UNIR Revista
Para trabajar en big data será clave contar con conocimientos de matemáticas, programación y administración y operación de grandes volúmenes de datos.
En los últimos años, el big data se ha popularizado y ha dado lugar al desarrollo de muchos perfiles profesionales especialistas, generando así dudas sobre qué estudiar para trabajar en entornos big data.
El big data se aplica a muchos ámbitos, por lo que como experto en análisis y gestión de grandes volúmenes de datos se puede trabajar en diferentes sectores. Se trata, además, de un perfil profesional muy demandado y que, junto con ofrecer oportunidades de desarrollo muy amplio en breves periodos de tiempo, permite acceder a puestos de responsabilidad y buena remuneración a nivel internacional.
Los estudios universitarios más habituales para dedicarse a profesiones ligadas al big data van desde la Ingeniería Informática a las Matemáticas, ya que requiere conocimientos avanzados de análisis de datos, programación, bases de datos y herramientas de administración y operación de big data.
Los profesionales con estudios superiores y conocimientos de programación que deseen desarrollar su carrera en ámbitos como la visualización de datos, la minería de datos, o el diseño y desarrollo de visualizaciones interactivas y usables, tienen a su alcance el Máster en Big Data online de UNIR. Este programa permite a sus estudiantes adquirir los conocimientos, técnicas y herramientas necesarias para la adquisición y tratamiento de macrodatos. Además, aprenderán a representar esa información y a desarrollar otras habilidades que serán clave en la toma de decisiones para el negocio según la información obtenida.
Otra senda de formación interesante ligada al big data es la que ofrece el Executive Máster en Dirección de Transformación Digital online de UNIR, un programa orientado a profesionales en activo para impulsar el proceso de transformación digital de las empresas.
Y para los profesionales del ámbito de la publicidad, comunicación y marketing que quieran orientar su carrera hacia el marketing digital con foco en el análisis de datos, UNIR ofrece el programa de Máster en Marketing Digital online que permite entender las herramientas de análisis y explotación de datos que se recogen a través de acciones como la analítica de clientes, analítica de marketing digital y el big data marketing.
¿Para qué sirve el big data y cómo lo usan las empresas?
El concepto de big data se refiere a conjuntos de datos variados, de volumen creciente y mayor velocidad, que proceden de fuentes tales como las plataformas digitales, las cuales recogen datos del uso que las personas hacen de ella, de máquinas o dispositivos capaces de relacionarse entre sí generando de esta forma mucho tráfico de datos, entre muchas otras. Estos conjuntos de datos, por lo general, carecen de estructura y, por ello, deben ser ordenados y gestionados para extraer su potencial y usos posteriores.
Los datos que se almacenan y analizan se generan de distintas formas y en distintas fuentes. Pensemos, por ejemplo, en el uso que hacen los ciudadanos de cualquier plataforma digital, desde aplicaciones de compras hasta de entretenimiento, y en el gran volumen de datos sobre gustos y consumos que se generan a diario.
Observando la variedad de fuentes desde las que se generan estos amplísimos volúmenes de datos, podemos ver que el big data tiene múltiples aplicaciones. La recopilación, análisis y comprensión de estos grandes volúmenes de datos permite a las compañías tomar una serie de decisiones para el negocio que lleven a la evolución de sus productos, de la experiencia del cliente y de su satisfacción, aspectos que repercuten directamente en el éxito de la compañía.
Algunos de los usos más habituales que se hacen con big data son:
Desarrollo de productos
Los datos sirven para anticipar demanda, mejorar modelos y usos de bienes y servicios.
Mejorar la experiencia del usuario
Conocer la forma en que un cliente utiliza un servicio o un bien, los fallos que se producen o las aplicaciones que más utiliza permiten perfilar aún mejor la experiencia y reducir la tasa de abandono.
Mantenimiento predictivo de instalaciones
La conversación entre máquinas permite anticipar fallos y repararlos antes de que se genere un daño mayor en una infraestructura.
El aprendizaje automático a través de los datos permite a los ordenadores identificar patrones y elaborar predicciones, aprender de los usos y apoyar en la toma de decisiones.
Impulsar la eficiencia operativa
El análisis de datos sirve para detectar procesos innecesarios que dilatan el desarrollo de un producto, prever la falta de stock de materiales o componentes, anticipar la demanda…
