Talento en Big Data Analytics
La oferta de especialistas con experiencia en saber cómo extraer valor de los datos, combinado con la habilidad de eliminar los datos no necesarios, y un conocimiento de negocio para saber qué datos extraer, es algo que continúa escaseando en el mercado laboral, al mismo tiempo que su demanda está creciendo.
Según una nueva investigación de AT Kearney, que encuestó a 430 ejecutivos de alto nivel, dos terceras partes de las empresas que poseen incluso las capacidades analíticas más avanzadas no pueden encontrar a suficientes profesionales que puedan generar puntos de vista con los datos corporativos. Por otra parte, las empresas necesitarán un 33% más de talento relacionado con datos en los próximos cinco años, según Khalid Khan, partner de AT Kearney y co-autor de la investigación.
Hay mucho en juego para atraer y retener talento en manejar y analizar grandes volúmenes de datos. A medida que se está produciendo una transformación digital en las empresas es cada vez más acuciante la necesidad de captar los datos y extraer correlaciones que ayuden a perfeccionar productos, hacer más eficientes los procesos e incluso identificar nuevas fuentes de ingresos. Mientras que los casos de uso para grandes datos parecen infinitos, el talento necesario sigue siendo escaso.
Las empresas deben buscar ‘trilingües’, personas con una sólida comprensión de análisis cuantitativos, tecnología digital y estrategia empresarial. En el informe citado, los encuestados que califican como líderes más eficaces en análisis de datos han sido los trilingües, que poseen tanto habilidades empresariales como de datos. Es un tipo de talento híbrido que aparece en aquellos profesionales que tienen una base de analítica de datos y lo aplican en el proceso de toma de decisiones para predecir las tendencias que darán forma al negocio y permitan impulsar su ventaja competitiva.
Escasez de talento
Pocos de estos expertos híbridos en datos están disponibles en el sector empresarial, lo que ha obligado a muchas empresas a cortejar a los graduados universitarios que son técnicamente competentes y educados en modelos estadísticos pero carecen de la experiencia y conocimiento del negocio. Encontrar candidatos calificados con el mix de capacidades es muy difícil. A menudo poseen las correctas técnicas de análisis, pero carecen de la capacidad de obtener conocimiento del negocio con los datos. Casi el 60% de los encuestados dicen que el talento que sale de las universidades no está lo suficientemente preparado. Tratando de salvar el gap entre educación y negocio muchas universidades se han lanzado rápidamente a incorporar programas interdisciplinados que permitan formar profesionales con un perfil data scientist. Desafortunadamente, muchos de estos cursos no están dando con el talento que demandan las empresas. Y de las que lo consiguen, no están produciendo los candidatos lo suficientemente rápido para las necesidades de talento actual.
Si hay un rayo de esperanza para las empresas que están teniendo dificultades para cultivar el talento de analistas de datos, es que la mayoría de las organizaciones todavía están debatiendo sobre la prestación de sus datos para el análisis. Es un caso más en que la tecnología supera la preparación organizativa. El potencial del Business Analytics ha crecido fuertemente, provocado por la aparición de herramientas como Hadoop y Spark, que permiten procesar grandes cantidades de datos a un costo mucho más bajo de lo que nunca antes fue posible. Al preparar los datos para su procesamiento, las empresas están extrayendo datos de aplicaciones distribuidas y bases de datos. Luego deben normalizar los datos, esencialmente, eliminar a los malos datos que puedan sesgar los resultados. Es una tarea no trivial, lenta y que lleva mucho tiempo. Según Khan, «los profesionales en proyectos están gastando un 80% de su tiempo persiguiendo fuentes y haciendo limpieza de datos». En un proyecto concreto recomendó a la compañía reemplazar a más de la mitad de su personal existente especializado en análisis de datos, porque intentar aprovechar los datos de valor de negocio con el talento existente era una brecha insalvable. Algunos de los directivos participantes en el estudio dicen que han descubierto la manera de asegurarse de que el talento deje el mayor impacto en sus empresas. El resto todavía están tratando de ponerse en marcha o tratando de averigüar por dónde empezar.
Cómo atraer el talento en Analítica de Datos
Las empresas líderes en el área del big data están empleando cuatro estrategias para atraer y retener el talento adecuado:
Construir una marca que se identifique inequívocamente con análisis digital. Las empresas líderes son mucho menos propensas que las más rezagados para contratar profesionales con experiencia, optando por desarrollar el talento desde dentro o atrapar el talento directamente de la universidad para forjar su propia marca en análisis. Ejemplos de estas empresas nos vienen enseguida a la cabeza: Amazon, Google, Inditex, …Dando el tiempo suficiente para crecer, a los perfiles junior se les puede enseñar los skills complementarios necesarios del negocio de su empresa y su sector. Además se les proporciona una carrera profesional con futuro.
Abrazar los programas de rotación. Algunas empresas rotan el talento a través de diferentes áreas de la organización. Esto permite a los empleados combinar su conocimiento analítico con conocimiento del negocio para obtener una comprensión más valiosa del impacto de la información procesable en la toma de decisiones de la empresa.
Utilizar equipos interdisciplinarios en los que inyectar conocimientos en analítica. Otras organizaciones designan equipos en plan grupos de asalto especialistas en Analytics que trabajan en estrecha colaboración con las diferentes líneas de negocio para integrar el conocimiento de analítica de datos en toda la organización. Los directivos se centran en el desarrollo de programas de capacitación formal, habilitando centros de excelencia y modelos de servicios compartidos para mantenerse al tanto de las tecnologías y las técnicas emergentes.
Crear asociaciones empresa-universidad. El establecimiento de alianzas con las universidades es una forma inteligente de atraer talento para puestos de análisis de datos. Esto podría incluir el establecimiento de un programa de becas, o ayudar a las escuelas universitarias y profesionales a dar forma a sus planes de estudio para que sean más relevantes y útiles en el mundo de los negocios.
Una buena estrategia determinará dónde se encuentran buenos recursos con experiencia, dónde se necesita más talento, y dónde podría utilizarse mejor ese talento.
Al final, el estudio concluye en que los directores que no participen en el juego arriesgado pero necesario de adquirir o cultivar el talento imprescindible para ponerse al día con los competidores que van ya adelantados gracias a la ventaja del primer movimiento, serán los que más tienen que perder. Baoss ofrece a sus clientes prestación de servicios en modo de asistencia técnica, en proyectos, y búsqueda de talento especializado en datos.
