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MANEJO DE DATOS Y COMUNICACIÓN

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a una inmensa cantidad de datos ya sea que estén ordenados o no y pasan a formar parte de ya sea un negocio o empresa. Esta gran cantidad de información crece cada vez más por lo que su análisis pasa a ser cada vez más complejo. Así nacen estas herramientas, que serán capaces de solucionar este problema.

Mayor rapidez y mejor toma de decisiones: La gran velocidad en la que se recopila y analiza la información a tiempo real permite a la empresa tomar decisiones mucho más rápidas para bien del negocio.

Reducción de costo: Muchas de las herramientas como Hadoop almacenan y analiza los datos en la nube, por lo que todo es mucho más sencillo y práctico. En consecuencia, los costos son mas reducidos.

Nuevos productos y servicios: Mediante el análisis de la información extraída se pueden conocer de una forma más cercana las necesidades de los clientes. Se consigue así una mayor satisfacción de los mismos, al adaptar los productos y servicios según cambian sus necesidades.

Aplicaciones para datos masivos

Hadoop utiliza modelos de programación simples para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clusters, dando redundancia para no perder nada y, al mismo tiempo, aprovechando muchos procesos a la vez.

MongoDB es una base de datos orientada a documentos donde guarda los datos en documentos, no en registros. Estos documentos son almacenados en BSON, que es una representación binaria de JSON, tiene un ámbito de aplicación más amplio en diferentes tipos de proyectos: es especialmente útil en entornos que requieran escalabilidad. Con sus opciones de replicación y sharding, podemos conseguir un sistema que escale horizontalmente sin demasiados problemas.

Elasticsearch es una potente herramienta para la búsqueda entre grandes cantidades de datos, especialmente cuando los datos son de tipo complejo. Nos permite indexar y analizar en tiempo real un gran volumen de datos y hacer consultas sobre ellos.

Apache Sparkes un motor de procesamiento de datos de código abierto realmente rápido, se considera el primer software open source que hace la programación distribuida muy en esencia, consiste en distribuir el trabajo entre un grupo de ordenadores, “cluster”, que trabajan como uno es realmente accesible a los científicos de datos. Se pueden programar aplicaciones usando diferentes lenguajes.

Apache Storm es un sistema de computación distribuida en tiempo real orientado a procesar flujos constantes de datos. Puede ser utilizado para procesar los logs de nuestras aplicaciones para ver el uso que se hace de los distintos servicios y gestión de errores; para extraer información de redes sociales a través de sus APIs y analizar un fenómeno en tiempo real; recoger y procesar datos de sensores; buscadores verticales, web analytics, etc.

R es un lenguaje de programación y entorno de software para cálculo estadístico y gráficos. El lenguaje R es de los más usados por los estadistas y otros profesionales interesados en la minería de datos, la investigación bioinformática y las matemáticas financieras.

Python es un lenguaje avanzado de programación con la ventaja de ser relativamente fácil de usar para usuarios que no estén familiarizados con la informática de manera profesional, pero que necesitan trabajar con análisis de datos. Sin embargo, tiene en su contra que no es un lenguaje muy rápido en su ejecución, por lo que suele ser empleado para tareas de integración o tareas donde no haya cálculos pesados.

El mundo del Big Data exige liderazgo y capacitación, y aquí encontramos al CDO o Chief Data Officer, un profesional que se encarga de liderar equipos de Big Data dentro de una empresa. Esta profesión exige tener capacidad de liderazgo, saber gestionar datos y analizar éstos relacionándolos en el fin de la empresa.

-Grado en Telecomunicaciones.

-Grado en Ingeniería informática.

-Conocimientos sobre Cloud Computing, Big Data y bases de datos.

-Ciberseguridad.

El Científico de Datos está convirtiéndose en una profesión súper solicitada, siendo uno de los perfiles más buscados por las tecnológicas. Su tarea es recopilar cantidades enormes de datos, traducirlos, darles comprensión y utilizarlos para el beneficio de la empresa.

-Ingeniería.

-Matemáticas.

Siguiendo con las nuevas profesiones derivadas del Big Data, encontramos los analistas de datos. Son profesionales que hacen una labor más simplificada de lo que vemos en un Data Scientist: recogen datos en función de lo que necesite el cliente/empresa, los analizan y se los presentan al Data Scientist.

-Extraer, procesar y clasificar bases de datos gigantescas.

-Gestionar y analizar todos los datos recopilados.

-Elaborar informes con conclusiones o para el rendimiento de la empresa.

Data Steward es una de las nuevas profesiones que ha generado el Big Data, y se trata de un especialista cuya función exclusiva tiene que ver con tratar los datos. En concreto, debe gestionarlos y supervisarlos, siendo el responsable del uso de los mismos y de la iniciativa de las políticas de seguridad.

El auge de la minería no iba a pasar desapercibido en el mercado laboral, y es que esto ha traído consigo una nueva profesión: el minero de datos. Se trata de un profesional que examina los resultados obtenidos en el Big Data para saber si cumple con el rigor y confianza necesarios.Otra de sus funciones es ver la precisión del modelo utilizado y comprobar que no haya errores en las respuestas. Y ya hablamos en su momento del auge del Data Mining, relacionando esta profesión con el Big Data.