Qué es una big data: 5 aplicaciones que han cambiado el mundo

¿Cuántas veces has pensado que la publicidad te persigue? Un día buscas unas zapatillas de running en Google y luego no paras de ver el mismo anuncio en todos los banners que te encuentras en cualquier red social o web que visitas. 

Aunque no sepas muy bien qué es una big data, esta tecnología convive contigo a diario: desde esa serie recomendada por una plataforma de televisión hasta el mapa en tiempo real que te muestra si ha habido algún accidente.

¿Qué es una big data?

Una big data es una gran recopilación de conjuntos de datos de una amplia variedad de fuentes, que se presentan en volúmenes crecientes y alcanzan una gran velocidad.

Estos datos pueden provenir de múltiples sitios: de las redes sociales, facilitados por sensores de IoT (Internet of Things o internet de las cosas), recopilados por las empresas a partir de información que recaban, etc. 

El volumen de datos generados en un mundo cada vez más interconectado a nivel digital crece exponencialmente cada día. Existen dos grandes tipos de datos:

Datos estructurados: son aquellos datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como una cifra (cuántas personas entran en un comercio a partir de un sensor de acceso), una fecha (qué días suben las ventas de un e-commerce), etc.


Datos no estructurados: engloban aquellos datos que no se pueden registrar como una estructura. Es el caso de las imágenes de una cámara de vigilancia o de los comentarios que aparecen en el perfil social de una compañía.

Las ventajas de tener conocimientos sobre big data

Ante esta ingente cantidad de información, aprender a utilizar estos macrodatos se convierte en uno de los mayores desafíos para las empresas modernas, ya que su correcta recopilación y, sobre todo, su análisis, aportan increíbles ventajas competitivas. 

Por ejemplo, si se conoce bien qué es una big data y, por tanto, se hace un correcto uso de esta, es posible ayudar a una organización a revelar los patrones de conducta de sus clientes, a prever fallos de su maquinaria o a tomar decisiones sobre un dato histórico perfectamente documentado. Se trata, como muestra el artículo El salto a la Analítica Aumentada, de incorporar un enfoque en las compañías que permita “interpretar todo el conocimiento que nos aportan los cientos de miles de inputs de datos que nos llegan como un torrente”. 

Las empresas lo saben y están volcando sus  esfuerzos en este sentido. Por ello, no es de extrañar que el porcentaje de compañías que invierten más de 50 millones de dólares anuales en big data e inteligencia artificial haya crecido del 39,7 % en 2018 al 64,8 % en 2020, según la encuesta Big Data and AI Executive Survey, de NewVantage Partners (2020). 

Además, para 2023, según otra investigación de Statista, se prevé que los ingresos de big data alcancen los 274,3 mil millones de dólares en todo el mundo, el doble que en 2019 y cuatro veces más que en 2018. 

De forma paralela a este interés empresarial por la big data, la demanda de perfiles profesionales especializados en el análisis de datos también está en auge. En consecuencia, los expertos en big data se han convertido en uno de los perfiles más buscados y con mayores perspectivas de futuro. 

¿Cómo se aplica en la práctica la big data? 

Con una formación especializada en big data y machine learning harás que tu currículum destaque por encima del resto en los exhaustivos procesos de captación para seleccionar a los mejores profesionales para cualquier tipo de  compañía. 

En la actualidad, la big data es un elemento indispensable en el día a día de las empresas. De ahí que se encuentren varios ejemplos de su aplicación actual en distintos ámbitos: 

Salud: apps contra la covid-19. Durante la crisis sanitaria, la big data ha sido de gran utilidad para luchar contra el coronavirus en todo el mundo. Por ejemplo, el análisis de datos y la creación de algoritmos ha permitido identificar a personas contagiadas en tiempo real, crear aplicaciones de rastreo, hacer predicciones bien fundamentadas de afluencia de pacientes o calcular la evolución de la presión asistencial en los centros médicos. 

Retail: Amazon. Conocer el comportamiento de compra del cliente para poder hacer una oferta de producto más personalizada es la filosofía del gigante estadounidense. ¿Cómo lo hace? A través de la big data —concretamente del software Amazon Elastic MapReduce Platform for Machine Learning— Amazon almacena toda la información sobre el historial de búsquedas, compras, devoluciones, valoraciones y comentarios de sus usuarios. 

Entretenimiento: Netflix. La popular plataforma de televisión, igual que Amazon, recopila toda la información de sus usuarios con el objetivo, en este caso, de crear una cartelera “perfecta” para cada persona. Esta acción mejora la satisfacción y fidelización de los usuarios, e incluso permite a la plataforma poder planear futuros proyectos cinematográficos con altas garantías de éxito, al estar basados en los gustos de sus consumidores.   

Lanzamiento de productos: Coca-Cola. ¿Conoces la Cherry Coke? En España esta variedad de refresco no cuajó, pero en Estados Unidos es todo un éxito. Coca-Cola utiliza toda esta información sobre la recepción de nuevos productos para orientar sus ventas a unos mercados en concreto. Para ello, usa los datos que le reportan las máquinas expendedoras o las interacciones del público en redes sociales. Gracias a su análisis, la empresa puede planificar acciones de comercialización internacional con una alta probabilidad de aceptación 

Transporte: Avis. La logística y transporte es uno de los primeros sectores donde se ha aplicado la big data. A través de la información sobre volumen, peso, disponibilidad de recursos, mejora de rutas, tiempos de descanso, número, tipos de usuarios, etc., esta industria ha conseguido automatizar y optimizar sus procesos de forma exponencial. Un caso de éxito es Avis. La compañía de alquiler de vehículos usa la información que obtiene de los conductores para fidelizar a sus clientes, diseñar mejores itinerarios de recogida, ajustar los precios en función de las necesidades de sus usuarios o pronosticar en qué puntos va a producirse una mayor o menor demanda de coches. 

 

Como puedes ver, las posibilidades del análisis de datos ya se están implementando en todas las áreas de actividad y, además, todavía quedan posibilidades por descubrir y aplicar.

¿Quieres adquirir conocimientos sobre la Big Data? Con la convocatoria de Santander Open Academy Tech | Reskilling in Data Analytics - Ubiqum Code Academy, impulsada por Banco Santander en colaboración con Ubiqum Code Academy, podrás mejorar tu empleabilidad a través del desarrollo de habilidades de data analysis. Se trata de un programa de becas enfocado en el aprendizaje del análisis de datos.

La formación se divide en dos etapas. La primera etapa consiste en un curso de introducción al data analysis en el que conocerás los conceptos, los procesos de trabajo, el lenguaje de programación Python y las herramientas principales para el análisis de datos. Si formas parte de los 50 alumnos con mejor desempeño de la primera etapa, podrás acceder a la segunda, un bootcamp intensivo de seis meses con un enfoque totalmente práctico que te proporcionará las herramientas necesarias para convertirte en un profesional cualificado e impulsar tu empleabilidad en el sector digital. 

(En estos momentos la convocatoria de Santander Open Academy Tech | Reskilling in Data Analytics - Ubiqum Code Academy ha terminado, pero te animamos a que consultes el portal de Santander Open Academy para que encuentres la formación que mejor se adapte a ti y dar un impulso a tu carrera profesional. ¡Aprovecha la oportunidad!)