Big Data ¿Qué es y cómo funciona?

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Los datos se han convertido en materia prima imprescindible en cualquier actividad que realicemos, ya que tienen un gran potencial para ser extraídos y obtener información para múltiples usos. Cada vez, son más las empresas que catalogan al Big Data como una de las grandes tendencias que marcará la economía del futuro. A continuación, te contaremos qué es el Big Data, cómo funciona, algunas de sus funciones y ejemplos.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data hace referencia a un conjunto de datos masivo, cuyo volumen, variedad y velocidad dificultan su análisis mediante herramientas convencionales. Al principio, cuando nació Internet, la información se guardaba en programas tradicionales de almacenamiento, pero estos se han quedado obsoletos debido al crecimiento exponencial de datos. Nos encontramos ante una era completamente digital y esto hace que las personas hayan generado, en los últimos años, cantidades descomunales de datos e información.

Si hablamos de cifras, en el año 2020 se están llegando a alcanzar los 2.500 millones de gigabytes por día. Esta cuantía de datos se utiliza para obtener información relevante, además de ser una herramienta muy potente para apoyar la toma de decisiones empresariales. Asimismo, si se analizan algunos datos históricos y se entrelazan con el Big Data, las empresas pueden llegar a predecir futuros comportamientos o tendencias y, de esta forma, prevenir según qué situaciones. Por este motivo, casi el 80% de las empresas utiliza el Big Data.

¿Cómo funciona el Big Data?

Con la implementación del Big Data, el volumen de datos existente se puede gestionar con mayor facilidad ya que son analizados y clasificados con más precisión. Pero, ¿Cómo se puede llegar a analizar una cantidad tan grande de información?

El Big Data, por sí solo, no hace ningún análisis de la información, ya que su única función es la extracción de datos. Pero, sin embargo, una gran cantidad de datos desordenada, no nos serviría de nada. Entonces: ¿Cómo se puede lograr que estos datos se conviertan en información valiosa?

Una de las posibles respuestas tiene un nombre muy sonado en los últimos años: Inteligencia Artificial, también conocida por sus siglas, IA. Esta rama científica de la informática, se centra en crear mecanismos que muestren comportamientos inteligentes. Es decir, que las máquinas puedan llegar a pensar de la misma forma que los humanos y sean dotadas de ese componente que nos hace racionales: la inteligencia.

Para que el Big Data sea lo más exacto posible, cada vez más, se entrelaza con la Inteligencia Artificial, y se transforma así en Big Data Analyst. Para analizar el gran volumen de datos, el Big Data se ayuda del Machine Learning, una de las disciplinas de la Inteligencia Artificial. El Machine Learning es el encargado de ejecutar los análisis inteligentes sobre el gran volumen de información e identificar patrones y tendencias.

Por otra parte, el Deep Learning o aprendizaje profundo, se encarga de aprender de los datos sin ningún tipo de intervención humana. Esto tiene como objetivo mejorar el sistema y el propio algoritmo.

Ejemplos de Big Data

Grandes empresas, reconocidas mundialmente, como Google, Amazon, Facebook, Netflix o Spotiy, utilizan técnicas de Big Data para procesar datos de usuarios y mejorar sus servicios. Gracias a estos macrodatos, saben qué términos utilizan los usuarios a la hora de buscar sus servicios, qué contenidos solicitan, qué horarios tiene el usuario e incluso desde dónde se está conectando y con qué dispositivo.

A continuación, te vamos a mostrar un ejemplo de lo útil que puede ser, para una empresa, utilizar el Big Data. Imagínate que una empresa de telefonía quiere elaborar un informe sobre cuáles son los clientes que tienen intenciones de darse de baja de sus servicios, para así, actuar con propuestas comerciales que eviten que se puedan ir con la competencia. Lo más fácil para llevar a cabo este informe es utilizar el Big Data. La empresa de telefonía es probable que cuente con una gran recopilación de datos sobre sus usuarios como pueden ser: qué planes contratados tiene cada uno, el consumo diario, las llamadas mensuales que realizan, la antigüedad, etc. Son datos que nos ofrecen una información muy valiosa, que no solo puede tener fines comerciales y servir para facturar, sino que puede utilizarse para predecir y anticiparse a una posible baja de un cliente. Por consiguiente, esta forma de extracción de datos, es posible que cambie todo el paradigma y se convierta en una de las tendencias más cotizadas en el futuro próximo.

Big Data: Una tendencia en auge

Las empresas están destinando muchos recursos en Big Data, con el objetivo de poder tener una gestión de la información impecable. Se prevé que esto solo es el principio y que, en los próximos años, supondrá un gran crecimiento que impactará en lo social y económico. El volumen de datos en las empresas ha alcanzado el 569%, por este motivo, cada vez se demandan más profesionales con estudios relacionados con este sector. Por ejemplo, en 2018 se generaron, en la categoría de Analista de Datos, 2.200 puestos nuevos, es decir, 2.000 puestos más que hace una década.

Los empleados responsables de datos de una empresa gestionan los datos corporativos de forma que sean procesados, ordenados y analizados de forma correcta para el desarrollo del negocio. Deben tener una visión clara de hacia dónde va el negocio, ya que los proyectos relacionados con el Big Data suelen extenderse en el tiempo. Además, los profesionales con formaciones relacionadas con el Big Data, también suelen ser encargados de la seguridad de la empresa. De esta forma, las organizaciones pueden tomar precauciones ante posibles amenazas y ciberataques. Por tanto, muchas de las salidas profesionales relacionadas con el Big Data están vinculadas a la formación en Ciberseguridad.

En iFP sabemos que el Big Data ha llegado para quedarse. Por eso, los estudiantes que decidan cursar en alguno de nuestros centros, su formación en alguna rama tecnológica, tendrán un taller práctico en Big Data. Los alumnos aprenderán a gestionar y analizar los macrodatos y a utilizarlos para tomar decisiones dentro de una organización.

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