El término original para la primera encarnación de la tecnología de la información fue “procesamiento de datos”.
Aunque esa descripción ahora se ha descartado, muestra cuán importantes fueron (y siguen siendo) los datos para la razón de ser central de la industria.
¿Qué es “Big Data”?
El uso generalizado de la tecnología de la información en el mundo actual significa que la recopilación de grandes cantidades de datos potencialmente útiles nunca ha sido tan fácil. Para la mayoría de las organizaciones, ese hecho es una gran ventaja, sin embargo, también trae consigo un gran desafío: ¿cómo aprovechar esos datos para generar beneficios profesionales?
Ese desafío es independiente de la plataforma. Se aplica igualmente a aplicaciones basadas en la nube, aplicaciones locales, vastas bases de datos corporativas e incluso sistemas de base de datos de pequeñas empresas relativamente humildes.
Transformar los datos en información significativa adecuada para la explotación empresarial es un desafío al que pueden enfrentarse los científicos de datos. Implica una gama de disciplinas que cubren diversas áreas de TI y Análisis de Negocios.
Los datos están creciendo a un ritmo considerable y también continuarán en el futuro. La mayoría de los datos recopilados no están estructurados (fotos, audios, videos, etc.) y resulta difícil analizarlos. Las empresas están en continua búsqueda de posibles soluciones que puedan adoptar para gestionar estos datos masivos.
La explotación de grandes volúmenes de datos para ayudar en la toma de decisiones comerciales y el desarrollo estratégico se denomina genéricamente “Big Data”.
Los 5 principales sectores de empleo que utilizan Big Data
En algún momento, muchos de los conceptos y preocupaciones anteriores solo se habrían aplicado a los grandes “chips azules” con sus vastos mainframes e infraestructuras de TI. Si bien ese sigue siendo un sector importante que genera demanda de estas habilidades, hoy está lejos de ser el único que lo hace.
Los empleadores y las industrias que buscan estas habilidades incluyen:
Servicios financieros que cubren aspectos como banca, finanzas y seguros Investigadores de mercado Gobierno local y estatal Venta al por menor Fabricación
Consideremos algunos ejemplos ilustrativos de cómo se aplican Big Data y Analytics en el mundo real.
Un minorista registra las transacciones de compra de los clientes individuales, lo que genera una gran cantidad de datos a nivel de transacción.
Esa información se puede acumular en una vista compuesta para un individuo o incluso un hogar, mostrando las preferencias de compra y los niveles de gasto promedio por tiempo. Luego, se puede aplicar Business Analytics para indicar los niveles probables de ingresos individuales, familiares y disponibles, la edad del individuo y otros factores.
Luego, se pueden aplicar algoritmos de comportamiento predictivo para ayudar en el desarrollo de propuestas de venta personalizadas para el individuo que se pueden entregar en el momento adecuado para maximizar las ventas futuras potenciales en otros dominios. Esto se denomina venta cruzada de “participación en la billetera dirigida”.
Hay enormes cantidades de datos disponibles a nivel granular relacionados con nuestras transacciones financieras: uso de tarjetas de crédito, niveles de gasto, dónde se realiza el gasto y sobre qué, etc. Sin embargo, en un nivel de detalle bajo, hay demasiados datos para ser significativos. .
Sin embargo, reunir esos datos en un todo compuesto puede ser muy beneficioso para comprender los riesgos asociados con, por ejemplo, prestar a un individuo.
Un sitio web puede recibir un gran número de visitas, pero comprender lo que hacen los visitantes en el sitio una vez allí puede requerir la interpretación de datos que son voluminosos y complejos.
Transforme eso, de datos en información, sin embargo, y es invaluable en términos de saber qué páginas visitan las personas, cuánto tiempo permanecen en cada página, dónde se originan geográficamente y cómo se relaciona todo con las conversiones posteriores. Esa inteligencia puede moldear la inversión futura en desarrollo de sitios para priorizar aquellos dominios que son claramente de interés para la mayoría de los visitantes.
Oportunidades
Para liderar las iniciativas de Big Data, las organizaciones necesitan profesionales que tengan un conocimiento profundo de Big Data y cómo utilizar esta tecnología para lograr sus objetivos comerciales. Las empresas están en búsqueda continua de científicos de datos y están listas para ofrecer paquetes salariales más altos con un salario promedio para científicos de datos de 116.000 dólares. Pero hay una falta de talento en este dominio y se ha convertido en un desafío para los reclutadores.
Los empleadores están preparados para pagar salarios superiores a las personas que poseen las habilidades necesarias para obtener beneficios de los datos brutos.
Estos son solo algunos de los aspectos de Big Data que los empleados deben dominar para destacar entre la multitud cuando solicitan puestos en este tipo de áreas:
Hadoop Y SparkApache Spark & ScalaMongoDBApache StormApache KafkaApache Cassandra
Para obtener experiencia en las áreas mencionadas anteriormente, se puede considerar un curso de arquitecto de Big Data todo en uno para dar grandes saltos en la carrera.
Resumen
Se puede entender claramente cómo Big Data puede transformar las empresas desde el sector financiero hasta las industrias manufactureras. Las aplicaciones de Big Data no pueden ignorarse en este espacio tecnológico en avance. Tanto las industrias pequeñas como las de gran escala pueden aprovechar el poder de Big Data para transformar sus procesos y liderar su negocio para lograr grandes éxitos.
