Big Data Architect, sepa por qué es tan cotizada

Los más recientes avances en IA/IOT apuntan a por qué la Big Data Architect es una de las profesiones que se proyecta al futuro cercano.

 

Sabemos que no es nuevo que las profesiones vinculadas a la Ciencia de datos han venido escalando en importancia aunque no en popularidad pues su perfil no es para nada común. 

No es la única. Todas las especialidades vinculadas con tecnologías emergentes que se consolidan en la transformación digital (IA, nube, eCommerce, Fintech) cuentan con altísimos demandas tanto globales como en el ámbito regional. 

Muestra de ello es que, según las proyecciones de Microsoft y Linkedln:

• Para el 2025 se espera que haya más de 10 millones de vacantes abiertas en tecnología y ciencia de datos sólo en Latinoamérica

Del mismo modo, de acuerdo con el estudio Talento TI- Competitividad Stem, en América Latina de Technology by PageGroup de Michael Page: 

• 48% de las vacantes de empleo TI en América Latina no pueden ser cubiertas por falta de profesionales
• Mientras que esta cifra alcanza 31% en Chile, la mejor proyección de la región

Entre ellos los Big Data Architect o especialistas en Arquitectura de Big Data (ABD) se encuentran entre los más demandados.

¿Por qué necesita un Big Data Architect (BDA)?

La Universitat Carlemany, universidad digital internacional explica quee la transformación digital viene aumentando la relevancia de la Arquitectura de Big Data y sus profesionales, quienes son los encargados de plantear la estrategia de datos en las compañías. 

¿Qué significa esto? Que, en lo que se refiere a datos, el Arquitecto de Big Data o Big Data Arquitect es responsable de:

• Cómo captarlos 
• Clasificarlos 
• Y analizarlos 
• Para inferir conclusiones 
• Y generar valor 

Todo ello con el torrente de datos que genera en las empresas.

Según la Universitat Carlemany, destacan entre las funciones más relevantes del Big Data Arquitect o Arquitecto de Big Data:

1.- Identificar las fuentes de los datos

La identificación de las fuentes de datos internas y externas es esencial por dos motivos:

• En primer lugar, para comprobar si estas son fiables y sí se ajustan a las metas que se han fijado 
• Y, en un segundo lugar, para revisar la veracidad de los datos

2.- Desarrollar la estrategia de datos

Esto es clave para decidir cómo se trabajará con estos.

Toda esta estrategia une cuestiones como: 

• El desarrollo de bases de datos
• La gestión de las mismas 
• Y, si es caso, la implementación de su almacenamiento conforme con la legislación de protección de datos.

3.- Planificar qué soluciones Big Data se utilizarán

La planificación de soluciones Big Data es otra de las funciones de este profesional. 

Hay que señalar que las soluciones existentes son diversas, tanto por capacidad de almacenamiento como por la admisión de filtros. 

Por lo tanto, este es otro de los aspectos que conviene tener en cuenta.

4.- Gestionar la arquitectura de datos

Esta función es una cuestión central: se trata de elegir desde la plataforma en la que se van a administrar, hasta la gestión de su arquitectura, así como el tratamiento. 

Es importante porque consiste en tratar el día a día de los datos.

5.- Gestionar los datos (entradas y salidas)

La gestión de los datos se centra en las entradas y salidas de los mismos. 

Por ejemplo, seleccionando cuáles son los datos concretos que se van a tratar en un determinado momento. 

Otra cuestión es la depuración de datos que no tengan que estar en la base o que hayan caducado. 

En definitiva, conseguir que los datos generen valor y no creen problemas a la organización.

6.- Realizar auditorías cuando se considere oportuno

La realización de auditorías es una de las maneras de asegurarse de que la arquitectura de datos se está cumpliendo. 

Además, es una forma de asegurarse que no hay ninguna irregularidad en los protocolos que se hayan establecido.