{"id":10842,"date":"2017-03-14T09:00:45","date_gmt":"2017-03-14T08:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/openexpoeurope.com\/?p=10842"},"modified":"2017-03-14T09:00:45","modified_gmt":"2017-03-14T08:00:45","slug":"trabajar-en-bi-big-data-espana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/trabajar-en-bi-big-data-espana\/","title":{"rendered":"Comenzar a trabajar en BI-Big Data en Espa\u00f1a"},"content":{"rendered":"

En los \u00faltimos a\u00f1os se produjo una explosi\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas Open Source en la especialidad de la gesti\u00f3n de datos en todas sus etapas: obtenci\u00f3n, almacenamiento, tratamiento y an\u00e1lisis. Esto ha generado nuevos roles de trabajo, en los que se necesitan trabajadores con competencias diversas, que en muchos casos son horizontales.<\/p>\n

Existen dudas permanentes sobre los conocimientos que cada persona puede adquirir o reciclar si desea trabajar en el mundo de los Datos (llamaremos Datos a partir de ahora todo lo involucrado con ellos, para simplificar), ya sea porque es un estudiante reci\u00e9n recibido que desea comenzar una carrera orientada a esta especialidad, o si es una persona que tiene experiencia en Bases de Datos propietarias como Oracle, Teradata, o DB2.<\/p>\n

Las mayores precisiones sobre este tema se encuentran en el mundo anglosaj\u00f3n, en donde se encuentran roles como Data Architect, Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, y m\u00e1s seg\u00fan pasa el tiempo. Muchos conocimientos son transversales entre especialidades, por lo que ya no sirve la vieja distinci\u00f3n entre negocio y sistemas de anta\u00f1o.<\/p>\n

\u00bfY en Espa\u00f1a?<\/strong> \u00bfC\u00f3mo puede comenzar una persona que desea hacer carrera desde cero (un estudiante, por ej.), o un trabajador que conoce tecnolog\u00edas propietarias y desea reciclarse, o simplemente aprender?<\/p>\n

Para brindar un panorama del mercado espa\u00f1ol, hemos consultado a Sonia Sanchez y Gerardo Vazquez, Gerente de Cuentas y Arquitecto de datos respectivamente, de BEEVA<\/strong>. Sonia aporta su visi\u00f3n personal de estos temas, indicando que \u201cel \u00e1rea de Business Intelligence (BI)<\/strong> existe desde hace a\u00f1os, la que se nutr\u00eda de bases de datos y herramientas de extracci\u00f3n y visualizaci\u00f3n propietarias\u201d. No obstante, estas tecnolog\u00edas eran muy caras, por lo que deb\u00edan limitarse en cuanto a capacidad de almacenamiento y procesamiento. \u201cCon la explosi\u00f3n de las tecnolog\u00edas Open Source, si bien no se produce un nuevo paradigma tecnol\u00f3gico, se incrementa exponencialmente la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos; y se reducen notablemente los costes de utilizaci\u00f3n\u201d. \u201cEs entonces cuando las empresas pueden almacenar no ya s\u00f3lo los datos estrictamente internos a la compa\u00f1\u00eda, sino que tambi\u00e9n pueden incorporar datos externos, como por ej. h\u00e1bitos de consumo de usuarios relevantes para el negocio (Twitter feeds, posts de Facebooks, contenido web, se\u00f1ales GPS, reportes detallados de llamadas de telecomunicaciones, emails, etc.), entre otras cosas, y del cruce de\u00a0 todos ellos obtener informaci\u00f3n con valor agregado para el negocio\u201d, concluye Sonia.<\/p>\n

Hasta aqu\u00ed una s\u00edntesis del BI. \u00bfY el Big Data?<\/strong> Gerardo Vazquez aporta su visi\u00f3n personal sobre este tema: \u201cBig Data es un t\u00e9rmino que se utiliza para definir un conjunto de tecnolog\u00edas de almacenamiento y procesamiento de datos. Algunas de estas son Hadoop, Mongo DB (la m\u00e1s f\u00e1cil de aprender), AWS, Cloudera, Hortonworks, Hive, Spark, Presto, Cloudera Impala, Elastic Search, OpenShift, Neo4j, GAE (Google App Engine); y diversos lenguajes de programaci\u00f3n y uso de librer\u00edas tales como Java, Python, Scala, JSON y R entre otros\u201d. \u201cUna persona que desee trabajar en Big Data<\/strong> debe tener una visi\u00f3n general de todas las tecnolog\u00edas, un grado de expertise medio en algunas, y un expertise profundo en muchas\u201d afirma. No obstante, \u201cno es suficiente con conocer las tecnolog\u00edas, sino que adem\u00e1s debe ser capaz de optimizar el uso de las mismas\u201d, aconseja Gerardo seg\u00fan su experiencia. \u201cLa ventaja de las tecnolog\u00edas Open Source es que una persona puede montarse su entorno de aprendizaje y pruebas en su casa, lo que permite aprender de manera autodidacta. El aprender por cuenta propia es un requisito imprescindible para trabajar en Datos, las tecnolog\u00edas que est\u00e1n hoy en dos a\u00f1os probablemente no existan, y haya que aprender nuevas\u201d, concluye.<\/p>\n

Por su parte, Sonia indica que para trabajar en el \u00e1rea de gesti\u00f3n y BI<\/strong> \u201cla persona debe debe tener una visi\u00f3n general de todas las tecnolog\u00edas, sin necesidad de profundizar en ninguna, ya que en caso de necesidad se recurre a los arquitectos\u201d. Las tecnolog\u00edas imprescindibles que indica son necesarias saber son \u201cAWS, Cloud Computing, Azure, Cloudera, MapReduce y OpenStack\u201d, por lo que se observa es un \u00e1rea donde reinan las tecnolog\u00edas en la nube. Adem\u00e1s, dicho profesional \u201cdebe ser capaz de empatizar con el cliente, ponerse en su lugar y entender sus necesidades\u201d.Tanto Sonia como Gerardo entienden que el conocimiento de las filosof\u00edas Agile, y de integraci\u00f3n y entrega continua de producto es imprescindible.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puede reciclarse hacia el mundo de los Datos Open Source un profesional con experiencia previa en tecnolog\u00edas propietarias<\/strong>?<\/p>\n

\u201cSi la persona tiene experiencia en bases de datos propietarias, cuadros de mando, reportes, y tecnolog\u00edas como Microstrategy, Business Object, Cognos, o Tableau; lo suyo probablemente es el mundo del BI\u201d, indica Sonia.<\/p>\n

\u201cSi el profesional tiene experiencia en Sistemas Distribu\u00eddos y Administraci\u00f3n, aconsejo aprender Hadoop como punto de partida. Si es Programador, puede comenzar con Spark y Flint; si es programador web puede aprender MongoDB\u201d, aconseja Gerardo.<\/p>\n

\u201cCualquier persona que se dedique a esto, tiene que tener en cuenta que las actitudes principales que debe tener son capacidad de autoaprendizaje, aceptaci\u00f3n al cambio, y pasi\u00f3n por la tecnolog\u00eda permanentes\u201d, concluyen ambos.<\/p>\n

Roles en Big Data y BI y competencias adecuadas<\/strong><\/p>\n

\"big<\/a><\/p>\n

Fuente:\u00a0\u00a0 Data scientists, data engineers, software engineers: the difference according to linkedin, por Ryan Swanstrom<\/strong><\/h6>\n

Conocimientos adecuados seg\u00fan rol en BI<\/strong><\/p>\n

\"big<\/a><\/p>\n

Fuente:\u00a0 BetterBuys, por Elizabeth Mazenko<\/strong><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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