Hace al menos un par de años que el Big Data está de moda. Todos hablamos de ello, pero pocos son los que realmente saben lo que dicen sobre este tema. Y es que el Big Data sólo está al alcance de unos pocos, por eso las empresas se rifan los perfiles de esos privilegiados.
La óptica con la que miramos los datos
Cuando hablamos de esta disciplina, hemos de tener en cuenta la perspectiva con la que miramos los datos, es decir, el nivel de profundidad. No es lo mismo el objetivo que tiene una analista que el de un científico de datos; de hecho, existe mucha confusión al respecto. En el primer caso, extraemos el data para analizarlo y obtener unas conclusiones, presentándolo de un modo adecuado, para poder tomar decisiones estratégicas. En el segundo caso, nos adentramos en la arquitectura del data; es más bien un perfil técnico, de programador, a diferencia del anterior, donde se busca un perfil analítico.
Por qué perfil debo de decidirme
El perfil, en realidad, no se elige, responde a unas cualidades innatas o adquiridas. En general, para un marketiniano, la perspectiva que le interesa es la del analista de datos; la razón es muy simple: necesita conocer la información de la que dispone para tomar decisiones. Es cierto que no está de más conocer la arquitectura de los datos, pero eso entraría en otro ámbito que no cae tanto en el lado del Marketing. Obviamente, conociendo la perspectiva del científico de datos nos facilitará el entendernos con los programadores y hacer más fluidos los procesos internos.
Qué es lo que demanda el mercado
En la actualidad hay una gran carencia de analistas de datos. El conocimiento de las herramientas de Analítica es, en general, muy a nivel de usuario, centrándose, sobre todo, en Google Analytics. Además, existe un desconocimiento generalizado de los entornos profesionales, como Adobe Analytics y Omniture. Por otro lado, está aumentando el interés en la analítica de redes sociales y del ecommerce.
Qué es realmente el Big Data
Es un conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos, que por su tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento, dificulta su captura, gestión, procesamiento y análisis con herramientas convencionales, de ahí que hablemos qué cubos de información, porque tienen tres dimensiones, que no se pueden tratar en un único plano. Por ello, antes de llegar al Big Data, hay que tener un buen conocimiento de la Analítica Web.