El Big Data, una oportunidad para crecer laboralmente

El Big Data, una oportunidad para crecer laboralmente. Conozca cómo puede incursionar en este mundo

El universo digital se está expandiendo a un ritmo sin precedentes gracias a las grandes cantidades de información que se generan diariamente a través de redes sociales, investigaciones científicas y a la reciente incursión de inteligencias artificiales y de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a una escala global.

De acuerdo con Deloitte, en el 2018 el mundo almacenaba, gestionaba y consumía alrededor de 33 zettabytes de datos; ahora, se prevé que para 2025 este volumen aumente a 125 zettabytes. Para poner en perspectiva esta cifra, si un zettabyte equivale a almacenar 1.100 millones de videos, 125 sería equivalente a acumular alrededor de 137.500 millones de videos.

Si bien la generación de estas grandes cantidades de información año tras año representan el crecimiento del mundo digital, suponen a su vez un reto, pues estos datos ya no pueden ser analizados a través de medios tradicionales como las bases de datos. Es aquí cuando el Big Data surge como la herramienta ideal para procesar y emplear toda esta información de manera más eficiente.

Una de las principales características del Big Data y su gran diferenciador son las denominadas “V”, las cuales hacen referencia a los conceptos de velocidad, volumen y variabilidad. Estas variables son determinantes para una compañía, especialmente, cuando están enfocadas en la toma de decisiones a partir del análisis e interpretación de datos (Data-Driven).

“A pesar del gran volumen de datos que se crean a diario, solo se analiza una quinta parte de estos, lo que significa que hay un enorme valor que queda en aquellos datos no analizados. Esta situación representa un reto para los profesionales en Big Data, quienes deberán aprender a aprovechar cada servicio que es desarrollado, actualizado y difundido dentro de la industria para generar valor con esa información a cada uno de sus clientes”, declaró Daniel Restrepo, Ingeniero de Big Data de SoftServe, multinacional líder en consultoría de software y servicios digitales con presencia en Colombia.

Actualmente los Ingenieros de BigData están siendo altamente codiciados en el mercado laboral, su conocimiento especializado en datos y sus habilidades técnicas avanzadas se han convertido en un activo valioso para las organizaciones ayudándolas a mejorar su eficiencia operativa, a identificar nuevas oportunidades de negocio y a mantenerse competitivos en el mercado.

Para todos aquellos interesados en BigData, empresas como Microsoft, Google, Snowflake, Amazon y Databricks ofrecen cursos y talleres para capacitarse en habilidades y softwares que permiten generar valor a las organizaciones a raíz del manejo eficiente de los datos. De igual forma, existen libros especializados en esta materia que pueden ser de mucha utilidad para los que quieran adentrarse al mundo del BigData:

1. Fundamentals of Data Engineering-Plan and Build Robust Data Systems: Joe Reis y Matt Housley presentan una visión general del panorama de la ingeniería de datos, abarcando conceptos básicos, así como las tendencias emergentes y retos bajo la perspectiva de los fundamentos de Azure Data y los servicios en la nube.

• Data Engineering with Python: Paul Crickard presenta una guía para navegar por las complejidades del diseño y la implementación de segmentaciones y conectividad de bases de datos. A medida que se adentra en el libro, se profundiza en el mundo de las técnicas ETL que son fundamentales para la ingeniería de datos.

• The Datapreneurs, the promise of AI and the Creators Building Our Future: Bob Muglia explica, mediante opiniones de expertos del sector y líderes de opinión, cómo la simbiosis entre el ingenio humano y los datos digitales es la piedra angular del arco que conduce a la nueva era de la tecnología al mundo de la inteligencia artificial.

• Learning Spark, 2nd edition: este libro profundiza en la manipulación de datos y el descubrimiento de conocimientos guiados por los conceptos esenciales y aplicaciones prácticas que encarna el marco de computación Apache Spark.
• Designing Data-Intensive Applications: Martin Kleppmann alterna entre la teoría y la práctica para enseñar sobre los sistemas de grandes volúmenes de datos, guiado por ejemplos del mundo real y diferentes estudios de casos.