La conocida como Revolución Digital supuso grandes cambios tecnológicos en la vida cotidiana de las personas, la capacidad de producción de las empresas y en la mayoría de ámbitos profesionales y personales. Como consecuencia la tecnología ha avanzado a pasos agigantados y se necesita una enorme cantidad de profesionales cualificados capaces de afrontar el reto digital.
El uso masivo de Internet, de dispositivos móviles, la utilización de plataformas digitales y, en general, la adopción de un mundo digital en nuestros hábitos, han llevado a generar enormes cantidades de datos que presentan grandes oportunidades y retos para su manejo. Y es ahí donde entra en juego el concepto de Big Data.
Estas enormes cantidades de datos a gran escala no pueden ser tratadas con un software convencional, sino que para poder gestionar, procesar y almacenar gran cantidad de información en un tiempo razonable se utiliza el Big Data.
¿Qué es Big Data y para qué sirve?
El Big Data es un concepto muy amplio que engloba los datos, y además los servicios, tecnologías e infraestructuras que han sido creadas para tratar ese gran volumen de datos. Permite a las empresas y organizaciones abordar problemas y aprovechar oportunidades a partir de conclusiones que se obtienen de trabajar estos volúmenes masivos de datos procedentes de nuevas fuentes, mayoritariamente digitales.
El concepto de Big Data, macrodatos, inteligencia de datos masivos o datos a gran escala, entre otros, es cada vez más utilizado y su volumen es cada año mayor pues se genera un creciente e inmenso volumen de datos.
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Con el uso de internet y los nuevos dispositivos IoT o Internet of Things, se generan cada día millones de datos que provienen de la actividad en páginas web, aplicaciones móviles, comportamiento en plataformas, patrones de uso de los usuarios que utilizan dispositivos conectados, etc.
¿Conoces las «5 V’s» del Big Data?
Volumen, variedad y velocidad eran las 3 premisas iniciales que definían a la perfección la tecnología de Big Data. Decimos que Big Data es un volumen de datos de mayor tamaño, complejidad y variedad que crece a gran velocidad y procede de nuevas fuentes digitales.
En los últimos tiempos se han añadido los términos de veracidad y valor para completar la forma de entender el Big data.
Podemos definir cada una de ellas como:
- Variedad: Supone uno de los principales retos del Big data. Representa a los diferentes tipos y formatos en los que obtenemos los datos, pueden ser en texto simple, vídeos, imágenes, bases de datos… Toda la información debe procesarse para poder proceder a su análisis.
- Volumen: Se trata de grandes cantidades de datos no estructurados y de procedencia muy diversa. Depende del nivel de la organización, pero podemos encontrarnos con cientos de Tb de datos para procesar. Cuando trabajar los datos supone un reto para la organización, hablamos de Big data. No se puede definir una cantidad exacta para considerarse “Big”.
- Velocidad: El ritmo de recepción o generación de los datos es creciente y requiere de una respuesta en tiempo real.
- Veracidad: Los datos deben ser reales y confiables, si no no tendrán ningún valor para poder sacarles todo el potencial y realiza una correcta toma de decisiones.
- Valor: El análisis de los datos masivos ha de generar beneficio. El Big data es un activo importante en las grandes empresas tech, por ejemplo, pues les permite desarrollar nuevos productos y trabajar con mayor eficacia y eficiencia.
Ventajas del Big Data para las empresas
A nivel empresarial, estos datos necesitan ser tratados, analizados y utilizados para exprimir toda esa información en beneficio de las empresas. Las ventajas del uso de Big Data a nivel profesional es que permite tomar mejores decisiones y más rápido, conocer el mercado en profundidad, fidelizar al cliente, obtener feedback en tiempo real, hacer segmentaciones precisas y crear planes estratégicos o de marketing más eficientes y orientados al perfil real de nuestros clientes y usuarios.
Con el uso de Big Data podremos conocer en profundidad las preferencias de los usuarios, qué opinan de nuestros productos y servicios, qué necesidades tienen, cuál es su relación con la marca, etc.
¿Qué se necesita para trabajar con Big Data?
Para poder sacar todo el potencial de los datos masivo y cualquier organización que quiera aprovechar las ventajas y beneficios del uso de la tecnología Big Data, necesitará 4 activos principales:
- Datos: Gracias a que la generación de datos por los usuarios se produce de manera creciente, los esfuerzos de la organización se deben orientar a obtener datos de buena calidad y fiables.
- Herramientas digitales y analítica: Existe en el mercado una gran variedad de plataformas y herramientas adecuadas para manejar estos grandes volúmenes de información.
Las tecnologías y herramientas tradicionales no son lo suficiente potentes, rápidas o avanzadas para tratar cantidades masivas de información. Por esta razón, con el paso del tiempo han ido apareciendo nuevas aplicaciones y plataformas que cuentan con la última tecnología avanzada para la visualización y análisis de Big data.
Algunas de las principales herramientas de Big Data que podemos encontrar en la actualidad son Spark, NoSQL, Hadoop, Storm, Hive, el lenguaje de programación R o D3.js como biblioteca de JS, entre otras muchas.
- Profesionales cualificados: Este es uno de los activos más fundamentales, por no decir el más importante. Cualquier organización necesita contar con el factor humano. Por ello, los expertos en Big Data, científicos de datos y profesionales capaces de trabajar con estas tecnologías, están cada vez más demandados en el mercado y cuentan con grandes oportunidades laborales.
- Transformación digital: Para asegurar el éxito del uso de Big Data, la organización debe ser 100% data driven, es decir, todos los departamentos deben asumir este nuevo enfoque tecnológico y donde los datos están en el centro de todo.
¿Cómo funciona el Big Data?
Para poder llegar a las conclusiones que se obtienen del uso de Big Data y aprovechar todas las oportunidades que nos brindan, se pasa por un proceso de 3 pasos:
- Integración: En este paso se realiza la incorporación de los datos y se tratan de manera que estén disponibles para que puedan manejarlos los analistas de la empresa.
- Gestión: Se debe elegir la solución de almacenamiento óptima para cada caso. La nube es una opción cada vez más demandada y se adapta mejor a las nuevas tecnologías.
- Análisis: Es una de las fases más importantes del proceso pues el análisis de los datos permite que se puedan utilizar para crear modelos de aprendizaje automático, inteligencia artificial, construir planes de acción y exprimir toda la información que nos proporcionan todos los datos que obtenemos. Además, es así como se rentabiliza la inversión en big data.
¿Cómo convertirse en un experto en Big Data?
Como hemos comentado, los expertos en Big Data tienen un gran futuro profesional pues cada vez son más necesarios en cualquier organización.
Puede que estés dándole vueltas al rumbo que quieres tomar en tu carrera profesional o que quieras reciclar tu perfil para enfocarte al mundo digital. Si este es tu caso, debes saber que el camino para convertirse en un experto en Big Data comienza por la formación.
Hacer un curso de Big Data o especializarte mediante un máster en Big Data te permitirá adquirir todos los conocimientos que necesitarás para el manejo y dominio de las diferentes herramientas de Big Data.
Trabaja en Big Data
Dar el paso de convertirse en profesional del Big Data es una de las mejores elecciones para 2020 pues te permitirá conseguir buenas oportunidades laborales, ganar experiencia en un sector que está ganando mucho terreno y asegurarte un futuro profesional con muchas garantías, pues el Big Data está pivotando a nuevos sectores, no solo el tecnológico.
Como broche de oro a tu formación universitaria, hacer un máster en Big Data te permitirá acceder a nuevos puestos de trabajo, crecer en tu empresa o incluso cambiar de sector.
