Las 5 V del big data nos permiten adentrarnos en una ciencia tecnológica que ha cobrado especial importancia en los últimos años.
El big data (o gran volumen de datos) compromete muchas cuestiones de nuestro día a día en la red. Por ello, cada vez son más las empresas que demandan expertos capaces de analizar datos y tomar decisiones estratégicas para su negocio. Si quieres dedicarte profesionalmente a esto debes formarte. Nuestro Máster en Big Data online es la manera perfecta de empezar a construir tu perfil profesional a distancia. Si vives en Madrid, también puedes cursar nuestro Máster en Big Data presencialmente.
Por ahora, centrémonos en comprender qué son las 5 V del big data para asentar las bases de esta materia (aprende más acerca de qué es big data en esta publicación).
La primera V corresponde al volumen de datos. El número de usuarios que utiliza Internet hoy en día no es comparable con el de hace unos años. Este incremento también aumenta la producción y recogida de datos. Se estima que, en la actualidad, el volumen de datos generado en dos días equivale a todos los recabados antes del año 2003.
En el caso de las empresas, la ingente cantidad de datos a analizar supone un gran reto que deriva en complicaciones en la capacidad de procesamiento y almacenamiento. Por ello, es importante contar con un software potente y con trabajadores cualificados.
El aumento de personas que circulan en la red también supone un flujo de datos continuo. Sin embargo, estos datos son perecederos y se van renovando constantemente.
Estos datos son muy valiosos para ajustar las acciones de marketing. Gracias a ellos podemos observar tendencias de consumo y aprovecharlas a nuestro favor. Para poder hacerlo, es preciso disponer de una tecnología capaz de procesar estos datos rápidamente, antes de que pierdan su valor.
La tercera V corresponde al principio heterogéneo de los datos. El origen de los datos puede alterar su naturaleza, y conocerla puede ser clave para explotar su valor. La variedad de los datos puede devenir de su estructura:
Para poder combinar unos datos con otros, es necesario someterlos a un proceso de almacenamiento y análisis.
Este aspecto del big data es uno de sus principales retos. La veracidad de los datos está estrechamente ligada con el valor que tienen para nosotros. Si los datos que nos llegan están incompletos o son incorrectos, podría comprometer la efectividad de las decisiones tomadas posteriormente.
Esto puede deberse, por ejemplo, a incongruencias entre los formatos que utilizan los distintos proveedores. Para normalizar todo el conjunto de datos, es necesario un tratamiento constante por parte de expertos.
Esta imprevisibilidad puede generar dudas sobre la calidad de los datos. Es necesario cerciorarse de que los datos que se están recogiendo tienen validez. De lo contrario, se compromete su futuro.
El valor de los datos se obtiene tras su explotación y tratamiento, cuando se convierte en información. Esta es muy valiosa para las empresas, ya que les permite diseñar sus acciones futuras de manera argumentada.
El valor de los datos reside en la posibilidad de entender mejor a nuestros clientes. Comprender sus hábitos de consumo y procesos de decisión es una significativa ventaja competitiva.
Las empresas utilizan esta información para definir estrategias de marketing, elaborar ofertas personalizadas para sus clientes y un largo etcétera. La capacidad de personalizar estas acciones supone una gran oportunidad de negocio.
El tratamiento de datos es un proceso de varias etapas. Cada una precisa de uno o varios especialistas, a destacar:
Si quieres saber más sobre cómo trabajar en big data, lee nuestra entrada dedicada a ello.
Como has podido comprobar en este artículo, el tejido que envuelve el big data es sumamente vasto y profundo. Por ello, para trabajar en esta área es preciso contar con una buena formación. En la Universidad Europea ofrecemos distintas alternativas:
La especialización en big data es uno de los caminos a seguir si eres un apasionado de la tecnología. Además, es una de las carreras profesionales con más proyección de futuro.