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El mundo digital ha cambiado a la sociedad en ámbitos económicos, personales y laborales entre muchos otros. En el centro de este cambio se encuentran los datos, procedentes de una gran cantidad de dispositivos interconectados entre sí. Según Garther, en 2025 se prevén alrededor de 20.000 millones de dispositivos conectados. Todos estos datos, son almacenados, analizados, procesados y gestionados por el big data.
Si quieres especializarte en esta rama de la tecnología puedes estudiar el Máster en Big Data impartido en la Universidad Europea de Madrid, una formación con la que aprenderás sobre la gestión de grandes volúmenes de datos a través de tecnologías como el Data Science o el Machine Learning. Asimismo, puedes formarte en este máster a través de su modalidad online.
El Big Data es un conjunto de tecnologías que almacenan, gestionan y analizan grandes volúmenes de datos, ordenando la información e identificando patrones para diseñar soluciones de forma inteligente. Se utiliza en numerosas áreas como la medicina, la educación, medio ambiente, deporte etc.
Existen tres tipos de Big Data:
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.
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.
Estas con algunas de las características principales del Big Data, conocidas como las 5V del big data, aunque conforme pasa el tiempo se van ampliando cada una de ellas
El big data sirve para maximizar las operaciones, proponiendo mejoras y aumentando la eficiencia, así como estudiar el comportamiento del consumidor y tomar decisiones estratégicas basadas en datos e información.
Estos son algunas de las industrias donde se ha introducido el big data de forma natural siendo útil para el desempeño de numerosas funciones.
Publicidad y marketing
En este sector, se acumulan muchos datos sobre compras, preferencias y formas de pago, entregas, devoluciones entre otros, lo que da a las empresas una información valiosa permitiendo focalizar publicidad a segmentos precisos. El big data se aplica en los anuncios y contenidos enfocados a los consumidores y a generar ruido. Asimismo, ayudan en las siguientes acciones:
Sector Educación
Se utilizan herramientas de big data con la intención de mejorar planes de estudio o la experiencia de los estudiantes mientras realizan el curso. Asimismo, mejoran el resultado de los estudiantes creando entornos de aprendizaje y consigue reducir la tasa de deserción.
Sector salud
La integración de análisis big data en el campo de médico ha permitido proporcionar medicina personaliza y análisis prescriptivos. A su vez, el big data se implica en:
Gracias a la introducción del big data en este campo, se pueden controlar de forma efectiva las amenazas o ciberataques, prevenir ataques en línea o prevenir acerca de desviaciones de patrones normales. Todo ello, gracias a la posibilidad del aprendizaje automático.
El uso del big data en organizaciones tributarias, financieras o banca permite identificar comportamientos sospechosos, identidades múltiples, movimientos atípicos o mejorar la gestión de riesgos entre otros gracias al análisis de una gran cantidad de bases de datos.
A partir de los GPS, sensores de carreteras o cámaras las aplicaciones de big data permiten tener información del tráfico a tiempo real, así como planificar rutas mejor, o aumentar la seguridad del tráfico.
El big data se usa en este sector para pronosticar el tiempo, proporcionar alertas con tiempo ante catástrofes o desastres naturales, comprensión del calentamiento global o predecir el agua potable en diferentes regiones.
El big data deportivo implica un análisis del rendimiento de los deportistas, así como la creación de estrategias de juego basado en el estudio de debilidades de los oponentes y fortalezas del equipo.
Estos son algunos de los beneficios o ventajas del uso del big data:
Estos son algunos de los ejemplos de compañías que han implementado el big data en sus organizaciones para realizar diferentes procesos.
AMAZON
Esta compañía de transporte y logística implemento y utiliza hoy en día algoritmos de recomendación basados en big data. Se encargan de sugerir productos a los usuarios que navegan por su web en relación de compras anteriores o búsquedas realizadas.
UBER
Ha implementado el big data para el cálculo de tarifas a tiempo real, basándose en la disponibilidad de sus conductores y la demanda en el momento. Así fijan precios de forma dinámica y maximiza a la vez ingresos.
SPOTIFY
Esta aplicación de música analiza a través de big data el historial de escuchas de cada usuario y preferencias musicales para crear listas a medida, recomendaciones y nuevas canciones o artistas relacionados.
NETFLIX
Se trata de una plataforma de streaming donde se analiza el contenido de lo que el usuario ve, el tipo de dispositivo en el que se ve dicho contenido, así como cuando se decide pausar o retroceder. Gracias a ello personaliza las recomendaciones y mantiene a sus usuarios fieles a la aplicación.
Si estás pensando en trabajar en big data y formarte para ello a través de alguna titulación universitaria, puedes acceder a los masters de ingeniería de la Universidad Europea y especializarte en la rama que quieras. A continuación, indicamos algunas de ellas: