El Big Data, demandado por las principales empresas

Vivimos en un mundo en que los datos se encuentran por todas partes. La cantidad de datos existentes crece a un ritmo frenético, duplicándose cada dos años, esto hace que cambie la forma de cómo vivimos. Por eso, creemos que es importante conocer los fundamentos básicos del mundo de los datos digitales, ya que es nuestro futuro más cercano.

En este artículo te hablamos sobre Big Data, Data Science and Data Analytics (Grandes Datos, Ciencia de los Datos y el Análisis de los Datos) y sus aplicaciones actuales. Te contamos qué es, dónde se utiliza y las habilidades que se requieren para llegar a ser un gran profesional de este ámbito.

Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics

  • Big Data. Este término hace referencia a las enormes cantidades de datos que no pueden ser procesados de forma eficaz con las aplicaciones tradicionales que existen. El procesamiento comienza con los datos en bruto que no son procesados y que, en la mayoría de los casos, resulta imposible almacenar en la memoria de un solo ordenador. Se puede usar para analizar conocimientos que pueden llevar a movimientos estratégicos y tomar a mejores decisiones en los negocios.
  • Data Science. Se tratan de datos estructurados y no estructurados. Este campo abarca todo lo relacionado con la limpieza, preparación y análisis de datos, en otras palabras, se trata de extraer información y conocimiento de los datos combinando técnicas matemáticas, estadísticas, programación, resolución de problemas, captura de datos y la capacidad de ver las cosas de forma diferente.
  • Data Analytics. Es la ciencia que examina los datos en bruto para sacar conclusiones. Examinar esos datos implica la aplicación un proceso mecánico o algorítmico para derivar conocimientos. Se utiliza en varias industrias para permitir a las organizaciones y empresas tomar mejores decisiones, así como para verificar y refutar las teorías o modelos existentes. El enfoque de la analítica de datos radica en la inferencia, que es el proceso de derivar conclusiones que se basan únicamente en lo que el investigador ya sabe.

Habilidades requeridas por las empresas

Existen muchas empresas están en busca de talento dentro del mundo del Big Data, ya sea mediante nueva contratación o formando a su personal actual. Estos son algunos de los principales perfiles profesionales.

El INESEM Business School ofrece actualmente varios cursos online de especialización en Big Data.

Especialista en datos

  • Habilidades analíticas.
  • Creatividad.
  • Habilidades matemáticas y estadísticas.
  • Ciencia computacionales.
  • Habilidades de negocios.

Llegar a trabajar como especialista en big data no es tarea fácil, pero como todo en esta vida, es cuestión de esfuerzo, tiempo y mucha paciencia. Hay muchas maneras de empezar para ser un un gran profesional. Realizar una formación en business intelligence en centros especializados como la INESEM Business School puede abrirte grandes caminos dentro de este sector.

Científico de datos

  • Conocimiento profundo de SAS o R.
  • Codificación Python.
  • Plataforma Hadoop.
  • Base de datos/codificación SQL.
  • Trabajar con datos no estructurados.

Para trabajar en este sector es imprescindible conocer a la perfección las habilidades anteriores. Para estudiar data science de forma cómoda, muchos profesionales y empresas optan por compatibilizar su trabajo con la formación online. Ofrece libertad en el horario de estudio y se puede acceder desde diferentes dispositivos.

Analista de datos

  • Habilidades de programación
  • Habilidades estadísticas y matemáticas.
  • Habilidades de aprendizaje de máquinas.
  • Habilidades de comunicación y visualización de datos.
  • Intuición a la hora de interpretar datos.

Para ser un buen analista de datos deber reunir estas habilidades y estar siempre en constante aprendizaje. Nuevas herramientas y algoritmos que aparecen cada día pueden ayudar al analista a hacerse imprescindible en una empresa.

Aplicaciones actuales

Existen muchas aplicaciones actuales y cada día surgen más. A continuación, citamos algunas de las más importantes.

Big Data

  • Grandes datos para los servicios financieros: análisis de clientes, análisis de cumplimiento, análisis de fraude y análisis operacional.
  • Grandes datos en comunicaciones: análisis de grandes masas de datos que han sido generados por clientes y los datos generados por las máquinas de control y centralitas.
  • Grandes datos para el comercio minorista: realizar un análisis de todas las fuentes de datos diferentes con las que las empresas tratan a diario.

Data Science

  • Búsqueda en Internet: los motores de búsqueda ofrecen los mejores resultados en fracciones de segundos utilizando algoritmos Data Science.
  • Anuncios digitales: en general el marketing digital hace uso de estos algoritmos.
  • Sistemas de recomendación: facilitan la búsqueda de productos relevantes entre miles de productos parecidos y mejoran la experiencia del usuario.

Data Analytics

  • Atención médica: los datos de los instrumentos y las máquinas se utilizan cada vez más para rastrear y optimizar el flujo de pacientes, el tratamiento y el equipo utilizado en los hospitales.
  • Viajes: permite la optimización de la experiencia de compra a través de análisis exhaustivo de datos de dispositivos móviles, webs y medios sociales.
  • Gestión de la energía: muchas empresas utilizan el análisis de datos para gestionar la energía. Permite el control y supervisión de los dispositivos de la red, el personal y la gestión de las interrupciones del servicio.

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