Existen algunas definiciones en el universo Big Data y Data Science que prácticamente cualquier profesional y estudiante debe conocer en este 2023, éstas configuran el escenario de una tendencia tecnológica que ya no resulta ajena prácticamente en ningún ámbito de la producción. De esto se desprende que, bien avanzado el siglo XXI, nadie preocupado por la proyección de su carrera profesional puede prescindir de un conocimiento acerca del papel que están desempeñando los datos en la mejora de todos los procesos de trabajo.

En los últimos días de matrícula para la convocatoria 2023 del programa modular (Experto, Especialista y Máster) en Big Data y Data Science de la UNED, hacemos un breve repaso, junto a nuestros estudiantes, de las razones por las que estas titulaciones son líderes en el mercado formativo enfocado al análisis de datos.

Uno de los factores que contribuyen a la demanda sostenida de profesionales en análisis de datos, por ejemplo, en España, es que su implantación en las empresas todavía ronda el 11%. Pero simultáneo al crecimiento de la demanda aumenta la exigencia en torno al conocimiento práctico y las credenciales académicas.

Se viene argumentando desde diversos foros cómo algunas tecnologías están generando una de las grandes transformaciones en la forma de vivir y trabajar de las últimas décadas. Hay un cambio lento pero sostenido en el rumbo profesional de muchos jóvenes talentos, donde el emprendimiento, la creatividad, el liderazgo y la flexibilidad alcanzan sus máximas expresiones gracias a las nuevas industrias de los datos. Una formación superior en Big Data y Data Science, enfocada al análisis de datos, comienza a considerarse parte integrante de cualquier hoja de ruta que busque otras formas de trabajar y vivir.

Durante los últimos tres años se ha podido observar a profesionales llegados desde economía, ciencias sociales en general, derecho, publicidad, etc. que buscan incursionar en el análisis de datos. El Data Science, un campo que seduce por sus posibilidades para el desarrollo profesional, los grandes salarios y, por supuesto, todo el glamour de trabajar en la primera línea de las nuevas revoluciones industriales.

El análisis de datos es uno de esos campos donde los enfoques y las aplicaciones parecen inagotables. Múltiples titulaciones intentan dar respuesta a las demandas llegadas desde todos los sectores, no solo los tradicionalmente estratégicos.

La transformación digital lo ha cambiado todo en el tejido productivo, provocando un gran esfuerzo para crear estrategias adaptables y estructurar nuevos perfiles profesionales, donde destaca la super cualificación y las competencias integrales-multidisciplinares. ¿Qué están demandando las empresas, administraciones y organizaciones?

Es un hecho prácticamente irreversible. Podemos consultar casi cualquier fuente de análisis, para encontrar que coinciden. La actual revolución de paradigmas tecnológicos, girando alrededor del análisis de datos, marcarán el punto final de múltiples trabajos tal y como los conocemos y recreará la demanda de nuevos perfiles profesionales. ¿Cómo prepararse para un futuro que ya está aquí? Adquiriendo las mejores competencias, con énfasis en ciencias de los datos.

En estos precisos momentos no existe ningún campo de desarrollo profesional del que podamos decir que supera los vaivenes del mercado laboral. Ninguno, con una mayúscula excepción: el análisis de datos. Una vez, al principio de los procesos de digitalización, se comprendió que la información marcaba las diferencias estratégicas entre compañías, países y bloques, toda la cuestión pasó a ser cómo utilizar más y mejor los grandes volúmenes de datos generados. Un camino que solo podía llevarnos a la posición que hoy ocupan el Big Data y el Data Science, con la UNED a la cabeza de las mejores propuestas formativas.

Cuando hablamos de grandes paradigmas como Big Data, análisis de datos o inteligencia artificial inmediatamente nos remitimos a una realidad enormemente cambiante, donde no dejamos de sorprendernos. Estamos ante una revolución centrada en el análisis de datos que va adquiriendo una dimensión geopolítica. Mientras que gigantes como China están liderando las inversiones, los EE.UU, Japón y parte de Europa ganan en conectividad de sus industrias.

¿Y si preguntamos a nuestro teléfono si nos vigila? ¿O si alguien lo hace a través de él? Puede que llegue el día en que el sistema operativo del dispositivo, ante el tamaño del interrogante, nos conteste: Curioso, ¿qué te hace pensar eso? La información que continuamente producimos y su análisis inteligente están tras esas predicciones cada vez más finas sobre el comportamiento. No es espionaje, es análisis de datos.

Durante este 2022, como venía siendo tendencia en los ejercicios anteriores, el análisis de datos viene ocupando posiciones cada vez más estratégicas, con énfasis en aquellos ámbitos puestos en primera línea por la inestable coyuntura internacional. En las nuevas culturas corporativas y administraciones ganan terreno varias tesis: el valor extraído de los datos debe servir para optimizar procesos y hacerlos sostenibles, por ejemplo, creando y mejorando las cadenas de suministro.

¿Podemos crear soluciones tecnológicas que asuman las más importantes tareas que gestionan a la sociedad? ¿Datos cuya interpretación mejora de tal forma la administración y el tejido productivo que podemos soñar con el fin de la pobreza y muchas enfermedades? Defensores y detractores del análisis de datos, la inteligencia artificial, etc. mantienen uno de los debates científicos más apasionantes de los últimos años. Una parte cada vez más grande de la comunidad científica piensa que el mundo necesita el análisis de datos.

Existe un ámbito del universo del análisis de datos que viene experimentando un interesante crecimiento en tiempos recientes: la gestión del recurso humano. Se estima que este sector no solo movilizará cuantiosos recursos durante los próximos años, además abrirá la puerta a nuevas e imaginativas formas de transformar los datos y la analítica masiva en ese tipo de información que se traduce en valor, nueva riqueza, etc.

La analítica de datos es una función transversal en cualquier estructura productiva. En efecto, desde los comienzos de esta carrera mundial por controlar los flujos de información y extraer riqueza de éstos, los expertos y profesionales vienen explicando que cualquier argumentación que no esté apoyada en los datos no pasa de ser una “opinión”. De cierta forma, este novísimo afán de apoyar las decisiones en conocimiento digital tiene que ver con las insoportables dosis de incertidumbre generadas por la crisis de los grandes mitos del capitalismo. Hemos arribado al momento en que sabemos muy bien el costo de la irracionalidad mercantil y productiva, así que perseguimos cualquier luz de orden y estabilidad. En este escenario, Big Data y Data Science hacen parte de las respuestas. Sin embargo, no es posible hablar de datos separadamente de talento humano.

Cuando nos encontramos en escenarios donde es posible estudiar los datos en profundidad para extraer de ellos conclusiones sobre cualquier tipo de proceso nos vemos ante la definición más básica en analítica de datos. Si tales conclusiones se transforman en información científicamente verificada arribamos al siguiente momento: Analítica de datos que interviene en la mejor toma de decisiones. ¿Qué fundamenta a la analítica de datos?