Trabajar en Big Data y Business Intelligence

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¿Qué es el Big Data?

¿Quieres trabajar en Big Data pero no sabes por dónde empezar? ¿Te interesa conocer este concepto como posibilidad de formación?

El análisis masivo de datos que sigue las siguientes propiedades, todas ellas comienzan por V: Valor, Variedad, Velocidad, Veracidad o Volumen. Estos datos pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados. Y es que en la época de Internet, las Redes Sociales y las telecomunicaciones, la presencia de datos es abundante.

Gracias a la conectividad y a la presencia de los datos, se podrán crear nuevos sistemas de colaboración entre empresas, ciudadanía e instituciones que redunden en el beneficio público y privado. Por ejemplo, las ciudades inteligentes están rodeados de datos (redes de conectividad, datos de tráfico, sensores de magnitudes físicas reales del aire, agua, tierra…)

¿Qué es el Business Intelligence?

El Business Intelligence pretende combinar el poder que tienen los grandes volúmenes de datos junto con el conocimiento de un negocio particular, para lo cual se requiere conocimientos matemáticos, de programación junto con los empresariales.

¿Es lo mismo que el Análisis de Datos?

El análisis de datos incluye a los algoritmos, procedimientos que son capaces de estructurar esos grandes volúmenes de información. Dentro de la analítica distinguimos entre analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva:

  • Analítica descriptiva: describe qué ha ocurrido hasta un momento dado, siempre en pasado. Sirve para analizar datos reales y poder extraer información útil.
  • Analítica predictiva: sirve para predecir qué puede ocurrir en el futuro, generalmente usando modelos matemáticos basados en datos anteriores y viendo patrones dentro de esos datos
  • Analítica prescriptiva: genera recetas y prescribe recomendaciones orientadas a la acción que mejoren los procesos de una empresa o una institución.

¿En qué sectores se aplica el Big Data?

En casi tanto sectores como actividad económica haya, pero vamos a dar varios ejemplos y cómo se aplican:

  • Logística y transporte: un sector que genera grandes cantidades datos, complejo y que integra muchos datos para optimizar rutas, procesos y predecir comportamientos futuros de tráfico, tiempos de llegada y rutas óptimas.
  • Agricultura de Precisión: el riego inteligente, los silos inteligentes o los drones generan una gran cantidad de datos que optimizan los recursos en agricultura gracias a la analítica y el dato. La optimización de la cadena de distribución y producción se puede ver con la gestión eficiente del agua, seguimiento de las cosechas y optimizar el uso de abonos y fertilizantes.
  • Industria 4.0: sensorización, robótica, plataformas inteligentes o ciberseguridad que se utilizan en toda la cadena de valor de la industria
  • Medicina: las técnicas de Big Data permiten individualizar los diagnósticos y basarse en datos objetivos así como prevenir enfermedades y recomendar tratamientos más precisos. También permite analizar el comportamiento global de un sistema sanitario que ayude a la toma de decisiones sanitarias. El COVID fue un gran ejemplo de datos aplicados a la sanidad.
  • Deporte: uno de los sectores donde más sorprende la presencia de tantos datos. Las métricas deportivas, de salud, indicadores de juego y tantos otros valores se estudian para optimizar el rendimiento de los deportistas, prevenir lesiones o incluso acertar con los fichajes.

¿Te gustaría que ampliáramos sobre alguno de estos sectores en próximos artículos?

¿Es fácil encontrar un empleo de Big Data?

La realidad es que estos empleos de Big Data y áreas relacionadas (Business Intelligence, Análisis de Datos, Ciencia de Datos) tienen una alta empleabilidad, como podemos ver en muchas noticias

Los empleos STEM son una alta fuente de empleabilidad y muchos de ellos son los puestos de trabajo con más futuro.

¿Qué se necesita para trabajar con los datos?

Por supuesto, para trabajar en Big Data se necesitan habilidades analíticas, que se adquieren con el conocimiento matemático, estadístico a las que normalmente hay que añadir conocimientos de programación y saber utilizar los softwares y lenguajes de programación del sector (R, Python, SQL…). Como vemos, las matemáticas y la programación están siempre detrás de todas estas tecnologías.

Se necesitan también habilidad de reporting (realizar informes) visualización y diseño, para mostrar esos datos que hemos analizado y las conclusiones a las que hayamos llegado.

Lo frecuente es especializarse en alguna de estas áreas (o varias de ellas) para poder aportar valor en la compañía en la que queramos desarrollar nuestra carrera profesional.

¿Cómo formarse para trabajar en Big Data?

Para formarse hay que añadir unos ciertos conocimientos teóricos que pueden ofrecer carreras de matemáticas, estadística, ingenierías o informática junto con aplicación práctica de los mismos y, sobre todo, trabajar por proyectos. Hay cursos, másteres y programas formativos especializados en algunas de estas áreas.

Se recomienda combinar formación reglada junto con la formación que puede venir de ámbitos más informales y, sobre todo, búsqueda de aplicaciones prácticas y proyectos desde el primer día. Si quieres seguir leyendo sobre ciencia y tecnología, es súper recomendable conocer la historia del padre de la Inteligencia Artificial, Alan Turing

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