¿Qué es el Big Data?
26.10.2021
Descubre en qué consiste la ciencia de datos, sus aplicaciones y su importancia actual y futura
Descubre qué es el Big Data, cómo funciona y cuáles son sus utilidades. Todo lo que debes saber sobre los macrodatos y la importancia de las tecnologías Big Data en el mundo empresarial actual y futuro.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data es un término que describe la presencia de un gran volumen de datos digitales. Para la gestión, análisis y tratamiento de estos datos son necesearios softwares creados exclusivamente para el Big Data. Es por ello que el término Big Data se ha convertido en una ciencia en sí misma, es decir, en una práctica laboral que requiere de una formación tecnológica altamente cualificada y, en especial en formación especializada en Big Data. Es por ello, que todas aquellas personas que se dedican al sector de los datos, son perfiles profesionales muy cotizados en el mercado laboral actual.
Por tanto, el Big Data se ha convertido no solo en una práctica profesional, sino en un conocimiento a la altura otras ramas del saber humano.
¿Por qué es tan importante el Big Data?
Con la llegada de la digitalización a la vida humana los datos se han convertido en fundamentales. Nombres, apellidos, direcciones, teléfonos, correos electrónicos, operaciones financieras, restaurantes favoritos... todo los datos que conocemos se han digitalizado y con ellos su forma de tratarlos, gestionarlos e incluso analizarlos.
Por tanto, la transformación digital constante a la que está expuesta la sociedad ha provocado la importancia del dato. Disponer de grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente se ha convertido en una ciencia tan importante como las propias matemáticas. Ya que la aplicación del tratamiento de inmensos volumenes de datos supone ventaja competitiva en el sector empresarial, análisis de mayor profundiad en el sector financiero... en definitiva, mayor eficiencia y eficacia en el estudiol del dato.
¿Cómo funciona el Big Data?
Para comprender a la perfección el Big Data y sus aplicaciones es necesario entender la ciencia de datos como un conjunto de acciones que engloban aquellas prácticas que se llevan a cabo con grandes volúmenes de datos de todo tipo.
Por tanto, como un conjunto de acciones, el Big Data se puede resumir en distintas ejecuciones.
- Extracción de datos: Cuando se dispone de las bases de datos donde se alojan los grandes volúmenes de datos, se extraen a través de softwares potentes empleados únicamente en el Big Data
- Tratamiento de datos: Una vez extraídos los datos es necesario clasificarlos y tratarlos para su posterior gestión. Para ello, es necesario que los "Data Engineering", es decir, los ingenieros de datos, realicen la construcción de bases de datos.
- Estudio de los datos: Esta tarea es la que realizan los denominados "Data Scientist", es decir, los científicos de datos, quienes realizan los estudios y los análisis. Por tanto, son los encargados de extraer conclusiones o patrones de los datos.
¿Para qué sirve el Big Data?
Como hemos mencionado anteriormente, el Big Data está presente en multitud de sectores de la sociedad actual. Es por ello que las aplicaciones del Big Data son muy diversas.
Por tanto, podemos encontrar el Big Data en multitud de sectores empresariales y no empresariales.
Desde el Big Data en las Finanzas hasta el Big Data en la medicina. Las aplicaciones del estudio de grandes cantidades de datos dan respuestas sin importar el sector o la rama en la que se estudien. Y es que como muchas otras ciencias, la observación y el análisis de los datos nos permiten alcanzar conclusiones sobre un determinado tema.
De este modo, el Big Data nos permite realizar cuatro tipos de análisis sin importar el área en el que se realicen:
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Análisis descriptivo
- Análisis diagnóstico
Preguntas frecuentes sobre el Big Data
¿Qué son los datos estructurados y no estructurados en el Big Data y cuál es su diferencia?
Los datos no estructurados componen el 80% de los datos de los datos generados en la actualidad y son aquellos que no pueden procesarse y analizarse utillizando herramientas convencionales, ya que se trata de datos que son difícilis de extraer, ya que no disponen de un formato predefinido. Por lo tanto, se requiere de un alto nivel de expwriencia técnica y conocimientos avanzados para obtener estos datos. A cambio, se trata de unos datos que brindan una ventaja competitiva en cualquier sector, ya que se trata de datos cualitativos. Un ejemplo de datos no estructurados serían:
- Registros médicos
- Documentos comercialies
- Datos de las redes sociales
- Comunicaciones en chat en vivo, mensajería y reuniones web
Por contra, los datos estructurados son aquellos que se encuentran organizados y son de fácil comprensión. De este modo, son fácilmente accesibles y manipulables. Para comprenderlo mejor, puedes pensar en datos que encjan perfectamente en las columnas de una hoja de cálculo. En este caso, el lenguaje más utilizado para consultar y gestionar datos estructurados son las bases de datos SQL.
¿Qué es el Big Data AnalyticsL?
El Big Data Analytics no es más que el análisis de los datos extraídos del Big Data. Por tanto, es el uso de técnicas de analítica avanzada en conjuntos de macrodatos diversos de distinto orígen y tamaño.
¿Qué formación necesito para utilizar el Big Data?
El uso del Big Data requiere de una formación técnica, puesto que se trata del uso de técnicas altamente cualificadas. Es por ello que lo más recomendable para hacer uso de Big Data a nivel profesional se requiere de formaciones relacionadas con las matemáticas o la estadística. Esto se debe a que el Big Data, como su propio nombre indica, requiere un dominio de grandes volúmenes de datos. Asimismo, no solo es necesaria una formación en matemáticas o estadística, sino que se requiere de una especialización tecnológica.
En Afi Escuela de Finanzas disponemos de distintas formaciones en Big Data como: