¿Por qué estudiar Big Data?

En los últimos años, muchos son los motivos de por qué estudiar Big Data. Este campo ha tenido una gran expansión en todo el mundo. Actualmente, son muchas las empresas que necesitan de estos expertos, ya que sus funciones son vitales para las empresas. 

Un informe de MicroStrategy de 2020 reveló que alrededor del 94% de las empresas creen que los datos y la analítica serán fundamentales para el crecimiento de una empresa y la transformación digital. En la actualidad es muy importante el Big Data, puesto que permite el análisis de datos de gran volumen. Por eso, quédate con nosotros y te contamos más… 

¿Qué es y en qué consiste el Big Data?

El Big Data se refiere al conjunto de técnicas y tecnologías utilizadas para recopilar, almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos que son complejos, diversos y generados a alta velocidad. Estos datos se pueden obtener desde formularios, registros de ventas, registros de clientes, redes sociales, etc. Una vez procesados, los datos se analizarán para la toma de decisión de la empresa. 

¿Qué aprenderé al estudiar Big Data?

Al estudiar Big Data aprenderás una gran variedad de conocimientos y habilidades relacionados con el manejo y análisis de gran volumen de datos. Al estudiar Big Data también adquirirás conocimientos de: lenguaje de programación, procesamiento y almacenamiento de datos y herramientas de visualización de datos.

Big Data se destaca por combinar conocimientos matemáticos de ingeniería informática. Igualmente, obtendrás conocimientos avanzados en administración. Es una profesión que te permitirá adiestrarte en diferentes áreas como: estadística, aprendizaje automático, programación, matemáticas, marketing, entre otros.

¿Qué herramientas usaré?

Big data al ser una profesión muy compleja que requiere una gran cantidad de análisis de datos, requiere de algunas herramientas para mejorar el desempeño y la precisión en datos. Uno de los objetivos del uso de las tecnologías de Big Data se basa en transformar los datos en conocimiento útil para la empresa. Por ello, sus datos deben ser precisos. Hoy te contaremos 3 herramientas más usadas:

• Hadoop

No se puede hablar de Big Data sin mencionar la Apache Hadoop. Esta herramienta es un framework de código abierto que permitirá el almacenamiento y proceso de distribución de datos en grandes conjuntos de datos en clusters. 

Hadoop trabaja a través de modelos de programación simples. Soporta diferentes sistemas operativos y usa plataformas principales como Amazon EC2/S3 o Google Cloud. Muchas empresas como Facebook o The New York Times usan esta herramienta. 

• Apache Spark

Es un motor de procesamiento de datos rápido, cuya principal función es manejar grandes volúmenes de datos. Se considera el primer software open source que realiza una programación distribuida. Se pueden usar distintos programas como: Python, Java, Scala o R.

La herramienta además, incluye bibliotecas para analizar los datos en tiempo real, de aprendizaje automático y de procesamiento de grafo. Destaca por su velocidad, flexibilidad y capacidad de controlar distintas cargas de trabajo.

• MongoDB

Una de las bases de datos NoSQL más famosas es MongoDB. Está orientada a guardar los datos en documentos y se almacenan en BSON. La herramienta usa tablas y filas diferenciándose de otras bases de datos.

Gracias a su flexibilidad, escalabilidad y capacidad de manejo de datos no estructurados o semiestructurados, es una de las herramientas más populares para proyectos de Big Data. Tiene grandes clientes como Bosch y Telefónica.

Salidas profesionales de Big Data

Estudiar Big Data tiene grandes ventajas, como una gran variedad de salidas profesionales y un abanico amplio de oportunidades en distintos sectores. Conforme las organizaciones reconocen el valor de los datos, ven necesario aprovecharlos para la toma de decisiones empresariales, por lo que está en crecimiento la demanda de profesionales de Big Data.

A continuación algunas de las salidas profesionales de Big Data:

• Ingeniero de datos

Estos son los encargados del desarrollo, diseño y mantenimiento de la infraestructura de datos para almacenar, procesar y analizar un gran volumen de datos. El objetivo del ingeniero de datos es procurar la garantía de que los datos estén disponibles y organizados para su análisis. 

• Consultor de Big Data 

Un Consultor de Big Data es un profesional especializado en brindar asesoramiento y orientación a las organizaciones en el campo del Big Data. Su principal función es asesorar y guiar a las empresas en el manejo, análisis y aprovechamiento de grandes volúmenes de datos con el fin de obtener información valiosa y generar ventajas competitivas.

• Director de Datos

El Director de Datos o Chief Data Officer es el jefe en dirección y estrategia de una empresa. Los datos por sí solos no aportan valor. Se necesita analizarlos para convertirlos en información útil para la toma de decisiones de la empresa. El director de datos también se encarga de supervisar y tener una visión más general de lo que sucede en la empresa. 

Motivos por los que estudiar Big Data

El Big Data es una profesión en auge y con muchas salidas laborales. Un experto en Big Data ayudará mucho a las empresas a la toma de decisión y a la recopilación de datos. Su función en una empresa es fundamental y permitirá que los datos se conviertan en información útil para las estrategias a planificar.  Si bien te podríamos presentar muchos motivos por los que estudiar Big Data, hoy solo nos centraremos en cuatro:

• Gran demanda laboral

La industria del Big Data está experimentando un crecimiento significativo y existe una demanda cada vez mayor de los profesionales de esta área. Cada día se generan 10 billones de gigabytes de datos a los que hay que analizar y dar utilidad. 

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU, los trabajos de Big Data crecerán 4,4 millones para 2024. Es un trabajo que sigue en crecimiento y te brindará muchas oportunidades laborales en una amplia gama de sectores.

• Innovación y avance tecnológico

El Big Data está en constante evolución y ofrece siempre oportunidades para la innovación y avance tecnológico. Estudiar esta carrera te permitirá estar al día con las últimas tecnologías, herramientas y técnicas en relación con la recolección y gestión de datos. 

• Gran variedad de especialización

Debido a que el Big Data se utiliza en diferentes áreas, existen diferentes cargos laborales, algunos de ellos son: científico de datos, ingeniero de datos, arquitecto de datos, analista de datos, especialista en inteligencia de negocios y consultor de Big Data. El mundo de Big Data es muy amplio y hay espacio para los profesionales de esta área. Algunas de las empresas que destacan en el mundo del Big Data son: Microsoft, Oracle, IBM, Ayata, FICO, etc. 

• Crucial para la toma de decisiones

La gestión de datos y su análisis es crucial para la toma de decisiones, ya que dependerá de los números que arrojen los resultados, la planificación de la estrategia de la empresa. De esta manera nos basamos en datos exactos para una estrategia sólida. 

Sectores donde se aplica el Big Data

El Big Data es una de las especialidades que más se aplica en las empresas. Son muchos los sectores y áreas de la industria que hacen uso de ella. Alguno de los sectores principales son:

• Finanzas y Banca

Las instituciones financieras son uno de los sectores que más aplica Big Data, ya que esos datos ayudarán en el análisis de riesgo, personalización de servicios financieros, detección de fraudes y toma de decisiones. Del mismo modo, sus datos también sirven para el trading de alta frecuencia, que consiste en el uso de algoritmos para maximizar los ingresos en la compra-venta de acciones. 

• Telecomunicaciones

El Big Data en telecomunicaciones transformó y continúa transformando este sector, tanto en su funcionamiento como en la relación con sus clientes. En este sector se toman y analizan datos dinámicos o estáticos. Algunas de sus ventajas de Big Data en esta área son: Identificación de tendencias de mercado, comunicación, monitoreo, automatización, almacenamiento y análisis de datos en tiempo real.

• Marketing y Publicidad

El marketing y la publicidad son sectores que dentro del Big Data son muy usados, ya que facilita el análisis de datos de clientes, la segmentación de audiencia, el seguimiento de campañas, la medición del rendimiento y la optimización del retorno de la inversión. Gracias a este análisis, las empresas lograrán prosperar y tomar mejores decisiones.

• Futuro laboral del sector: digitalización

El futuro laboral de Big Data y la digitalización se ve muy prometedor y con muchas oportunidades de crecimiento. A medida que pasa el tiempo y la tecnología avanza, son muchas las empresas que crecen más gracias al uso del Big Data.

Desde hace algunos años, son muchas las empresas que forman parte de la digitalización y transformación digital. Incluso, el gobierno de España desde marzo de 2022 lanzó un kit digital con el fin de ofrecer ayudas económicas para impulsar la digitalización en pymes y autónomos. Hasta el momento esta ayuda podrá efectuarse hasta diciembre del 2024. Un hecho que deja muy en claro que ya son muchas las empresas que se unen a esta tecnología.  

¿Dónde estudiar Big Data?

EAE Business School Madrid ofrece un Máster en Big Data & Analytics que permitirá cubrir la amplia demanda empresarial en el análisis de datos. Hoy en día las tecnologías y el procesamiento de datos ha cambiado y esto ha significado nuevas especializaciones que sean capaces de cubrir con las demandas del mercado. 

Especializarse requiere de mucha disciplina y dedicación. En EAE Business School Madrid podrás estudiar el Máster de Big Data con profesores capacitados y experiencia en el campo. Además, se encuentra en el Top 22 entre las mejores escuelas de negocios del mundo y con pilares importantes para potenciar tus conocimientos y habilidades.

Como puedes comprobar, los especialistas en Big Data desempeñan un papel fundamental en el análisis y la gestión de grandes volúmenes de datos. Estudiar Big Data te permitirá adquirir una serie de conocimientos relacionados con la gestión y análisis de datos, toma de decisiones, optimización de procesos y eficiencia, visualización de datos y estadística descriptiva y predictiva.