¿Qué es Big Data?

En el mundo interconectado y online, hoy en día no hay un lugar donde no exista Big Data. Antes de analizar qué es Big Data, hay algunos datos que demuestran el crecimiento en esta área y, por tanto, se puede entender por qué muchas empresas y organizaciones cada vez están más interesadas en el análisis de datos. Según Forbes, en cada minuto del día, los usuarios en todo el mundo ven 4,15 millones de videos en Youtube, envían 456.000 tweets y publican casi 50.000 fotos en Instagram.

Imaginaros la gran cantidad de datos que se producen con estas actividades. Esta constante creación de datos, interacciones, gustos, afinidades a través de redes sociales, aplicaciones comerciales, telecomunicaciones y otros dominios varios está llevando a la formación y crecimiento de Big Data.

Definición de Big Data

Para entender bien el Big Data, deberíamos conocer brevemente su historia. Una definición simple es que el Big Data son datos de gran cantidad y variedad que llegan en volúmenes mayores. Aunque parece que el Big Data es un tema nuevo que nació con la digitalización de muchos sectores en los últimos años, en realidad empezó en los años 60, cuando los primeros almacenes de datos empezaron a aparecer.

Cincuenta años después, y con los avances de herramientas y servicios disponibles para ayudarnos a interpretar los datos, las empresas ahora pueden tomar decisiones sobre negocio, estrategia y campañas de marketing entre otras cosas.

Y el desarrollo de esos servicios que interpretan los datos es clave en la definición de Big Data. Son conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos que se reciben a través de diferentes fuentes de datos. Con tanta complejidad a los programas de software tradicionales que se usaban para procesar los datos no les resultaba fácil gestionarlos y se crearon nuevas herramientas.

Fuente: E-skillsbusinesstoolbox

Como se puede entender por su nombre, los datos estructurados tienen un formato fijo y en la mayoría de los casos son numéricos. La información viene a través de bases de datos o de hojas de cálculo almacenadas en bases de datos SQL o lagos de datos. Hoy en día, estos datos los gestionan máquinas y no humanos.

Los datos no estructurados son información desorganizada y no viene de una fuente con un formato ya predeterminado. Un buen ejemplo de datos no estructurados son los que vienen de fuentes de redes sociales.

Por último, los datos semiestructurados tienen características de las dos formas ya mencionadas. Una parte de los datos ya están organizados y otra parte no. Información que viene a través de registros de servidores web o datos de sensores son ejemplos de datos semiestructurados.

Características de Big Data

Antes de ver cómo se utiliza el Big Data en casos reales, es importante también entender las características. Los profesionales que trabajan en el área de Big Data hablan de las grandes V del Big Data:

Volumen: Nos referimos a grandes volúmenes de datos.
Velocidad: Lo rápido que se reciben y tratan los datos
Variedad: Se refiere a los tipos de datos que están disponibles
Veracidad: Se refiere a lo exactos que son los datos del conjunto de datos
Valor: Es importante establecer una manera de poner en valor los datos porque no todos tienen el mismo.
Variabilidad: Se refiere a la manera de utilizar datos muy distintos y formatearlos de distintas maneras

Ejemplos de aplicaciones de Big Data por sectores

El Big Data tiene un potencial enorme. Con un buen análisis de los datos y con la mayor información posible, es más fácil poder tomar decisiones de cualquier tipo para llegar al cliente, ofrecerles una experiencia más personalizada, reducir costes, y mejorar todos los procesos.

Algunos ejemplos de cómo se está utilizando el Big Data en diferentes sectores son:

Servicios de Streaming: Netflix y Amazon lo usan para hacer recomendaciones de programas y películas a sus usuarios.
Seguros: Empresas de seguros utilizan Big Data para predecir enfermedades, accidentes y fijar el precio de sus productos.
Educación: La tecnología impulsada por Big Data como herramienta de aprendizaje en lugar de los métodos tradicionales ha mejorado la experiencia para los estudiantes y ha ayudado a los profesores a realizar un mejor seguimiento de su desempeño.
Gobierno: Un caso de uso muy interesante en este sector es utilizar Big Data para poder analizar patrones e influir en los resultados electorales. Igual el caso más famoso fue Cambridge Analytica, una empresa que utilizaba los datos para cambiar el comportamiento de la audiencia en el voto del Brexit en 2016.

Un sector que seguirá creciendo

Si estás pensando en una carrera profesional en Big Data, igual ya es el momento de estudiar un Máster en Big Data Analytics.

Según IBM, el 59% de toda la demanda laboral de Data Science and Analytics (DSA) está en Finanzas y Seguros, Servicios profesionales y TIC, pero cada año hay más demanda en diferentes sectores. El gráfico arriba demuestra el crecimiento de ingresos de mercado de Big Data en los EEUU entre 2011 y 2027.

Las empresas también pagan un plus salarial para conseguir atraer a los mejores perfiles en el área de Big Data. Según datos del mercado español, un profesional especializado en Big Data puede cobrar desde 30.000 euros hasta superar los 80.000 euros. Todo esto depende del puesto, experiencia del candidato y la empresa.