Qué es Big Data y para qué sirve

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Qué es Big Data y para qué sirve

La primera vez que se usó el término “Big Data” fue en un artículo firmado por Michael Cox y David Ellsworth, investigadores de la NASA, en 1997. Apuntaban que el crecimiento de los datos empezaba a ser un problema para los sistemas informáticos de la época. Ese mismo año, el computer science Michael Lesk publicaba el artículo “How much information is there in the world”.

Big Data: significado

Big Data, cuyo significado en español según la Wikipedia es macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala, hace referencia a un conjunto de tecnologías y prácticas que permiten captar, almacenar y tratar grandes volúmenes de datos.

Se habla de Las 5 Vs del big data: Volumen (por la gran cantidad de datos que tenemos), velocidad (por la rapidez a la que se generan y, cada vez más, se tratan), variedad (estructurados, semi-estructurados y no estructurados), valor (por la información que pueden llegar a aportar si son bien tratados) y veracidad (porque en tal cantidad de datos, los hay falsos).

La tecnología big data está basada en Apache Hadoop.

Qué es Hadoop

Hadoop es un sistema operativo distribuido que permite procesar en paralelo grandes volúmenes de datos, sobre un hardware convencional. Trabaja sobre Linux o Windows, utilizando la implementación de Hortonworks.

De dónde vienen los datos que se usan en big data

Al principio el big data parecía reservado a grandes empresas que manejan grandes volúmenes de datos como los bancos, aseguradoras, centros de investigación… pero las nuevas tecnologías han hecho que empresas con otra dedicación y tamaño, incluidas las pymes, generen datos de los que poder obtener información relevante para su negocio si se sabe procesar y analizar adecuadamente.

El volumen de datos generados diariamente ha crecido exponencialmente en las últimas décadas. Actualmente las empresas pueden contar con datos que provienen de su histórico, de redes sociales, del comportamiento en internet de sus clientes, de la navegación por su web y la de sus competidores, de sensores, del uso de dispositivos móviles, apps y wearables, de pagos con tarjeta de crédito, etc. Casi cualquier acción que realicemos deja un rastro digital que puede ser captado, almacenado y tratado para producir información relevante.

Cada vez producimos más datos pero además el mero tratamiento de datos origina nuevos datos, por ejemplo, por el cruce de los ya existentes.

Para qué sirve el big data

Es difícil contestar a esta pregunta porque el big data tiene diversas aplicaciones. Su uso dependerá mucho del contexto y la finalidad. Hay ejemplos de aplicaciones de big data en educación, salud, economía, seguridad, marketing y casi cualquier ámbito que podamos imaginar.

Lo importante es tener claro el objetivo y hacerse las preguntas correctas para extraer información útil de un montón de datos sin aparente significado.

Por citar tres grandes áreas de aplicación del big data, podríamos hablar de:

  • Mejora de la experiencia del usuario, en cualquiera de sus roles  -cliente, paciente, alumno, empleado, etc.- y personalización de lo ofrecido.
  • Automatización de procesos, y aquí el reto está en integrar lo tecnológico con lo analógico.
  • Análisis predictivo: cruzando datos provenientes de distintas fuentes, tanto internas como externas podemos llegar a predecir comportamientos o sucesos y anticiparnos a las necesidades. Podemos ser más proactivos, no limitarnos a solucionar problemas, sino evitarlos.

El big data está transformando el mundo en el que vivimos y trabajamos. Bien usado, puede ser muy beneficioso para la humanidad.

Big data: aplicaciones

A continuación vemos algunos ejemplos de aplicación del big data a distintos ámbitos.

  • En marketing y ventas, el big data puede servir para entender mejor a los clientes y potenciales clientes. Más allá de los perfiles sociodemográficos, podemos crear perfiles por comportamientos, intereses, momentos de consumo… y así ofrecerles contenidos, productos y servicios personalizados, con el objetivo principal de fidelizarles y provocar la venta recurrente y su recomendación. En el terreno de las ventas, uno de los principales objetivos es crear modelos predictivos, para saber qué productos se venderán mejor y adaptar la producción a la previsión de ventas.
  • Desde la victoria de Obama, son cada vez más los partidos políticos que utilizan el big data para predecir los resultados de las elecciones y tratar de modificarlos en su beneficio, reforzando el voto de los votantes fieles, ganando el de algún votante indeciso e incluso llevando a las urnas al que no pensaba votar. Los mensajes personalizados, dirigidos directamente al target por el canal adecuado, pueden dar grandes resultados.
  • En recursos humanos, se puede usar y se usa ya para detectar talento. También para medir la cultura empresarial, el clima laboral y predecir crisis internas, o cuantificar y optimizar el rendimiento personal y profesional.
  • Los wearables, como los smartwatches o power bands, nos sirven a nivel personal para  analizar nuestro estado y rendimiento físico. Pero si analizamos los datos de todos los usuarios podemos sacar conclusiones interesantes de todo un colectivo.

Qué es un experto en big data

La revista Harvard Business Review vaticinaba en 2104 que los analistas Big Data serían los profesionales más buscados en los próximos años y así ha sido. 

Si nos preguntamos qué estudiar para hacer big data, las carreras más afines son matemáticas, estadística, informática, programación, ingeniería informática, teleco o carreras similares, aunque últimamente se están incorporando otro tipo de perfiles como humanidades o ADE.

El big data es un campo muy amplio y, más allá de la formación y la pasión por la tecnología y los números, para trabajar en big data se necesitan otras cualidades como ser curioso, observador y estratega. Tener capacidad para trabajar en equipo, habilidades para comunicar bien y carácter innovador.

Un experto en big data es capaz de ver información útil y relevante donde los demás solo ven números y además es capaz de explicar de forma clara y sencilla los hallazgos y proponer decisiones empresariales o de negocio en consecuencia. 

Algunos de los perfiles relacionados con el big data son Data Scientist, Big Data Developer, Big Data Architect y Data Analyst.

El sueldo medio del data science en España según el portal de empleo Indeed, estimado a partir de 207 fuentes obtenidas directamente de las empresas, usuarios y empleos en los últimos 36 meses, es de 24.612€ al año.

Sin embargo, en el estudio “Los + buscados de Spring Profesional 2018”, el Big Data Architect es uno de los mejor cotizados, situando su salario entre los 50.000 y los 80.000 euros anuales.

Las empresas que más están demandando estos perfiles son Fintech, Banca, Seguros, Telecomunicaciones, I+D, IoT o Retail. 

big data: curso

Al ser una profesión relativamente nueva y en alza, los expertos en big data están muy demandados. No es fácil encontrarlos.

En bitandbusiness montamos cursos a medida sobre big data para adaptar un perfil interno de la compañía a las nuevas necesidades o formamos profesionales ad hoc para ocupar ese nuevo puesto. ¿Hablamos?

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