene).
Por su parte, con el Deep Learning e IA Generativa, comprenderás cómo las redes neuronales procesan datos no estructurados como imágenes o texto, una habilidad crítica para trabajar en proyectos de visión artificial o procesamiento de lenguaje natural.
Qué estudiar según tu objetivo: Big Data, analista de datos o data science
Aunque los tres perfiles conviven en el mismo ecosistema, las habilidades y el día a día son muy distintos. No es lo mismo diseñar la arquitectura donde viven los datos que crear el algoritmo que predice la bolsa o realizar el informe que convence a un inversor.
Estas son tienes las tres rutas formativas principales según tu perfil y ambiciones:
Si quieres empezar rápido: ruta para estudiar analista de datos
El perfil de analista de datos es, a menudo, la puerta de entrada más accesible. Es ideal para personas que vienen de carreras como ADE, Economía, Marketing o incluso Humanidades, y que tienen una mentalidad analítica pero no una base de ingeniería informática.
El enfoque de un analista de datos es el de interpretar datos para extraer conclusiones de negocio. Por ello, lo mejor es estudiar algún curso de Excel Avanzado, pues a día de hoy gue siendo una herramienta de apoyo fundamental. También es imprescindible el dominio de SQL, obligatorio para extraer datos de las bases de datos.
Dominar herramientas de visualización de datos es fundamental, por lo que especializarse en Power BI o Tableau es una magnifica opción. De igual manera, debes tener conocimientos de estadística descriptiva para entender los KPI.
El tiempo estimado de aprendizaje para optar a un puesto junior podría ser de 3 a 6 meses con un bootcamp o curso intensivo.
Si te interesa la ingeniería: ruta para especialista en Big Data e ingeniero de datos
Esta es la ruta para quienes aman la tecnología pura, el código y la arquitectura de sistemas. El especialista en Big Data es quien hace posible que los datos lleguen de forma segura y rápida.
Para este tipo de puestos se requiere un perfil previo más especializado que cuente con una sólida base técnica, como ingenieros informáticos o de telecomunicaciones.
El enfoque de estos perfiles se basan en construir y mantener las infraestructuras por donde pasan los datos, además de crear sistemas de almacenamiento masivo. Para ello debes estudiar sistemas de programación robusta como Python, Java o Scala. También debes conocer el Ecosistema Hadoop/Spark para el procesamiento distribuido.
Es muy importante conocer el Cloud Computing, para ello hay certificaciones en AWS, Azure o Google Cloud (Data Engineer tracks). Al igual que manejar NoSQL con bases de datos como MongoDB, Cassandra o Redis.
Si buscas modelos predictivos: ruta para estudiar data science
El científico de datos es el encargado de aplicar el método científico a los datos para encontrar patrones que nadie más ve. Es el rol que más se apoya en la inteligencia artificial, pues su objetivo es crear modelos matemáticos y algoritmos que predicen comportamientos futuros.
Por lo general, los profesionales que se dedican al Data Sciencie tienen una formación previa más compleja de matemáticas, estadística, física o ingeniería, fundamentales para entender cómo funcionan los algoritmos.
Entre las opciones que hay para estudiar está el Machine Learning, un aprendizaje supervisado, no supervisado y redes neuronales. También es muy importante la Programación en Python y R, específicamente librerías como Pandas, Scikit-learn o TensorFlow. Al igual que la modelización predictiva, lo que nos va a ayudar a cómo validar y poner en producción modelos de IA.
Salidas profesionales tras estudiar Big Data (puestos y evolución)
El ecosistema del dato ofrece una ventaja competitiva única: la escalabilidad. A medida que sumas proyectos y conocimientos técnicos, no solo cambias de título, sino que multiplicas tu capacidad de decisión estratégica.
Los puestos de entrada en este sector son el de Analista de datos junior y Data Analyst. Es el primer peldaño de la escalera. Aquí, tu objetivo es dominar la «traducción» de los datos a un lenguaje comprensible para todos.
Según avances en tu carrera profesional, cuando ya has dominado el lenguaje de los datos, puedes escalar a puestos de especialización, como el especialista en Big Data e Ingeniero de Datos. Esta opción es ideal cuando ya no te conformas con analizar el dato y quieres ser quien construya el sistema que lo mueve.
En la cima de la pirámide tenemos los puestos más avanzados, como el Científico de datos y Liderazgo en Data, unos roles que marcan la hoja de ruta de la compañía.
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