¿Por qué el Big Data es el corazón de la Transformación y Aceleración Digital de las empresas?

07 Jul ¿Por qué el Big Data es el corazón de la Transformación y Aceleración Digital de las empresas?

Posted at 12:40h in Blog by Victoria Gonzalez

¿Sabías que el 90% de los datos que existen en el mundo se crearon en los últimos dos años? Según algunas estimaciones, se espera que la generación de datos aumente un 40% cada año.

A este flujo -diluvio- de datos digitales es a lo que se le conoce como Big Data. En un mundo interconectado, los dispositivos digitales generan toneladas de información.

Los datos son el oxígeno de la Revolución Digital. Registrarlos y almacenarlos es una tarea de primera necesidad actualmente. No en vano, la capacidad mundial para almacenar información se duplica cada 40 meses aproximadamente, desde la década de 1980.

En esta guía queremos profundizar en todos los factores que influyen en el Big Data.

Hemos preparado un recuento que permita a los lectores entender, de una manera mucho más clara, de qué va el Big Data y por qué es tan importante para el presente y futuro de las sociedades.

Índice

Qué es Big Data

Según el diccionario de Cambridge, Big Data se define como: grandes conjuntos de datos producidos por personas que usan Internet, y que solo pueden almacenarse, entenderse y usarse con la ayuda de herramientas y métodos especiales.

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Otra definición de Big Data la aporta el Gartner IT Glossary: «Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información para una mejor comprensión y toma de decisiones”.

A su vez, la Tech American Foundation aporta un concepto alternativo de Big data:

«Big data es un término que describe grandes volúmenes de datos de alta velocidad, complejos y variables que requieren técnicas avanzadas y tecnologías para permitir la captura, almacenamiento, distribución, gestión y análisis de la información”.

Características del Big Data

La naturaleza propia de los datos es compleja. Por tal razón, los flujos de información se deben gestionar de forma distinta, dependiendo de las condiciones y circunstancias de los datos.

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Esta diferencia es importante a la hora de analizar datos. Por tal razón, la información segmenta en cuatro características principales, también conocidas como las cuatro V del Big Data.

Velocidad

Se refiere a la velocidad a la que se generan los datos y la velocidad a la que deben analizarse y actuar sobre ellos.

La proliferación de dispositivos digitales como teléfonos inteligentes y sensores ha llevado a una tasa de creación de datos sin precedentes y está impulsando una necesidad creciente para el análisis en tiempo real y la planificación basada en evidencia.

Hasta los negocios más pequeños y convencionales están generando datos de alta frecuencia.

Veracidad

IBM acuñó el término Veracity como una de las V del Big Data; refiere a la falta de fiabilidad inherente a algunas fuentes de datos.

Por ejemplo, los sentimientos de los clientes en las redes sociales son de naturaleza incierta, ya que implican un juicio humano. No obstante, contienen información valiosa.

Por lo tanto, la necesidad de lidiar con datos imprecisos e inciertos es otra faceta del Big Data, que se aborda utilizando herramientas y análisis desarrollados para la gestión y extracción de datos inciertos.

Variabilidad

Variabilidad y complejidad son dos dimensiones adicionales del big data. La variabilidad se entiende como la variación en las tasas de flujo de datos. A menudo, la velocidad de la data no es consistente y tiene picos y valles periódicos.

La complejidad, por su parte, refiere al hecho de que los grandes datos se generan a través de fuentes muy variadas. Esto impone un desafío crítico: la necesidad de conectar, unir, limpiar y transformar los datos recibidos de diferentes fuentes.

Valor

Según Oracle, los grandes datos a menudo se caracterizan por una densidad de valor relativamente baja. Es decir, los datos recibidos en la forma original generalmente tienen un valor bajo en relación con su volumen. Sin embargo, se puede obtener un valor alto si se analizan grandes volúmenes de dichos datos.

4 v del big data

Tipos de Big Data

Dependiendo del contexto y la fuente de dónde se han obtenido, los datos responden a atributos y cualidades distintas. Estas son las tres más relevantes:

Datos estructurados

Los datos estructurados se utilizan para referirse a información ya almacenada, de forma ordenada, en bases de datos.

Los datos estructurados representan aproximadamente el 20% del total de datos existentes en el mundo; se suelen usar mayormente en actividades y proyectos de computación.

Existen dos fuentes de datos estructurados: máquinas y humanos.

Los datos recibidos de sensores, weblogs y sistemas financieros se clasifican como datos generados por máquinas. Esta fuente incluye la información generada por dispositivos médicos, GPS, aplicaciones de plataformas comerciales, entre muchos otros.

Los datos de fuente humana son aquellos que se generan cuando un usuario deja su información en algún dispositivo digital: nombre, dirección u otros detalles personales. Cuando una persona hace clic en algún enlace o, incluso, hace un tipo de movimiento en un juego, se crean datos; esta información puede ser utilizada por las empresas para determinar el comportamiento de sus clientes y tomar las decisiones y modificaciones apropiadas.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados, en cambio, no tienen un formato claro en el almacenamiento. Se estima que el 80% de los datos existentes en el mundo son de cualidad no estructurada. La mayoría de los datos que se encuentran de una persona pertenecen a esta categoría y, hasta hace poco, no había mucho que hacer, excepto almacenarlos o analizarlos manualmente.

Datos semiestructurados

El límite entre datos no estructurados y datos semiestructurados suele ser muy estrecho, puesto que la mayoría de los datos semiestructurados parecen no estar estructurados, a primera vista.

Los datos semiestructurados no se guardan en un formato de base tradicional, como los datos estructurados, pero sí contienen algunas propiedades organizativas que facilitan su procesamiento.

Por ejemplo, los documentos NoSQL se consideran semiestructurados, ya que contienen palabras clave que pueden usarse para procesar el documento fácilmente.

Esta diferenciación en los tipos de datos es la razón del poder y los beneficios de la analítica avanzada y el procesamiento de Big Data. Las empresas pueden reducir sus costos y aumentar su crecimiento de forma exponencial, si logran visualizar de manera efectiva la información que poseen sobre el mercado, sus clientes, proveedores y rendimiento del modelo de negocio.

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El análisis de Big Data es el desafío más relevante y decisivo en la búsqueda de nuevas oportunidades de negocio.

Ejemplos de Big Data

El oportunidades del Big Data son casi infinitas. Con el poder de las tecnologías actuales, las capacidades están a disposición de la imaginación y creatividad de las empresas.

Algunos ejemplos de las capacidades más comunes del Big Data son:

Experiencias de compra personalizadas de comercio electrónico.
Modelo de mercado financiero.
Compilar billones de puntos de datos para acelerar la investigación del cáncer.
Recomendaciones de medios de servicios de transmisión como Spotify, Hulu y Netflix.
Predecir el rendimiento de los cultivos para los agricultores.
Análisis de patrones de tráfico para disminuir la congestión en las ciudades.
Herramientas de datos que reconocen los hábitos de compra minoristas y la colocación óptima del producto.
Big data ayuda a los equipos deportivos a maximizar su eficiencia y valor.

Usos de big Data

Como se puede intuir, el poder del Big Data está influyendo de gran manera en múltiples industrias.

Las empresas entienden que solo conociendo a sus usuarios y las condiciones del mercado, podrán crear productos y servicios innovadores, rentables y exitosos.

Acá algunos de los usos más exitosos de Big Data:

Big Data en Finanzas

Tanto la banca tradicional como las empresas de seguro, Fintech e Insurtech utilizan big data y análisis predictivos para la detección de fraudes, evaluaciones de riesgos, clasificaciones de crédito, servicios de corretaje, entre otras actividades.

Descarga la guía: Iniciando la transformación en Big Data

Las instituciones financieras, asimismo, están utilizando el big data para crear productos más personalizados e intuitivos con sus clientes. Además, se están apoyando en el análisis de datos para mejorar sus soluciones de seguridad cibernética.

Big Data en la salud

La digitalización en los sistema de salud ha representado un cambio radical en la forma de atender a las personas; con base en los datos, hospitales, investigadores y compañías farmacéuticas están adoptando soluciones basadas en la creación de valor.

Asimismo, la industria de la salud se está apoyando fuertemente en el análisis de datos para tomar decisiones comerciales estratégicas.

Con base en el registro y análisis de grandes volúmenes de datos de los pacientes, la atención médica está mejorando la calidad y el rendimiento de sus tratamientos. Por ejemplo, se están realizando investigaciones más efectivas sobre enfermedades como el cáncer y el Alzheimer.

De igual manera, se están desarrollando nuevos medicamentos y obteniendo información crítica sobre patrones de salud de la población.

Big Data en Medios de comunicación y entretenimiento

Casos como el de BuzzFeed, Netflix o Hulu son ejemplos claros de cómo el registro y análisis de datos están transformando la industria de la comunicación y el entretenimiento.

Los medios de comunicación analizan los hábitos de lectura, visualización y monitoreo de sus usuarios. De esta manera, obtienen información relevante que les sirva para construir experiencias individualizadas.

Grandes medios como el New York Times y The Washington Post han entendido el poder de la digitalización y la personalización de contenidos. Su enfoque digital, con base en Big Data, les permite crear contenidos diversos y rentables, sin disminuir la calidad.

Empresas como Netflix o Amazon Prime, incluso, se apoyan en datos en gráficos, títulos y colores para tomar decisiones sobre las preferencias de sus usuarios.

Big Data en Agricultura

La Transformación Digital en la industria de la agricultura está generando cambios exponenciales.

Los análisis para la producción de semillas y la predicción de rendimientos en cultivos son cada vez más precisos. Todo este perfeccionamiento en estudios y procesos se ha dado gracias al Big Data y la automatización.

La industria agrícola es una de las más beneficiadas con el poder del Big Data.

Aún más importante: existen grupos como Global Open Data for Agriculture & Nutrition (GODAN) que promueven el acceso abierto a datos de la actividad agrícola mundial; este tipo de organizaciones están generando avances muy importantes en la lucha contra el hambre en el mundo.

Big data en marketing

No es un secreto: el Big data se ha convertido en una herramienta esencial para el marketing. Los equipos y especialistas en Marketing necesitan conocer el comportamiento de sus clientes, sus dolores y expectativas. De esta manera, con base en los datos, pueden crear campañas innovadoras y efectivas que generen mayor fidelización y ventas.

Asimismo, los especialistas en marketing necesitan identificar rápidamente las tendencias de su industria: plataformas, softwares, estrategias y metodologías punteras que les permitan optimizar el rendimiento de sus acciones. Para cubrir esta necesidad, el Big Data se ha instalado como una de las soluciones más efectivas.

Big Data en Ecommerce

El retail se ha convertido en una de las industrias más competitivas de la actualidad. El ecommerce ha impulsado la entrada de muchas nuevas empresas capaces de competir y arrebatarle una gran porción de mercado a las grandes tiendas tradicionales.

La Transformación Digital en el ecommerce es una obligación. Por tal motivo, el Big Data se ha convertido en uno de los recursos más valorados en la industria. Mediante el registro y análisis de datos, las empresas de Ecommerce pueden agilizar sus procesos, aumentar su eficiencia y proveer una mayor experiencia a sus clientes.

A través de los datos, el retail puede comprender mejor los hábitos de los consumidores; de esta forma, las empresas pueden optimizar su inventario y mejorar considerablemente la experiencia a lo largo del customer journey.

En una industria tan difícil y saturada, el Big Data es el recurso clave para encontrar ventajas competitivas.

Big Data en Educación

El Big Data también está transformando el mundo de la educación. Uno de los beneficios más importantes está en el incremento de la precisión en los sistemas de evaluación y monitoreo de los estudiantes.

Con base en la digitalización y el poder del big data, los profesores están desarrollando planes de educativos que mejoren el aprendizaje y la participación de los estudiantes.

El Big data ha traído cambios significativos al mundo de la educación. Según un estudio publicado por la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, el cambio más significativo que aportan los datos a la educación está en la capacidad de monitorear los sistemas educativos.

Big Data en la Industria 4.0

La industria 4.0 está cambiando la forma de ver los negocios, el estilo de gestionar operaciones y crear valor. En un entorno altamente digitalizado, las empresas que no se ajusten a las demandas de la tecnología se quedarán atrás y perecerán.

Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning son los componentes principales de las industrias 4.0.

Muchos expertos coinciden en que las empresas 4.0, a través de sus implementaciones de Internet de las Cosas (IoT), se convertirán en los generadores más importantes de big data.

No obstante, muchas compañías siguen siendo escépticas a la digitalización. Entre sus mayores preocupaciones, destacan los factores relacionados a la seguridad de los datos. Sin duda, las funcionalidades y beneficios del Big Data generan una gran oportunidad, pero también representan un desafío de infraestructura enorme para las empresas de manufactura.

Big Data en la Minería

Según un estudio realizado por el Mining Journal, el análisis de Big Data será responsable de la próxima ola de mejoras en la eficiencia de extracción, análisis, transporte y procesamiento de minerales.

Con base en Big Data, las mineras podrán tomar decisiones más rápidas y efectivas en todos los niveles de su organización.

Para Wipro, la industria minera puede obtener varios beneficios comerciales críticos con el análisis de Big Data:

- Asegurar el flujo continuo de materiales, desde el punto de extracción de mineral hasta la planta de procesamiento.
- Maximización de minerales transportados mediante la optimización de cuellos de botella en la producción.
- Reducción de los tiempos no productivos en las operaciones de la unidad, tales como el mantenimiento no programado, los retrasos, el desperdicio y el tiempo de espera.
- Generar análisis interpretativos en tiempo real que agilicen los procesos de toma de decisiones eficientes.

Big data en Recursos Humanos

El Big Data no solo puede generar mejoras importantes en los procesos operativos y los modelos de negocios de las empresas; también puede ayudar en la gestión de personas.

Sobre este tema, nueve colaboradores del Consejo de Recursos Humanos de Forbes ofrecen sus opiniones sobre los beneficios que el Big Data proporciona a RR.HH:

- 1. Mejora de la planificación estratégica de la fuerza laboral.
  2. Reduce los costos de operaciones de gestión monótonas.
  3. Ayuda a descubrir talentos ocultos dentro de la organización.
  4. Desbloqueo de ideas poderosas
  5. Predecir necesidades de contratación.
  6. Mejorar el porcentaje de retención de talentos.
  7. Potenciar la toma de decisiones sin prejuicios.
  8. Automatización de procesos.
  9. Sacar provecho de experiencias compartidas.

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Plataformas y Softwares de Big Data

Estas son algunas de las plataformas de Big Data más eficientes del mundo:

Alteryx

Alteryx es la única plataforma de análisis de datos de extremo a extremo de implementación rápida; permite a los científicos y analistas de datos resolver problemas comerciales más rápido de lo que nunca ha sido posible.

En síntesis, Alteryx ofrece un visualizador de flujo de trabajo: Alteryx Designer. Esta herramienta permite a los usuarios preparar, combinar, conformar y analizar rápidamente datos de casi cualquier fuente, incluidos archivos planos, conexiones de bases de datos, API, salesforce.com y mucho más.

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Esta nueva categoría de software, llamada automatización de procesos analíticos, converge la ciencia de datos, la analítica y la automatización de procesos en una sola plataforma, lo que ayuda a las empresas a automatizar e integrar la forma en que se unen los datos y los procesos comerciales. Las empresas también pueden hacer que los datos sean más procesables en toda la organización.

Como explica Amy Heidersbach, Chief Marketing Officer (CMO) de la empresa: «Los datos son el gran democratizador y unificador en todos los negocios, pero la existencia de datos no es lo que rompe los silos. Por tal razón, deben ser accesibles para todas las personas de la empresa, independientemente de su perspicacia técnica. Ahí es donde la automatización y la accesibilidad de APA realmente entran en juego».

DataRobot

Según Forbes, DataRobot quiere hacer que el aprendizaje automático sea tan simple que un analista de negocios con capacitación básica pueda ejecutar modelos predictivos sin sudar.

DataRobot es una empresa que intenta automatizar la mayor parte del trabajo tradicional de los científicos de datos. Lenovo, por ejemplo, usó DataRobot para estimar la demanda minorista en Brasil, mientras que United Airlines usó la plataforma para predecir qué pasajeros podrían revisar sus maletas en la puerta. Por su parte, los 76ers de Filadelfia utilizaron su sistema para mejorar su proceso de modelado para la renovación de boletos de temporada.

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«No se necesitan tantos perfiles diferentes: ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones, etc., un analista de negocios puede hacer todo por sí mismo», dice el ejecutivo de estrategia de DataRobot, Igor Taber.

«DataRobot abstrae la complejidad subyacente, por lo que podemos reducir el tiempo de producción y ver el valor de lo que podría ser suceder en años o semanas», concluye Taber.

ThoughtSpot

ThoughtSpot es una suite de análisis integral que permite consultar conjuntos de datos en lenguaje natural y enfatiza un enfoque amigable y fácil de analizar.

Asimismo, incorpora características de interfaz de usuario que sean familiares para cualquier persona que esté acostumbrada a las redes sociales. Su asistente de inteligencia artificial, SpotIQ, utiliza el aprendizaje automático para comprender lo que piensa un usuario y hacer sugerencias, señalando ideas que pueden haberse pasado por alto o sugiriendo métodos alternativos.

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ThoughtSpot es una startup de inteligencia empresarial que ofrece búsquedas de análisis de datos tan simples como usar Google. El año pasado se convirtió en unicornio al levantar una financiación de 248 millones de dólares.

Según su CEO, Sudheesh Nair, ThoughtSpot es la compañía privada mejor capitalizada actualmente en el ámbito de la analítica.

Snowflake

Snowflake es un data warehouse SQL completo creado desde cero para la nube. Su arquitectura es el factor que lo diferencia de otras opciones. Esta plataforma ofrece la flexibilidad y la eficiencia que simplemente no es posible con un data warehouse tradicional o una plataforma de big data que se ha trasladado a la nube.

Con Snowflake, las empresas pueden almacenar todos sus datos en un solo lugar y dimensionar su cálculo de forma independiente. Por ejemplo, si se necesitan cargas de datos en tiempo real para transformaciones complejas, pero se tienen relativamente pocas consultas complejas en los informes, pues, se puede crear un script para un almacén de Snowflake masivo para la carga de datos y volver a reducirlo después de que se haya completado, todo en tiempo real. Esto ahorra costos sin sacrificar los objetivos de solución.

Descarga guia: Cloud Data Platforms for dummies.

Así lo explica la empresa en su sitio web: “la misión de Snowflake es permitir que cada organización se apoye en datos. Nuestra plataforma de datos construida en la nube lo hace posible al ofrecer elasticidad instantánea, intercambio seguro de datos y precios por segundo, en varias nubes. Snowflake combina el poder del almacenamiento de datos, la flexibilidad de las plataformas de big data y la elasticidad de la nube a una fracción del costo de las soluciones tradicionales”.

Actualmente, Snowflake es considerada la plataforma de Big Data en Cloud más innovadora y atractiva. Las empresas más importantes de análisis y visualización de data han conseguido crear integraciones con Snowflake, entre estas destacan Thoughtspot, Qlik, Talend, DataRobot.

Empresas como Adobe, AWS, Red Bull, Capital One, Hubspot y muchas más ya están usando Snowflake.

Cloudera

Cloudera es una compañía de software que, durante más de una década, ha proporcionado una plataforma estructurada, flexible y escalable, que permite un análisis sofisticado de grandes datos utilizando Apache Hadoop, en cualquier entorno.

En 2008, ingenieros de Facebook, Google, Oracle y Yahoo se unieron para crear Cloudera. La idea surgió de la necesidad de crear un producto para ayudar a todos a aprovechar el poder del software de distribución de Hadoop.

Cloudera desarrolló una distribución Hadoop de big data que maneja la instalación y actualizaciones en un clúster. También integran regularmente softwares de código abierto de Apache o hechos a medida para facilitar la vida de los administradores y desarrolladores de Hadoop.

Cloudera facilita este proceso, brindando a las organizaciones la capacidad de concentrar recursos en mejorar la experiencia del cliente; ayuda a reducir considerablemente el número de personas que deben realizar estas tareas, lo que se traduce a una mayor eficiencia operativa.

Qlik

Qlik es otro jugador clave que ha realizado movimientos confiables en la automatización impulsada por el aprendizaje automático. Uno de sus atributos más interesantes es su motor asociativo, el cual permite a los usuarios ver conexiones entre puntos de datos importantes antes de realizar una consulta.

En pocas palabras, Qlik es calificado como uno de los principales proveedores de visualización de datos e inteligencia de negocios (BI) en el mercado, junto con Tableau y Microsoft. El producto principal de Qlik, QlikView, admite el descubrimiento visual de datos, los informes de BI de autoservicio, el desarrollo y uso compartido de paneles de datos. Su otra herramienta principal, Qlik Sense, admite más análisis de forma libre y permite a los usuarios crear datos y aplicaciones web a través de sus conexiones API.

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Sisense

Sisense es una solución que ha crecido en popularidad. Se destaca por permitir a los usuarios crear entornos de trabajo colaborativos en los que pueden dividir y analizar datos en equipo, utilizando sus funciones Crowd Accelerated BI. Los datos se pueden extraer de casi cualquier fuente debido a su carácter «API-first» y su interfaz de navegador web.

Talend

Talend es otra plataforma muy popular que ha aumentado sus capacidades de automatización, con base en aprendizaje automático e informática inteligente. Realiza operaciones automatizadas de calidad de datos y cumplimiento en segundo plano para proporcionar a sus usuarios un acceso más rápido a información de mejor calidad.

Big data: la revolución de los datos

El Big Data se ha convertido en la revolución de los datos masivos; abarca el movimiento de datos abiertos, el aumento del crowdsourcing, las nuevas TIC para la recopilación de datos y la explosión en la disponibilidad de información.

Descarga la guía: 10 maneras de impulsar la transformación con analítica financiera

El Big Data, junto a la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, ya está transformando las sociedades.

Hoy en día, los avances en informática y ciencia de datos permiten procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Las ideas obtenidas de la minería de datos pueden agregar profundidad y matices a la información sobre comportamientos y experiencias de los seres humanos.

Big Data la revolución de los datos demanda el desarrollo de métodos analíticos apropiados y eficientes que permitan aprovechar volúmenes masivos de datos heterogéneos en formatos de texto, audio y video no estructurados.

De igual manera, es necesario diseñar nuevas herramientas para el análisis predictivo de los datos estructurados. La realidad es que la heterogeneidad, el ruido y el tamaño masivo de los datos estructurados requieren el desarrollo de algoritmos computacionalmente eficientes que puedan evitar problemas de big data, como la correlación espuria.

Compañías que usan Big Data

Estas son algunas de las compañías que han obtenido resultados muy positivos gracias al uso e implementación de estrategias centradas en Big Data:

American Express

Según estudios de la Harvard Business School, American Express está utilizando Big Data para analizar y predecir el comportamiento de sus clientes.

Al observar las transacciones históricas e incorporar más de 100 variables, la compañía emplea modelos predictivos sofisticados en lugar de los informes tradicionales de retrospectiva, basados en inteligencia empresarial.

Esto permite una previsión más precisa de la pérdida de potencial y la lealtad del cliente. De hecho, American Express ha afirmado que, en su mercado australiano, pueden predecir el 24% de las cuentas que se cerrarán dentro de cuatro meses.

Capital One

Capital One ha invertido grandes esfuerzos en la gestión de Big Data para potenciar estrategias de marketing que garanticen el éxito de todas las ofertas que ofrecen a sus clientes.

Según Capgemini, Mediante el análisis de la demografía y los hábitos de gasto de los clientes, Capital One determina los momentos óptimos para presentar diversas ofertas a sus clientes, aumentando así las tasas de conversión de sus comunicaciones.

Esto no solo da como resultado una mejor aceptación, sino que las estrategias de marketing se vuelven mucho más específicas y relevantes, mejorando así la asignación del presupuesto.

T-Mobile

T-Mobile combina datos de transacciones e interacciones de sus clientes para predecir las fluctuaciones de los mismos.

Al utilizar información interna sobre facturación y gestión de relaciones con sus clientes, junto con datos sobre el uso de las redes sociales, T-Mobile USA afirma que han reducido a la mitad las deserciones de los clientes.

La compañía ha integrado herramientas de recopilación de datos en sus sistemas de TI.

Spotify

Spotify usa la inteligencia artificial y el big data para ofrecer mejoras en sus listas reproducción y recomendaciones de contenido. La función Discover Weekly es un excelente ejemplo de esto en acción. Todas las semanas, Spotify ofrece a cada usuario una lista de reproducción personalizada con recomendaciones musicales basadas en su historial de música y navegación.

Dónde estudiar big data

La necesidad de perfiles digitales especializados en Big Data es directamente proporcional a la urgencia que tienen las empresas por centrar sus estrategias de negocios en los datos. Por ende, es muy alta.

La demanda de analistas de datos es cada vez mayor. Como explica Jeanne Harris, ejecutiva senior del Instituto de Alto Rendimiento de Accenture: “Los datos son inútiles sin la habilidad para analizarlos. Todos los años hay más oportunidades de trabajo en gestión y análisis de Big Data; por tal razón, muchos profesionales de TI están preparados para invertir tiempo y dinero en capacitarse”, asegura.

Según reportes de Indeed.com, existe una tendencia creciente en la búsqueda de analistas de Big Data.

A continuación, te mostramos algunas opciones para comenzar a formarte en el mundo del Big Data:

Cursos de Big Data

Estos son algunos cursos que podrías tomar:

Simplilearn

El catálogo de cursos de Big Data de Simplilearn es conocido por su gran variedad de opciones en materias como Hadoop, SAS, Apache Spark y R.

Cuentan con cursos de Big Data para principiantes y profesionales avanzados. Su curso sobre Hadoop es considerado uno de los mejores de internet.

Big Data University

Con apoyo de IBM, la Big Data University ofrece cursos de nivel principiante e intermedio.

La Big Data University ofrece diferentes opciones de formación online, dependiendo del nivel de los alumnos. La plataforma cuenta con diferentes cursos sobre Big Data, entre los cuales se encuentra el Big Data 101, uno de los cursos introductorios más famosos del mundo.

El curso Big Data 101 aborda temas como:

- - ¿Qué es big data?
  - Big data: más allá del bombo publicitario.
  - El big data y la ciencia de datos.
  - Casos de uso de Big Data.
  - Procesando Big Data.

Coursera

En colaboración con la Universidad de California, Coursera ofrece un amplio catálogo de cursos sobre Big Data.

Los cursos varían según el nivel de los participantes. Los estudiantes pueden tomarlos uno a la vez.

Estos son algunos de los cursos de Big Data que ofrece Coursera:

- - Introducción al Big Data.
  - Modelado de Big Data y sistemas de gestión.
  - Integración y procesamiento de Big Data.
  - Aprendizaje automático con big data.
  - Análisis de gráficos para big data.

Conoce lo cursos especializados de la academia A10

Masters en Big Data

Si buscas expandir tu formación, puedes animarte a realizar un postgrado en Big Data. Existen opciones interesantes de Masters en Big Data en Chile y el exterior (en español).

Acá algunas de ellas:

Master de Data Science: Universidad del Desarrollo

El Máster en Data Science de la Universidad del Desarrollo es un programa de carácter profesional; es decir, está orientado hacia la profundización, especialización, aplicación y práctica en el área de estudio correspondiente, situando a los estudiantes en los avances recientes de la misma, con el objetivo de su aplicación en el ejercicio profesional.

Puedes encontrar más información sobre este programa aquí

Magíster en Data Science: Universidad Adolfo Ibáñez

El Máster en Data Science de la Universidad Adolfo Ibáñez es un programa que busca satisfacer la creciente demanda de profesionales con habilidades y conocimientos sólidos en gestión y análisis de datos que permitan generar conocimiento útil para ayudar a la toma de decisiones estratégicas, tanto en el mundo de la empresa como en el sector público y la investigación.

Puedes encontrar más información sobre este programa aquí

Máster en Big Data y Analytics: EAE Business School

El Máster en Big Data y Analytics de la EAE Business School es uno de los programas más buscados por estudiantes en España y América Latina.

Esta universidad describe así su programa: “el Máster en Big Data & Analytics se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masivos. ¿El resultado? Podrás liderar proyectos tecnológicos y tomar decisiones de forma eficiente dentro de un sector muy dinámico y con gran proyección profesional”.

Puedes encontrar más información sobre este programa aquí

Master en Business Analytics y Big Data: IE Business School

Otro programa interesante es el Master en Business Analytics y Big Data del IE Business School. Este máster ofrece un enfoque basado en experiencias de clientes y casos reales, cruzando la estrategia de negocio con la ciencia de los datos y ofreciendo nuevas oportunidades para la generación de ventajas competitivas. Aborda la puesta en valor del Big Data como palanca clave de innovación y transformación digital de las empresas.

Puedes encontrar más información sobre este programa aquí

Máster en Big Data y Data Science: Universidad Autónoma de Madrid

Como explican en la propia institución, este programa tiene como objetivo fundamental formar a profesionales TIC en estas dos áreas (Big Data y Data Science) tan demandadas en el mercado laboral.

Puedes encontrar más información sobre este programa aquí

Diplomados en Big Data

Otra opción de formación muy atractiva son los diplomados. En Chile, existen opciones muy interesantes:

Diplomado en Data Science: Universidad Católica

Así lo describen sus creadores: “El presente diplomado entrega herramientas en data science para implementar soluciones de inteligencia de datos en la gestión y procesos de toma de decisiones”.

Puedes encontrar más información sobre este diplomado aquí

Diplomado de Extensión en Inteligencia de Clientes y Big Data: Universidad de Chile

El Diplomado en Inteligencia de clientes y Big Data de la Universidad de Chile está orientado a profesionales que buscan entender, en un contexto de creciente aumento en la cantidad y tipos de fuentes de información disponibles en las organizaciones, cómo es posible transformar estos recursos en nuevas oportunidades de creación de valor para sus actuales y potenciales clientes.

Puedes encontrar más información sobre este diplomado aquí

Diplomado en Big Data: Universidad del Desarrollo

Otra opción interesante está en este programa de la Universidad del Desarrollo. Así lo explican sus directores: “este diplomado se centra en desarrollar dentro de los estudiantes los conocimientos y habilidades para el manejo estadístico y econométrico de datos, tanto para su uso en un análisis descriptivo y de diagnóstico, como para el análisis predictivo y prescriptivo”.

Puedes encontrar más información sobre este diplomado aquí

Diplomado en Data Science: Universidad Adolfo Ibáñez

La Universidad Adolfo Ibáñez ofrece un diplomado que busca formar profesionales con sólidos conocimientos y habilidades en gestión y análisis de datos, que les permitan predecir escenarios hipotéticos futuros, modificar indicadores de incidencia y tomar decisiones óptimas.

Puedes encontrar más información sobre este diplomado aquí

Cursos gratuitos de Big Data

El dinero no es necesariamente un obstáculo para tu formación online. Afortunadamente, existen muchas opciones de cursos gratuitos que puedes aprovechar, impartidos por las mejores universidades del mundo:

The Data Scientist’s Toolbox: Universidad Johns Hopkins

La universidad Johns Hopkins ofrece un curso introductorio sobre las principales herramientas de un científico de datos. Este programa ofrece una visión general de los datos, las preguntas y las herramientas con las que trabajan los analistas de datos y los científicos de datos.