Si escribo una disertación sobre el impacto de Big Data en una industria específica, ¿necesito aprender Análisis de datos?

Depende. Como lo he señalado en otra parte:

Un documento sobre ‘big data en la industria de la confección’ normalmente se centraría en uno o más de los tres aspectos más amplios del problema:

• El aspecto cultural: ¿cómo una industria generalmente poblada por tipos creativos lidió con métricas duras y cuantitativas? ¿Hubo resistencia (casi siempre la hay)? ¿Cuál fue la reacción de lo que podría percibirse como la cuantificación de un esfuerzo basado esencialmente en la creatividad, algo que muchos obviamente desaprobarían?
• El aspecto económico: ¿cuál fue el gasto promedio? ¿Hay datos sobre el ROI? ¿Cuál es la percepción de los empleados sobre la relación calidad-precio que obtienen? ¿En qué se gastó el dinero? ¿Existe una correlación entre las empresas con mayor ciencia de datos / penetración de big data dentro de la industria y el éxito comercial?
• El aspecto práctico: ¿qué soluciones funcionaron? ¿Qué soluciones se usaron? ¿Cómo decidió un fabricante de ropa las soluciones que necesitaba? ¿Quién dirigió la iniciativa dentro de la empresa? ¿Quiénes fueron los campeones y quiénes fueron los reacios arrastrados? Y así.

Si está interesado en el aspecto cultural, su pregunta es esencialmente la psicología organizacional y la gestión empresarial, realmente no tiene mucho que ver con el análisis de datos. El segundo tampoco: todo lo que tendrá que hacer es tener una comprensión decente de detectar si algo ha aportado valor o costo a una empresa. Pero si desea escribir sobre aspectos prácticos particulares y sobre herramientas particulares, necesita conocerlos y poder comprenderlos rápidamente incluso con descripciones breves. Debe comprender lo que hace cada herramienta, mientras que no necesariamente (o incluso, normalmente) no sabe cómo usar una herramienta. En cualquier caso, su conjunto de habilidades esperado se basa principalmente en comprender las herramientas, no en usarlas. Por lo tanto, saber qué hace Salesforce por una empresa y por qué las empresas optan por él es más importante que dominar sus características analíticas.