Actualidad

IndesIA presenta una guía de casos de éxito sobre el uso del dato y la inteligencia artificial en las empresas industriales españolas

El objetivo de esta Guía es facilitar el impulso y la implantación de una cultura del dato en el tejido industrial español, gracias a la experiencia, la metodología y a los casos de éxito de las empresas que forman parte de IndesIA. ‍Representantes institucionales y expertos del ámbito empresarial se han reunido hoy para hablar sobre el papel de la inteligencia artificial en toda la cadena de valor de la industria española. La Guía IndesIA expone y ofrece soluciones a los retos a los que se enfrenta la industria española a la hora de aplicar el uso del dato y la inteligencia artificial además de abordar distintos de ámbitos de trabajo en estas tecnologías. Madrid,14 de julio de 2022. El sector industrial en España se enfrenta a grandes retos para los que va a necesitar escalar el uso de los datos y la Inteligencia Artificial en toda su cadena de valor. Entre los más importantes están incrementar la competitividad mediante la automatización y optimización de los procesos industriales, la mejora de la sostenibilidad mediante la eficiencia energética, el desarrollo de nuevos materiales no contaminantes o el refuerzo de la economía circular, son los principales retos de las empresas del sector industrial. La Inteligencia Artificial está demostrando ser una tecnología transformadora para la economía, la sociedad y la vida, y cada vez existen más aplicaciones en distintos sectores y negocios. En el caso de la industria, podría cambiar totalmente el enfoque de los posibles retornos o resultados, maximizando los beneficios para las empresas. Bajo esta premisa, IndesIA, la asociación para la aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria, ha presentado su Framework IndesIA Data & IA con el objetivo  de facilitar y contribuir a que tejido industrial español pueda impulsar e implantar una cultura del dato y aplicarla en su actividad y en los negocios, gracias a los casos de éxito, la aplicación práctica y las metodologías basadas en la experiencia de empresas del consorcio como Repsol, Gestamp, Navantia, Telefónica, Microsoft, Airbus, Técnicas Reunidas y Ferrovial, al que recientemente se ha unido Inditex. Al acto han acudido representantes institucionales como el Consejero de Administración Local y Digitalización de la Comunidad de Madrid, Carlos Izquierdo, el Chief Data Officer del Gobierno de España, Alberto Palomo; la viceconsejera de Tecnología, Innovación y Transformación Digital del Gobierno Vasco, Estibaliz Hernáez Laviña y la consejera delegada de Madrid Digital, Elena Liria, además de representantes de IndesIA como su Presidente, Valero Marín; la directora general de IndesIA, Nuria Ávalos e Isabel del Pozo, miembro de la junta directiva de IndesIA y representantes de las diferentes entidades que la conforman. Todos ellos han compartido, en la sede de Fundación Telefónica, sus reflexiones entorno al papel de la Inteligencia Artificial en toda la cadena de valor de la industria española y sobre cómo podría cambiar totalmente el enfoque de los posibles retornos o resultados, maximizando su aplicación en las empresas y lograr nuevas vías de negocio, la eficiencia y la sostenibilidad. Parala elaboración de la Guía, las empresas que conforman IndesIA han analizado las principales barreras con las que se encuentran las empresas industriales para escalar el uso de datos y de la Inteligencia Artificial, agrupándolos en diferentes ámbitos, como el valor del negocio, la ciencia de datos, los datos, organización, personas y cultura, o la sostenibilidad. Para abordarlos retos que se enfrentan las empresas para su puesta en marcha, en la Guía se han definido problemas y soluciones, siempre apoyándose en los casos de éxito de los socios de IndesIA. Además, se ha definido un modelo de madurez que permita averiguar a las empresas en qué nivel se encuentran en cuanto a la inteligencia artificial y la analítica de datos y cuáles son los siguientes pasos para implementar en cada organización. Según el presidente de IndesIA, Valero Marín: “Para poder ser más competitivos y sostenibles es necesario que grandes empresas como las que conformamos IndesIA, analicemos y apoyemos a las compañías que conforman nuestra cadena de valor, y que actuemos como agente tractor del ecosistema industrial para poder hacer frente a los retos a los que nos enfrentamos. Con esta ambición, hoy presentamos la Guía IndesIA para el uso del dato y la IA en las empresas industriales españolas, con el objetivo de guiar al tejido industrial español, con un enfoque práctico, en el proceso de implantación de tecnologías de uso del dato e Inteligencia Artificial gracias a la colaboración y compartición de metodologías y casos de éxito.” “Esta guía es una gran iniciativa que, sin duda, va a ser muy útil a la hora de orientar a nuestras empresas en su proceso de integración de la Inteligencia Artificial l en sus cadenas de valor desde un enfoque práctico y constructivos”, ha señalado la secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas. Y ha añadido: “A través de la innovación y del talento digital de nuestras empresas seremos el motor de cambio hacia un modelo más eficiente, sostenible y exitoso”. Retos del sector industrial Elacto ha contado con dos mesas redondas en las que han participado los autores del Framework. Ellos son Juan José Casado, CDO de Repsol; Richard Benjamins, Chief AI & Data Strategist de Telefónica; Diego Mallada, IT digital director de Gestamp; Miguel Angel Roji, jefe departamento tecnologías digitales de Navantia; Cristina Cruz, CDO&Architecture director de Ferrovial; Alejandro Martínez, Head of Innovation & Digital Transformation de TécnicasReunidas; Alberto Pinedo, National Technology Officer de Microsoft, y Mª Mar Gómez Barroso, Demand Manager for Digital initiatives de Airbus. Todos ellos han debatido entorno a los seis retos que conforman el Framework IndesIA Data& IA. La directora general de IndesIA, Nuria Ávalos, que además ha sido la encargada de moderar uno de los dos bloques, ha comentado: “Estos retos suponen el resultado de la unión de las nueve empresas del sector industrial que conformamos IndesIA. Entre todos queremos ejercer como tractoras para toda la cadena de valor y ayudar así a las pymes a hacer frente a esos retos. La aplicación de estas nuevas tecnologías mejora los procesos en

IndesIA presenta una guía de casos de éxito sobre el uso del dato y la inteligencia artificial en las empresas industriales españolas Leer más »

Inditex se incorpora como socio de IndesIA, el consorcio de inteligencia artificial de la industria española

La multinacional gallega, una de las mayores compañías de distribución de moda del mundo, se une a Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft, Airbus y Ferrovial para contribuir a impulsar la tecnología del dato y la inteligencia artificial en las empresas industriales españolas. Madrid, 22 de junio de 2022. Con la incorporación de Inditex, IndesIA continúa avanzando en su voluntad de impulsar la competitividad del tejido industrial español, integrando en el consorcio a las principales compañías industriales del país. El objetivo de IndesIA pasa por desarrollar casos a los que aplicar la tecnología del dato y la inteligencia artificial con el fin de resolver los retos del sector de forma transversal y que sean aplicables a toda la cadena de valor de las empresas. Así son ya nueve las grandes empresas industriales españolas promotoras de este consorcio estratégico con vocación europea, que cuenta también con el apoyo del Basque Artificial Intelligence Center (BAIC) y Accenture. El liderazgo en su sector y la gran capacidad innovadora de Inditex va a permitir a IndesIA acelerar su crecimiento y consolidar su posicionamiento, para continuar acercando al conjunto de las empresas del país una propuesta de valor que les permita impulsar su digitalización, el acceso a las plataformas y espacios de datos necesarios para la implantación de los casos de uso y el incremento de las capacidades asociadas a perfiles digitales actualmente existentes. El Grupo Inditex opera en el sector de la distribución de moda a nivel global, tanto a través de tiendas físicas en 95 mercados como de su plataforma online disponible en más de 200 países. La innovación es parte sustancial de su modelo de negocio y la utilización de las últimas tecnologías disponibles ha sido una constante a lo largo de su trayectoria, siempre con el objetivo de ofrecer a sus clientes el producto que desean y la mejor experiencia de compra. Su incorporación a IndesIA como socio promotor es coherente con su estrategia de mejora continua de procesos en todas sus áreas de actividad, gestión comercial y procesos industriales y logísticos. Esta nueva adhesión es una evidencia más del interés de empresas e instituciones en sumarse a la transformación digital e impulsar el uso de los datos y la Inteligencia Artificial para mejorar e impulsar nuevos modelos de negocio. Y es que, a día de hoy, la asociación ha recibido más de 100 solicitudes de PYMES que quieren sumarse al proyecto. Actualmente, IndesIA cuenta ya con el apoyo de seis universidades y centros de formación para dar impulso a la parte formativa; cuatro centros tecnológicos; una asociación para fomentar el uso ético de los datos; y la propia Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Sin duda la inteligencia artificial (IA) está creando muchas oportunidades de negocio en España, a través de la optimización de procesos, la eficiencia energética, el mantenimiento predictivo, la creación de nuevos productos o la mejora de la relación con los clientes, entre otros ámbitos. En estos momentos, según el mapa de capacidades de inteligencia artificial del Gobierno de España, hay 235 entidades que desarrollan u ofrecen servicios de IA. Unos datos que ponen en evidencia que la inteligencia artificial es una de las mejores oportunidades para el crecimiento de la economía española; su aplicación en la industria tendrá un impacto estimado en el PIB español de 16.500 millones de euros en 2025, según estimaciones de IndesIA. En este sentido, y como muestra del compromiso de IndesIA de posicionar a España como referente en el uso de los datos y la inteligencia artificial en el ámbito industrial, recientemente la asociación se ha unido, junto a otras 18 compañías, al clúster para el desarrollo y aplicación de la Inteligencia Artificial impulsado por la Comunidad de Madrid. Además, ostenta la vicepresidencia de Gaia-X España, el hub nacional de la economía del dato que apuesta por la soberanía europea de espacios de datos en sectores estratégicos. Casos de uso: IA para la mejora de los procesos Las empresas integrantes de IndesIA consideran que el sector industrial se enfrenta a grandes retos: incrementar la competitividad mediante la automatización y optimización de los procesos industriales, mejorar la sostenibilidad mediante la eficiencia energética, el desarrollo de nuevos materiales y el refuerzo de la economía circular. Para ello, se han identificado casos de uso en los que la utilización de los datos y la inteligencia artificial supone una ayuda sustancial, poniendo a disposición del sector plataformas de datos industriales y talento cualificado.  La aplicación de estas nuevas tecnologías mejora los procesos en las empresas, eliminando posibles ineficiencias y detectándolas en menos tiempo, además de ofrecer soluciones basadas en el conocimiento que proporcionan los datos. Fomentar que las organizaciones sean más eficaces promueve el desarrollo de una nueva economía que genera crecimiento económico para España. Además, provoca una mejora cuantificable de la competitividad y sostenibilidad en industrias que son clave para la economía y facilita la generación de puestos de trabajo de alta calidad y la retención del talento.  Algunos ejemplos de cómo se puede aplicar la inteligencia artificial son la creación de fábricas inteligentes, autónomas, flexibles, sostenibles y virtualizadas; el mantenimiento predictivo en plantas y centros industriales; o la mejora de la eficiencia  para evitar posibles incidencias en las plantas de producción, generando una cultura de prevención y anticipación que impulse la productividad y la eficiencia.  Sobre IndesIA IndesIA es una asociación española de inteligencia artificial para la industria, formada por nueve grandes empresas españolas, Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft, Airbus, Ferrovial e Inditex y que cuenta con el apoyo del Basque Artificial Intelligence Center (BAIC), y Accenture. Su objetivo es posicionar a España como referente en el uso de los datos y la inteligencia artificial en el ámbito industrial e impulsar el desarrollo de la economía y la recuperación del país. Sobre Grupo Inditex Inditex es uno de los principales grupos de distribución de moda del mundo. Las colecciones de sus siete marcas comerciales (Zara, Zara Home, Pull & Bear, Massimo Dutti, Bershka, Stradivarius y Oysho) tienen una extensa presencia comercial gracias

Inditex se incorpora como socio de IndesIA, el consorcio de inteligencia artificial de la industria española Leer más »

IndesIA se une a Gaia-X, el hub de la economía del dato

Nuria Ávalos, directora general de IndesIA, es nombrada vicepresidenta de Gaia-X España, el hub europeo de la economía del dato y la IA. La Asociación Gaia-X España, el hub europeo de la economía del dato y la inteligencia artificial, nombró el pasado 25 de abril a Nuria Ávalos vicepresidenta en representación de IndesIA, la asociación española de inteligencia artificial para la industria, formada por ocho grandes empresas españolas (Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft y Airbus), de la que Ávalos es directora general. La directora general de IndesIA ha señalado que Gaia-X es “un proyecto clave para impulsar la economía del dato en España, y lograr un ecosistema sólido e integrador sobre compartición de datos a nivel nacional, que integre al sector público y privado, a los centros de investigación y desarrollo tecnológico, a grandes empresas, así como PYMEs, microempresas y startups. Para ello, es esencial que grandes empresas quieran ser tractores para impulsar y ser ejemplo en el uso de datos”. Gaia-X es una iniciativa europea que pretende ser un ecosistema digital abierto, transparente y seguro, cuya arquitectura se basa en el principio de descentralización, donde los datos y los servicios estén disponibles y almacenados y puedan compartirse en un entorno de confianza. En la actualidad, la asociación ya cuenta con más de 425 organizaciones de todo el mundo involucradas en el proyecto. El hub quiere así romper con las incertidumbres que generan las nuevas tecnologías en torno ala inteligencia artificial y las dudas que genera el subir la información a una nube, y constituirse como una infraestructura común europea de datos con un componente cloud que suponga una alternativa segura en el mercado y otorgue capacidad de control de acceso y reutilización para aquellos que producen los datos. La iniciativa Gaia-X se desplegará en diferentes estados miembros de la UE a través de 15 hubs nacionales, incluido el que ya se ha constituido en España. Esta comunidad internacional de hubs pretende alimentar un ecosistema de base dinámico que ayude a identificar los requisitos pertinentes de los usuarios, a conceptualizar los casos de uso y a agrupar las iniciativas nacionales.

IndesIA se une a Gaia-X, el hub de la economía del dato Leer más »

I Foro IndesIA: el impacto de la Inteligencia Artificial en la industria

La aplicación de los datos y la inteligencia artificial en la industria española tendrán un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en el 2025. La aplicación de los datos y la inteligencia artificial en la industria española tendrán un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en el 2025‍ Representantes institucionales y expertos del ámbito académico y empresarial exponen la oportunidad que supone el uso de la tecnología basada en datos e inteligencia artificial para el crecimiento del país. España cuenta con una infraestructura sólida y sofisticada que permite que el impulso de la inteligencia artificial se lleve a cabo en mejores condiciones que en otros países de la Unión Europea. La sostenibilidad de la IA y la falta de talento, especialmente femenino, son algunos de los retos al que se enfrenta el mundo empresarial a la hora de aplicar las nuevas tecnologías. La inteligencia artificial (IA) es una de las mejores oportunidades para el crecimiento de la economía española. Solamente su aplicación en la industria tendrá un impacto estimado en el PIB español de 16.500 millones de euros en 2025, según han avanzado los expertos que se han reunido el 9 de febrero de 2022 en el “I Foro IndesIA: el impacto de la Inteligencia Artificial en la industria”. Hemos celebrado ya el primer encuentro de nuestra asociación para la aplicación de la inteligencia artificial en la industria, integrada por Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft, Airbus y Ferrovial y que cuenta con el apoyo del Basque Artificial Intelligence Center (BAIC) y Accenture. En él, los principales directivos de las entidades asociadas, referentes y expertos en este ámbito han compartido en la sede de Repsol sus reflexiones sobre el papel de la inteligencia artificial en el impulso económico, la mejora de la competitividad y el futuro de la industria española y europea. Todos ellos han hablado sobre la transformación que necesita el país y han destacado la posición privilegiada con la que cuenta España para avanzar en ella, al tener ya disponible una infraestructura sólida y sofisticada para la conexión de banda ancha, fibra y 5G. Algo que permite que el impulso de la inteligencia artificial se lleve a cabo en mejores condiciones que en otros países de la Unión Europea. Además, han señalado que el país ya cuenta con empresas líderes en sectores muy relevantes, como la banca, las telecomunicaciones o la energía, que están ya utilizando la IA. Son organizaciones que actúan como tractores para el resto de las empresas. A ello se suma, según los expertos, la capacidad española para formar y atraer talento y la oportunidad que suponen los fondos europeos de recuperación, siempre que se utilicen de manera unificada con la colaboración entre las distintas administraciones y las empresas. Otro de los puntos que han abordado es la necesidad de romper el miedo al uso de la tecnología por parte de las PYMES y también la creación de tecnología propia para no depender solamente de la que se está desarrollando en otras naciones. La inteligencia artificial es una herramienta de poder y soberanía, por lo que su adaptación a la industria y al resto de las empresas no puede depender del desarrollo que se haga de ella en cada país. Compartir casos de uso y espacios de datos En el I Foro IndesIA se han expuesto los retos principales a los que debe enfrentarse la industria, que pasan principalmente por incrementar la competitividad. Para poder afrontarlos la solución en la que han coincidido los ponentes ha sido la identificación de los casos de uso en los que la aplicación de la inteligencia artificial suponga una ayuda sustancial. Así, en el encuentro se ha explicado que la inteligencia artificial se puede usar, por ejemplo, para la creación de fábricas inteligentes, autónomas, flexibles sostenibles y virtualizadas; para el mantenimiento predictivo; para la mejorar la eficiencia o para evitar posibles incidencias en las plantas de producción, generando una cultura de prevención y anticipación que impulse la productividad y la eficiencia. Compartir estos casos facilita el reto de convertir al país en un referente de la transformación del dato. Pero también hay que tener en cuenta la ética de los datos y su regulación, que hasta ahora depende de cada país. También es necesario la creación de espacios de datos bajo la premisa de conseguir su democratización y acceso. Es decir, fomentando que se compartan y que se traten para que no se queden almacenados en silos, conectándolos entre diferentes dominios y contextos, para poder interoperarlos y lograr darles valor real y aplicable a los negocios. En este sentido los participantes en el Foro IndesIA han señalado la necesidad de captar datos de calidad, de construir estos espacios poco a poco y sobre todo, de establecer unos estándares necesarios que garanticen la confianza. Sobre este aspecto han advertido de que la dificultad no es tecnológica, sino organizativa, es decir, ser capaces de encontrar marcos de consenso y poder llevarlos a cabo teniendo en cuenta las necesidades concretas de cada empresa. Impulso a la sostenibilidad Al margen del crecimiento económico, en el I Foro IndesIA también se ha expuesto el impacto que la IA tiene en la sostenibilidad y cómo es posible crear “algoritmos verdes” para contribuir a la eficiencia energética, al desarrollo de nuevos materiales o al refuerzo de la economía circular. Sobre este punto los ponentes remarcaron que se está en un momento clave en lo que concierne a la sostenibilidad y la industria, algo en lo que se lleva tiempo trabajando. En la actualidad, existen desarrollos tecnológicos que se irán aplicando y usando poco a poco gracias a la aplicación de la macroeconomía, los algoritmos computacionales y los modelos de distribución en las empresas. La inteligencia artificial y el uso de los datos ofrecen la posibilidad de conseguir la eficiencia energética en la industria, un aspecto de gran importancia en este momento, debido a la transición energética que se vive y a la apuesta por la sostenibilidad que beneficia al conjunto de la sociedad. En este sentido, han explicado que hay

I Foro IndesIA: el impacto de la Inteligencia Artificial en la industria Leer más »

¿Sabes qué profesionales necesitarán las empresas los próximos años?

Te presentamos los 12 perfiles más demandados en un futuro próximo En IndesIA, la asociación de inteligencia artificial de la industria española, trabajamos mano a mano con las principales empresas industriales del país. La tendencia del sector empresarial se dirige la aplicación de la tecnología big data e inteligencia artificial (IA) en toda la cadena de valor de la industria. ‍ ML Engineer Profesional englobado/a en el entorno de TI que se enfoca en investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autoejecutables para automatizar modelos predictivos. Además, diseñan y crean los algoritmos de IA capaces de aprender y hacer predicciones. Tienen que operativizar y optimizar los modelos y algoritmos desarrollados. ‍ Data Architect Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA)creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, -proteger y mantener las fuentes de datos. Requiere amplios conocimientos en plataformas de inteligencia de negocio, estándares de arquitectura, así como arquitectura empresarial y arquitectura de sistemas. ‍ Data Engineer Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos (es decir, bases de datos de procesamiento a gran escala) y procesos de datos que permitan la mayoría de las funciones en el mundo de los datos, por lo que será requerido un amplio conocimiento en bases de datos relacionales. Además de ser capaz de ensamblar un gran volumen de datos complejos, que cumplan los requisitos empresariales no funcionales y funcionales, así como determinar las necesidades de almacenamiento de datos. También será su responsabilidad construir la infraestructura necesaria para la extracción, transformación y carga óptimas de datos de diversas fuentes, con el objetivo de lograr una alta escalabilidad, una entrega de datos eficiente en procesos automáticos. ‍ IoT Specialist Profesional experto/a en encontrar soluciones de conectividad entre procesos. Conoce protocolos de comunicación, así como los principales componentes de una red y tiene conocimiento sobre el software que conecta el mundo IT con el mundo OT. Sus habilidades de programación básicas le permiten llevar a cabo la conexión entre estos dos mundos. Además, puede establecer estándares de ciberseguridad y es capaz de auditar y realizar propuestas para su aseguramiento. ‍ Data Scientist Profesional especialista en el manejo de los datos que se encarga de recoger, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos complejos para desarrollar soluciones basadas en datos y resolver difíciles retos empresariales. Desarrollará modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático. ‍ Data Visualization Profesional responsable de la creación y edición visual del contenido, realizando la extracción, transformación y cargas del conjunto de datos en mapas o gráficos, cuadros de mando o informes más visuales que sirvan al resto de la organización en su interpretación y permita la toma de decisiones. ‍ Data Governance Profesional especialista que asegurará la disponibilidad de los datos, su integridad, usabilidad y la seguridad de los mismos. Facilitará los mecanismos y directrices basados en principios y mejores prácticas para el eficaz ejercicio del gobierno del dato. Se encargará de la coordinación transversal de los negocios y las funciones para la explotación y democratización del dato. ‍ Data Steward Profesional especialista que garantizará la calidad y coherencia de los datos asegurando que son adecuados para su uso dentro del ámbito de las necesidades de la organización de la manera más flexible y efectiva posible para lograr su máximo valor en conformidad con las políticas de la compañía y con terceras partes. Entre sus funciones se encuentran: definir las reglas de calidad de los datos. Identificar y definir los diferentes aspectos que pueden afectar a los datos en cuanto al tratamiento de los mismos y la autorización de ingesta y distribución de los datos a casos de uso. Debe tener también conocimientos legales y normativos que afectan al tratamiento de los datos. ‍ Data Translator Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos. ‍ Citizen Data Scientist Profesional con un conocimiento profundo en el negocio de la organización, que es capaz de realizar modelos analíticos predictivos sencillos. Debido a su alto conocimiento del negocio es capaz de presentar los resultados de la forma más adecuada, de manera que sea más sencilla la toma de decisiones. ‍ Industry 4.0 Specialist Profesional principalmente industrial, con habilidades que impulsen procesos de transformación digital y de gestión del cambio. Conoce cuáles son las tecnologías habilitadoras en industria 4.0 y es capaz de proponer soluciones (a alto nivel) para cada caso de uso. Por otro lado, es un perfil con habilidades sociales bien desarrolladas, que garantizan su capacidad para registrar los requerimientos del cliente de manera completa y correcta, ayudando a identificar problemas o mejoras en las plantas industriales. Además, tiene una gran capacidad para interpretar el negocio y compartirlo con los equipos más técnicos (Big Data, desarrollo software, redes, etc.). ‍ Data Analyst Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor. Se apoyan en plataformas de inteligencia de negocio y todas sus capacidades para el análisis de datos. ‍ ¿Qué habilidades necesitarán estos perfiles? Analítica de datos y estadística: capacidad para comprender una amplia gama de tipologías estadísticas de análisis y aplicar la más adecuada para resolver un reto específico (metodologías de investigación basadas en datos). Incluyendo las habilidades para la exploración de conjuntos de datos, con el objetivo de descubrir patrones y tendencias implícitos, mediante su análisis y técnicas descriptivas. Modelos analíticos y plataformas: capacidad para manejar lenguajes y marcos de trabajo en ciencia de datos para llevar a cabo análisis de datos o tareas de aprendizaje automático, así como lenguajes y herramientas de consulta de bases de datos y de visualización

¿Sabes qué profesionales necesitarán las empresas los próximos años? Leer más »