¿Por qué todo el mundo habla del Big Data?

Para el análisis masivo de datos o Big Data se requieren especialistas con conocimientos de diversas áreas. Los estudiantes que apuesten por estas carreras garantizarán su futuro laboral.

La economía actual se basa en los datos: el eje vertebrador de la sociedad y de la economía del conocimiento son los datos. Según la empresa IBM se generan, cada día, 2,5 trillones de bytes de información repartidos en correos electrónicos; mensajes de texto, formularios…

La enorme producción diaria de datos que se da en la red nos lleva a plantearnos una serie de preguntas: ¿a dónde van todos esos datos?, ¿qué problemas genera?, ¿proporciona alguna ventaja?

La información es el oro del siglo XXI. Estamos continuamente navegando por internet o usando el móvil. Y dejamos huella: a dónde vamos, que música nos gusta, que revistas leemos, que páginas buscamos en Facebook, a dónde quiero llegar con Google Maps o, simplemente, que apps usamos. Todas estas acciones conforman nuestra huella digital. El conjunto de datos que proporcionan nuestros hábitos (rutinas diarias en la web) son el cofre del tesoro para la toma de decisiones empresariales y políticas.

El Big Data o análisis de grandes volúmenes de datos consiste, básicamente, en recolectar, almacenar, organizar e interpretar enormes cantidades de información. A su vez, esta interpretación se realiza con un determinado fin: conocer al público objetivo, estudiar sus hábitos de compra, mejorar la atención al cliente, etc.

¿Qué ocurre entonces con la protección de datos?

Existe una discusión ética abierta que no ha dejado de crecer últimamente y que ha llegado a su zenit con la comparecencia ante la justicia del creador de Facebook, Mark Zuckerberg.

Sin embargo sobre lo que no se debate es la importancia económica actual del Big Data. Según La Voz de Galicia (12/02/2017), con base en unas predicciones de finales del 2016, el valor del mercado relacionado con el Big Data rozará, en el 2019, los 45.000 millones de euros, por ello,las empresas ya están empezando a adaptarse a esta nueva fiebre del oro.

Siguiendo con el artículo de Carlos Rodríguez en La Voz de Galicia: “Si los datos son petróleo, empresas como Google, Amazon o Uber son refinerías. Los exprimen, los analizan, los transforman, en definitiva, los convierten en información, que tiene un valor muy superior al de los datos en crudo. Para hacerlo necesitan usar tecnología específica. Y expertos.”

¿Qué es el Big Data y por qué su perfil profesional es el más demandado?

Trabajar como analista de datos es, además, uno de los empleos de moda y uno de los más demandados, pero ¿qué hay que hacer para ser un experto?

En líneas generales, podemos decir que el sector del Big Data requiere profesionales que posean conocimientos de informática, matemáticas, negocios, estadísticas, análisis y mucho más. Ahora bien, exactamente, ¿qué perfiles profesionales permite desarrollar este sector? Te contamos algunos de ellos:

•1 Chief Data Officer: Es el encargado de coordinar todas las tareas de Big data de una organización. Su principal función consiste en establecer la metodología de trabajo.

•2 Business Data Analyst: El analista de datos se encarga de hacer los pedidos a los ingenieros de datos según las demandas de sus clientes. Asimismo, deberá analizar estos datos y presentarlos a los clientes.

•3 Data engineer: El Ingeniero de Datos realiza tareas para los científicos de datos. Su trabajo es clasificar la información para luego entregarla.

•4 Experto en Big Data: Es el perfil más conocido del sector. Su trabajo consiste principalmente en gestionar la información generada por los usuarios y transformarla en datos comprensibles para las empresas mediante datos y estadísticas.

¿Cuáles son las aplicaciones del Big Data?

Existen multitud de ejemplos en cuanto al uso del big data en sectores diferentes:

•Banca: le permite combinar los patrones de compra y de pago de sus clientes mediantes los pagos de la nómina y las distintas posibilidades de crédito. El hecho de llevar esto a gran escala supondría una generación de oportunidades de negocio aún mayor, al permitir dirigir nuevos productos financieros de forma personalizada.

•Telefonía: siguen el comportamiento de sus clientes. Qué tipo de contrato tienen, cuánto gastan, qué teléfono utilizan o cada cuánto renuevan su teléfono. Esto les permite diseñar estrategias de venta en función de los distintos rangos de edad, poder adquisitivo u otros tipos de segmentos.

•Grandes almacenes: en cada departamento se utilizan los datos de los clientes para analizar cuestiones como, por ejemplo, las ventas en rebajas: qué producto se vendió más en todo el país, cuál se debe retirar del mercado o qué quejas de los clientes son las más frecuentes.

•Sanidad: permite comprobar las horas críticas en los hospitales y centros sanitarios, así como las enfermedades con mayor reincidencia o los materiales con más uso. Además, ayuda a rentabilizar el uso de los quirófanos y a mejorar la eficiencia energética. Esto se logra mediante el análisis de la base de datos de los pacientes y su historial médico.

•Compañías eléctricas: revisan la información proporcionada por los medidores para comprobar el consumo y la demanda, analizar las tarifas según las zonas y ofrecer diferentes planes a sus clientes.

•Agricultura: puede cruzar los datos meteorológicos con la programación de sus sistemas de riego y así establecer qué días regar y con qué cantidad de agua.

También existen otras aplicaciones más conocidas como:

•Spotify: La plataforma lleva años tratando de perfeccionar la personalización de sus servicios. Para ello se incluyeron las listas personalizadas como “Tu descubrimiento semanal”, con la que alcanzó los 40 millones de usuarios en su primer año. En ella, el usuario tiene acceso a una lista personalizada semanal con canciones que no ha escuchado antes en el servicio.

•Netflix: Cuando un usuario califica una película, el algoritmo de Netflix sugiere un canal de recomendaciones personalizado, con base en estas etiquetas o tags. Esta función es posible gracias a los taggers, un equipo de personas que visualizan horas y horas de videos, asignando etiquetas y categorías a todo el contenido del catálogo. Este equipo de etiquetadores, además, se refuerza localmente contratando a personas en los territorios donde la compañía tiene previsto desembarcar, para garantizar una incorporación óptima de la cultura audiovisual del país a su algoritmo.

Rodríguez, C., (2017) en La Voz de Galicia el 12 de Febrero de 2017 en: https://www.lavozdegalicia.es/noticia/mercados/2017/02/12/big-data-petroleo-siglo-xxi-refinerias-informacion/0003_201702SM12P2991.htm

2018-09-18T08:43:13+00:0024 julio, 2018|Empresa|0 Comments

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