El Big Data, se trata de uno de los perfiles profesionales más demandados por empresas que trabajan en el sector digital (como el marketing o la ciberseguridad). Además, el salario medio oscila entre 35.000 – 45.000 euros al año. A continuación, te explico cómo funciona el puesto y cuáles son sus aplicaciones.
Qué es el Big Data
El término hace referencia al conjunto de datos que se generan de forma masiva y a gran velocidad. Podemos traducirlo como ‘macrodatos‘. Al ser complicado analizarlos mediante métodos tradicionales, deben implantarse tecnologías que extraigan la información de forma automatizada y en tiempo real. El uso de este software permitirá comprender mejor a nuestra audiencia, y así ofrecerle contenidos personalizados.
Origen
Aunque el término tal y como lo conocemos hoy no se implantó hasta 2005, sus inicios se remontan a la II Guerra Mundial. Alan Turing, lideró un equipo de inteligencia con el objetivo de descifrar Enigma, una de las máquinas de cifrado que utilizaba el ejército nazi. El trabajo de Turing consiguió leer parte de los mensajes alemanes. Esto permitió según los expertos acortar entre 2 y 4 años este conflicto.
Funciones de un Big Data Analyst
Un analista de big data se encarga de transformar datos en información. Su labor es muy importante para la toma de decisiones fundamentadas en la empresa, y así evitar la pérdida de dinero o el fracaso. El proceso de este profesional podemos dividirlo en tres etapas:
- Extraer, procesar y agrupar datos. Lo primero de todo, es conveniente identificar fuentes de información y estructurarla para que sea más sencilla de interpretar. De esta fase se encarga un ingeniero de datos.
- Analizar esas agrupaciones de datos. A continuación, entra en juego la ciencia de datos computacional. Consiste en la creación de modelos predictivos con el objetivo de utilizarlos para la toma de decisiones.
- Generar informes. Por último, hay que definir recomendaciones concretas para el modelo de negocio.
Requisitos para trabajar
En primer lugar, es imprescindible tener estudios relacionados con la estadística, matemáticas o informática. El puesto se considera parte del departamento de Business Intelligence.
En cuanto a la experiencia exigida por la mayoría de las empresas, se recomienda tener habilidades de programación, control de bases de datos SQL o programas como Pyton y saber administrar sistemas de almacenamiento distribuido.
Características del big data: las 5 "V"
Data mining o minería de datos
Es una metodología que funciona mediante algoritmos y sirve para obtener información que no esperábamos. Suele emplearse para conocer patrones de comportamiento de clientes.
En primer lugar, se realiza una investigación comercial con la que se definen los objetivos de la empresa. A continuación, vamos recopilando datos y al mismo tiempo los verificamos, para detectar cualquier anomalía. Después se realiza una limpieza de datos (que es la fase que más tiempo cuesta) y se transforman en conjuntos. Por último, se implanta una modelo estadístico para analizar toda la información.
Aplicaciones y ventajas del Big Data en la empresa
- Identificación de tendencias de mercado
- Potenciar las oportunidades de ventas
- Segmentación de clientes y personalización de estrategias de marketing
- Tomar mejores decisiones en tiempo real
- Identificación de pérdidas de clientes
- Predecir, planificar y reducir costes
Casos de éxito
El ejemplo más significativo lo encontramos en la campaña de Obama del 2012, con la que consiguió su reelección como presidente en EEUU. Gracias al análisis de macrodatos, se puede ajustar el mensaje en las cartas electorales que se envían a casa.
Un equipo de 100 personas se dedicó a recopilar toda la información que la gente publicaba en la red (principalmente en Facebook). Así podían saber quién estaba a favor de qué medidas y quién no. Tras conocer los segmentos en los que se encontraban sus posibles votantes, decidieron centrarse en los más indecisos y se anunciaron en las pausas publicitarias de Walking Dead o en la revista Reddit.
Herramientas de Big Data
Estamos viviendo en la «Revolución de los Datos Masivos». De hecho, el 90% de los datos que existen en la red se generaron en tan solo 2 años. Por ello, es necesario disponer de herramientas que nos ayuden a procesar esta gran cantidad de información.
Una de las más importantes es Phyton. Se trata de un lenguaje de código abierto, por lo que es gratuito. Las principales ventajas por las que se utiliza son su sencillez (permite desarrollar soluciones usando menos líneas de código que otros lenguajes), velocidad en el procesamiento de datos, buen soporte de biblioteca o la compatibilidad con diversos entornos; entre otros.
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