Guía para la formación en Big Data

El valor empresarial del Big Data

Los macrodatos son cruciales para la toma de decisiones empresariales y el desarrollo de estrategias. Analizando grandes conjuntos de datos, las empresas pueden descubrir tendencias, pautas y correlaciones que informan la planificación estratégica, reduciendo la dependencia de la intuición y las conjeturas. Este enfoque basado en los datos permite a las empresas hacer predicciones más precisas y comprender mejor sus operaciones.

El uso eficaz de los macrodatos proporciona importantes ventajas competitivas. Las empresas pueden conocer mejor el comportamiento de los clientes, optimizar las cadenas de suministro e innovar productos y servicios de forma más eficaz. Las organizaciones que dominan la analítica de big data están mejor posicionadas para adaptarse a los cambios del mercado y superar a sus competidores.

Habilidades esenciales para los equipos de Big Data

Para quienes dirigen equipos que pretenden hacer uso de los macrodatos, es importante reconocer las habilidades que necesitan los empleados para aprovechar al máximo esta oportunidad: 

Lenguajes de programación

Al aprender big data, hay tres lenguajes de programación principales que debes considerar aprender:

1. Python: Un lenguaje de programación versátil y de alto nivel muy utilizado en ciencia de datos y big data. Es conocido por su facilidad de aprendizaje y uso, lo que lo hace accesible para los principiantes. Python cuenta con amplias bibliotecas y marcos como Pandas, NumPy y Scikit-learn, que simplifican el análisis de datos y las tareas de aprendizaje automático, con el apoyo de una sólida comunidad y amplios recursos para la resolución de problemas y el aprendizaje. Nuestro itinerario de habilidades de Fundamentos de Datos en Python cubre muchos conceptos importantes para aprovechar Python en aplicaciones de Big Data. 

2. R: Un lenguaje de programación y un entorno de software diseñados para el cálculo estadístico y los gráficos. Destaca en el análisis estadístico y la visualización de datos, con un rico ecosistema de paquetes como ggplot2 y dplyr adaptados al análisis de datos. R es especialmente popular en el mundo académico y entre los estadísticos, lo que lo convierte en una herramienta inestimable para la investigación intensiva en datos. Para iniciarte en R, consulta nuestro itinerario de habilidades Big Data con R. 

3. Java: Un lenguaje de programación robusto y orientado a objetos, conocido por su portabilidad y rendimiento. Se utiliza ampliamente en entornos empresariales para el procesamiento de big data y forma parte integral de marcos de big data como Apache Hadoop y Apache Spark. El gran rendimiento y escalabilidad de Java lo hacen adecuado para manejar tareas de procesamiento de datos a gran escala, lo que lo convierte en una habilidad vital para los equipos de big data.

Marcos de procesamiento de datos

Las organizaciones que utilizan marcos de procesamiento de datos para ejecutar grandes procesos de forma escalable suelen aprovechar marcos de procesamiento de datos distribuidos como Hadoop y/o Spark:

1. Hadoop: Un marco de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores utilizando modelos de programación sencillos. Es beneficioso para los big data porque proporciona capacidades escalables de almacenamiento y procesamiento, lo que permite manejar grandes cantidades de datos de forma eficiente. El ecosistema de Hadoop, que incluye HDFS (Hadoop Distributed File System) y MapReduce, permite a las organizaciones procesar y analizar big data con gran fiabilidad y tolerancia a fallos.
2. Chispa: Otro potente marco de procesamiento de datos de código abierto conocido por su velocidad y facilidad de uso. A diferencia de Hadoop, que se basa en el almacenamiento en disco, Spark procesa los datos en memoria, lo que lo hace significativamente más rápido para ciertos tipos de tareas de procesamiento de datos. Admite diversas operaciones, como el procesamiento por lotes, el streaming en tiempo real y el aprendizaje automático, lo que la convierte en una herramienta versátil para el análisis de big data. Si estás interesado en aprovechar Spark en Python, puedes seguir nuestro curso Fundamentos de Big Data con PySpark para empezar. 

Soluciones de almacenamiento de datos

Comprender las soluciones de almacenamiento de datos es crucial para los equipos de big data. Las soluciones de almacenamiento de datos se dividen en dos categorías: Bases de datos NoSQL y bases de datos SQL. Cada solución se utiliza ampliamente y tiene sus pros y sus contras para diferentes contextos.

1. Las bases de datos NoSQL, como MongoDB, son esenciales para manejar datos no estructurados y escalar horizontalmente. Ofrecen flexibilidad en el modelado de datos, lo que es beneficioso para aplicaciones que requieren iteraciones rápidas y procesamiento de datos a gran escala.
2. Las bases de datos SQL, como MySQL y PostgreSQL, son vitales para gestionar datos estructurados con consultas y transacciones complejas. Proporcionan sólidas propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), que garantizan un almacenamiento y recuperación de datos fiables. El dominio tanto de las bases de datos NoSQL como de las SQL dota a los equipos de la versatilidad necesaria para gestionar con eficacia diversos requisitos de datos. Nuestro curso de Fundamentos de SQL lleva a los usuarios desde los fundamentos de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y la sintaxis básica de SQL hasta las consultas complejas, en una progresión de clases y proyectos prácticos a buen ritmo.

Herramientas de visualización de datos

La visualización de datos es un componente esencial para extraer ideas y valor de los datos. Las visualizaciones pueden ayudar con el análisis exploratorio, narrando claramente una historia en torno a las percepciones para fomentar mejor la acción sobre las conclusiones clave, o pueden ayudar a estructurar los datos no estructurados. Dos herramientas de visualización de datos muy populares son Tableau y Power BI.

1. Tableau: Una potente herramienta de visualización de datos que permite a los usuarios crear cuadros de mando interactivos y compartibles. Simplifica el proceso de análisis de datos complejos y la presentación de perspectivas de forma visualmente atractiva. Conocer Tableau es útil para los profesionales de big data, ya que les permite comunicar eficazmente los resultados de los datos a las partes interesadas, mejorando la toma de decisiones basada en datos.
2. Power BI: Una herramienta de análisis empresarial que proporciona visualizaciones interactivas y funciones de inteligencia empresarial. Se integra perfectamente con diversas fuentes de datos, lo que la convierte en una valiosa herramienta para el análisis de big data. La interfaz fácil de usar y las sólidas funciones de Power BI ayudan a los equipos a generar rápidamente perspectivas e informes, apoyando estrategias empresariales bien fundamentadas.

DataCamp ofrece cursos de Fundamentos de Tableau y Fundamentos de Power BI para ayudarte a ti y a tu equipo a empezar a utilizar estas potentes herramientas de visualización de datos. 

Conceptos clave de Big Data para empresas

Al desarrollar un negocio sólido basado en datos, las organizaciones deben considerar cómo optimizar cada parte de la canalización de datos. Esto incluye cómo se recopilan, almacenan y distribuyen los datos a los miembros del equipo, cómo utilizan los datos los miembros del equipo, etc. Podemos pensar en estos conceptos en cuatro cubos:

• Los procesos de ingesta de datos y ETL (Extraer, Transformar, Cargar) son fundamentales para preparar los datos para el análisis. Estos procesos implican recoger datos brutos de diversas fuentes, transformarlos en un formato utilizable y cargarlos en un sistema de almacenamiento, garantizando que los datos estén limpios, organizados y listos para el análisis.
• El almacenamiento de datos y los lagos de datos son fundamentales para almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Los almacenes de datos están optimizados para el rendimiento de las consultas y el análisis, mientras que los lagos de datos almacenan los datos sin procesar en su formato nativo, lo que proporciona flexibilidad para su uso futuro. Comprender estos conceptos ayuda a las empresas a gestionar y utilizar sus datos con mayor eficacia.
• Las técnicas de aprendizaje automático y minería de datos son esenciales para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Estas técnicas permiten el análisis predictivo, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones automatizada, impulsando la innovación y la eficiencia.
• El procesamiento de datos en tiempo real es cada vez más importante, ya que las empresas tratan de tomar decisiones oportunas basadas en la información más reciente. La analítica en tiempo real permite a las empresas responder rápidamente a los cambios y tendencias emergentes, mejorando su agilidad y competitividad.

Programas corporativos de formación y certificación

Los programas de formación y certificaciones populares en big data suelen centrarse en componentes clave como el análisis de datos, la ingeniería de datos y la gestión de datos. Abarcan herramientas y tecnologías esenciales como las que hemos tratado a lo largo de este artículo y a menudo incluyen proyectos prácticos para reforzar el aprendizaje. 

DataCamp ofrece una amplia gama de vías de aprendizaje para que los equipos se perfeccionen en una gran variedad de temas y tecnologías. Estos temas organizan nuestros cursos en una progresión adecuada desde los conceptos básicos hasta los temas más avanzados, utilizando una mezcla de conferencias, ejercicios prácticos y proyectos más amplios.  

Como hemos tratado a lo largo de este artículo las tecnologías clave para los lenguajes de programación, el procesamiento de datos, el almacenamiento de datos y la visualización de datos, probablemente te habrás dado cuenta de que hay muchas opciones entre las que elegir para cada una de ellas. 

Cada organización decidirá qué conjunto de estas tecnologías se adapta a su caso de uso individual y a sus necesidades de datos. 

DataCamp ofrece pistas personalizadas únicas para las empresas, que permiten a los líderes curar el contenido para que sus empleados guíen el aprendizaje de la pila tecnológica única que aprovechan sus organizaciones. 

Los que tienen una suscripción a DataCamp para Empresas disponen de su propio Gestor de Éxito del Cliente para ayudarles a guiarles a través de este proceso, creando el mejor plan de estudios para su organización y realizando el seguimiento y la gestión del éxito del programa de formación.  

Realización de Proyectos Prácticos y Experiencia Práctica

La experiencia práctica es crucial para dominar las habilidades de big data. Los proyectos prácticos permiten a los miembros del equipo aplicar los conocimientos teóricos a situaciones del mundo real, mejorando su comprensión y competencia. Estos proyectos ofrecen la oportunidad de trabajar con datos reales, afrontar retos y desarrollar soluciones prácticas.

Los proyectos prácticos en equipo son especialmente beneficiosos, ya que fomentan la colaboración y el intercambio de conocimientos. Al trabajar juntos en tareas prácticas, los miembros del equipo pueden aprender unos de otros, compartir ideas y desarrollar un conocimiento más profundo de las herramientas y técnicas de big data. Este enfoque colaborativo ayuda a crear un equipo de big data más competente y cohesionado. DataCamp ofrece codificación colaborativa en tiempo real en DataLab para empresas. 

Crear una cultura basada en los datos

Fomentar una cultura basada en los datos dentro de una organización requiere iniciativas estratégicas. Fomentar el uso de datos en la toma de decisiones a todos los niveles, proporcionar formación y recursos, y promover la importancia de la alfabetización en datos son estrategias clave. También son esenciales el apoyo de los dirigentes y una comunicación clara de las ventajas de un enfoque basado en los datos.

El aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades son cruciales para mantener una ventaja competitiva en big data. Las organizaciones deben ofrecer oportunidades de formación continua, como talleres, cursos y conferencias, para mantener a los miembros del equipo al día de las últimas tendencias y tecnologías. 

Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los miembros del equipo ayuda a crear un entorno de apoyo en el que el aprendizaje es un esfuerzo colectivo. Este enfoque no sólo mejora las habilidades individuales, sino que también refuerza la capacidad global del equipo. 

Alinear las competencias en Big Data con los objetivos empresariales

Alinear la formación en big data con objetivos empresariales específicos garantiza que las habilidades adquiridas sean directamente aplicables a la resolución de problemas empresariales relevantes. Los programas de formación deben diseñarse para abordar las necesidades únicas de la organización, centrándose en las áreas en las que los datos pueden aportar más valor. Alineando la formación con los objetivos empresariales, las empresas pueden asegurarse de que su inversión en conocimientos de big data se traduce en mejoras cuantificables del rendimiento y la toma de decisiones.

Algunos ejemplos de problemas empresariales resueltos mediante big data son la optimización de las operaciones de la cadena de suministro, la mejora de la segmentación y orientación de los clientes, la mejora de la detección del fraude y la predicción de las tendencias del mercado. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar la analítica de big data para personalizar los esfuerzos de marketing y la gestión de inventarios, mientras que una institución financiera puede aprovechar los datos para detectar transacciones fraudulentas y evaluar el riesgo crediticio con mayor precisión. Estos ejemplos ponen de relieve los beneficios tangibles de alinear las competencias en big data con los objetivos empresariales.

Medir el impacto de la formación en Big Data

Las organizaciones deben utilizar diversas métricas para evaluar la eficacia de los programas de formación en big data. Por ejemplo, la velocidad y la precisión del análisis de datos, la capacidad de generar perspectivas procesables y la mejora de los procesos de toma de decisiones. Las evaluaciones del rendimiento y los comentarios de los empleados también pueden proporcionar información valiosa sobre la eficacia de la formación. 

La plataforma empresarial de DataCamp ofrece informes claros sobre el progreso de la formación completada por individuos y equipos, seguimiento del uso de herramientas de datos dentro de una organización, así como otras métricas de retorno de la inversión a lo largo del tiempo.  

Los beneficios a largo plazo de invertir en conocimientos de big data para tu equipo son sustanciales. Los empleados bien formados pueden aprovechar mejor el poder de los datos, lo que conduce a soluciones más innovadoras y a una ventaja competitiva en el mercado. Además, la inversión continua en formación ayuda a mantener al equipo actualizado con las últimas herramientas y técnicas, garantizando una mejora sostenida de las capacidades de tratamiento y análisis de datos.

Conclusión

Los macrodatos son cada vez más críticos para impulsar el éxito empresarial en el mundo actual, impulsado por los datos. Invertir en formación sobre big data dota a los equipos de las habilidades necesarias para aprovechar los datos con eficacia, lo que conduce a una mejor toma de decisiones y a una ventaja competitiva.

Alineando la formación con los objetivos empresariales, midiendo su impacto y fomentando una cultura basada en los datos, las organizaciones pueden maximizar el valor derivado de sus datos. A medida que las empresas siguen generando y dependiendo de grandes cantidades de datos, no se puede exagerar la importancia de los programas integrales de formación en big data.

La plataforma empresarial de DataCamp hace posible que organizaciones de cualquier escala construyan un currículo completo de formación en big data para todos sus empleados, realicen un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo y aprovechen el mejor currículo de aprendizaje activo de su clase, todo ello escalando sin problemas en el software SSO y LMS existente en la organización.