Cómo ser un experto en Big Data: Terminologías y Libros

Nos encontramos en una era donde se renuevan y desarrollan múltiples tecnologías constantemente.

Por ello, es necesario estar al tanto de la comunicación y herramientas que están en tendencia.

Ahora bien, uno de los procesos que más ha dado de que hablar últimamente, es el Big Data.

El cual recolecta una inmensa cantidad de data estructurada, no estructura y semiestructura para poder analizarla con el fin de mejorar el conocimiento y la toma de decisiones en las empresas.

Es importante que tengas presente que para desarrollarlo correctamente es necesario entender muy bien cómo funcionan y como se procesan los datos.

Sin embargo, para profundizar en esta disciplina es necesario conocer y comprender sus términos más básicos y técnicos.

Por ello, desarrollamos un glosario de términos para que estés mucho más familiarizado con el fascinante mundo del Big Data:

• Ciencia de datos (Data Science)

  Metodología científica, procesos y sistemas para extraer conocimiento o tener un entendimiento mucho más profundo de los datos, a fin de resolver con éxito los problemas analíticos que pudiesen presentarse.

• Analista de datos

  Es aquella persona que está capacitada para recopilar y analizar la data mediante técnicas estadísticas que le permitirán conocer la estructura de los datos para interpretarlos y establecer estrategias de valor.

• Algoritmo

  Permite encontrar y expresar ese algo que buscamos, en el caso del Big Data, busca patrones y relaciones entre variables.

  Cabe destacar, que los algoritmos son creados con el único fin de automatizar el procesamiento de la gran cantidad de datos que se genera diariamente.

• Analítica predictiva

  Se trata de una ciencia que se encarga de predecir el futuro de una empresa mediante su data histórica y, tiene como finalidad mejorar la planificación y optimizar los resultados.

• Analítica de negocio

  Es una técnica orientada a la exploración de grandes volúmenes de datos con un enfoque en el análisis estadístico.

  Esta técnica se emplea para obtener información congruente, actual y estructurada, que ayude a definir las decisiones de negocios para tener una ventaja competitiva frente a otras empresas.

• Inteligencia de negocios (Business Intelligence)

  Permite que los datos obtenidos sean transformados en información estructurada, mediante un conjunto de metodologías que actúan como frente estratégico ante el proceso de toma de decisiones en un negocio.

• Analytics

  Es el procedimiento de obtención, procesamiento y análisis de los datos para convertirlos en insights.

• Machine Learning

  Es una de las tantas ramas de la inteligencia artificial, la cual tiene como foco principal ‘’enseñar’’ a las máquinas a solucionar diversas tareas mediante los datos, con el fin de automatizar la resolución de un problema sin realizar una programación previa y explicita de los pasos a seguir para lograrlo.

• Blaze

  Es una interfaz que permite la consulta de datos provenientes de diferentes sistemas de almacenamiento.

  También, es conocido como una librería de una de las herramientas de Big Data más usada, Python; y ayuda a almacenar, describir, consultar y procesar datos.

• Small Data

  A diferencia del Big Data, el Small Data, se enfoca en analizar pequeñas cantidades de datos.

• C++

  Es un lenguaje de programación híbrido que fue desarrollado con la intención de extender el lenguaje de programación C con mecanismos que posibilitan la manipulación de objetos.

• Data Mining

  La minería de datos tiene como objetivo principal sustraer información de un determinado conjunto de datos para posteriormente transformarla en una estructura comprensible para su uso.

• SQL (Structured Query Language)

  Es un lenguaje estandarizado que se utiliza en programación y tiene como función principal, definir, administrar, manipular y recuperar los datos de una base de datos relacionales.

  Sus principales características son el manejo del álgebra y del cálculo relacional.

• NoSQL (Not Only SQL)

  Representa a los sistemas de gestión de bases de datos. Su objetivo principal es solventar los problemas de rendimiento del Big Data, puesto que las bases de datos relacionales no están diseñadas para solucionarlos. 

• Python

  Es un lenguaje de programación multiparadigma, el cual permite a los programadores manejar diversos estilos de programación, entre los cuales se encuentran la programación orientada a objetos, la programación imperativa y la programación funcional.

  Entre sus características más resaltantes se encuentra la resolución dinámica de nombres o también conocido como enlace dinámico de métodos, el cual enlaza un método y un nombre de variable, mientras el programa se encuentre en ejecución.

  También, se pueden escribir nuevos módulos de manera muy sencilla en C o C++.

• Internet de las cosas (IoT)

  Se refiere a la conexión digital que tienen los objetos cotidianos de internet entre sí.

  En otras palabras, son elementos que tienen identificadores únicos y son capaces de transferir datos mediante una red, sin precisar de interacción humana con el fin de recopilar datos para la posterior verificación de los patrones de uso del cliente.

• Data Lake

  El Data Lake no es más que un depósito que permite almacenar una extensa cantidad de datos en bruto, los cuales permanecen allí hasta que sea necesario usarlos.

  Es importante mencionar que un data lake utiliza una arquitectura plana para almacenar la data, es decir, no almacena los datos en ficheros o carpetas como lo hace un data warehouse.

  Cuando un elemento se encuentra en el data lake, se le adjudica un identificador único y se etiqueta con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidas.

• Data Warehouse

  Al igual que el Data Lake, el Data Warehouse es un almacén de datos e información, el cual guarda aquellos datos que son netamente necesarios para realizar análisis e informes.

  Esta herramienta, además de almacenar la información depurada para su uso posterior, también permite reservar aquellas consultas que le realizaron con anterioridad, así como también los análisis que ya se han creado.

Así que, como queremos que seas un experto en el área, hemos creado un top de los mejores libros de Big Data que te ayudarán a convertirte en uno.

1. Big Data: El poder de los datos de Bill Schmarzo

Visión mucho más amplia de qué son y cómo se usan los datos para poder potenciar su valor y poder identificar como sacar mayor partido al vasto número de data que posees ¡este libro es perfecto para ti!

Porque incluye un gran número de metodologías, ejemplos reales y consejos prácticos que te serán de mucha utilidad para mejorar la experiencia del cliente y aumentar el retorno por inversión.

Como dato importante, te contamos que este libro fue escrito por uno de los expertos más reconocidos en el Big Data, Bill Schmarzo.

2. Data Jujitsu: The art of turning data into product de DJ Patil

En este libro estarás aprendiendo de la mano de un verdadero experto en la materia, ya que, DJ Patil, es reconocido por crear el término ‘’ciencia de datos’’, además, es el exdirector de datos de la Oficina de Ciencia y Tecnología de los Estados Unidos.

¿Qué aprenderás en este libro? Mediante el uso de ilustraciones y modelos reales, aprenderás a resolver los problemas más complejos, a través de la división del problema en partes simples, haciendo uso del análisis de datos.

3. Small Data: Pequeñas pistas que aportan mucho valor a tu negocio de Martin Lindstrom

En esta ocasión, conocerás de la mano de Martin Lindstrom, cómo el Big Data, puede esconder u ocultar información relevante para las empresas.

Su investigación consistió en realizar un proceso de observación, el cual se basó en la recopilación de datos y factores que impulsan las compras de los consumidores.

Martin Lindstrom es especialista en marketing y neuromarketing danés, quien es considerado como el gurú del comportamiento neurológico del consumidor.

Ha escrito múltiples artículos y libros donde el foco principal ha sido el análisis del comportamiento del usuario o consumidor.

4. Numsense! Data Science for the Layman: No math added de Annalyn NG y Kenneth Soo

Si hay algo por lo que resalta la ciencia de datos es su estrecho vínculo con las matemáticas, sí, sabemos que eso puede parecer un poco intimidante, pero, ¡tranquilo!

Numsense, hace todo mucho más sencillo, puesto que explica los procesos matemáticos y los algoritmos con elementos visuales para facilitar la comprensión a medida que estudias.

5. Big Data de Bernard Marr

Su objetivo principal es ayudar a todo aquel que esté interesado en dominar el uso del Big Data para acrecentar el rendimiento y ofrecer resultados reales a las empresas mediante decisiones inteligentes.

Este libro teórico viene acompañado de ejemplos, metodología y estrategias que han utilizado empresas de gran renombre, así que, no dejes de echarle un vistazo.

6. Big Data: La revolución de los datos masivos de Kenneth Cukier y Viktor Mayer-Schönberger

Este libro representa una amplia visión de como el Big Data está revolucionando el mundo y cambiando por completo la perspectiva de las empresas.

Entre sus páginas podrás encontrar temas enfocados a distintas áreas que abarcan o están relacionadas con el Big Data, como la economía, la ciencia e inclusive, la cultura.

7. Nuevas tendencias en comunicación estratégica de Teresa Pintado y Joaquín Sánchez

Como bien dice su nombre, este libro plasma todas las nuevas tendencias de comunicación estratégica que se están apoderando del mercado mundial.

Además, de hablarte sobre Big Data, también estudia otras áreas de conocimiento, las cuales están enmarcadas en la comunicación y las nuevas tecnologías.

No dejes de leerlo, estamos seguros que te será muy útil en todos los ámbitos de tu carrera.

8. Big Data: Atrapando al consumidor de Josep Francesc Valls

Si aún te quedan dudas de como la tecnología, la gestión de datos, la analítica y los algoritmos están cambiando a los consumidores, a los negocios y el mercado laboral, sin duda, debes leer este libro.

Josep Francesc, cuenta sobre la gran oportunidad de marcar la diferencia a través del Big Data, proporcionando un valor único a los clientes para poder fidelizarlos y mantener un ritmo de crecimiento constante.

9. Pentaho Data Integration Beginner’s Guide de María Carina Roldán

Primero que nada, es fundamental que sepas que Petaho Data Integration es una de las herramientas más útiles de la plataforma de Open Source Business Intelligence y está creada básicamente para desarrollares de software o administradores y científicos de bases de datos.

Ahora bien, este libro es una guía bastante completa que se orienta netamente al aprendizaje, mediante una explicación sencilla y comprensible de términos básicos y conceptos técnicos, así como el almacenaje de datos.

También, cuenta con materiales e instrucciones que facilitan los procesos de aprendizaje de esta herramienta.

10. Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals de Cole Nussbaumer Knaflic

A pesar de ser un libro que se publicó en 2015, sigue teniendo vigencia y siendo uno de los principales referentes del Big Data.

Si estás interesado en potenciar tu negocio o aumentar tus conocimientos sobre el mundo de las negociaciones, ¡no dejes de leer este libro!

¿Ya sabes por cuál libro empezar?