Hace tiempo que no me inscribía en ningún curso, pero en un email que recibí el otro día, éste curso me llamó la atención. Básicamente, porque era un curso de Big Data, y porque no había nada de programación.
Sinceramente, me apetecía hacer un curso más teórico.
De Big Data se ha hablado mucho en el blog, tanto de las V’s como de varios ejemplos.
Big Data, por supuesto, para descubrir patrones de comportamiento, con la finalidad de extraer valor y conocimiento, realiar analítica predictiva, y monetización del dato.
Big Data para aumentar el conocimiento que tienen las organizaciones sobre sus proyectos y sobre su operativa. Este es el gran objetivo que siempre está detrás del Big Data.
La dataficación de las oficinas es otro de los puntos que las compañías deberían de prestar más interés, sobre todo, por los beneficios que tiene, y que afectan más a las presenciales que a los negocios online.
Sin duda, los wereables es donde más datos se están generando ahora mismo, y la dataficación es lo que se está imponiendo ahora en distintas medalidades deportivas, como fútbol, baloncesto, tenis, … donde la tecnología y el Big Data han llegado para quedarse.
El triunfo de Big Data ha venido también originado por la reducción de costes en tecnología, en especial en los últimos años, a todos los ámbitos: desde el almacenamiento de datos, hasta el software, siendo quizás el coste del desarrollador el más costoso (por el tiempo de aprendizaje).
La cultura data driven
Consisten en no tomar decisiones en base a la experiencia si no aportar el contraste obtenido a partir del análisis de datos. y Big Data permite analizar distintos tipos de datos, siempre con el objetivo de búsqueda de patrones.
Cambiar de un patrón tradicional a una cultura data driver requiere un cambio de paradigma importante en la empresa.
Los cambios también son tecnológicos, porque se pasa de bases de datos centralizadas a bases de datos distribuidas, repartiendo la infraestructura y los datos en distintas máquinas. El ecosistema Hadoop es una familia o conjunto de soluciones tecnológicasque permiten almacenar, gestionar,interaccionar y analizargrandes volúmenes de información a gran velocidad, sin importar el tipo de dato.
Bussiness Intelligence
Los retos analíticos a los que se enfrentan las empresas han desarrollado herramientas conocidas como Business intelligence, para analizar el estado de un negocio y sus operaciones. Importa mucho el proceso desde que se genera el dato hasta que se analiza. Complementario a esto, se incluye tambén la ciencia de datos o Data Science, que consiste en aplicar metodos matemáticos y estadísticos en los negocios, sobre todo porque no solo se limita a lo descriptivo, sino también a lo predictivo.
Recursos humanos
El problema de Big Data también requiere de unos perfiles muy técnicos que abarcan las distintas fases del desarrollo de un proyecto, cómo es la infraestructura, la carga de datos, el análisis de datos y la monetización de los datos.
La metodología de Big Data también es importante, caracterizadas sobre todo por su dinamismo y flexibilidad. Lo que más se usa son: scrum (divide la implementación del producto en ciclos cortos iterativos) y kanban (creada por Toyota).
Transformación digital
Quizás, para muchos no sea evidente, pero en los últimos 5-6 años se ha vivido una auténtica revolución digital, y casi cualquier acción que se realiza lleva implícito una generación de datos. Gran parte de culpa la tiene el teléfono móvil, lo que ha hecho evolucionar negocios y modelos de negocio, nuevas profesiones, nuevos profesionales, nuevas necesidades, …
Sinceramente, ha sido un curso muy teórico ofrecido por una gran multincional española, y que me ha permitido conocer varias cosas que no conocía con algo más de detalle. Un saludo, y happy coding.