# data[].attributes.body
BIG DATA

# data[].attributes.body
Domina el poder de los datos

# data[].attributes.attachment_link.title
Big Data & Business Intelligence: domina el poder de los datos para impulsar tu carrera

# data[].attributes.attachment_link.description
Aprende las habilidades más demandadas en el mercado laboral y conviértete en un experto en análisis de datos con el

# data[].attributes.body
Big Data para el acceso a medicamentos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
MADRID, 29 Ene. (EUROPA PRESS) -

El uso de datos, o 'big data', y las nuevas tecnologías en el ámbito de salud no sólo proporcionan mejoras en la atención o en el diagnóstico de los pacientes, además son clave para "la toma de decisiones en las organizaciones" así como para facilitar la llegada de los medicamentos a los pacientes a través del control inmediato del 'stock' en farmacias, ha explicado el presidente de Cofares, Eduardo Pastor, en el encuentro informativo de Europa Press 'La Innovación y la Economía del Dato Aplicado a la Salud'.

"El dato es una manera de tomar decisiones dentro de la organización, mucho más ágil y mucho más rápida, y eso conlleva, por supuesto, la mejora de la salud de los ciudadanos. El dato y la tecnología son palancas fundamentales para la sociedad", ha declarado Pastor al explicar el trabajo que realiza Cofares al recopilar a través de su plataforma de analítica de datos "información del consumo de medicamentos en España, así como las incidencias y el 'stock' de cada zona", para garantizar la llegada de los productos al paciente lo antes posible y sin incidencias.

"Cofares sirve medicamentos a la población a través de 46 plataformas logísticas que tenemos en España repartidas en las que servimos en un periodo corto de tiempo a nuestras farmacias y, por ende, esos medicamentos se transportan a los pacientes. Suministramos a nuestros almacenes una cantidad de medicamentos y el dato nos sirve para saber exactamente qué productos se consumen en cada zona de España", ha explicado Pastor, quien ha estado acompañado del country manager de Google Cloud Iberia, Isaac Hernández.

Con el fin de garantizar el abastecimiento de medicamentos en las farmacias, y el máximo control sobre los productos consumidos en toda España, Cofares cuenta con una 'torre de control' gracias a la que puede controlar "cualquier tipo de información que tenga la compañía en el momento".

"Tenemos exactamente controlada la información al minuto. Cada dos minutos se va actualizando, e incluye: la cantidad de almacenes que tiene Cofares, el 'stock' actual que tiene, qué número de rutas se van poniendo en marcha en cada momento. si va en tiempo, si el número de líneas va acorde con el tiempo o qué está previsto que se tenga que poner en esos pedidos. Nuestra labor diaria consiste en repartir los productos de salud lo más cercanos a la población", ha detallado Eduardo Pastor.

Así, gracias a las nuevas tecnologías se pueden satisfacer al máximo las demandas de la población, y "adelantarse a ellas", es decir, poder prevenir el desabastecimiento.

"Tenemos previsto por medio de algoritmos y datos que los almacenes de Cofares, dependiendo de la zona, tengan un abastecimiento de una molécula o de otra. La salud tiene que basarse en la prevención e implicaría mucho ahorro de costes en cuanto al gasto farmacéutico", ha añadido.

Por su parte, el country manager de Google Cloud Iberia, Isaac Hernández, que ha colaborado con Cofares para llevar a cabo esta iniciativa, ha destacado que el sector de la salud "será probablemente uno de los sectores que más beneficios obtenga del uso de los datos. El impacto que este tipo de innovaciones va a tener en el medicamento, en su desarrollo futuro y en la prevención de la salud es importantísimo", ha afirmado.

"Hay una enorme oportunidad y un gran beneficio cuando somos capaces de poner las distintas dimensiones del historial clínico de un paciente. Creemos que es aquí, en este sector, donde la próxima década veremos avances muy significativos. Cofares es punta de lanza con su concepto de torre de control y su misión de poner el dato en el centro de todo. El potencial es gigante", ha asegurado Hernández durante el encuentro.

LA IMPORTANCIA DE LA CALIDAD DE LOS DATOS

Por otro lado, tanto Cofares como Google Cloud han coincidido en que no solo es importante el uso del dato, sino también su calidad y fiabilidad. "Los datos facilitan mucho la gobernabilidad, pero tienen que ser fiables, tienen que ser útiles y, por supuesto, tienen que cumplir una normativa", ha apuntado el presidente de Cofares.

"Cuantos más datos tengas, más información dispones y mejores decisiones puedes tomar. Ahora, insisto, no solamente tiene que ser una cuestión cuantitativa, sino también cualitativa. A través de Google Cloud, podemos suministrar nuestra base analítica con información correcta, válida y de calidad que se transmite a la torre de control."

COLABORACIÓN NECESARIA ENTRE DIFERENTES SECTORES

Por último, para poder llevar a cabo mejoras en salud gracias a las nuevas tecnologías es necesaria la colaboración entre diferentes sectores, no solo el sanitario, así como entre empresas, organizaciones y administraciones ya que "ninguna organización que quiera hacer un avance lo puede hacer en solitario", tal y como ha apuntado Eduardo Pastor.

"En Sanidad no solamente tienen que opinar ahora los que somos sanitarios, sino también analistas de datos, matemáticos, físicos, ingenieros, etc. Todos ya somos una gran familia", ha señalado.

Asimismo, ha añadido que "el futuro no solamente se basa en lo que se pueda hacer aquí en España", sino que "esto tiene que ser europeo, tiene que ser una sanidad global". "Ciencia, Tecnología y el Ministerio de Sanidad tendrían que estar bastante correlacionados en salud y esperemos que las Administraciones también se den cuenta", ha concluido.

"Se trata de cooperar en esa misión que va de mejorar la salud y el dato va a ser el elemento fundamental para que todos esos avances impulsados por Inteligencia Artificial acaben llegando al paciente y nos acaben llegando a todos, porque todos estamos en el mismo camino", ha finalizado Hernández.

# data[].attributes.attachment_link.title
Cofares y Google apuestan por el 'big data' para garantizar el acceso a medicamentos y mejorar la salud de la población

# data[].attributes.attachment_link.description
El uso de datos, o 'big data', y las nuevas tecnologías en el ámbito de salud no sólo proporcionan...

# data[].attributes.body
¿Qué es la Big Data?

¿Cómo funciona la Big Data?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

El Big Data tiene que ver con la gestión y análisis de conjuntos de datos considerablemente grandes y complejos que superan las capacidades de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales. Es utilizado para extraer información valiosa, patrones y tendencias que pueden respaldar la toma de decisiones empresariales. Supone un importante reto para las compañías si quiere extraer el valor para el negocio.

Las 5 V del Big Data

Indica la rapidez con la que los datos se generan, procesan y deben ser analizados. En muchos casos, la velocidad es crucial, ya que algunos sistemas deben ser capaces de analizar los datos en tiempo real para tomar decisiones instantáneas.

Veracidad

La veracidad implica asegurar que los datos sean exactos, confiables y representen de manera fiel la realidad o el fenómeno que están destinados a describir. Dado que en entornos de Big Data se manejan grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, como sensores, redes sociales, transacciones en línea, entre otros, existe el riesgo de que los datos puedan contener errores, sesgos, inconsistencias o información falsa.

Valor

En el contexto de Big Data, el término "valor" se refiere al beneficio o utilidad que las organizaciones pueden obtener al analizar y aprovechar grandes volúmenes de datos. El valor en Big Data está estrechamente relacionado con la capacidad de extraer información significativa, patrones, tendencias y conocimientos valiosos a partir de conjuntos de datos extensos y diversos.

Porqué es importante el Big Data

Breve historia del Big Data

El término "Big Data" se acuñó a principios de la década de 2000 debido al crecimiento exponencial de la World Wide Web y, en consecuencia, a la enorme cantidad de datos generados. Las empresas comenzaron a darse cuenta de la importancia de recopilar y analizar datos para obtener información valiosa sobre el comportamiento del usuario.

Empresas como Yahoo o Google fueron pioneras en el procesamiento masivo de datos, pero con la llegada de Hadoop, un framework de software de código abierto creado por Doug Cutting y Mike Cafarella, el Big Data acaparó la atención global. Amazon, Facebook y LinkedIn se unieron a la fiesta, con herramientas cada vez más enriquecidas por el machine learning y la inteligencia artificial.

Cómo funciona el Big Data

El funcionamiento del Big Data se puede estructurar en cinco pasos bien definidos: captura de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos, análisis y visualización y toma de decisiones. Explicamos a continuación cómo se desarrollan estas diferentes fases del proceso.

El proceso comienza con la identificación y captura de datos desde diversas fuentes. Esto puede incluir datos estructurados (como bases de datos), datos no estructurados (como texto libre, imágenes, videos) y datos semiestructurados (como archivos XML o JSON).

Se procede posteriormente a la ingesta continua de datos: En muchos casos, la captura de datos es continua y en tiempo real para abordar la velocidad de generación de información. Los datos pueden provenir de sensores, redes sociales, transacciones en línea, registros de servidores, entre otros.

Los datos capturados se almacenan en sistemas de almacenamiento distribuido que pueden manejar grandes volúmenes de información. Hadoop Distributed File System (HDFS) es un ejemplo común de un sistema de almacenamiento distribuido utilizado en entornos de Big Data.

Además, se utilizan bases de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados o semiestructurados de manera eficiente como es el caso de MongoDB, Cassandra o Couchbase.

Empresas como Yahoo o Google fueron pioneras en el procesamiento masivo de datos, pero con la llegada de Hadoop, un framework de software de código abierto creado por Doug Cutting y Mike Cafarella, el Big Data acaparó la atención global

Tecnologías como Apache Hadoop y Apache Spark se utilizan para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo. Estos frameworks de procesamiento distribuido dividen el trabajo en tareas más pequeñas que se ejecutan en varios nodos de un clúster para lograr un procesamiento eficiente.

A través del modelo MapReduce, se realiza una tarea de procesamiento dividida en dos fases: la fase de map, que realiza la operación en datos distribuidos, y la fase de reduce, que agrega y combina los resultados.

Análisis y visualización

En muchos casos, se aplican algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias futuras o tomar decisiones basadas en patrones identificados en los datos.

La presentación visual de resultados es esencial para facilitar la comprensión. Gráficos, cuadros de mando y otras representaciones visuales ayudan a los usuarios a interpretar los resultados de manera efectiva.

La información derivada del análisis de Big Data se utiliza para tomar decisiones informadas y acciones estratégicas. Puede influir en la toma de decisiones en tiempo real o proporcionar perspectivas estratégicas a largo plazo.

Como consecuencia, l as organizaciones pueden optimizar procesos, recursos y estrategias comerciales utilizando los insights obtenidos. Esto puede abarcar desde la mejora de la eficiencia operativa hasta el desarrollo de nuevos productos y servicios.

Tipos de datos

Los datos pueden clasificarse en diferentes categorías según su estructura y formato. En primer lugar, tenemos los datos estructurados, que se caracterizan por estar organizados en tablas y son fáciles de procesar, especialmente en bases de datos relacionales. Por otro lado, encontramos los datos no estructurados, los cuales carecen de un formato predefinido y pueden incluir información en forma de texto, imágenes o videos.

En una categoría intermedia, se encuentran los datos semiestructurados. Estos contienen elementos de ambas categorías anteriores y suelen presentarse en formatos como XML o JSON. Esta flexibilidad permite cierto grado de organización, pero sin la rigidez de los datos completamente estructurados.

Ventajas del Big Data

Al analizar esta información de manera efectiva, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y respaldadas por datos concretos. Directivos de empresas pueden tener una comprensión más profunda de los factores que afectan a su empresa y, por lo tanto, adoptar estrategias más acertadas.

El análisis de grandes conjuntos de datos permite la identificación de patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos en conjuntos de datos más pequeños. La capacidad de reconocer estos patrones ayuda a las empresas a anticiparse a cambios en el mercado, comportamientos de los clientes o tendencias emergentes.

El Big Data puede optimizar los procesos internos de una empresa al identificar áreas de ineficiencia y sugerir mejoras. Al analizar datos operativos en tiempo real, las organizaciones pueden tomar medidas correctivas de manera más rápida y eficiente, reduciendo costos y mejorando la productividad.

El acceso a grandes volúmenes de datos brinda a las empresas la oportunidad de innovar en sus productos, servicios o modelos de negocio. La capacidad para comprender las necesidades del mercado, el comportamiento del consumidor y las oportunidades emergentes permite a las empresas adaptarse y ofrecer soluciones más competitivas.

Luchar contra el fraude

Problemas de fraude: Big Data permite identificar y prevenir posibles casos de fraude, ya sea interno o externo, mediante el análisis de patrones, anomalías o comportamientos sospechosos en los datos.

Consejos de buenas prácticas

En el ámbito del Big Data, es crucial establecer metas claras para orientar las estrategias, ya sea para mejorar la eficiencia operativa, optimizar la toma de decisiones o descubrir patrones de comportamiento del cliente. La calidad de los datos resulta esencial debido al volumen y la diversidad de la información manejada, y se logra a través de prácticas rigurosas de limpieza, validación y estandarización.

La seguridad también es una prioridad, con medidas como la encriptación de datos, autenticación de usuarios y gestión de accesos para proteger la integridad y confidencialidad de la información.

Mantenerse actualizado con las tecnologías emergentes en Big Data es otro consejo si queremos aprovechar al máximo las capacidades analíticas, requiriendo una evaluación continua de herramientas y plataformas, así como la formación constante del personal para garantizar la adaptabilidad a las innovaciones en este campo en constante evolución.

Casos prácticos

Mejorar el tráfico urbano

La optimización del tráfico urbano mediante el uso de sensores, cámaras y GPS que recogen datos en tiempo real sobre el flujo de vehículos, las condiciones meteorológicas y los accidentes. Estos datos se procesan con algoritmos inteligentes que permiten ajustar los semáforos, las rutas alternativas y las alertas a los conductores para mejorar la movilidad y reducir la contaminación.

Experiencia de compra online

La personalización de la experiencia de compra online mediante el uso de cookies, historial de navegación y preferencias de los usuarios. Estos datos se analizan con técnicas de aprendizaje automático que permiten ofrecer productos, servicios y ofertas adaptados a los gustos, necesidades e intereses de cada cliente, aumentando así la fidelización y las ventas.

Detección de enfermedades

La detección precoz de enfermedades mediante el uso de dispositivos wearables, aplicaciones móviles y registros médicos que recopilan datos sobre la salud, el estilo de vida y los hábitos de los pacientes. Estos datos se cruzan con bases de datos clínicas, genéticos y epidemiológicos que permiten identificar patrones, factores de riesgo y síntomas de posibles enfermedades, facilitando así la prevención, el diagnóstico y el tratamiento.

# data[].attributes.attachment_link.description
BIg Data es la ciencia que estudia los grandes volúmenes de datos y que sirven a las empresas para extraer conclusiones y tomar decisiones

# data[].attributes.body
Expectativas de los expertos en Big Data

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Es una de las profesiones más solicitadas y sus perfiles escasean, lo que plantea una doble dinámica en las contrataciones: las compañías buscan a los especialistas más cualificados y estos, a su vez, pueden permitirse elegir dónde desempeñar su labor en función de ciertas condiciones.

Las nuevas tecnologías digitales proporcionan ingentes cantidades de datos que resultan muy útiles a las empresas. Pero para que puedan ser aprovechados, los datos deben ser recopilados y analizados correctamente, una labor que corresponde a los especialistas en 'big data'. Expertos en formación, portales de empleo y consultoras de recursos humanos coinciden en señalar que estos profesionales están entre los más solicitados actualmente por las empresas. Según LinkedIn, se trata de uno de los tres trabajos más demandados en 2023 y está entre los mejor pagados del ámbito de las tecnologías de la información y comunicación (TIC).

Existen tres perfiles de expertos en 'big data', clasificados en función de sus cometidos. El ingeniero de datos: aquel que crea las soluciones informáticas necesarias para gestionar, organizar y almacenar la información. El analista de datos, o 'data analyst': el encargado de extraerlos, procesarlos y agruparlos. Está presente en todo tipo de empresas, no solo tecnológicas. Por último, el 'data scientist' o científico de datos: el profesional que "traduce" e interpreta esos datos.

Ninguno de estos tres perfiles abunda, lo que genera una doble dinámica en las contrataciones. Por un lado, las empresas piden requisitos muy concretos a los candidatos que certifiquen sus conocimientos en tan reciente disciplina, mientras que estos, por su parte, están en disposición de elegir dónde trabajar. A la hora de decantarse por una u otra organización, priorizan aquella en la que se dan determinadas condiciones.

Escasas opciones de formación en 'big data'

Dado que son perfiles relativamente nuevos, no existe de momento una formación académica superior relacionada directamente con el 'big data'. Pero sí que cada uno de ellos suele poseer conocimientos en una rama determinada. Como explica Pol Soria, mánager ejecutivo de TIC en LHH, división del Grupo Adecco, "los analistas y científicos de datos proceden de carreras de ciencias como Física o Matemáticas. Los ingenieros de datos, en cambio, parten de una sólida formación en Ingeniería Informática, Programación o incluso de Telecomunicaciones ".

No siempre se solicita titulación universitaria. La base académica puede proceder también de grados superiores de Formación Profesional en Informática, Comunicaciones o Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma y Web. Más habitual es que los candidatos se hayan matriculado en algún 'bootcamp': cursos intensivos, muy populares de un tiempo a esta parte sobre todo en el ámbito de la informática, que en tres o seis meses dotan al alumnado en competencias necesarias para programar.

Por otro lado, cada vez son más las instituciones educativas que reaccionan ante esta carencia. Un ejemplo de ello es el Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra, que ha habilitado un Máster oficial en Big Data Science. BBVA colabora desde 2020 con este Máster, por el que ya han pasado más de 50 de sus profesionales. En paralelo, el banco tiene una sólida estrategia con múltiples opciones formativas a través de la cual ha formado a más de 50.000 empleados en cuestiones de datos en solo cinco años, 2.000 de ellos a un nivel avanzado.

¿Qué piden las empresas a los expertos en 'big data'?

Las 'soft skills' son competencias sociales que solo se adquieren en la vida diaria y que permiten a las personas integrarse con éxito en los ambientes laborales. Entre estas, se valoraban especialmente la resolución de problemas, el trabajo en equipo, la inteligencia empresarial o las habilidades de comunicación.

En este sentido, y para su aplicación en el terreno del 'big data', Mónica Pérez, directora de Comunicación y Estudios de InfoJobs, apunta algunas habilidades blandas que pueden inclinar la balanza del lado de quien las posee cuando un director de Recursos Humanos duda entre dos currículums: " Pensamiento abstracto, trabajo en equipo, capacidad de resolución de problemas, visión de negocio y habilidades de comunicación". El candidato perfecto debe ser capaz de mantener un equilibrio entre saber trabajar en equipo y desarrollar su labor con autonomía; debe tener capacidad de análisis, ser resolutivo y creativo. Y, como subraya Pol Soria, "debe ser una persona responsable, ya que estas empresas ofrecen un porcentaje muy elevado de teletrabajo".

Qué piden los expertos a las empresas

Los expertos en 'big data', un perfil altamente solicitado, pueden actualmente elegir en qué empresa trabajar. Como explica Pol Soria, en ocasiones los procesos de selección se cierran con un solo candidato: las empresas tratan de ser ágiles y rápidas para que no se les escape, pues lo normal es que ese único candidato esté sopesando otras posibilidades. " Son profesionales que tienen muchas ofertas ", dice. "Conocemos casos de personas que quieren cambiar de trabajo, están participando en cinco o seis procesos de selección y al final esperan a tener todas las cartas encima de la mesa para elegir por qué proyecto se decantan".

Por otra parte, son profesionales inquietos que cambian de organización cada tres o cuatro años. "Empiezan en un proyecto para implementar un nuevo producto, una nueva estructura del código o una nueva aplicación y, cuando lo terminan, muchos dan el salto a otra empresa para volver a implementar otro producto", añade el reclutador de LHH.

Entre los alicientes que más valoran los especialistas en 'big data' hay algunos relacionados directamente con su labor y aspectos que otros profesionales también apreciarían. Entre los primeros, "sobre todo lo que más les interesa es que haya un buen proyecto, motivador y disruptivo; que se trabaje con tecnologías punteras, que la empresa invierta en formación y que parte de sus horas puedan dedicarlas a proyectos personales, los cuales después aplican a la empresa", apunta Soria.

En cuanto a lo segundo, merece la pena destacar que, cada vez más, en este tipo de profesionales destaca la alineación de las empresas con aquello que les mueve a título personal. Así lo confirma el II Análisis sobre los perfiles actitudinales de los trabajadores en España, de Infojobs. "Los profesionales vinculados con el 'big data' se encuadrarían mayoritariamente dentro de los perfiles que definimos como 'inconformistas", explica Mónica Pérez. "El 'inconformista' destaca por demandar un mayor reconocimiento y confianza por parte de la empresa en nuevos modelos laborales propiciados por el teletrabajo, la flexibilidad laboral y la conciliación. También es importante para ellos trabajar por objetivos ".

El sueldo es otro factor que les ayuda a decidir. "Buscan un incremento de entre el 10% y el 20% de su salario. Cuanto más alto es, mayor es ese porcentaje de subida", concluye Soria.

# data[].attributes.attachment_link.title
El mundo laboral del 'big data': Expectativas de los expertos y necesidades de las empresas

# data[].attributes.attachment_link.description
Es una de las profesiones más solicitadas y sus perfiles escasean. Las compañías buscan a los especialistas más cualificados, que pueden permitirse elegir dónde desempeñar su labor en función de ciertas condiciones.

# data[].attributes.body
EL Impacto de la Big Data en América Latina