Estamos seguros de que has escuchado en más de una ocasión este término, pero ¿sabes exactamente a qué se refiere? Aunque es algo realmente complejo y que está en pleno desarrollo, de manera sencilla lo podemos definir como el análisis de datos, pero a nivel masivo. Debido a su envergadura, no pueden ser tratados de manera convencional y se presentan estructurados o no. Se han establecido las cinco V’s para comprender de forma sencilla lo que abarca esta definición:
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- Volumen: la cantidad es tan grande que un sistema normal no es capaz de gestionarlos.
- Variedad: proceden de diversas fuentes y presentan formatos distintos.
- Velocidad: los datos son procesados en tiempo real.
- Veracidad los datos están contrastados por fuentes de valor.
- Valor: la información adquirida aporta un beneficio incuestionable en términos de segmentación de audiencia o construcción del buyer persona.
H2 Perfiles del Big Data
En el mundo del almacenamiento e interpretación de la ingesta cantidad de datos que hay en Internet distinguimos tres perfiles competentes:
– Arquitecto de Datos: estructura los programas con los que se recoge y procesa la información. Es un perfil con formación en ingeniería informática, telecomunicaciones o matemáticas. Entre sus habilidades destacan el conocimiento avanzado en programación, desde SQL y NoSQL hasta data mining y machine learning.
–Científico de Datos o Data Scientist: traduce la información recopilada del arquitecto de datos para que el analista pueda tomar las decisiones convenientes. Es un perfil más enfocado en la estadística que a la programación. También debe ser conocedor del sector para el que está interpretando los datos y un alto nivel de comunicación.
– Analista de Datos o Data Analyst: se encarga de procesar la información y obtener conclusiones que ayuden a mejorar los resultados. Estos profesionales no solo provienen de áreas científicas como las Ingenierías, Matemáticas o Estadística, sino también del Periodismo o Marketing, por ejemplo. No solo trabajan con herramientas de procesamiento de datos, sino que también con herramientas de Business Intelligence. La perspectiva de negocio es fundamental para su desempeño profesional.
Aplicación del Big Data en las empresas
El uso de los datos puede muy diverso y ser empleado con múltiples finalidades.
- Turismo: facilita medir la satisfacción del cliente, recogiendo datos que permiten identificar inmediatamente posibles problemas.
- Administración: agiliza operaciones y da una visión más realista.
- Publicidad: facilita identificar el contenido que interesa a cada persona, personalizandolo y haciéndolo más efectivo.
- Retail: permite identificar necesidades e incluso, predecir tendencias.
- Salud: proporciona diagnósticos u opciones de tratamiento de manera muy rápida.
Casos de éxito en la aplicación del Big Data
Como ya hemos mencionado, cada vez son más las empresas que utilizan esta técnica. Así que para acabar este post te contamos algunos ejemplos de tres empresas que han sabido utilizar exitosamente el potencial de los datos.
En primer lugar, WalMart, el supermercado estadounidense, ante el huracán Katrina, analizó los datos de lo que se había comprado en situaciones similares para prepararse correctamente. Este caso es un claro ejemplo de win-win: la empresa logró abastecer a sus clientes, mejorando su imagen y aumentando la fidelidad, a la vez que los consumidores no tuvieron problemas de aprovisionamiento.
Otro ejemplo sería Netflix, plataforma que utiliza los datos para ofrecer un contenido personalizado que engancha al usuario. Los hábitos y preferencias de los consumidores son analizados para obtener patrones predictivos de qué verán. Por otro lado, Nike recoge datos a través de su línea de productos Nike Plus para lograr fidelización con sus usuarios lanzando retos y objetivos para crear un vínculo emocional con la marca.
Futuro profesional garantizado
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