El análisis y la ingeniería de datos abre nuevos nichos de empleo y oportunidades de negocio; Europa necesita cientos de miles de expertos para engancharse a la nueva fiebre del oro
18 jul 2019 . Actualizado a las 12:43 h.«Los datos son el petróleo del siglo XXI». Esta frase tiene muchos padres y se parece mucho a un eslogan profético, pero cobra más sentido a medida que pasa el tiempo y nos acercamos al horizonte del 2020, el año en el que la industria tecnológica mundial planea que despegue la siguiente gran revolución, la de las redes 5G y el Internet de las cosas.
Vivimos rodeados de flujos de datos. Nos convertimos en uno cuando usamos nuestro móvil, hacemos una operación bancaria por Internet, compramos una prenda en una tienda online, hacemos un retuit, damos un me gusta en Facebook o, simplemente, buscamos cómo llegar a algún sitio en Google Maps. Todas esas acciones conforman la huella digital de cada ser humano del planeta. Y vale dinero. ¿Cuánto? Pues es una pregunta que circula por la red desde hace años. Y no tiene una respuesta fácil. Una investigación en el Reino Unido cifró en 694 euros el supuesto valor anual de su información personal. Pero esa cifra es anécdotica. Habría que poner en una parte de la balanza los servicios que se utilizan sin pagar con dinero y en la otra los beneficios para empresas como Facebook, cuyo negocio publicitario está basado en lo que dicen y hacen sus usuarios y que ingresó 8.626 millones de dólares por publicidad en el último trimestre del 2016.
La discusión estará mucho tiempo abierta. Lo que no se debate es sobre el futuro del Big Data. Y su importancia económica actual. Según la compañía de investigación IDC, el valor del mercado relacionado con los programas y equipos que se emplean para descifrar grandes volúmenes de información rozará, en el 2019, los 50.000 millones de dólares (casi 45.000 millones de euros). La predicción es de junio del 2016. Solo quedan dos años. Y empresas (grandes, medianas y pequeñas) e instituciones se mueven para intentar adaptarse a lo que muchos expertos denominan una nueva fiebre del oro.
En un mundo que se digitaliza progresivamente y en el que el tráfico de Internet aumenta exponencialmente y ya puede medirse en zettabytes (una unidad de medida que equivale a un trillón de gigas), la clave son las grandes magnitudes. Y lo que se hace con ellas. Un ejemplo analógico, y no económico. En el museo Domus de A Coruña hay una imagen gigante de una Gioconda. La componen 10.000 pequeñas fotografías que aportaron ciudadanos anónimos de 110 diferentes países. Por si mismas no tienen valor, en conjunto, y dispuestas de una forma armónica, sí.
Si los datos son petróleo, empresas como Google, Amazon o Uber son refinerías. Los exprimen, los analizan, los transforman, en definitiva, los convierten en información, que tiene un valor muy superior al de los datos en crudo. Para hacerlo necesitan usar tecnología específica. Y expertos.
Desde enero del 2016 abundan en los medios especializados artículos que atribuyen al Big Data la condición de profesión de moda. Esa tesis la refrendan estudios como el que elabora anualmente Adecco sobre los empleos más buscados. Ya van varios años en los que figuran puestos relacionados con esta disciplina. Y en los que se mencionan retribuciones de entre 50.000 y 60.000 euros anuales.
¿De dónde salen los expertos en Big Data? Pues de carreras universitarias como informática, matemáticas, ingenierías... Y de másteres como el de Tecnologías de Análisis de Datos Masivos que ofrece en Galicia la Universidade de Santiago en colaboración con la de Murcia.
El coordinador de este programa, el profesor David Losada, relata que la demanda de estudiantes y de empresas «es muy intensa» y que cada semana varias compañías de diferente tamaño muestran su interés por hacerles llegar ofertas de trabajo y de tutelaje.
El máster lleva en marcha desde el año 2015. Y es el heredero de otro más generalista sobre tecnologías de la información. Losada explica la razón del cambio. Detectaron claramente el interés del mercado relacionado con el Big Data. Y reivindica que las universidades ya llevaban tiempo trabajando en proyectos de investigación relacionados con el machine learning, que no se han visto sorprendidas por el alcance actual de un fenómeno en el que Galicia no está «para nada a la cola», ni en «el entorno universitario ni en el empresarial», donde destaca el caso del centro que la multinacional tecnológica HPE montó en el Gaiás, que «lidera a nivel nacional e internacional distintos proyectos de tecnologías predictivas».
Para David Losada, el gran reto dentro del conjunto de áreas y tecnologías sofisticadas que conforman el Big Data es lo que llaman Data Science, la Ciencia de Datos, que permite dar valor añadido, «hallar la señal en el ruido, encontrar patrones con los que hacer tecnología predictiva para, por ejemplo, predecir un atasco. En mi opinión es lo fundamental, casi un arte. Refinar los datos es crítico».
El master de la USC tiene alumnos de perfil variado y diferentes orígenes. Hay gallegos, gente de otras comunidades y extranjeros. Las plazas son bastante codiciadas. Y ponen el acento en que los estudiantes tengan un perfil completo. Si alguien quiere especializarse en Big Data, debe pulir sus carencias. «A los informáticos les suele hacer falta reforzar la estadística, y a los matemáticos, la programación», dice Losada. El Big Data ha puesto otra vez de moda las matemáticas. Y ha vuelto obsoleta la presuntuosa afirmación de que la ciencia de los números solo tiene una salida profesional, la docencia.
Las materias de los programas de formación en Big Data prestan una atención importante a las posibilidades de negocio. El master de la USC incluye una asignatura de Business Intelligence y otras de Aplicaciones y casos de uso empresarial. Y lo mismo ocurre en los que ofrecen otros centros. El tratamiento de datos no solo ofrece oportunidades de empleo, sino nuevas posibilidades para grandes empresas y para startups, ahora y en el futuro, cuando llegue el Internet de las cosas y la puesta en marcha de millones de dispositivos conectados a la red provoque una nueva revolución industrial. El Mobile World Congress celebrado el pasado año mostró de forma inequívoca que están surgiendo nuevos nichos de negocio en áreas como las aplicaciones de salud, el mantenimiento preventivo de vehículos, la gestión de redes eléctrica y de infraestructuras hídricas y el tratamiento de la información de sensores inteligentes.
Andreas Weigend es un antiguo ejecutivo de Amazon que ha trabajado para Alibaba, Best Buy o Goldman Sachs. Se define a sí mismo como un especialista en estudiar a la gente y los datos que generan. Es un firme defensor de los cambios que la era del Big Data ya ha incorporado en las formas en la que las personas hacen compras y toman decisiones de consumo. Y rechaza, en su libro Data for the People ponerle límites a su expansión con el argumento de la protección de la privacidad. Él argumenta que los beneficios de disfrutar de los productos de la era digital y de servicios gratuitos superan a los riesgos de verse expuestos siempre y cuando tengan derecho a decidir y ajustar de forma transparente cuánta información van a compartir y con quién.