Conozcamos juntos el Big Data

El pasado 24 de marzo durante nuestro Taller “Big Data Analyst Day” en el headquarter de Google Italy en Milan, conocimos el Big data con nuestra docente Romina Di Pompeo.

 

¿Por qué conocer al Big Data es tan importante?

Al día de hoy, el Data Analyst resulta ser la figura laboral más buscada por parte de quien se dirige hacia la innovación tecnológica: las grandes empresas y las startup.
Lo demuestra un artículo de CincoDías “El ‘big data’ asalta el mercado laboral

Las otras profesiones más buscadas en los próximos años serán el Big Data Analyst Specialist, el Data Content y el Communication Specialist, el Big Data Architect y el Data Scientist.

Las profesiones relacionadas con el análisis de datos, son muchas más, por ejemplo: el analyst, el biostatician, el business analyst, el data analyst, el data architect, el data base administrator, el planning analyst, el quantitative analyst, el web analyst, el reporting analyst, el data manager, el database administrator, el big data architect, el data scientist.

 

¿Sabes que estas profesiones han sido definidas muy atractivas por el mercado laboral?

Empezamos a conocer mejor juntos las áreas en las cuales estos datos vienen utilizado, te sorprenderás en ver que se utilizan en sociología como en materias científicas, además que en economía, astronomía, en las telecomunicaciones, en el sector turístico, en el bancario y de los seguros.
Todavía actualmente los sectores donde son más requeridos son lo del Marketing, Comunicación y Customer Care.

 

¿Pero qué es?


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Big Data es el término que viene utilizado para describir la recopilación de datos y la gestión de informaciones tan extensa en términos de volumen, velocidad y variedad que necesita tecnología y metodologías analíticas específicas para extraer un valor. Estan constituido por input (datos) y output (informaciones), de hecho inicialmente tenemos un dato en bruto que tiene que ser transformado en información. Resulta muy útil para extraer informaciones adicionales además de aquellas obtenidas de una pequeña serie y con el objetivo de conocer las tendencias de la sociedad y las informaciones en internet.

 

Las 7 características del Big Data:

Volumen: el amplio volumen de datos que se pueden recolectar hoy aumenta exponencialmente.
Velocidad con la cual vienen producida y memorizadas las informaciones.
Variedad de formato de las informaciones que derivan de las redes sociales y la web, estas se dividen en datos estructurados (database), datos no estructurados (imágenes, email, datos GPS).
Variabilidad en el sentido que un mismo dato puede ser positivo o negativo dependiendo del contexto.
Viralidad en referencia a la velocidad de producción de reacción a las informaciones, por ejemplo un hashtag en twitter.
Veracidad referida a la fiabilidad de las mismas informaciones y de las decisiones que derivan de ellas,
Valor que es la suma de las características anteriores, se refiere a que los datos tienen que ser evaluado según los beneficios que aportan al interesado, tienen entonces que ser interpretados y no solamente observados.

¿A qué sirven el Big Data?

El Big Data se utiliza para optimizar recursos, tiempo, costes, rendimiento y resultados, a crear innovación, nuevas perspectivas, nuevos negocios, nuevas relaciones, oportunidades, ventajas de comunicación e información adicional. Son muy útiles en la reducción de los riesgos, especialmente en áreas financieras, en la gestión del personal y de la supply chain, para evitar problemas en la prestación de servicios.
Pero el Big Data también es útil en el ámbito público, como por ejemplo en el despliegue de la policía para predecir dónde y cuándo los crímenes tienen mayor probabilidad de ocurrir, en el estudio de la asociación entre la calidad del aire y la salud, y en la creación de modelos para analizar los datos de los seres vivos en las ciencias biológicas.
También son útiles para aumentar los ingresos, dar más valor al account management, predecir lo que es mejor para cualquier cliente y analizar las correlaciones inesperadas.
Por tanto, son importantes para:

Orientación al cliente: el desarrollo de nuevas ideas y servicios, un mejor conocimiento de los clientes, mejorar la experiencia del cliente.
Orientación al negocio: desarrollo de nuevos modelos de negocio, una mejor comprensión del mercado y de la competencia.
Orientación a las empresas: reducción de los costes, aumento de las ventas, toma de decisiones más rápida, mejor control de los procesos operativos y mejoría de las decisiones estratégicas.

Algunos ejemplos de utilizo de Big Data:

Macy, una empresa de Nueva York famosa para la gran distribución de ropa, calzado, muebles, joyería y cosmética utiliza la tecnología de Big Data SAS Institute para cambiar casi en tiempo real, los precios de sus productos (circa de 73 millones de objetos en el almacén), en base a la demanda, para optimizar los costes y los ingresostouch-screen-1023967_960_720-300x225
Tesco PLC, una de las cadenas de supermercados más grandes del mundo, ha recogido en un data warehouse toda la informaciones del sector nevera de sus supermercados y gracias a las herramientas de Big Data puede analizar cada dato, para evaluar la eficiencia del refrigerador, revisar su rendimiento y predecir la posible necesidad de mantenimiento y conservación, con una disminución de los costes de las llamadas y de energía.
Express Scripts HoldingCo, una de las mayores asociaciones de farmacias en Estados Unidos, utiliza el Big Data para crear un nuevo servicio para los pacientes: una pastilla acústica que corresponde a una llamada telefónica al paciente para recordarle que debe tomar su medicamento.
Mediante el análisis de los datos internos y externos en proporción a las ventas, podemos predecir una solicitud del cliente con ofertas específicas, a fin de aumentar su satisfacción.

 

¿Estás curiosa y quiere saber más sobre el Big Data?

Queremos informarte que todavía no existen carreras en la universidad sobre el Big Data, solo existen Masters y cursos de formación enfocado en esta temática que pueden durar un día o meses. Próximamente lanzaremos un recorrido sobre el Big Data que incluirá teoría y análisis: stay tuned, ¡no te lo pierdas!

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