El Big Data encuentra patrones repetitivos dentro de estos grandes conjuntos de datos, que por la velocidad a la que se generan y por la variedad de formatos y fuentes es realmente complicado trabajar con ellos. Por tanto, el objetivo de esta disciplina es transformar el dato en una información que abra una oportunidad de negocio.
Qué es Big data y ¿Con qué tipos de datos se trabaja?
Existen muchísimas herramientas para tratar con Big Data. Algunas de ellas son Business Intelligence, Cassandra, Hadoop, Machine Learning, MapReduce y NoSQL. Todas trabajan con tres tipos de contenidos:
- Datos estructurados: aquellos que aparecen "ordenados" y que las empresas suelen recoger en sus bases de datos tradicionales: nombres de clientes, su fecha de nacimiento, su email, etc.
- Datos sin estructurar: aquellos que no tienen ningún orden, pero que contienen una valiosa información. Por ejemplo, los datos obtenidos de likes o retweets aportan información sobre gustos e intereses de las personas.
- Datos semiestructurados: contienen marcadores para separar los diferentes elementos, lo que facilita su tratamiento, aunque no aparezcan en bases de datos relacionales. Un ejemplo son los documentos en HTML.
¿Cuáles son las ventajas del Big Data?
Manejar un importante número de datos otorga a las empresas los siguientes beneficios:
- Accesibilidad a información interna: digitalizar los datos permite que las empresas ganen en agilidad y eficacia en los procesos productivos.
- Fidelización de clientes: conocer el grado de satisfacción de los consumidores con nuestros productos y/o servicios sirve para ofrecerle lo que necesitan.
- Optimización de las estrategias de marketing: permite comprobar si las acciones han tenido éxito y cuáles son los errores a corregir.
- Rapidez en la toma de decisiones: la información obtenida de la red hace que las estrategias de negocio se pueden implantar con mayor seguridad y velocidad.
- Reducción de costes: se acortan los plazos para la puesta en marcha de un producto o servicio al conocer las necesidades que demandan los consumidores.
- Automatización de procesos: a partir de conjuntos de datos se puede acceder al uso de inteligencia artificial y establecer procesos de aprendizaje automático.
¿Cuáles son las directrices para entender el Big Data para dummies?
Podemos decir que el Big Data se rige por cinco aspectos... 'Las cinco V':
Volumen
Gestionar un torrente de datos desestructurados que guardan un inmenso potencial en sí mismo, tiene una gran dificultad. Estos grandes volúmenes de datos requieren una correcta orientación de las estrategias para filtrar lo que se busca y ahorrar tiempo.
Velocidad
Analizar grandes volúmenes de datos que no sufren variaciones muy a menudo, lleva horas e incluso días. El tiempo de procesamiento de la información en los procesos de análisis de daros es un valor fundamental para que el estudio aporte ventajas que marquen la diferencia.
Variedad
El Big data trabaja con una gran cantidad de datos en multitud de formatos; desde textos, audios y vídeos hasta direcciones web. Esta diversidad aumenta la complejidad tanto en el almacenamiento como en su análisis.
Veracidad
El elevado número de informaciones hace imprescindible poner en marcha una "Limpieza" de los datos para asegurar el mayor aprovechamiento de los mismos. Hay que eliminar los datos imprevisibles como el tiempo o la economía para tomar las decisiones correctas.
Valor
La parte más importante. Saber qué datos son los que se deben recolectar, analizar y convertir, es fundamental. Si no obtienes una información valiosa, la inversión realizada en equipos e infraestructuras para almacenar datos no tendrá sentido
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Ventajas del Big Data a nivel laboral
Según la Harvard Business Review, los expertos en Big Data pertenecen a la profesión más atractiva del siglo XXI y, también, una de las mejor remuneradas. Se calcula que en España se generarán más de 100.000 empleos a corto-medio plazo relacionados con esta temática. Debido a su formación multidisciplinar, los profesionales de esta disciplina pueden ocupar distintos puestos dentro de los departamentos existentes de un almacén de datos o "Data Warehouse"
- Analista o desarrollador de negocio 2.0: el intermediario entre los expertos en el dato y el consumidor final. Se ocupa de procesar la información y extrapolar conclusiones.
- Chief Data Officer (CDO): se encarga del diseño, implantación y optimización a largo plazo de la estrategia de información. Es la cabeza visible en las relaciones con el resto de departamentos de la empresa.
- Científico de Datos (Data Scientist): traduce la información en conocimiento para los analistas de negocios. Pueden ocupar este puesto expertos en matemáticas y estadísticas, y los especialistas en machine learning.
- Ingeniero o arquitecto de datos: experto en el ámbito de las tecnologías que diseña y construye bases de datos relacionales.
Una de las profesiones del futuro te está esperando. Si te gusta la informática, ¡únete a la comunidad del Big Data!
