¿Qué es el Big Data y por qué es tan importante? Su impacto en los diferentes sectores de la sociedad

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¿Alguna vez te has preguntado qué es el Big Data y cuál es su propósito? En el mundo de hoy, los datos son un activo vital para las empresas, y saber cómo administrarlos puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso en los negocios. Acompáñanos mientras exploramos los aspectos más cruciales del Big Data y cómo está transformando el mundo.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que son difíciles de manejar y analizar con métodos tradicionales. Estos datos provienen de diversas fuentes y se generan a una velocidad vertiginosa. Su volumen, variabilidad y velocidad de crecimiento hacen que sea muy difícil trabajar con ellos (recolectarlos, tratarlos, analizarlos…

¿Para qué sirve el Big Data y por qué es tan importante?

Imagina que tienes una caja llena de piezas de un puzle. Tantas que no puedes contarlas todas. Estas piezas representan datos: mensajes, fotos, estadísticas, información de compras, búsquedas en internet, etc. A medida que más personas usan tecnologías y dispositivos, más piezas (datos) se agregan a la caja. Pues todo este conjunto de piezas es a lo que se llamaría Big Data.

Pero lo que es realmente útil no es solo tener muchas piezas, sino poder armarlas y entender la imagen completa que muestran.

La importancia del Big Data no radica en la cantidad de datos generados, sino en cómo se utilizan estos datos para extraer insights valiosos que impulsan las decisiones y las estrategias empresariales

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. A continuación, te mostramos varios de los beneficios que genera el Big Data para las empresas:

  • Mejora de la toma de decisiones : Las empresas pueden usar el Big Data para tomar decisiones informadas basadas en datos reales, en lugar de depender de conjeturas o intuiciones. Al analizar el Big Data, las organizaciones pueden identificar patrones y tendencias que les ayudan a prever el comportamiento del cliente, mejorar la planificación de la producción y adoptar estrategias de marketing más efectivas. Esto no solo aumenta la eficiencia operativa, sino que también puede conducir a mayores ingresos y beneficios.
  • Reducción de costes: Utilizando macrodatos, las empresas pueden identificar áreas de gasto excesivo, ineficiencias o procesos redundantes. Por ejemplo, al analizar el consumo de recursos en tiempo real, una empresa podría identificar máquinas o sistemas que están utilizando más energía de la necesaria y ajustar su funcionamiento para reducir costes, o detectar en una campaña de Marketing cuando ciertas actividades son más rentables que otras. Al reducir los costes operativos y de producción a través de análisis de datos, las empresas pueden mejorar su rentabilidad y ser más competitivas en el mercado.
  • Innovación de productos y servicios : El análisis de Big Data puede proporcionar a las empresas una comprensión más profunda de las necesidades y deseos de sus clientes, lo que les permite innovar y personalizar sus productos y servicios para satisfacer mejor esas necesidades. Esto es especialmente valioso en sectores como el comercio electrónico y el entretenimiento, donde la personalización puede ser la clave para ganar y retener clientes.
  • Optimización de la experiencia del cliente : También se puede utilizar para mejorar la experiencia del cliente, proporcionando un servicio más personalizado y proactivo. Por ejemplo, las empresas pueden analizar los datos de las interacciones de los clientes para identificar problemas o áreas de mejora, lo que les permite tomar medidas para resolver estos problemas y mejorar la satisfacción del cliente.
  • Prevención y detección del fraude : En el sector financiero y de seguros, el Big Data se utiliza para prevenir y detectar el fraude. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar enormes conjuntos de datos de transacciones para identificar patrones y anomalías que podrían indicar comportamientos fraudulentos. Esto no solo ayuda a las empresas a ahorrar dinero, sino que también mejora la confianza del cliente.
  • Mejora la eficiencia operativa : Mediante el uso de Big Data, las empresas pueden identificar cuellos de botella operativos, ineficiencias y áreas de desperdicio que pueden estar afectando su productividad y rentabilidad. Por ejemplo, las empresas de logística y transporte pueden utilizar el Big Data para optimizar sus rutas de entrega, reducir los tiempos de entrega y disminuir los costos de combustible.
  • Identificiación de nuevas oportunidades de mercado : Finalmente, el análisis de Big Data puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades de mercado y tendencias emergentes antes que sus competidores. Esto puede permitirles tomar la iniciativa y establecerse como líderes en nuevos mercados o nichos, asegurando su crecimiento y éxito a largo plazo.
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Las 3v del Big Data

Volviendo a su definición, hay tres características clave, a menudo referidas como las «3 Vs del Big Data», que son las que hacen que estos conjuntos de datos sean tan grandes, y por tanto, sean tan difíciles de analizar:

  1. Volumen: Se refiere a la cantidad masiva de datos. Estamos hablando de terabytes, petabytes o incluso más. Estos grandes volúmenes provienen de fuentes como registros de transacciones, redes sociales, sensores, imágenes y videos.
  2. Velocidad: Los datos se generan a una velocidad increíble. Piensa en cómo las publicaciones de redes sociales, las transacciones en línea y las señales de sensores se crean cada milisegundo de cada día.
  3. Variedad: Los datos pueden ser estructurados (como bases de datos con campos definidos) o no estructurados (como texto libre, imágenes, sonidos o videos).

Origen e historia del Big Data

Aunque este término es moderno, la idea de reunir y estudiar mucha información viene de antiguas civilizaciones, que ya registraban datos en tabletas de arcilla.

Con la invención de la computadora en el siglo XX, la capacidad de almacenar y procesar datos creció exponencialmente. 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 las décadas recientes, con la expansión de internet, las redes sociales y la tecnología, la cantidad de datos generados ha aumentado enormemente.

Hoy, el Big Data es esencial en diversos sectores y su importancia radica en extraer valor de esa inmensa cantidad de información.

Aplicaciones de Big Data en la Sociedad ¿Dónde se utiliza el Big Data?

Las aplicaciones del Big Data en la sociedad son amplias y diversas. La realidad es que el Big Data se utiliza en todos los sectores de la sociedad, sin estar ligado únicamente a un sólo sector o pocos sectores. Cada sector y campo de estudio ha encontrado maneras de incorporar y beneficiarse de las ventajas que el Big Data ofrece. Exploraremos algunas de las áreas clave donde se aplica el Big Data, y cómo está impulsando cambios y avances significativos :

Salud y Atención Médica

El Big Data ha revolucionado la atención médica al permitir la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos de pacientes, lo que ayuda en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Los médicos pueden ahora acceder a bases de datos extensas de historiales médicos y estudios científicos, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias, y mejora la precisión de los diagnósticos y tratamientos.

Pero el alcance del Big Data en la atención médica no se limita a la asistencia clínica. Este poderoso conjunto de tecnologías también está transformando otras áreas de la salud y la medicina.

  • Investigación Médica: En el ámbito de la investigación médica, los investigadores pueden recurrir al Big Data para realizar estudios epidemiológicos más sólidos y precisos, identificar factores de riesgo de enfermedades y evaluar la eficacia de los tratamientos en grupos de población muy amplios.
  • Gestión Hospitalaria: Los hospitales y centros de salud también están utilizando Big Data para optimizar su gestión y mejorar la calidad de la atención. Los datos recopilados pueden ayudar a identificar cuellos de botella en los flujos de trabajo, mejorar la programación de los servicios y reducir los tiempos de espera para los pacientes.
  • Salud Pública: En el campo de la salud pública, el Big Data puede ser un recurso inestimable para el seguimiento y control de enfermedades infecciosas, la planificación de servicios de salud y la toma de decisiones en políticas sanitarias. Durante la pandemia de COVID-19, por ejemplo, los datos masivos jugaron un papel crucial en la monitorización de la propagación del virus y en la implementación de medidas de prevención y control.
  • Innovación Farmacéutica: La industria farmacéutica es otra que se está beneficiando enormemente del Big Data. Las compañías farmacéuticas pueden utilizar datos a gran escala para acelerar el descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos, mejorar los ensayos clínicos y hacer un seguimiento más efectivo de los efectos adversos de los medicamentos.

Ciencia y Investigación

El Big Data juega un papel crucial en los avances de la ciencia e investigación. En estos campos, se utiliza para descifrar y explorar vastos conjuntos de datos, lo que ayuda a acelerar los descubrimientos y promover el progreso. Algunos de los usos más significativos del Big Data en la ciencia y la investigación incluyen:

  • Astronomía: Los astrónomos utilizan el Big Data para analizar enormes volúmenes de datos generados por telescopios y satélites. Esto les permite descubrir nuevos cuerpos celestes, rastrear el movimiento de los objetos espaciales y estudiar fenómenos como las explosiones de supernovas y las colisiones de galaxias.
  • Biología y Genética: Los científicos en estas áreas emplean el Big Data para mapear el genoma humano y explorar la evolución y la diversidad genética. Áreas como la genómica, la proteómica y la metabolómica se benefician enormemente de la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos genéticos y moleculares.
  • Investigación climática: Los climatólogos utilizan el Big Data para analizar datos de satélites, estaciones meteorológicas y otras fuentes. El análisis de Big Data permite a los investigadores identificar patrones y tendencias en los datos climáticos, mejorando la precisión de las predicciones climáticas y desarrollando estrategias de adaptación y mitigación del cambio climático.
  • Física de Partículas: En aceleradores de partículas como el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), el Big Data es crucial para analizar la enorme cantidad de datos generados, identificar nuevas partículas y estudiar las leyes fundamentales del universo.
  • Ciencias sociales y del comportamiento: Los investigadores utilizan el Big Data para analizar datos masivos de redes sociales, registros de búsqueda en Internet, transacciones económicas, y otros tipos de datos digitales para obtener nuevas perspectivas sobre el comportamiento humano, las dinámicas sociales, la economía y la política.

Sector Financiero

El Big Data es esencial para el análisis financiero y la toma de decisiones en el sector financiero. Las instituciones financieras utilizan el Big Data para analizar el comportamiento del mercado, las tendencias y las operaciones financieras. También se utiliza para predecir el riesgo de crédito, detectar el fraude y optimizar las operaciones comerciales.

  • Análisis de Mercado: Las instituciones financieras usan el Big Data para analizar grandes volúmenes de información del mercado, como precios de acciones, tasas de interés, y tendencias económicas. Esto les permite identificar patrones y hacer predicciones precisas que ayudan en la toma de decisiones de inversión.
  • Detección de Fraude: El Big Data es esencial para detectar anomalías y patrones de comportamiento sospechoso que pueden indicar intentos de fraude. Al analizar transacciones y patrones de comportamiento en tiempo real, las instituciones financieras pueden identificar y prevenir el fraude antes de que cause daño significativo.
  • Riesgo de Crédito y Gestión de Riesgos: Las instituciones financieras usan el Big Data para evaluar el riesgo de crédito de los solicitantes y gestionar los riesgos asociados a las operaciones financieras. Esto incluye el análisis de la capacidad de pago del solicitante, el historial de crédito, y otros factores relevantes.
  • Personalización de Servicios: Las instituciones financieras usan el Big Data para personalizar sus servicios y productos de acuerdo a las necesidades y preferencias de sus clientes. Esto puede incluir la personalización de las ofertas de préstamos y créditos, servicios de inversión, y otros productos financieros.
  • Optimización de Operaciones Comerciales: El análisis de Big Data permite a las instituciones financieras mejorar la eficiencia de sus operaciones comerciales, como la gestión de la cartera de inversiones, el procesamiento de transacciones, y la atención al cliente.

En el siguiente enlace, puedes saber más sobre big data financiero.

Marketing

El Big Data está revolucionando el mundo del marketing, retail y e-commerce, permitiendo a las empresas entender mejor a sus clientes y optimizar sus operaciones. A continuación, te explicamos cómo el Big Data está transformando esta industria:

  • Análisis del Comportamiento del Cliente: El Big Data permite a las empresas analizar el comportamiento de los clientes, incluyendo sus hábitos de compra, preferencias de productos, y patrones de interacción. Esto puede ayudar a las empresas a entender las necesidades y preferencias de sus clientes, lo que a su vez puede guiar la estrategia de marketing y de producto.
  • Personalización: A través del análisis de Big Data en Marketing, las empresas de retail y e-commerce pueden ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes. Esto puede incluir recomendaciones de productos basadas en el historial de compras del cliente, ofertas personalizadas, y comunicaciones de marketing dirigidas.
  • Gestión de Inventario: El análisis de Big Data puede ayudar a las empresas a gestionar su inventario de manera más eficiente. Al predecir la demanda de productos, las empresas pueden asegurarse de tener suficiente stock para satisfacer la demanda de los clientes, al tiempo que minimizan el exceso de inventario.
  • Optimización de Precios: Las empresas de retail y e-commerce pueden usar el Big Data para optimizar sus estrategias de precios. Esto puede implicar el análisis de los precios de la competencia, la demanda del cliente, y otros factores para determinar los precios óptimos.
  • Mejora de la Eficiencia Operativa: El Big Data puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia de sus operaciones, desde la logística y la distribución hasta el servicio al cliente. Esto puede incluir la optimización de las rutas de entrega, la mejora de los procesos de cumplimiento de pedidos, y la identificación de áreas de mejora en el servicio al cliente.

Transporte y Logística

La industria del transporte y la logística también se beneficia enormemente de la aplicación del Big Data. Veamos cómo:

  • Optimización de Rutas: El Big Data puede ser utilizado para analizar patrones de tráfico y condiciones climáticas para optimizar las rutas de entrega y minimizar el tiempo de viaje.
  • Predicción de la Demanda: El análisis de grandes conjuntos de datos puede ayudar a prever la demanda de envíos y entregas, permitiendo a las empresas gestionar mejor sus recursos.
  • Mejora de la Seguridad: El Big Data también puede utilizarse para mejorar la seguridad en el transporte, por ejemplo, al identificar patrones en los accidentes de tráfico y sugerir medidas preventivas.

Educación

El sector de la educación es otro campo que está experimentando cambios significativos gracias a la implementación del Big Data. Aquí algunos ejemplos de su aplicación:

  • Personalización del Aprendizaje: Con el Big Data, los educadores pueden analizar el rendimiento de los estudiantes, identificando sus fortalezas y debilidades. Esto permite la creación de planes de estudio personalizados que se adapten a las necesidades individuales de cada estudiante.
  • Mejora de los Sistemas Educativos: Al recolectar y analizar datos de los estudiantes, los educadores pueden identificar oportunidades de mejora en los sistemas educativos. Por ejemplo, pueden identificar qué métodos de enseñanza funcionan mejor o qué áreas requieren más atención.
  • Predicción del Rendimiento Estudiantil: Con el análisis de datos, es posible prever cómo los estudiantes podrían rendir en el futuro basándose en su rendimiento actual y sus patrones de comportamiento.

Gobierno y política

El Big Data está jugando un papel cada vez más importante en el sector gubernamental y político. Los gobiernos utilizan el Big Data para recopilar y analizar datos de una variedad de fuentes para tomar decisiones de política pública más informadas, mejorar la eficiencia de los servicios gubernamentales, y mejorar la transparencia y la rendición de cuentas. Los datos masivos también son útiles para prever y gestionar las crisis y emergencias, como desastres naturales o pandemias. Además, en la política, el Big Data se utiliza para analizar las tendencias y comportamientos de los votantes, lo que permite a los políticos y partidos políticos optimizar sus estrategias de campaña y comunicación.

Agricultura y medioambiente

El Big Data también tiene aplicaciones significativas en la agricultura y la gestión del medio ambiente. En la agricultura, los datos de sensores, satélites, drones y otros dispositivos se utilizan para analizar las condiciones del suelo y del clima, predecir las tendencias meteorológicas, optimizar el uso de recursos como el agua y los fertilizantes, y aumentar la productividad y la sostenibilidad de las prácticas agrícolas. Además, en la gestión del medio ambiente, el Big Data se utiliza para monitorizar y analizar los patrones y las tendencias del clima, los ecosistemas y la biodiversidad, lo que ayuda en la conservación y en la gestión de los recursos naturales.

Deportes

El Big Data también está revolucionando el mundo de los deportes, ofreciendo una gran cantidad de información que puede ser utilizada para mejorar el rendimiento de los deportistas, diseñar estrategias de juego más efectivas, prevenir lesiones y aumentar la participación y el disfrute de los fanáticos.

En el deporte profesional, los equipos y las organizaciones deportivas utilizan el Big Data para recopilar y analizar datos sobre todo, desde el rendimiento de los jugadores y las tácticas del equipo hasta las tendencias y preferencias de los fanáticos. Los datos pueden provenir de una variedad de fuentes, incluyendo sensores de seguimiento de movimiento, wearables de fitness, estadísticas de juegos y redes sociales.

Por ejemplo, en el fútbol, los equipos pueden usar el Big Data para analizar el rendimiento de los jugadores, estudiando aspectos como la velocidad, la resistencia, la precisión del pase y la habilidad para tomar decisiones. Esta información puede ser utilizada para personalizar los programas de entrenamiento para cada jugador, desarrollar estrategias de juego más efectivas y tomar decisiones más informadas sobre las tácticas de juego y la alineación del equipo.

En resumen, las aplicaciones de Big Data en la sociedad son extensas y variadas, y están transformando numerosos sectores y campos de estudio. Al permitir el análisis de grandes cantidades de datos, el Big Data está facilitando la toma de decisiones más informadas, mejorando la eficiencia operativa, personalizando los servicios y las experiencias, y facilitando el descubrimiento y la innovación.

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Desafíos a los que se enfrenta el Big Data

El Big Data, a pesar de sus innumerables ventajas y potencialidades, también enfrenta desafíos significativos:

  1. Almacenamiento y procesamiento: A medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, las empresas enfrentan problemas relacionados con el almacenamiento y procesamiento eficiente de esta información.
  2. Seguridad y privacidad: La gestión de grandes conjuntos de datos plantea preocupaciones sobre cómo se protegen esos datos y cómo se garantiza la privacidad de los individuos.
  3. Calidad y precisión de los datos: No todos los datos recopilados son útiles o precisos. Limpiar y garantizar la calidad de los datos es esencial para obtener insights confiables.
  4. Falta de habilidades especializadas: Hay una demanda creciente de profesionales capacitados en Big Data, pero no siempre hay suficientes expertos disponibles para cubrir estas necesidades.
  5. Integración de datos: La información proviene de diversas fuentes y en diversos formatos, lo que puede dificultar su integración y análisis conjunto.
  6. Costos asociados: Implementar y mantener infraestructuras para el Big Data puede ser costoso, especialmente para las pequeñas empresas.
  7. Cumplimiento normativo: Con el auge de regulaciones sobre privacidad y protección de datos, como el RGPD en Europa, las empresas deben asegurarse de que su manejo del Big Data cumpla con estas normativas.

Estos desafíos requieren soluciones innovadoras y enfoques estratégicos para asegurar que las empresas puedan aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece el Big Data, minimizando los riesgos asociados.

Empresas que basan su éxito gracias al Big Data

El número de empresas que tienen entre sus equipos personas formadas en Big Data 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

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.

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Trabajos Big Data

El auge del Big Data ha impulsado la demanda de profesionales especializados en datos. Los trabajos de Big Data incluyen roles como analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de datos. Estos profesionales son responsables de recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos, y su demanda está en aumento a medida que más empresas reconocen el valor del análisis de datos. Aquí te explicamos algunos de ellos :

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. En nuestro artículo profesiones Big Data podrás encontrar información más detallada.

Otros datos interesantes sobre empleo Big Data en España

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.

Sueldo 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 sueldo medio de personas que trabajan en Big Data en España, observamos que :

  • Actualmente en España un Data Science obtiene una remuneración de +35.000€/año
  • 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.

¿Cómo aprender Big Data?

Pese a que se pueden aprender muchas cosas en estudios más generales, como en ingenierías, lo cierto es que, para adentrarse en el mundo del Big Data, muchos aspirantes optan por una formación académica avanzada.

La mayoría de los especialistas en este campo suelen cursar un máster o programa especializado que les proporciona las herramientas y habilidades necesarias para manejar, analizar y extraer valor de grandes conjuntos de datos. Estos programas ofrecen una combinación de teoría y práctica, permitiendo a los estudiantes familiarizarse con las tecnologías y técnicas actuales de Big Data.

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