La Fundación COTEC aboga por impulsar el talento de Big DataMaria Lucaya 21 julio, 2017 Artículo original en el Blog de Políticas Públicas “Somos un país de emigrantes digitales. Necesitamos profesionales formados en los datos para que ayuden a las empresas a liderar su transformación digital”, comentó recientemente Chema Alonso, Chief Data Officer de Telefónica, en la presentación del informe de Cotec titulado ‘Generación de talento Big Data en España’, en el que se presenta un amplio análisis sobre la situación y perspectivas del mercado de Big Data en España. En el informe, impulsado y coordinado por Telefónica, han colaborado de manera conjunta durante el último año una veintena de instituciones integradas en el Patronato de Cotec. Éste fue presentado también por Cristina Garmendia, presidenta de la Fundación Cotec; Pablo González, socio de Deloitte Digital, y David Sanz, Global Head of BigData en Everis. Figura 1: Cristina Garmendia, presidenta de COTEC y Chema Alonso, CDO de Telefónica. Una de las principales conclusiones del documento es la necesidad de incorporar talento Big Data en todos los niveles de una compañía e impulsar y mejorar la formación de profesionales en esta disciplina, ya que el impacto sobre el empleo de la digitalización de la economía y la automatización de tareas es una oportunidad y preocupación para las empresas, las administraciones públicas y el conjunto de la sociedad. Carme Artigas, cofundadora de Synergic Partners, firma especializada en Big Data, Data Science y Data Engineering del Grupo Telefónica, lo recalca en el informe: “El mercado de Big Data crece un 30% cada año en España, siete veces más que la inversión en tecnologías de la información tradicionales. Es una apuesta sólida para aumentar las fuentes de ingresos de las compañías, consolidar sus estrategias de personalización y fidelización de los clientes e impulsar su transformación digital”. Dicho informe señala también que una forma de generar talento en España es a través de redes, donde la innovación y la creación deben ser pilares, en las que se pueda compartir el conocimiento y las experiencias. Un ejemplo son los laboratorios artísticos de visualización e interpretación de datos, donde convergen personas de diferentes perfiles con los científicos de datos. En Europa, también se está progresando en la creación de espacios de innovación para Big Data (iSpaces), en los que se pretende agrupar esfuerzos de agentes del mundo académico, empresarial y gubernamental. Según datos recopilados en el estudio, el valor estimado de la economía del dato en Europa supuso un 1,87% del PIB de los países miembros en 2015 (272.000 millones de euros) y se prevé que alcance el 4,7% en 2020. Además, el 65% de las empresas corren el riesgo de convertirse en irrelevantes o no competitivas si no adoptan Big Data. El mercado del Big Data en España crece un 30% cada año y empleó a 10.500 profesionales en 2015. Como primera advertencia, el 19% de esos puestos de trabajo se generaron fuera del país. El mercado global de Big Data crecerá de 18,3 mil millones de dólares en 2014 a 92,2 mil millones de dólares en 2026. Figura 2: Predicción de Wilkibon Big Data software, hardware y servicios profesionales. Cotec señala en el documento que algunas empresas que ya están apostando por el Big Data en España, entre las que destacan: • Telefónica: Durante 2016 se ha lanzando un ambicioso plan de transformación de datos con una clara misión: impulsar la aplicación de datos masivos en el negocio para convertirse en una empresa controlada por datos. Aura, la herramienta de inteligencia cognitiva que presentó José María Álvarez-Pallete, presidente ejecutivo de Telefónica, y Chema Alonso en el Mobile World Congress, está en el centro de esta estrategia de compañía. • ArcelorMittal es la mayor compañía siderúrgica mundial con una plantilla de casi 220.000 profesionales y con presencia en más de 60 países. Como consecuencia de la cultura transformadora de sus centros de innovación, ArcelorMittal está comenzando a utilizar tecnologías Big Data para mejorar la calidad del servicio proporcionado a las plantas. El informe llega a una serie de conclusiones para impulsar esta industria: 1. Sistemas educativos sólidos y duraderos en el tiempo: impulsar nuevas áreas de conocimiento y generar buenas prácticas educativas, desde la educación primaria hasta la formación universitaria. 2. Educar al personal de recursos humanos en Big Data. 3. Formar a los gerentes en Big Data: impulsar una evolución de las empresas hacia la cultura del Data Driven. 4. Desarrollar estrategias de atracción creativas y diferenciales: Programas de post grado y grado en universidades. Foros de empleo en universidades Programas de prácticas orientado a estudiantes. Establecer planes de carrera específicos para estos perfiles. 5. Desarrollar programas de formación internos, así como sistemas de incentivos atractivos para empleados. 6. Disponer de centros de formación de referencia: Facilitar el acceso a conocimiento en entornos de experimentación que posibiliten la generación de talento, potencien la capacidad de innovación y favorezcan el intercambio de experiencias. 7. El papel de los gobiernos: apoyar a las entidades académicas para que saquen adelante grados o programas de postgrado relacionados con los datos, aprobar leyes que favorezcan la seguridad e intimidad de los usuarios. Para más información, puedes acceder aquí al Informe COTEC 2017. p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.0px Helvetica; color: #555555; -webkit-text-stroke: #555555} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 17.0px Helvetica; color: #555555; -webkit-text-stroke: #555555; min-height: 20.0px} p.p3 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.0px Helvetica; color: #555555; -webkit-text-stroke: #555555; min-height: 20.0px} p.p4 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 17.0px Helvetica; color: #555555; -webkit-text-stroke: #555555} p.p5 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.0px Helvetica; color: #004250; -webkit-text-stroke: #004250} span.s1 {font-kerning: none} Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial: Saturno 3, “Héctor, robot malo, el perro no se come”Data Science vs Data Analytics: parecidos, pero no iguales
