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¿Hay escaso procesamiento de los datos recogidos con el Big Data?

¿Hay escaso procesamiento de los datos recogidos con el Big Data?
05 Abr

¿Hay escaso procesamiento de los datos recogidos con el Big Data?

La tecnología Big Data está en auge e irá a más, ya que es llamada la gasolina del siglo XXI porque proporciona una importante ventaja competitiva a las empresas capaces de aprovechar su potencial de forma creativa ya que, los datos son la materia prima. Pero, es ahí donde reside uno de los mayores problemas ¿Se procesan bien todos los datos recogidos?

¿Se utiliza correctamente la tecnología Big Data?

Actualmente, se dice que hay un cuello de botella respecto a todos los datos recabados a través del Big Data, ya que diversos estudios han plasmado que solamente un 1% de los datos recogidos se están utilizando correctamente ¿Es eso cierto?

El reto al que se enfrentan las empresas con la tecnología Big Data es sacarle el mayor partido porque la clave está en conocer la manera de aprovechar al máximo todos los datos que se obtienen con unos objetivos específicos ya marcados. Ya que, según los expertos, el Big Data puede incrementar la rentabilidad de muchas organizaciones basando sus decisiones en el análisis de estos datos.

El reto al que se enfrentan las empresas con la tecnología Big Data es sacarle el mayor partido

Bien es cierto, que el potencial de la tecnología Big Data es infinita porque puede utilizarse en numerosos sectores como en la agricultura, finanzas … o incluso en la salud, pero todavía es muy baja la inversión de capital en transformación digital en nuestro país. Los cambios asociados a la transformación cultural dentro de la propia empresa, será uno de los mayores desafíos con los que se encontrará una organización actualmente, aunque es cierto y está demostrado, que el avance de las TI ofrece múltiples oportunidades que antes eran impensables.

Por ello, uno de los mayores retos a los que se puede enfrentar una empresa es la incorporación del Big Data a las decisiones internas. Aunque, otro considerable desafío será encontrar capital humano para procesar toda la información obtenida a través de esta tecnología. 

En definitiva, la clave está en conocer la manera de aprovechar al máximo todos los datos recabados de acuerdo con unos objetivos específicos ya marcados. La cantidad de información que todos regalamos tiene un inmenso valor ante los ojos adecuados, por eso las empresas necesitan profesionales de valor para llevar a cabo una gestión y un tratamiento efectivo y eficiente de dichos datos. ¿Te apuntas?

¿Cuál es el trabajo de un Data Scientist?

El Data Scientist está considerado como la profesión más atractiva del siglo XXI y su trabajo consiste en extraer conocimiento a partir de los datos para así poder responder a las preguntas que se formulan.

Según Cesar García, Big Data Scientist en Telefónica I+D y Director Académico del Máster en Big Data Aplicado “Comprender la importancia y dimensión que ha tomado el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) en las empresas e incluso en la sociedad actual es un primer paso para situarnos en un mundo complejo y apasionante al mismo tiempo”

Tal como comenta Cesar García, Big Data Scientist en Telefónica I+D se está generando datos continuamente, navegando por Internet, moviéndonos por la ciudad, realizando compras con tarjeta, utilizando servicios públicos… La cantidad de datos, por tanto, no para de crecer. Todo esto conduce a que compañías de diferentes tipos y sectores estén demandando una gran cantidad de profesionales con perfiles profesionales cualificados que sepan manejar, analizar e interpretar los datos que almacenan de la manera óptima posible para servir los objetivos de negocio. Y por eso, es de vital importancia comprender de qué forma las empresas se van adaptando a este nuevo paradigma y las características de los Data Scientis y actores principales de esta revolución de los datos.

Por otra parte, para llegar a obtener el máximo rendimiento de los datos es necesario trabajar con ellos de manera cuidadosa, siguiendo una metodología clara y ajustada a este tipo de trabajo que guíe en todo momento al profesional de forma ordenada y que permita reutilizar su propio trabajo o que otros miembros del equipo sean capaces de continuar con el mismo de manera sencilla y eficiente. También es imprescindible comprender las metodologías más utilizadas tanto para el desarrollo software (Agile, Scrum, Lean Startup+Canvas) como para la construcción de proyectos con datos (KDD, SEMMA, CRISP-DM).

   
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