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 y para qué sirve, 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 Statista, en 2020, se subieron 500 horas de video a YouTube cada minuto. O 30.000 horas de vídeo cada hora. En las otras plataformas de redes sociales, también se está publicando volúmenes muy altos de contenido. Cada minuto, a nivel mundial, se publican 350.000 tweets, y se suben casi 50.000 fotos en Instagram.
En este post, veremos más en detalle que se hace con tantos datos, porque las empresas cada vez apuestan por el big data, y que hay que estudiar, un Máster en Big Data Online, por ejemplo, para trabajar en el sector como un especialista en 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 en los últimos años, en realidad empezó en los años 60, cuando los primeros almacenes de datos empezaron a aparecer.
Sesenta 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.
Existen tres tipos de big data datos. Son los siguientes:
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.
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:
El Big Data tiene un potencial enorme y ya está presente en nuestras vidas diarias. A continuación, te mostramos algunos ejemplos que como se está utilizando el big data en varios sectores:
Si decides optar a una carrera profesional en el sector de big data, estarías trabajando en un sector en pleno crecimiento no solo en España sino a nivel mundial. Después de terminar tu Máster en Marketing Digital y Big Data, por ejemplo, podrás trabajar en puestos como analista de big data, chief data officer, Arquitecto de soluciones Big Data, Administrador de sistemas Big Data, o Responsable de Seguridad en proyectos Big Data.
Para tener éxito en este campo, la clave es tener un conocimiento profundo de big data, y habilidades transversales como comunicación, trabajo en equipo, y liderazgo. En la Universidad Europea, entendemos las necesidades del mercado, y preparamos a los futuros líderes de varios sectores. Te ofrecemos un portfolio amplio de programas en Big Data, porque entendemos la necesidad que ser flexibles y ofrecerte todas las soluciones posibles. Nuestro portfolio incluye: