Este es uno de los grandes retos a los que nos enfrentamos respecto al Big Data en España. Estamos todavía empezando, hay pocos proyectos, no sabemos muy bien todavía qué es y cómo funciona, pero tenemos que empezar con ello sí o sí. Buscamos una idea –que siempre podemos copiar- o empezamos por algo sencillo, migrando nuestros almacenes de datos a otros más ágiles y baratos.
Compramos la idea de Big Data. ¿Y ahora? Alguien tendrá que mantener esto, ¿no? Nuestro personal tradicional de sistemas no nos sirve. O tenemos a algún friki inquieto que haya trasteado por ahí, o va a ser difícil reciclar a alguien.
¿Qué tenemos que buscar? Recruiters:
Tanto los Head Hunters, como los departamentos de RRHH e incluso los directores de IT, no tienen claro qué buscar. Mirando en webs de recruiting, encontramos peticiones de lo más variopintas, desde unas que piden “expertos en Big Data con certificación” (así, sin más), como otras que buscan “expertos en Big Data con conocimientos en SAS” y una tercera que (por pedir, que no quede), piden expertos en absolutamente todas las tecnologías de Big Data. ¡Más vale que sobre que no que falte! Claro, las búsquedas resultan sumamente infructuosas.
Como decía Tamara Dull (Directora de tecnologías emergentes de SAS Best Practices) en el SAS Forum España 2015, Hadoop ha llegado en 2011. Con lo cual, si queremos cinco años de experiencia en Hadoop, habrá que esperar al menos al año que viene y, si además queremos que ese expertise sea en proyectos reales, habrá que esperar al menos dos o tres años más, aunque reitero que existen compañías en España trabajando en proyectos reales de Big Data, tanto grandes, como pequeñas. Y algunas muy buenas por cierto.
¿Qué hacemos entonces? Algunas recomendaciones:
Quizá sea mejor alguien con mucho interés y capacidad, que alguien con mucha experiencia. Estos recursos tienen necesidades diferentes. Deben participar en foros, formarse continuamente, estar al tanto de lo que ocurre. No les basta solo salario y puesto.
Big Data es un trabajo en equipo.
Obviamente, no existe un solo perfil que cubra todo. A nadie se le ocurriría implantar un ERP con un solo perfil, incluyendo el dimensionamiento de las máquinas, la administración de la base de datos y la toma de requerimientos con los usuarios finales. Dependiendo del tipo de proyecto que vayamos a abordar, o de lo que se quiera hacer, inicialmente hay tres perfiles claramente diferenciados, que a continuación describo de la forma más sencilla posible:
- Big Data Developer: coge los datos, los almacena, los procesa, se asegura de que todo funcione bien y los deja disponibles para que otros los puedan utilizar. Se encarga también de pasar los datos de un sitio a otro. Suelen ser ingenieros, informáticos o matemáticos (los matemáticos sirven para todo), con conocimientos en Hadoop y su ecosistema, y en Spark.
- Data Scientist: analiza los datos en profundidad. Los limpia, agrega y saca conclusiones a partir de ellos. Tiene que tener sólidos conocimientos en estadística, herramientas (R, SAS), y también en el ecosistema Hadoop. No solo analiza los datos, sino que es capaz de interpretarlos y ponerlos a disposición de usuarios o quien los vaya a utilizar después.
- Big Data Administrator: como siempre, alguien debe revisar que toda la “cacharrería” funcione correctamente. Balancear cargas, distribuir tareas por los nodos, optimizar consultas, etc. Perfil técnico con conocimiento e interés en la infraestructura. Por supuesto, conocimientos de Hadoop.
Ahora vamos con la otra parte: los candidatos.
Por lo general, suelen ser gente “friki” (con todo el cariño y en tono nada despectivo; de hecho, si no fueran frikis, posiblemente no se dedicarían a esto). Son personas inquietas y con ganas de hacer cosas, y a los que les espera un buen futuro en los próximos cinco-diez años.
Como en todos los trabajos, la actitud, la responsabilidad y el trabajo en equipo son fundamentales.
Seas friki o no, y trabajes en la compañía que sea, aquí radica según mi experiencia el 90% del éxito de lo que se haga.
Y dicho esto, pasemos a ver qué nos ofrece el mercado, para acertar mejor dónde trabajar. Las personas formadas en Big Data, tienen la suerte de poder elegir en qué empresa quieren trabajar.
Incluyo un desglose de alguno de los tipos de compañías que buscan recursos de Big Data:
- Grandes consultoras: ofrecen buenos sueldos, reputación y carrera profesional valorando positivamente el talento. Son lanzaderas para carreras de éxito. Hay que trabajar mucho, duro y en equipo. Imprescindible hablar inglés (bueno, hoy en día, en cualquier trabajo) y valorable otros idiomas. Incluye viajes al extranjero y posibilidad de una red de expertos internacional a tu alcance. Los planes de carrera y de formación están al orden del día. Suelen hacer proyectos grandes para grandes clientes y, dependiendo de a qué proyecto te asignen, podrás ver unas cosas u otras, seguramente en un ámbito concreto del proyecto.
- Consultoras, implantadores medianos / pequeños: ofrecen sueldos más ajustados al mercado que las grandes consultoras y tal vez algo menos de beneficios sociales. Tienen a priori menos posibilidades de carrera profesional -aunque los que destacan seguro que la tendrán- pero a cambio son más ágiles y te permitirán conocer todo o casi todo del proyecto o los proyectos en los que participes. También hay que trabajar mucho, pero estas permiten otro tipo de aprendizajes. Seguramente tendrás que investigar y aprender más por tu cuenta para sacar adelante el trabajo. Desde el becario hasta el director general, suelen estar implicados en el proyecto y disponibles para lo que puedas necesitar. Suelen estar –tecnológicamente hablando- más avanzadas que las grandes consultoras y requieren expertos de verdad.
- Consultoras de nicho: supongo que pagarán algo menos, pero a cambio podrás hacer de todo –participar en propuestas, presentaciones a clientes, foros…-; fomentan mucho más el trabajo en equipo y, casi seguro, tendrás voz y voto en lo que se decida en la compañía. En contra, tienen un futuro que puede ser más incierto que las grandes y medianas, y muy probablemente acaben engullidas por alguna de ellas.
- Cliente final: aunque hay algunos clientes finales inmersos en proyectos de Big Data, lo más seguro es que en un cliente final tengas que desarrollar el proyecto desde cero. Posiblemente no tengan mucha idea de cómo llevarlo a cabo, y podrás participar en todas las fases, y adquirir conocimientos sectoriales. Los departamentos de innovación –aunque creo que todavía no buscan perfiles de Big Data- son una excelente oportunidad para aprender y hacer cosas distintas. En contra, (dependiendo del tipo de cliente) no hay mucha variedad de proyectos.
- Fabricantes: un buen técnico preventa es un recurso muy valorado. Este trabajo permite conocer distintos clientes y casuísticas, definir estrategias en clientes y, por lo general, no participan en las implantaciones. En contra, hay que decir que suelen vender sólo su plataforma.