La creciente demanda de expertos en Big Data

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Puede que te estés planteando formarte como analista programador o como ingeniero de datos. Ambos son perfiles cuya demanda más ha crecido en los últimos tiempos. En el post de hoy vamos a ver las razones por las que se demandan tanto.

Se trata de profesionales de muy diversa procedencia (matemáticas, informática, estadística, ciencias o economía). La explicación es que muchas organizaciones basan sus decisiones en la información obtenida del análisis de las ingentes cantidades de datos que manejan hoy en día las empresas.

El analista de datos (data analyst) es el responsable de buscar en las distintas fuentes de información del negocio patrones para explicar rendimientos que sirvan para predecir comportamientos.

Por su parte, los científicos de datos (data scientist) se encargan de obtener información de valor usando técnicas analíticas.

Los sectores que más los demandan son el financiero y el de los seguros. También telecomunicaciones, empresas de transporte y el sector público. Ámbitos en los que los datos son esenciales para definir estrategias. Empresas que necesitan personas con alta capacidad para el análisis, la gestión del almacenamiento de datos y la programación.

Mucho más que el análisis de datos

En Imagar te recordamos que el Big Data busca diseñar nuevos productos y servicios en base a nuevos insights adquiridos sobre los clientes, la competencia o el mercado.

Podemos definir el concepto en los siguientes puntos:

  1. Volumen: no quiere decir que hayamos llegado a un determinado volumen de datos, sino que para su almacenamiento, procesamiento y explotación la organización necesita la ayuda de un especialista.
  2. Velocidad: el Big Data tiene que ver con el ritmo al que los datos se generan. Este suele aumentar constantemente y por eso hace falta una respuesta en tiempo real.
  3. Variedad: el reto principal del Big Data tiene que ver con el gran abanico de formatos en los que encontramos los datos (textos, imágenes, videos, hojas de cálculos y bases de datos).
  4. Veracidad: los datos han de ser confiables y correctos, sobre todo para la toma de decisiones automatizadas.
  5. Valor: los datos y su análisis han de generar un beneficio a las empresas.

Tipos de Big Data

Los datos se clasifican según dos criterios: procedencia y estructura.

Según su procedencia

  1. Web y redes sociales: información disponible como contenido web y generada por los usuarios en su actividad en redes sociales o información en búsquedas en buscadores.
  2. Machine-to-Machine (M2M): datos generados a partir de la comunicación entre sensores inteligentes integrados en objetos cotidianos.
  3. Transacciones: registros de facturación, llamadas o transacciones entre cuentas.
  4. Biométricos: generados por tecnología de identificación de personas (reconocimiento facial, huellas dactilares o información genética).
  5. Generados por personas: correos electrónicos, servicios de mensajería o grabaciones de llamadas.
  6. Generados por organizaciones públicas y privadas: datos relacionados con el medioambiente, estadísticas sobre población y economía, etc.

Según su estructura

  1. Estructurados: tienen definido su formato, tamaño y longitud. Por ejemplo, las bases de datos relacionales o Data Warehouse.
  2. Semi estructurados: almacenados según determinada estructura flexible y con metadatos definidos (XML y HTML, JSON) y las hojas de cálculo (CSV, Excel).
  3. No estructurados: sin formato específico. Por ejemplo, ficheros de texto (Word, PDF, correos electrónicos) o contenido multimedia (audio, vídeo, o imágenes).

En el campo del marketing se puede usar en la segmentación de clientes. En el caso de los deportes, un claro ejemplo del Big Data son los smartwatches (relojes inteligentes) que registran datos como el consumo de calorías o el ritmo cardíaco. Aplicaciones también en el campo de la salud pública. Existen por ejemplo plataformas de análisis del Big Data que decodifican cadenas de ADN para investigar enfermedades y tratamientos. El Big Data también está presente en el ámbito de las nuevas tecnologías. Por ejemplo, a la hora de mejorar la autonomía de máquinas y dispositivos como los coches inteligentes.

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