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¿Qué es el Big Data?
El término Big data, se utilizó por primera vez a finales de la década de los 80 y fue utilizado por primera vez por Erik Larson (periodista estadounidense). Aunque fue 1989 cuando Larson escribió este término en un artículo, realmente se cree que en la década de los 30 ya se comenzaba a idear tecnologías que hicieran esto posible.
En los últimos años se ha popularizado este término que hace referencia a la enorme cantidad de datos tanto estructurados como no estructurados que se generan en la actualidad. Estos datos pueden ser de cualquier tipo: texto, imagen, vídeo, etc.
¿Por qué el Big Data es tan importante?
La enorme cantidad de información que se genera cada día ha hecho necesario el desarrollo de nuevas tecnologías que permitan gestionar y analizar estos datos. Las empresas que son capaces de analizarlos y extraer conocimiento de ellos tienen una gran ventaja competitiva sobre las empresas que no son capaces de hacerlo. Es por este motivo, se ha convertido en una de las principales amenazas para las empresas tradicionales.
La mejor manera que tienen las empresas para tomar mejores decisiones es usando los datos que almacenan de una manera correcta, pero a día de hoy son pocas las que sacan provecho a esto.
Uso más comunes del big data
Algunos de los usos más comunes que tienen las empresas para sacar provecho en la toma de decisiones son:
Mejorar experiencia de usuario del cliente
El análisis de grandes volúmenes de datos permite comprender mejor las preferencias y necesidades de los usuarios/clientes. Con estos insights, las empresas pueden personalizar sus productos, servicios y estrategias de marketing para brindar una experiencia más relevante y satisfactoria.
Reducir costes fijos y variables
Mediante el análisis de datos, las empresas pueden identificar ineficiencias en sus procesos y operaciones. Esto les permite optimizar recursos, reducir costes fijos y variables, y mejorar la eficiencia en general. Además, el análisis de datos puede ayudar a identificar áreas de derroche y tomar medidas correctivas.
Mejorar el rendimiento de los equipos
El Big Data puede ayudar a monitorear y analizar el rendimiento de los equipos y empleados. A través de métricas y análisis de datos, las organizaciones pueden identificar fortalezas y debilidades, asignar recursos de manera más efectiva y brindar capacitación y apoyo específicos para mejorar el desempeño.
Control y evaluación de acciones y estrategias
Con el análisis de datos, las empresas pueden evaluar el impacto de sus acciones y estrategias. Pueden rastrear y medir los resultados obtenidos en función de los objetivos establecidos, lo que les permite evaluar la efectividad de sus decisiones y ajustar su enfoque si es necesario.
Tomar decisiones
El Big Data proporciona una base objetiva para la toma de decisiones empresariales. Al analizar datos relevantes y confiables, las organizaciones pueden respaldar sus decisiones con evidencia y hechos concretos en lugar de depender únicamente de intuiciones o suposiciones. Esto ayuda a minimizar los sesgos y aumentar la precisión en la toma de decisiones.
Esto son algunos de los más comunes, pero existen multitud de usos que se pueden aplicar a cualquier tipo de empresa sin importar el sector.
Empresas que basan su éxito gracias a los datos
El número de empresas que tienen entre sus equipos personas formadas para poder trabajar con los datos que almacenan es cada vez más numeroso. Se están dando cuenta que si son capaces de analizar esta gran cantidad de información y utilizarla en la toma de decisiones, les da una gran ventaja competitiva sobre las empresas de su competencia. Si elaboramos un listado de las empresas que en la actualidad utilizan sus datos y se convirtieron en las más punteras en hacerlo, nos encontramos con:
Apple
Apple ha utilizado el Big Data para comprender las preferencias y comportamientos de sus usuarios. A través del análisis de datos de ventas, interacciones en sus dispositivos y retroalimentación de los usuarios, Apple ha podido desarrollar productos y servicios innovadores y personalizados que satisfacen las necesidades del mercado.
Facebook ha construido su éxito en gran medida mediante el análisis de datos generados por sus usuarios. Utiliza algoritmos y técnicas de Big Data para recopilar información sobre las preferencias, intereses y conexiones sociales de los usuarios. Esto les permite ofrecer publicidad altamente segmentada y mejorar la experiencia de usuario, lo que ha contribuido a su crecimiento y monetización.
Amazon
Amazon es conocido por su capacidad para ofrecer recomendaciones personalizadas y experiencias de compra altamente adaptadas. Utiliza el Big Data para analizar el comportamiento de compra de sus usuarios, así como datos de terceros, con el fin de anticipar las necesidades y preferencias de los clientes. Esto ha permitido a Amazon aumentar la satisfacción del cliente, optimizar su inventario y ofrecer una experiencia de compra altamente eficiente.
Blablacar
BlaBlaCar ha utilizado el Big Data para optimizar la oferta y demanda en su plataforma de carpooling. Analiza datos de trayectos, preferencias de los usuarios y patrones de viaje para facilitar la coincidencia eficiente de pasajeros y conductores. Esto ha permitido a BlaBlaCar ofrecer un servicio de transporte compartido eficaz, reducir costes de desplazamiento y mejorar la experiencia del usuario.
Microsoft
Microsoft ha aprovechado el Big Data para mejorar sus productos y servicios, así como su eficiencia operativa. Utiliza el análisis de datos para comprender mejor el comportamiento del usuario, identificar oportunidades de mejora y ofrecer soluciones más personalizadas. Además, Microsoft utiliza el Big Data para mejorar la eficiencia en áreas como la gestión de la cadena de suministro y el soporte técnico.
¿Las conoces todas verdad? Si todas ellas sacan provecho a su Big Data y consiguieron llegar tan alto es un indicativo que es beneficioso para cualquier empresa. Cada día son más las empresas que incluyen en sus estructuras departamentos de datos donde contratan perfiles de Data Science o de Data Analyst.
Perfiles laborales
Algunos de los perfiles laborales que existen en la actualidad para cubrir las posiciones laborales de big data son:
Data Scientist
Los científicos de datos recopilan, analizan y interpretan grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, tendencias y obtener información relevante para la toma de decisiones empresariales. Utilizan técnicas de programación, estadísticas y aprendizaje automático.
Data Analyst
Los analistas de datos recopilan y analizan datos para proporcionar información procesable a las empresas. Utilizan herramientas y técnicas para visualizar y presentar datos de manera comprensible, y su objetivo es encontrar respuestas a preguntas específicas y ayudar en la toma de decisiones.
Chief Data Officer (CDO)
El director de datos es el responsable de la estrategia de datos de una organización. Supervisa la gestión y gobernanza de los datos, garantizando su calidad, seguridad y uso eficaz en toda la empresa.
Business Intelligence Analyst
Los analistas de inteligencia empresarial recopilan, analizan y visualizan datos para proporcionar información empresarial clave. Su objetivo es ayudar a las organizaciones a comprender mejor su desempeño, identificar oportunidades y tomar decisiones basadas en datos.
Machine Learning Engineer
Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan, implementan y mantienen sistemas de aprendizaje automático. Desarrollan algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Estás son solo algunas, ya que cada día son nuevos los roles que surgen en este sector porque se demanda cada vez una especialización mayor.
Demanda de perfiles de Big Data en la actualidad en España
Si realizamos una búsqueda de ofertas laborales publicadas para los perfiles de Data Science y de Data Anlayst en Linkedin (una de las plataformas líderes de búsqueda de empleo) nos encontramos a día de hoy +6.400 ofertas activas para estos dos perfiles en España, un número que cada día aumenta considerablemente. Es tu momento si quieres formarte en uno de los perfiles más demandados de la actualidad.
Aquí te dejamos un informe realizado por »HR Tech española Outvise» recogido por el portal web tecnológico »Computing», dónde se indica a los perfiles Big Data como la especialidad tecnológica más demanda en España.
¿Cuántas empresas utilizan Big Data en la actualidad en España?
En España, son menos del 25% de las empresas que utilizan los datos para una correcta toma de decisiones en su día a día, estando por debajo de países como Francia, Reino Unido o Alemania. Pese a que cada vez son más, todavía nos queda mucho camino por recorrer en este sentido.
Salario medio de personas que trabajan en Big Data en España
Si realizamos una búsqueda en glassdoor (uno de los portales líderes en búsqueda de empleo y donde aparecen los salarios medios por posición laboral) sobre el salario medio, observamos que actualmente en España un Data Science obtiene una remuneración de +35.000€/año y un Data Analyst de +32.000€/año. Además, se tratan de puestos de trabajos en el que los salarios aumentan conforme el perfil vaya adquiriendo experiencia.
Viendo el impresionante crecimiento del sector, estamos en la mejor época para convertirnos en estos perfiles y conseguir el trabajo soñado. En Pontia.tech disponemos de nuestro propio programa de formación para llegar a ser todo un experto en Big Data, a través de nuestros másteres en Data Analytics y Data Science, en los que puedes aprender todo sobre el Big Data y las herramientas más usadas en empresas para ello.
Aprenderás análisis y ciencia de datos a través del uso de Excel, Power BI, SQL, Tableau, Programación con Python, Machine Learning, Deep Learning… para convertirte en un perfil de Data Analyst o Data Scientist clave en la toma de decisiones de cualquier empresa tecnológica. Puedes consultar información ¡Sin ningún tipo de compromiso!
