En el mundo actual, el Big Data, que implica la gestión de grandes volúmenes de datos es un pilar fundamental para las empresas. Cada vez que realizamos una búsqueda en internet o compramos online, generamos una enorme cantidad de datos. Este fenómeno está transformando la manera en que las empresas operan y toman decisiones. También está generando enormes oportunidades de trabajo en el área de TIC y de negocio. Pero, ¿qué es Big Data? ¿Cómo se utiliza en el mundo empresarial y qué salidas laborales ofrece a quienes se especializan en este campo? A continuación, te explicaremos cómo funciona, cuáles son sus aplicaciones y qué estudiar para convertirte en un profesional en Big Data.
¿Qué es Big Data?
Big Data es el conjunto de tecnologías, prácticas y conceptos que permiten la recolección, almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que son demasiado complejos o extensos para ser gestionados con las herramientas tradicionales de gestión de datos. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, transacciones comerciales, dispositivos IoT (Internet de las Cosas), entre otros. De acuerdo a FundeuRAE también nos podemos referir en español a este concepto con la palabra Macrodatos. En efecto, este término está definido por el Diccionario de la RAE como un sinónimo de big data, con la siguiente definición:
Conjunto de datos que, por su gran volumen, requieren técnicas especiales de procesamiento.
Según Oracle, «Big Data se refiere a conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente provenientes de nuevas fuentes, que son tan voluminosos que las soluciones tradicionales de procesamiento de datos no pueden gestionarlos.» El término Big Data fue acuñado en 2005 por Roger Mougalas de O’Reilly Media. 2008 fue un año clave al implicarse en investigaciones relacionadas con éste área universidades como Stanford y el MIT (Massachusetts Institute of Technology). Publicaciones como New York Times o The Economist empezaron a hacerse eco del término. Entre 2012 y 2015 se produjo un boom de interés, acumulándose numerosas noticias y tecnologías, que comenzaron a dar paso a su aplicación práctica.
Este concepto se define por las «5 V»:
- Volumen: La cantidad de datos es inmensa y sigue creciendo. En 2020, el volumen global de datos alcanzó los 64 zettabytes, y se prevé que llegará a 181 zettabytes en 2025.
- Velocidad: Los datos se generan rápidamente y muchos deben procesarse en tiempo real. Por ejemplo, Google procesa más de 3.500 millones de búsquedas diarias.
- Variedad: Los datos pueden venir en diversos formatos, desde texto e imágenes hasta videos y sonido. Los datos pueden clasificarse en tres tipos: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos estructurados son aquellos organizados en un formato fijo, como bases de datos relacionales (tablas y columnas). Los datos semiestructurados tienen alguna organización, como archivos JSON o XML, que permiten cierta estructura, pero no tan rígida como las bases de datos tradicionales. Por último, los datos no estructurados no siguen ningún formato predefinido, e incluyen elementos como correos electrónicos, imágenes, videos, y publicaciones en redes sociales. El manejo de esta diversidad es crucial para extraer valor de los grandes volúmenes de datos generados diariamente
- Veracidad: No todos los datos son fiables, por lo que es crucial asegurarse de su calidad.
- Valor: El objetivo de Big Data es extraer valor de estos datos para mejorar la toma de decisiones. Las empresas que utilizan Big Data aumentan su rentabilidad en un 60%, según McKinsey.
¿Cómo funciona el Big Data en las empresas?
Las empresas utilizan Big Data para transformar los datos en información accionable que les permita mejorar sus operaciones y tomar decisiones más informadas. El proceso de gestión de datos masivos se compone de varias fases:
- Recolección de datos: Los datos se recogen de fuentes como redes sociales, dispositivos móviles, transacciones bancarias y sensores del IoT.
- Almacenamiento: Los datos se almacenan en infraestructuras distribuidas, como la nube, que permiten gestionar grandes volúmenes de información.
- Procesamiento: Herramientas como Hadoop, Apache Spark y Kafka son esenciales para procesar los datos en tiempo real y a gran escala.
- Análisis: Utilizando algoritmos de machine learning y análisis predictivo, las empresas pueden identificar patrones y tendencias clave.
- Visualización: Herramientas como Tableau y Power BI facilitan la visualización de datos, lo que ayuda a la toma de decisiones rápida y eficaz.
El uso de Big Data permite a las empresas personalizar sus productos, optimizar sus procesos y ganar una ventaja competitiva. Según Deloitte, el 59% de las empresas ya utilizan tecnologías de análisis de datos para mejorar sus decisiones estratégicas.
Ejemplos y Aplicaciones del Big Data en Empresas
El Big Data está presente en numerosos sectores, y grandes empresas lo utilizan para lograr ventajas competitivas. A continuación, te mostramos algunos ejemplos de cómo compañías líderes usan Big Data:
- Amazon: Esta gigante del comercio electrónico utiliza Big Data para ofrecer recomendaciones personalizadas a sus clientes, basadas en su historial de compras y comportamiento de navegación.
- Netflix: Aprovecha los datos masivos para sugerir contenido personalizado y crear nuevas series y películas basadas en los gustos de los usuarios. Su sistema de recomendaciones ahorra a la compañía más de mil millones de dólares al año.
- Walmart: Usa Big Data para gestionar su cadena de suministro y anticiparse a las demandas de los clientes. Analiza factores externos como el clima para ajustar sus inventarios de manera óptima.
- Banco Santander: En el sector financiero, Big Data permite detectar fraudes en tiempo real y personalizar los productos financieros según el perfil de cada cliente.
- Uber: utiliza el Big Data para darnos tarifas personalizadas en tiempo real basadas en la demanda y la disponibilidad de conductores en la zona para la que estamos pidiendo el servicio. Esto le ayuda a maximizar sus ingresos.
Empresas tecnológicas como Tesla también aprovechan los datos masivos recopilados por sus vehículos para mejorar los sistemas de conducción autónoma. Cada sensor instalado en los coches recoge datos sobre el entorno y el comportamiento del conductor, lo que permite optimizar sus algoritmos de conducción.
Diferencias entre Big Data y Business Analytics
Aunque los términos Big Data y Business Analytics se utilizan de manera intercambiable, es importante distinguir entre ambos. Mientras que Big Data se refiere a la gestión y el procesamiento de grandes volúmenes de datos, Business Analytics se enfoca en el análisis de esos datos para mejorar la toma de decisiones.
Entre las principales herramientas de Business Analytics destacan:
- Tableau y Power BI: Para la visualización de datos.
- SAS: Software ampliamente utilizado para análisis estadístico y modelado predictivo.
- R y Python: Lenguajes de programación para construir modelos avanzados de análisis.
- Google Analytics: Ideal para analizar el comportamiento del usuario en la web.
- IBM SPSS: Utilizado para análisis estadístico avanzado.
Ambas disciplinas son complementarias y, cuando se utilizan conjuntamente, permiten a las empresas optimizar sus procesos y estrategias.
Salidas Profesionales en Big Data
El auge del Big Data ha generado una gran demanda de profesionales capacitados en el análisis y gestión de datos. Algunas de las salidas profesionales más destacadas son:
- Científico de Datos (Data Scientist): Analizan y visualizan grandes volúmenes de datos para obtener insights clave que permitan a las empresas mejorar su rendimiento.
- Ingeniero de Big Data: Se especializan en desarrollar la infraestructura necesaria para gestionar datos masivos utilizando tecnologías como Hadoop y Spark.
- Gerente de Proyectos de Big Data: Dirigen equipos encargados de proyectos de datos y se aseguran de que se cumplan los plazos y objetivos.
- Consultor en Inteligencia de Negocios: Asesoran a empresas en la implementación de estrategias de Big Data para mejorar sus resultados.
- Analista de Datos: Identifican patrones y tendencias para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.
- Aquitecto de Datos: diseña, crea y administra las estructuras de datos y arquitecturas para almacenar, proteger y hacer accesibles los datos en una organización. También fija las políticas para el uso y análisis de los datos.
- Consultor de Data Science: Ayudan a las empresas a implementar soluciones basadas en el análisis de datos y la inteligencia artificial.
Asimismo si su formación incluye la inteligencia artificial o el machine learning el profesional de big data podrá desempeñar también los siguientes puestos:
- Ingeniero de Machine Learning (ML): Diseñan, desarrollan e implementan modelos ML para resolver problemas específicos y mejorar procesos empresariales.
- Desarrollador de Inteligencia Artificial y Big Data: Crean soluciones que integran IA y Big Data para resolver problemas complejos.
- Ingeniero de Inteligencia Artificial (IA): Trabajan en el desarrollo de sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, etc.
Si además cuentas con conocimientos de inteligencia de negocio, podrás acceder a los siguientes roles:
- Consultor de empresas tecnológicas.
- Analista de negocios.
- Desarrollador de Business Intelligence.
- Analista de Marketing digital.
- Emprendedor en el entorno digital.
El mercado laboral en torno a Big Data está en pleno auge. Según Glassdoor, el puesto de Data Scientist es uno de los mejores trabajos del siglo XXI, con una tasa de crecimiento proyectada del 28%. Además, se prevé que el mercado global de Big Data y Business Analytics alcanzará los 274.3 mil millones de dólares para 2026, según un informe de IDC.
¿Qué estudiar para ser un Experto en Big Data?
Para convertirte en un profesional en Big Data, es fundamental contar con una sólida formación en áreas como la informática, la estadística o la ingeniería. Además, obtener certificaciones específicas en Big Data e inteligencia artificial puede mejorar tus oportunidades laborales. Algunas opciones de formación que ofrecen las Universiades CEU son:
Másteres CEU en Big Data, Business Analytics o IA:
- Máster en Inteligencia Artificial y Big Data – Universidad CEU San Pablo (Madrid)
- Máster en Big Data y Business Analytics – Universidad CEU Fernando III (Sevilla)
- Máster en Análisis y Divulgación de Datos – USP CEU (Madrid)
- Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial y Fabricación Aditiva para el Desarrollo de Producto – UCH CEU (Valencia)
Grados y Dobles Grados en áreas relacionadas con Big Data:
- Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos – USP CEU (Madrid)
- Grado en Inteligencia de Negocios – UF3 CEU (Sevilla)
- Grado en Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) Bilingüe – UAO CEU (Barcelona)
- Doble Grado en Inteligencia de Negocios y Administración de Empresas – USP CEU (Madrid)
- Doble Grado en Administración de Empresas e Inteligencia de Negocios – UF3 CEU (Sevilla)
Los egresados de estos títulos trabajan según Linkedin en consultoras como Deloitte o EY, en empresas de telecomunicaciones o IT tales como IBM, Telefónica o NTT Data y en empresas financieras o de seguros como el BBVA, Santander o Mapfre, entre otras.
Conclusión
El Big Data está revolucionando el mundo empresarial, ofreciendo nuevas oportunidades profesionales y cambiando la manera en que las empresas operan. A medida que más organizaciones adoptan tecnologías de datos masivos, la demanda de profesionales cualificados sigue creciendo. Si te interesa este campo y quieres destacar en el mercado laboral, formarte con CEU en Big Data es el primer paso hacia una carrera llena de oportunidades.
¡Consulta nuestros programas de formación y prepárate para ser parte de la próxima generación de expertos en Big Data!
Bibliografía y referencias
- Pandian, A. Pasumpon; Fernando, Xavier; Haoxiang, Wang (2020). Computer Networks, Big Data, and IoT: Proceedings of ICCBI 2020. Springer.
- Svantesson, Dan Jerker; Camilleri, Michael J.; Lansa, Edison (2018) Data-Driven Innovation, privacidad y soberanía nacional en un mundo global. CEU Ediciones.
- Bartolomé Muñoz de Luna, Ángel; Cabezuelo Lorenzo, Francisco; Martín Gómez, Sonia. (2024) Los retos de la Inteligencia Artificial en contextos educativos. CEU Ediciones.
- Mayer-Schönberger, Viktor ; Cukier, Kenneth. (2018) Big data: La revolución de los datos masivos. Turner. ISBN: 978-8415832102.
- Muñoz Vera, Gemma; Sánchez Rojo, Eduardo. (2019) Big Data como activo de negocio. Anaya Multimedia. ISBN: 978-8441541498
Artículos:
- Hilbert, M. (2020). Big Data for Development: A Review of Promises and Challenges. Development Policy Review, 34(1), 135-174. Este artículo es ampliamente citado por su análisis sobre cómo el Big Data puede ser usado para apoyar el desarrollo global y la toma de decisiones en políticas públicas.
- Karatas, M., et al. (2022). Big Data for Healthcare Industry 4.0: Applications, Challenges and Future Perspectives. Expert Systems with Applications, 200, 116912. En este artículo se discuten las aplicaciones del Big Data en la Industria 4.0, específicamente en el sector de la salud, y los desafíos que enfrenta para su implementación efectiva.
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