{"id":4615,"date":"2017-06-26T17:51:32","date_gmt":"2017-06-26T17:51:32","guid":{"rendered":"http:\/\/www.insaweb.net\/?p=4615"},"modified":"2024-06-18T12:48:21","modified_gmt":"2024-06-18T10:48:21","slug":"como-el-big-data-puede-ser-util-tu-negocio-entrevista-madalina-burghelea","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insabarcelona.com\/en\/como-el-big-data-puede-ser-util-tu-negocio-entrevista-madalina-burghelea\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo el Big Data puede ser \u00fatil a tu negocio. Entrevista a Madalina Burghelea."},"content":{"rendered":"

Hemos entrevistado a Madalina Burghelea especialista en Big Data, la nueva \u201cciencia\u201d que recopila, gestiona y organiza la gran cantidad de datos que se generan con las nuevas tecnolog\u00edas para poder tomar las mejores decisiones en cada momento. Madalina es profesora del Master en Big Data & Data Intelligence<\/strong><\/a> de INSA, y nos cuenta un poco de qu\u00e9 tratan estos conceptos y su relevancia.<\/em><\/p>\n


\n1.-\u00bfQu\u00e9 es el Big Data?<\/strong><\/em>
\nBig Data es encontrar aplicaciones de uso de datos no estructurados, generados cada momento. B\u00e1sicamente se trata de oportunidades para extraer justamente la informaci\u00f3n relevante en este gran volumen de datos que se maneja. Por ejemplo, hacer miner\u00eda de datos para encontrar la probabilidad de que un consumidor cambie por una marca competidora.
\n
\n2.-\u00bfDe qu\u00e9 tipo de datos estamos hablando?<\/strong><\/em>
\nEstamos hablando de terabytes de datos no estructurados generados como contenido de usuarios o monitorizaci\u00f3n. Un ejemplo pueden ser las compras online y el complejo sistema de recomendaci\u00f3n que est\u00e1 detr\u00e1s de las plataformas. Se est\u00e1n procesando un volumen muy grande de datos en funci\u00f3n del perfil del usuario y tambi\u00e9n del comportamiento de usuarios similares, d\u00f3nde se hacen recomendaciones basadas en compras previas.<\/p>\n

3.-\u00bfQu\u00e9 ha cambiado comparando el volumen de informaci\u00f3n que se ten\u00eda sobre el perfil de compradores y h\u00e1bitos de consumo de hace unos a\u00f1os?<\/em><\/strong>
\nLa diferencia es que ahora se puede estudiar el comportamiento del usuario en detalle y se pueden hacer recomendaciones personales, solo estudiando sus datos. Un gran volumen de datos correctamente estudiados y analizados, nos pueden ayudar a vender de forma m\u00e1s eficaz.<\/strong>
\n
\n4.-O sea, que hoy en d\u00eda el problema no es la escasez de datos, si no \u201cc\u00f3mo\u201d ordenarlos para que sean \u00fatiles\u2026<\/em><\/strong>
\nExacto. Existen tantos datos que podemos perder el enfoque. El problema no es extraer los datos o tener m\u00e1s datos, el problema es usarlos eficientemente.
\n
\n5.-\u00bfQu\u00e9 t\u00e9cnicas o herramientas son necesarias para eso?<\/strong><\/em>
\nComo trabajamos con datos con un volumen muy grande, herramientas como “No SQL” ayudan mucho a procesarlos. Por otra parte necesitamos instrumentos de visualizaci\u00f3n eficientes e instrumentos potentes para hacer miner\u00eda de datos y predicciones.
\n
\n6.-\u00bfQu\u00e9 beneficios puede traer el manejo adecuado de datos para las empresas?<\/strong><\/em>
\nPuedes conocer mejor a tus clientes, hacerle recomendaciones personalizadas en funci\u00f3n de las compras previas, estudiar en tiempo real qu\u00e9 dicen sobre tu producto o sobre tu marca.<\/p>\n

7.-\u00bfHay diferencias relevantes (adem\u00e1s de la cantidad) en la gesti\u00f3n de datos en grandes empresas o multinacionales en comparaci\u00f3n con las PYME’s? \u00bfCu\u00e1les?<\/em><\/strong>
\nLa diferencia est\u00e1 entre la necesidad de usar los datos de una empresa grande y una peque\u00f1a. Una empresa grande necesita estudiar el mercado, cada uno de sus productos, sus ventas y trabaja m\u00e1s con procesos y datos estructurados. Una empresa peque\u00f1a necesita m\u00e1s informaci\u00f3n sobre publicidad y debe verificar en cualquier momento redes sociales, para un feedback inmediato. Para hacer esto, trabajo con datos externos o de redes sociales, datos no estructurados pero con mucho potencial.
\n
\n8.-Para poder ser especialista en Big Data \u00bfes necesario tener alg\u00fan requisito previo de estudios?<\/strong><\/em>
\nSi alguna vez has tenido que trabajar con datos, es suficiente para entender la necesidad detr\u00e1s del programa. Desde ingenieros hasta perfiles administrativos, todos han podido tener alguna vez problemas en procesar y entender datos. Los ingenieros pueden implementar sus propias aplicaciones y los perfiles de negocio pueden encontrar aplicaciones con lo cual pueden desarrollar sistemas.El Master en Big Data & Data Intelligence est\u00e1 adaptado a todos los perfiles que quieren trabajar de forma eficiente con datos e informaci\u00f3n.<\/strong> Tambi\u00e9n es importante tener mucha creatividad para ver aplicaciones de Big Data en datos que aparentemente no parecen ser \u00fatiles.
\n
\n9.-\u00bfQu\u00e9 salidas profesionales encuentran los estudiantes de esta especializaci\u00f3n?<\/strong><\/em>
\nPueden trabajar como consultores de Big Data y de Business Intelligence o Data Scientists. Adem\u00e1s como la formaci\u00f3n es orientada a innovaci\u00f3n y creatividad, pueden ver aplicaciones en datos online y montar sus aplicaciones y negocios.
\nMi deseo para mis alumnos es que poco a poco puedan montar sus negocios y encontrar ideas innovadoras en Big Data.<\/p>\n

10.-Muchas gracias por tus comentarios, \u00bfen qu\u00e9 proyectos est\u00e1s trabajando actualmente?<\/em><\/strong>
\nSoy fundadora de una empresa que se llama DatoSphera que usa Big data para automatizar los estudios de mercado. Mis clases son inspiradas en las experiencias vividas en mi empresa y tambi\u00e9n en los errores que comet\u00ed trabajando con datos.<\/p>\n

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