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Big Data: la posición más difícil de cubrir en España

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El pasado 7 de marzo, Cinco Días, publicaba esta noticia: «Big data, el perfil más difícil de cubrir en España«. Según el artículo y sus fuentes, las profesiones asociadas con las tecnologías de Big Data son las más difíciles de cubrir. Su fuente principal es el informe EPYCE 2017: Posiciones y Competencias más demandadas, elaborado por EAE Business School junto con la Asociación Española de Directores de Recursos Humanos (AEDRH), la CEOE, el Foro Inserta de la Fundación Once y Human Age Institute.

Posiciones más difíciles de cubrir en España (Fuente: Cinco Días)
Posiciones más difíciles de cubrir en España (Fuente: Cinco Días)

En un blog como éste, donde hablamos tanto del paradigma del Big Data y sus múltiples implicaciones en nuestras sociedades, naturalmente, no podíamos dejar sin sacar esta noticia. Llevamos años ya formando perfiles de Big Data en nuestros Programas de Big Data en Bilbao, Donostia y Madrid.

El informe original contiene aún más información. Aspecto que recomiendo revisar, para que se entienda bien no solo la metodología, sino los contenidos (datos) analizados. Miren por ejemplo esta gráfico que adjunto:

bigdatadeusto

Con un nivel de detalle mayor, lo que vemos es que no solo la parte tecnológica (que siempre está en el top de los ranking de bajo desempleo), sino también la ciencia de datos (que son nuestras dos patas fundamentales en nuestros programas), son las más demandadas. En general, hay numerosas profesiones técnicas demandadas en todo el ranking y el informe. Lo cual nos viene a confirmar que efectivamente estamos viviendo una transformación tecnológica y digital en múltiples planos.

Lo que parece que viene a confirmar este informe es que estamos viviendo cierta brecha entre los perfiles que demandan las empresas y lo que realmente se dispone luego en el mercado de trabajo. Parece real esa velocidad a la que se está efectuando esta transformación digital de la sociedad, que está provocando que muchos perfiles no puedan seguirla, y no les dé tiempo a actualizar sus competencias y habilidades. El Big Data, la revolución de los datos, parece que ha venido para quedarse.

No obstante, en relación a todo esto, creo que cabría introducir tres elementos de reflexión. A buen seguro, a cualquier lector o lectora de estas estadísticas, le interesará conocer qué hay más allá de estas gráficas. Básicamente, porque la gestión de expectativas laborales en los programas formativos, creo que debe caracterizarse por la honestidad, para que luego no produzca frustraciones. Estos tres puntos son: (1) Descripción de «supermanes» y «superwomanes» en los puestos de trabajo de las empresas; (2) el concepto «experiencia» en las organizaciones; (3) el talento cuesta dinero.

En relación al (1), darse una vuelta por Linkedin suele ser muy ilustrativo a estos efectos. Las empresas, cuando buscan perfiles «de Big Data» (así en genérico y abstracto), suelen hacerlo solicitando muchas habilidades y competencias que me parece difícil que lo cubra una misma persona: conocimientos de programación (R, Python, Java, etc.), conocimiento de los frameworks de procesamiento de grandes volúmenes de datos y sus componentes (Spark y Hadoop, y ya de paso Storm, Hive, Sqoop, etc.), que sepa administrar un clúster Hadoop, que sepa cómo diseñar una arquitectura de Big Data eficiente y óptima, etc. Una persona que en definitiva, dé soporte a todo el proceso de un proyecto de Big Data, desde el inicio hasta el final. Este enfoque es bastante complicado de cubrir: para una persona manejar todo eso es realmente complicado, dado que no solo los códigos de pensamiento, sino también las habilidades, no suelen estar relacionadas.

En cuanto al (2), que se pida para estos puestos experiencia, me parece un poco temeroso. Estamos hablando de un paradigma que irrumpe con fuerza en 2013. Por lo que estar pidiendo experiencias de más de 2-3-4 años, es literalmente imposible de cubrir. Y menos en España donde todavía no hay tantas realidades en proyectos de Big Data como se cree. ¿Quizás la falta de cobertura de vacantes tenga que ver precisamente con esta situación? Por ello sería bueno saber realmente qué es lo que no están encontrando: ¿el puesto necesario? ¿el puesto definido por las empresas? ¿las expectativas mal gestionadas? Quizás sería bueno, y los empleadores bien saben que siempre les digo, que la formación es un buen mecanismo para poder prescindir de este factor de experiencia. Ahora mismo estamos colaborando con importantes empresas y organizaciones que están formando a varios perfiles a la vez porque son conocedores del límite de la experiencia del que hablamos.

Por último, en cuanto al (3). Hay una expresión inglesa que me gusta rescatar cuando hablo de esto: «You get what you pay«. Una expresión muy común también últimamente en el sector tecnológico. No podemos pretender pagar salarios bajos y que luego tengamos esos supermanes y superwomanes que decía anteriormente. Tenemos que ser coherente con ello. Nuestro conocimiento tecnológico, el talento técnico que formamos en España, está muy bien valorado en muchos lugares de Europa (Dublin, Londres, Berlín, etc.) y el mundo (San Francisco, New York, Boston, etc.). Es normal que en muchas ocasiones este talento se quiera ir al extranjero. ¿Pudiera estar aquí también parte de la explicación de la dificultad para cubrir puestos?

 

El nivel de madurez de una organización para entrar en el mundo de Analytics / Big Data

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El nivel de madurez de una organización para afrontar proyectos de Big Data / Analytics es un elemento que siempre debemos tener presente. Un proyecto, con la mejor tecnología, no tiene por qué ser exitoso si no sumamos otros elementos que también contribuyen al resultado global del proyecto.

En estos años, hay organizaciones que se han dedicado a obtener frameworks para medir ese nivel de madurez de una organización. Uno de los que más nos gusta es éste que veis a continuación, el Analytics Maturity Quotient (AMQ™):

Analytics Maturity Quotient (AMQ)
Analytics Maturity Quotient (AMQ)

Como se puede apreciar, son cinco factores los que suman y contribuyen a ese nivel de madurez para afrontar estos proyectos en una organización:

  • Calidad de los datos: todo empieza con la calidad de los datos. Nosotros estamos tan de acuerdo en ello, que nuestro primer módulo trata precisamente sobre la importancia de disponer de una buena calidad de datos. Si una organización tiene un buen sistema para el almacenamiento de datos, una buena infraesturctura de datos, ha empezado bien el proyecto. Aquí también suele citarse el paradigma «GIGO»: si metemos malos datos, por mucho que tengamos buenos modelos analíticos, no podremos obtener buenos resultados de nuestro proyecto de Big Data.
    Este factor, el de calidad de datos, afecta a su vez a otros cuatro. Pero, como se puede entrever en su representación formal, es el más importante y representativo del conjunto de ellos. Debemos disponer de buenos datos.
  • Liderazgo «data-driven»: el 40% del éxito restante (una vez que disponemos de «buenos datos«), depende de un liderazgo institucional y organizativo que se crea de verdad que los datos y su análisis son una palanca excelente para la mejora de la toma de decisiones dentro de la compañía. En el artículo que abrió la boca a todos con esto del Big Data («Big Data: the management revolution«) de la Harvard Business Review, se ilustraba esta idea de cambiar el paradigma de toma de decisiones de la «persona que más ganaba» (el HIPPO, highest paid person’s opinion, a la fundamentación en datos). Necesitamos así líderes, CEO, gerentes, responsables de líneas, que «compren» este discurso y valor de los datos como palanca de apoyo a la toma de decisiones.
  • Personas con habilidades analíticas: un 30% del éxito dependerá de disponer de un buen equipo. Éste, es ahora mismo el gran handicap en España, sin ir más lejos. Faltan «profesionales Big Data«, en todos los roles que esto puede exigir: Data Science para interrogar apropiadamente los datos, tecnólogos de Big Data con capacidades de despliegue de infraestructura, estadísticos y matemáticos, «visualizadores» de datos, etc. A esto, debemos sumarle la importancia de tener cierta orientación a procesos de negocio o mercado en general, dado que los datos son objetivos per se; de dónde se extrae valor es de su interpretación, interrogación y aplicación a diferentes necesidades de empresa. Ahora mismo, este handicap las empresas lo están resolviendo con la formación de las personas de su organización.
  • Proceso de toma de decisiones «data-driven»: con el Big Data, obtendremos «insights». Ideas clave que nos permitirán mejorar nuestro proceso de toma de decisiones. Una orientación hacia el análisis de datos como la palanca sobre la que se tomarán las decisiones dentro de la compañía. Y las decisiones se toman, una vez que la orientación al dato se ha metido en los procesos. ¿Cómo tomaremos la decisión de invertir en marketing? ¿En base a la eficiencia de las inversiones y la capacidad de convertir a ventas? ¿O en base a un incremento respecto al presupuesto del ejercicio pasado? Los datos están para tomar decisiones, no para ser «un proyecto más«. Un 20% es éste factor crítico de éxito.
  • Infraestructura tecnológica: por último, obviamente, es difícil emprender un proyecto de este calibre sin infraestructura tecnológica. Por tecnología Big Data no va a ser. Nosotros también le dedicamos un buen número de horas de otro módulo a ello. El panorama tecnológico es cada vez más amplio. Pero, ya ven los elementos anteriores que debemos tener en consideración antes de llegar a este punto.

En cierto modo, estos elementos (Calidad de los datos, Liderazgo, Personas, Decisiones con datos e Infraestructura), con diferentes pasos y orden de importancia, es lo mismo que viene a recomendar un libro que encuentro siempre muy interesante para comenzar con el Big Data: «Big Data: Using Smart Big Data, Analytics and Metrics to Make Better Decisions and Improve Performance«. De él, extraigo la siguiente imagen, que creo ilustra muy bien la idea:

SMART model includes Start with strategy, Measure metrics and Data, Analyse your data, Report your results and Transform your business and decision making (Fuente: http://www.amazon.es/dp/1118965833/ref=asc_df_111896583332101237/?tag=googshopes-21&creative=24538&creativeASIN=1118965833&linkCode=df0&hvdev=c&hvnetw=g&hvqmt=)
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Ya veis que esto del Big Data y Analytics no va solo de tecnología. Hay muchos otros factores. Que, todos ellos, afectan al nivel de madurez de una organización para sacar provecho de un proyecto de análisis de datos.  Así que, para el próximo proyecto de Big Data que vayas a comenzar, ¿cómo tienes estos elementos de «maduros»?