Desarrollo de un marco holístico para la formación de analistas de datos empresariales para llenar el gap analítico en la era digital

[ES] Las empresas y las organizaciones están avanzando hacia una transformación digital. En este contexto, su necesidad de Analistas de Datos de Negocios, los empleados que entienden y manejan la creciente cantidad de información que están tratando, está aumentando exponencialmente. Sin embargo, hay una brecha entre el número y la calidad de los analistas de datos empresariales que las organizaciones necesitan y el número y la calidad de los analistas de datos empresariales que realmente encuentran. Se necesita una formación adecuada para colmar esta laguna. Este trabajo analiza cuáles son las prácticas actuales en la formación de analistas de datos empresariales y cuáles son las habilidades que necesitan para satisfacer las crecientes necesidades de las organizaciones. El siguiente paso es definir un proceso específico para su capacitación y una herramienta para seleccionar el método de entrenamiento más apropiado que se debe usar con cada candidato, dependiendo de su nivel actual de experiencia y la gama de habilidades que se espera que el candidato tenga para satisfacer la demanda de la organización
[EN] Companies and organisations are moving towards a digital transformation. In this context, their need of Business Data Analysts, employees who understand and manage the increasing amount of information they are dealing with, is increasing exponentially. However, there is a gap between the number and quality of Business Data Analysts that organisations need and the number and quality of Business Data Analysts that they actually find. Appropriate training is needed to fill this gap. This work analyses what are the current practices in training Business Data Analysts and what are the skills that they need to meet the increasing requirements of organisations. The next step is to define a specific process for training them and a tool for selecting what is the most appropriate training method that should be used with each candidate, depending on its current level of expertise and the range of skills that the candidate is expected to have to match the organisation's demand