BIG DATA. Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. Conviértete en un experto en la gestión de grandes volúmenes de datos y en la inteligencia de negocio. www.cice.es

1. BIG DATA.
NUEVOS PERFILES Y
OPORTUNIDADES DE EMPLEO
A N T O N I O A L O N S O P I Ñ E R O
F E E D . 2 5 M A Y O 2 0 1 6

3. Sistemas de información decisionales

4. Nuevo contexto. Digitalización

5. Nuevo contexto. Omnicanalidad
Los clientes ya no
interactúan por un solo
canal, sino que utilizan
múltiples vías de contacto.

6. Nuevo contexto. Omnicanalidad
Obteniendo información, no
sólo de las fuentes
tradicionales, sino también
de cualquier tipo de
contacto

7. Nuevo contexto. Omnicanalidad
Incorporando información
externa proporcionada
voluntariamente por el
cliente o con mecanismos
de extracción de entornos
sociales

8. Nuevos orígenes de fuentes de datos
Generados por
las personas
E-Mail, redes sociales
(Facebook, Twiter…),
búsquedas
Transacciones de
datos
Facturación, llamadas,
transacciones entre cuentas
generan información que
tratada pueden ser datos
relevantes
E-marketing y
Web
Generamos una gran
cantidad de datos
cuando navegamos
por internet
IoT
(Internet of Things)
Son las tecnologías que
comparten datos con
dispositivos: medidores,
sensores de temperatura, de
luz, de altura, de presión, de
sonido…
Biométrica
Son el conjunto de datos que
provienen de la seguridad,
defensa y servicios de
inteligencia. Datos generados
por lectores biométricos como
escáneres de retina,
escáneres de huellas digitales,
o lectores de cadenas de
ADN.

9. Nuevos Business Case

10. ¿Qué es Big Data?

11. Arquitectura tradicional

12. Las (3+1) Vs de Big Data

13. Gaps en la actualidad • Soporte de volúmenes de datos limitado
a nivel de los sistemas OLTP
• Excesiva normalización y rigidez a nivel
de los esquemas de datos
• No es compatible con la carga de
fuentes de datos no estructuradas
• Limitaciones importantes para resolver
workloads de Real-time analytics
• Capacidad de escalamiento y
elasticidad limitados y de alto costo
• No preparada para soportar el desarrollo
de productos y servicios digitales
• Pensada principalmente para el mundo
on-premise, lo que dificulta su extensión
hacia el Cloud
No esta preparada para
la Transformación Digital

14. ¿Qué es Big Data?
Una nueva generación de tecnologías y arquitecturas diseñadas
para extraer valor económico de grandes volúmenes de datos
heterogéneos que debido a su volumen, variedad o velocidad
no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan
los límites y capacidades de las herramientas de software
habitualmente utilizadas para su captura, gestión y procesamiento

15. Nueva arquitectura

16. • Volúmenes de datos ilimitados con
capacidad de escalamiento horizontal.
• Arquitectura de datos Unificada que
integra fuentes de datos estructuradas y
no estructuradas.
• Esquemas flexibles diseñados para
cambiar frecuentemente.
• Diseñada para soportar cualquier tipo de
workload, Interactivo, Real-time, Batch y
Analítico.
• Fundamental para la implementación de
productos y servicios digitales.
• Compatible con cualquier arquitectura
Cloud (privada, pública, híbrida).
Habilita la
implementación de nueva
analítica de negocio
Nueva arquitectura

17. ¿Por qué ahora?
 El entorno competitivo ha impulsado la tecnología Big Data
mediante el desarrollo de nuevas herramientas para una toma de
decisiones más precisa.
 Abaratamiento de la memoria RAM de las computadoras y su
aumento de tamaño posibilitan la carga masiva para su análisis (
in memory analytics)
 Nuevos entornos para el almacenamiento, trabajo y
computación distribuidos. (Hadoop, Spark).
 Nuevas Bases de Datos especializadas (NoSQL)

18. Universo Big Data

19. La profesión más “sexy”
“Gran parte del entusiasmo
actual por los big data se
enfoca en la tecnología.
Aunque la tecnología es
importante, como mínimo es
igual de importante la gente
con las capacidades (o la
mentalidad) para usarla. Y en
este frente, la demanda es
mayor que la oferta.”
T. Davenport

20. Necesidad de formar nuevos perfiles
EquipoData
Steward/CDO
Arquitecto Big
Data
Ingeniero Big
data
Administrador
Analista de
datos
Cientifico de
Datos
Visualizador
de Datos
Experto en
negocio
…

21. Big Data y Data Science
 Habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce, Spark y
frameworks comerciales
 Competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos

22. Big Data y Data Science
 El objetivo de Big Data es construir la infraestructura que
soporte la escalabilidad para el tratamiento de datos. Sobre
esas arquitecturas, se desarrollarán posteriormente los
procesos analíticos para extraer valor de los datos por parte
de los Data Scientist

23. Big Data y Data Science

24. Perfiles más demandados
 Data Steward. Realiza la doble acción de proteger los datos y
resultados obtenidos y la gestión de los datos de acuerdo a las
políticas, normativas y estándares de la empresa.
 Data Architect. Responsable del diseño y la implementación del
ciclo de vida de la arquitectura Big Data.
 Big Data Developer. Encargado de captar los datos,
almacenarlos, y procesarlos para que los datos esten disponibles
para su analítica.
 Big Data Administrator. Distribución de los cluster,
infraestructura, seguridad y optimización de las cargas.

25. Perfiles más demandados. Data Scientist
 Extrae conocimiento y valor de los datos
 Descubre relaciones ocultas y patrones
entre los datos de diferentes áreas de
negocio y tecnología
 Competencias informáticas para el
tratamiento de datos
 Competencias estadísticas ,
matemáticas
 Habilidades investigadoras
 Competencias en comunicación y
visualización de datos
 Creativo e innovador

26. Conclusiones
 En el nuevo contexto, el análisis de datos es cada vez más relevante
y necesarios.
 Es necesario una nueva infraestructura para llevar a cabo la
explotación de los datos en un entorno cada vez más cambiante
 Hay organizaciones que ya se están apalancando en este tipo de
estrategias para crear ventajas competitivas
 El mercado de BI / Big Data / Business Analytics tiene una salud de
hierro y mucho interés
 Hay una clara necesidad de perfiles
 Capacitación y formación especializada en puntos concretos de Big
Data / Business Analytics

27. FORMACIÓN CICE
CURSOS CICE PARA COMPLETAR TU FORMACIÓN
MARKETING BIG DATA Y SOCIAL MEDIA:
1. Carrera de Big Data y Business Intelligence.TBIG
2. Máster en Marketing Digital y Social Media Oficial de Hootsuite.MCOM
3. Máster en Business Intelligence.MBI
4. Máster en eCommerce y Digital Business.MED
5. Máster en Big Data y Análisis de Datos.MBIG
6. Máster Consultor en SEM, SEO y Analytics Oficial de Google.MGA