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¿Qué es Big Data? ¿Cómo puedo formarme en Big Data? El Big Data se define como una gran cantidad de datos que se caracteriza por su volumen creciente, su variedad (estructurados y no estructurados) y la velocidad a la que se recogen. ¿Quieres conocer más sobre la analítica del Big Data? ¡Vamos allá!
Estos datos, que singularmente son insignificantes, muestran en su conjunto información que resulta de gran importancia a la hora de tomar decisiones estratégicas de negocio.
Sabemos que este océano de datos lo aprovechan las grandes empresas para optimizar su toma de decisiones, pero… ¿sabemos realmente qué tipo de decisiones nos ayuda a tomar? Lo que hace que el Big Data sea tan útil para muchas empresas es que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían.
Dicho de otra forma, el Big Data proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden moldearse y analizarse de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas y oportunidades de negocio de una forma más comprensible y reveladora.
Si conseguimos establecer unos buenos parámetros para conocer a nuestros clientes, podremos saber cuáles son sus preferencias y sus expectativas. Con estos datos conseguimos anticipar la oferta a la demanda.
Conocer de antemano las necesidades de nuestra demanda supone una ventaja estratégica enorme frente a nuestros competidores, que siempre querrán adelantarnos y diferenciarse.
Hay una gran cantidad de datos por los cuales podemos conocer cómo interactúa el usuario con nuestro entorno. Con base en esto, podemos diseñar nuestro producto y servicio de acuerdo a lo que el usuario exige, y optimizar nuestra comunicación con él para que la experiencia del usuario sea lo más perfecta posible.
Para ser más exactos, podemos analizar una masa de datos para extraer conclusiones sobre cómo los usuarios interactúan con el sitio web: si experimentan dificultades para acceder a alguna funcionalidad, si pasan más tiempos en una página que en otra, qué recorrido siguen, etc. De esta forma, aplicando un enfoque centrado en el usuario, el Big Data puede definir mejor a nuestro usuario ideal y su comportamiento.
A su vez, el big data puede servir para personalizar los servicios al máximo a partir de acciones pasadas por parte del usuario. Un ejemplo claro de esta personalización centrada en el usuario es Netflix. En función de las producciones cinematográficas que hayamos visto anteriormente, nuestra cartelera variará, ya que el Big Data puede predecir nuestros gustos y hábitos.
Uno de los aspectos más llamativos del Big Data es la capacidad de hacer que las máquinas no funcionen como una mera suma de términos que provocan respuestas automatizadas, sino más bien, lograr un aprendizaje automático y exponencial que podría suponer un cambio drástico en el uso de la tecnología en el ámbito profesional.
Así pues, el machine learning se utiliza para automatizar procesos y ofrecer predicciones de forma automática. Para ello, las máquinas necesitan de una gran cantidad de datos para poder ofrecer predicciones lo más posiblemente acertadas. Algunas de las aplicaciones en el mundo real del big data y el machine learning son:
El Big Data ha sido uno de los temas estrella en el mundo de los negocios en los últimos años. Pero, ¿es necesario su uso para todo tipo de empresas?
La respuesta a esta pregunta es: no. Hay empresas pequeñas que invierten mucho presupuesto en este tipo de tecnología cuando resulta excesivo para sus fines.
Lo que se traduce en un ahorro descomunal, teniendo en cuenta que estos datos nos pueden aportar información relevante para una toma de decisiones más eficiente y rentable.
Para eso surge el Small Data, que consiste en obtener resultados procesables sin tener que adquirir los tipos de sistemas que habitualmente se utilizan para el análisis del Big Data. No obstante, estos datos de menor tamaño pueden no resultar tan esclarecedores como la ingente cantidad de información que aporta el Big Data.
Así pues, el Small Data se pone en práctica cuando la cantidad de datos disponibles no es muy grande (como en el caso de pequeños negocios) o cuando estamos analizando un nicho, problema o producto muy concretos al que se le quieran dar soluciones específicas. Por tanto, en función de nuestro negocio y tipología de cuestión por analizar deberemos aplicar el Big Data o el Small Data.
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