Big data: qué es y sus salidas profesionales

Descubrir qué es Big Data resulta sencillo e interesante cuando nos referimos a los datos masivos que nos rodean, a la gestión de los mismos y al uso que se hace de ellos. Abarca la complejidad y diversidad de los datos. Está en constante evolución y tiene el potencial de generar un impacto significativo en varias áreas de nuestra vida como la salud, el marketing y las finanzas.

¡Exploremos este mundo en el que los datos son un tesoro!

¿Qué es Big Data y para qué sirve?

En la actualidad, resulta imprescindible comprender ¿qué es y para qué sirve el big data? Alude a ingentes cantidades de datos, complejos y variables, que provienen de diversas fuentes y se generan a una velocidad cada vez mayor.
Por su volumen, estos datos resultan difíciles de procesar de manera tradicional y reclaman el uso de las Big Data tecnologías. Muchas personas pueden preguntarse qué es tecnología Big Data. En otras palabras, es un conjunto de herramientas, enfoques y técnicas avanzadas que se emplean para convertir esta información en conocimiento valioso. Las utilidades del Big Data son múltiples y de calado. Destacan las que siguen:

• Adopción de decisiones informadas para identificar nuevas oportunidades de negocios y mitigar el impacto de eventos negativos.
• Seguridad y prevención de riesgos para prevenir ataques cibernéticos y actividades fraudulentas.
  Innovación y desarrollo de productos.
• Mejora de la personalización y experiencia del cliente.
• Investigación científica y médica para desarrollar nuevos tratamientos y estrategias de prevención de
  enfermedades.

En un destacado artículo del medio digital Bloomberg se estimó que el volumen total de los
datos capturados y consumidos por año se duplicará entre 2022 y 2026. Esta proyección certifica que
la actualización en materia de tecnología de la información no es negociable para una empresa en
crecimiento.

¿Cómo funciona el Big Data?

La necesidad de gestionar y analizar tantos datos nos hace pensar cómo funciona el Big Data. Lo
hace a través de un proceso que se puede dividir en las siguientes etapas:

• Recopilación de datos. Se puede llevar a cabo a partir de una amplia variedad de fuentes, como redes
  sociales, sensores IoT o transacciones comerciales.
• Almacenamiento de datos. Una vez recopilados pasan a sistemas de almacenamiento especializados
  y eficientes, como bases de datos NoSQL, Hadoop o Hive.
• Procesamiento de datos. Los datos son sometidos a procesos para limpiarlos, transformarlos y
  normalizarlos.
• Análisis de datos. Se emplean algoritmos y técnicas de análisis, como el aprendizaje automático, la
  minería de datos, el análisis estadístico y la visualización de datos.
• Toma de decisiones. Los resultados del análisis de datos son aprovechados para tomar decisiones
  bien informadas.

El proceso del Big Data debe estar alineado con los objetivos estratégicos de las organizaciones a fin de recabar beneficios tangibles. Cabe destacar que el Big Data y business faculta a las organizaciones a obtener ventajas competitivas y a mejorar su rendimiento empresarial.

Características reseñables del big data

Las características de Big Data son conocidas como las llamadas del Big Data. Las describimos

• Volumen: El tamaño de los conjuntos de datos puede ser ingente, alcanzado los exabytes.
• Velocidad: Los datos se producen con una rapidez vertiginosa, bien sea en tiempo real o a través de
  transacciones en línea.
• Variedad: Podemos encontrar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Veracidad: Los procesos esenciales de los datos aseguran que la información extraída es precisa y
  confiable.
• Valor: Recabamos información valiosa y conocimientos significativos a partir de los datos
  recopilados.
• Visualización: Los datos son presentados de una manera sencilla para su comprensión e
  interpretación.
• Variabilidad: Pueden provenir de una nutrida diversidad de fuentes.
• Viabilidad: Son procesados y escrutados de manera eficiente y rentable.
• Vulnerabilidad: Se minimizan los riesgos y desafíos relacionados con la privacidad y seguridad de los datos.

¿Cuáles son las salidas profesionales del big data?

El campo del Big Data posee numerosas salidas profesionales. Las principales son:

• Administrador y/o desarrollador de sistemas inteligentes de datos.
• Arquitecto de datos.
• Auditor de sistemas Big Data.
• Big Data Architect.
• Big Data Developer.
• Business Analytics.
• Chief Data Officer (CDO).
• Consultor y gestor de proyectos de I+D.
• Data Consultant.
• Data Scientist.
• Experto en Business Intelligence.
• Gestor de infraestructuras para Big Data.
• Investigador.
• Machine Learning Engineer.

Una posición adelantada en el campo del Big Data lo ocupa el analista de datos, ya que interpreta y visualiza datos para comunicar información a los stakeholders. Cabe señalar que las probabilidades de contratación en empresas reconocidas aumenta para las personas que apuesten por su formación en especializaciones como el Diplomado Big Data y Business Intelligence

Big Data, ejemplos de su uso en diferentes ámbitos

Aportamos varios ejemplos ilustrativos de la relevancia de esta materia:

• Amazon: Lo utiliza para optimizar su cadena de suministro, desarrollar nuevos productos y
  proporcionar recomendaciones precisas.
• Netflix: Le ayuda a analizar el comportamiento de sus usuarios y a proveerles de contenidos
  personalizados.
• American Express: Logra detectar transacciones fraudulentas para proteger a sus clientes.
  Uber. Favorece la fijación dinámica de precios y la maximización de los ingresos.

Big Data, tendencias en marketing digital

El Big Data ha propiciado las últimas tendencias en marketing digital, transformando la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes. Sobresalen como tendencias más destacadas las siguientes:

• Personalización más profunda basada en datos.
• Análisis predictivo.
• Segmentación de audiencia más precisa.
• Automatización del marketing.
• Medición del rendimiento y atribución.

La interconexión global actual demanda la formación en habilidades relevantes para el entorno
digital. En este sentido, resultan idóneas las plataformas reconocidas que impartan algún Diplomado en Marketing y Ventas

Metodologías ágiles en proyectos de Big Data

Las metodologías ágiles son enfoques flexibles y colaborativos, utilizados para gestionar proyectos de Big Data de manera eficiente. Las más comunes en este contexto son:

• Scrum.
• Lean Analytics.
• Kanban.
• DevOps.
• Extreme Programming (XP).

Una vez respondido ¿qué es big data?, comprendemos el impacto de esta poderosa fuerza tecnológica que está transformando el mundo. Aprovechar sus potencialidades nos aporta información reveladora para tomar decisiones informadas en cualquier área.

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