Seguro que ya lo has oído: ‘Los datos son el petróleo del siglo XXI’ y, lo mejor de todo, es que no contaminan. Al contrario, el rol ‘Big Data’ es ahora más importante que nunca y pueden crear una ventaja competitiva.

El volumen de datos que gestionan al año las empresas se ha incrementado en un 569% en tan solo dos años. En cambio, solo el 3% de los jóvenes españoles se siente preparado para trabajar en el entorno Big Data frente al 90%  de las compañías que son plenamente conscientes del gran valor que tienen los datos para su empresa.

Por esto, no es de extrañar que los puestos más demandados por las empresas españolas, no solo en los próximos años, sino también en la actualidad, son aquellos vinculados con Big Data y Data Science. 

¿Cómo ser principiante en Big Data?

Es sencillo, ser experto en cualquier campo (sobre todo en campos tan específicos) implica, en un principio, construir la base adecuada. 

Big data, macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala son múltiples definiciones para un mismo concepto. Estamos hartos de oír hablar del Big Data, en cambio, muy pocos son los que realmente saben lo que significa, a pesar de que es muy sencillo.

El Big Data es un conjunto de datos tan grandes que aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos. Engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados.

¿Cuáles son esos datos tan grandes? A través del Big Data se estudian, por ejemplo, los mensajes en redes sociales, señales de móvil, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, emails, datos de encuestas…  que pueden provenir de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos o imágenes.

De tres a cinco ‘Vs’ del Big Data

Las tres V’s del Big Data son: Volumen, Variedad y Velocidad (3V’s). Sin embargo, en base a la experiencia adquirida por las empresas pioneras en esta aventura, se ha ampliado la definición original, añadiendo nuevas características como son la Veracidad y Valor del dato (5V’s).

Si hablamos de volumen, Big Data se queda tan grande que solo podemos tratarla y medirla con Terabytes o Petabytes. 

El Big Data es variado, debido a que se incluyen otros tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional como las Redes Sociales. Además, el Big Data es veloz, ya que los datos se reciben con gran rapidez, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos. 

No menos importante que los anteriores conceptos encontramos la veracidad, esto es, confianza de los datos. Extraer datos de calidad eliminado la imprevisibilidad inherente de algunos, como el tiempo o la economía para, de esta forma, llegar a una correcta toma de decisiones. 

Finalmente, se añade el valor. La importancia del dato para el negocio, saber qué datos son los que se deben analizar, es fundamental. Tanto que ya se empieza a hablar del científico de datos, un profesional con perfil científico, tecnológico…y visión de negocio.

¿Cómo ser un experto en Big Data?

Cuando hablamos de expertos en Big Data estamos acostumbrados a escuchar ‘Data Scientist’ como único sabedor del dato, en cambio, nadie habla de que en ese mismo profesional se pueden distinguir tres tipos. Montserrat Medina, directora digital en Deloitte, habla de tres tipos de ‘Data Scientist’ que pueden dar mayor valor a una empresa: 

 ‘Data Engineer’, quien facilita que los datos estén en un formato adecuado para ser tratados y disponibles en tiempo real. Es una persona con formación de informático y tiene un interés en algoritmos, aunque no los construye, sino que los entiende.

El ‘Machine Learning Expert’ es quien aplica los modelos de machine learning. 

 ‘Detective del dato’. Es una persona capaz de entender el dato. Sabe entender por qué un algoritmo funciona en un problema sencillo y hacer que funcione en uno más complejo.

Debemos saber hacer las preguntas correctas para identificar si esta persona es un ‘Machine learning Expert’, un ‘Data Engineer’ o un ‘Detective del dato’.

¿Y tú? ¿Cuál de estos tres perfiles eres? ¿A qué perfil buscas? Entra en Codenotch para descubrirlo y conviértete en un Data Scientist en 12 semanas.