1/ 6

Este número es indicativo del riesgo del producto, siendo 1/6 indicativo de menor riesgo y 6/6 de mayor riesgo.

Banco Santander está adscrito al Fondo de Garantía de Depósitos de Entidades de Crédito. Para depósitos en dinero el importe máximo garantizado es de hasta 100.000 euros por depositante en cada entidad de crédito.

Este indicador de riesgo hace referencia a la cuenta corriente Smart.

Big Data: qué es y qué opciones de empleo existen

13/06/2022

Comparte en redes sociales:

Big Data es un término que se refiere a conjuntos de datos tan voluminosos, tan rápidos o complejos que los softwares de procesamiento de datos convencionales no son capaces de gestionarlos.

Sin embargo, el desarrollo de la tecnología en los últimos años ha permitido integrar datos de diferentes fuentes, almacenarlos, y lo que es más importante, analizarlos para extraer conclusiones y que los datos sirvan a un propósito. Te contamos cómo.

¿Qué es Big Data y para qué sirve?

El término Big Data o macrodatos está en uso desde principios de los 90, haciendo referencia a una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software tradicional para capturarlos y procesarlos en un tiempo razonable. Por ello se habla de las “tres V” del big data:

  • Volumen: el big data se refiere a grandes volúmenes de datos.
  • Velocidad: la velocidad a la cual se generan, reciben y procesan los datos.
  • Variedad: el tipo y naturaleza de los datos, incluyendo datos no estructurados o semiestructurados (como textos, audios, imágenes y vídeos).

A estas “tres V” se le han añadido posteriormente dos más:

  • Veracidad: la calidad de los datos.
  • Valor: los datos deben poseer un valor que debe descubrirse.

En la primera década de los 2000, con la expansión de Internet, el término Big Data se popularizó y empezaron a surgir softwares de código abierto para tratarlos. Desde entonces, el volumen y la velocidad con la que se generan datos no ha parado de aumentar, y ahora no solo son las personas las que generan datos, pues con la llegada del Internet de las Cosas (IoT), objetos y dispositivos conectados a Internet también aportan una gran cantidad de ellos. Según Statista, el volumen total de datos creados, capturados, copiados y consumidos en todo el mundo en 2021 fue de 79 zettabytes (un zettabyte equivale a mil trillones de bytes), una cifra tan astronómica que escapa casi a nuestro entendimiento.

¿Y para qué nos sirve tal cantidad de datos? El desarrollo de tecnologías como la inteligencia artificial, el almacenamiento NoSQL, el análisis predictivo, la nube, el Edge Computing… ha posibilitado que esos datos se conviertan en información útil que puede utilizarse en muchos campos.

Por ejemplo, las empresas pueden utilizar Big Data para desarrollar nuevos productos, para realizar mantenimiento predictivo de maquinaria, para mejorar la experiencia del cliente, para identificar fraudes, para crear modelos de machine learning, para incrementar su eficiencia operativa o para desarrollar nuevas innovaciones.

Big Data: ¿qué opciones de empleo existen?

El Big Data es un campo en expansión, del que forman parte nuevos perfiles profesionales que hasta hace pocos años no existían. Según un estudio de LinkedIn, los puestos de trabajo en inteligencia artificial y ciencia de datos aumentaron un 64 % en España durante el 2020. El paro entre los profesionales del Big Data es casi inexistente y sus salarios son más elevados.

Repasamos algunos de los puestos relacionados con Big Data más demandados por las empresas.

Data Scientist

El Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar e interpretar los datos de una organización, de forma que de ellos se pueda extraer información valiosa para el negocio. El científico de datos asume las funciones de recogida de datos de diferentes fuentes, limpieza, estructuración, visualización y análisis, mediante softwares y algoritmos específicos de tratamiento de datos masivos. Se trata de un perfil técnico, con conocimientos de matemáticas, informática, pero el profesional que quiera trabajar como Data Scientist también debe poseer visión estratégica, para ser capaz de interpretar los datos y sacarle partido para resolver problemas o generar oportunidades de negocio.

Data Analyst o analista de datos

El Data Analyst es el profesional que se dedica a la medición y el análisis de los datos que genera una compañía, dándole sentido a los mismos. El analista de datos es un perfil menos técnico que el Data Scientist, que sirve de conexión entre el departamento de Big Data y el resto de la empresa. Debe tener conocimientos suficientes sobre matemáticas y estadística como para poder extraer conclusiones, pero su perfil es más analítico, porque es capaz de ver tendencias y patrones en datos que en un principio parecen inconexos, por lo que su formación puede venir del campo de las Ciencias Sociales.

Chief Data Officer

El Chief Data Officer es el máximo responsable de los datos de una empresa y por tanto uno de los perfiles Big Data más completo, pues debe poseer conocimientos de todo el entorno Big Data de la organización.

Sus principales funciones son definir las políticas de seguridad que seguirá la compañía a la hora de gestionar y almacenar los datos de clientes y usuarios, garantizar el cumplimiento de las políticas de privacidad. Para ello debe mantenerse actualizado sobre el marco normativo en relación a la protección de datos de cada país en el que opera la empresa.

Data Engineer

Los Data Engineers son los ingenieros que asumen la tarea de extraer los datos y organizar las bases de datos para que puedan ser tratados más tarde por otros perfiles dentro de la compañía, optimizando de esta forma el rendimiento del ecosistema Big Data de la empresa. Es decir, el Data Engineer es el encargado de recopilar grandes volúmenes de datos, limpiarlos y dejarlos listos para que su análisis e interpretación sea más sencilla.

Data Manager

El Data Manager o gestor de datos tiene como función principal supervisar los distintos sistemas de datos de la empresa. El Data Manager asume la responsabilidad de organizar, almacenar y analizar los datos que genera una organización de la forma más eficiente. Con conocimientos de informática y soft skills como habilidades comunicativas y pensamiento analítico, el Data Manager también crea las políticas de gestión de datos de la empresa, establece protocolos de acceso para garantizar la seguridad de los datos, evalua las necesidades de software, hardware y almacenamiento de la compañía y resuelve problemas.

Data Steward

Un Data Steward es el administrador de los datos de la empresa. Entre sus funciones están la de de definir los datos y mantener su calidad; identificar posibles data silos en la organización que pudieran generar problemas; asegurar el cumplimiento por parte de los empleados de las políticas y normativas en materia de datos, supervisar el uso de los datos y garantizar la seguridad de los mismos; y optimizar la comunicación entre los diferentes departamentos de la empresa para favorecer el intercambio de información.

Cloud Expert

El Cloud Expert es el profesional que se encarga de diseñar las mejores soluciones cloud (la nube) para la organización. Sus funciones abarcan lo relacionado con servidores, plataformas, soluciones de almacenamiento, conectividad y software, en función del modelo de cloud elegido: público, privado o híbrido. Es uno de los perfiles destacados en el Informe de empleos emergentes de LinkedIn de 2020.

Si crees que las salidas laborales relacionadas con el Big Data pueden ser una opción para ti pero no tienes claro qué estudiar o qué profesión elegir, descúbrelo con Smart Talent Scanner, el test de orientación vocacional de Santander SmartBank.