La rellevància de les dades en la societat actual és inqüestionable. Un bon percentatge d’empreses, les conegudes com empreses digitals, fonamenten el seu model de negoci en la recol·lecció, emmagatzemament i anàlisi de qualsevol dada rellevant per al seu negoci. Aquesta filosofia implica un canvi radical a l'hora de gestionar les operacions de les organitzacions i requereix la digitalització de tots els seus processos de negoci (per exemple, creant sistemes informàtics per interactuar amb els clients o proveïdors -ja siguin pàgines web, aplicacions mòbils o sistemes GPS-, sensoritzant els processos mecànics per tal de monitoritzar-los, etc.).
Tot i que la digitalització d’una organització és una tasca feixuga, un cop feta, les dades generades i recollides poden ser analitzades amb l’objectiu de generar informació rellevant per la presa de decisions del negoci. Aquest fet, hores d’ara, s’ha identificat com un factor d’èxit determinant i diferenciador que augmenta la competitivitat de les organitzacions.
Actualment s’empra el terme Big Data per referir-se a un nou tipus de sistemes que recullen i analitzen dades de qualsevol natura, i els reptes que comporten. La definició més popular del Big Data està basada en les tres Vs, que representen els seus 3 principals reptes: volum (la digitalització de certs processos pot generar grans volums de dades), varietat (provinents de fonts de dades heterogènies) i velocitat (en referència al potencial temps d’arribada i processament de les dades en real-time). Avui dia, per atacar aquests tres grans reptes, el Big Data es fonamenta en dos pilars: noves arquitectures (principalment basades en Cloud Computing i la gestió distribuïda de les dades i la memòria) i nous models de dades (com els documents grafs, key-value o streams).
No obstant, la barrera d’entrada per incorporar solucions Big Data continua sent molt alta per a la majoria d’organitzacions, ja que la seva gestió i manteniment és molt diferent a la de qualsevol altre sistema. A més, les actuals eines són molt poc madures i requereixen un alt grau d’especialització per poder-les emprar correctament. Per aquest motiu, l’especialització en aquest àmbit implica un reciclatge específic basat en els principals conceptes darrere d’aquestes tecnologies. Avui dia, cal distingir entre la gestió de dades en sistemes Big Data (Big Data Management) i l’explotació d’aquestes dades per extreure coneixement rellevant per l’organització amb algoritmes de Data Mining i Machine Learning (Big Data Analytics). A més, no existeix una solució universal ni de gestió ni d’explotació que es pugui replicar fàcilment en qualsevol domini, ja que, per definició, en aquests entorns la solució depèn del cas d’ús (explotació) que tinguem entre mans.
Conseqüentment, en aquest màster en Big Data Management, Technologies and Analytics es dóna una visió global d’un ecosistema Big Data i es profunditza en ambdós aspectes: gestió (Big Data Management) i explotació de les dades (Big Data Analytics), tot aportant aplicabilitat i visió de negoci dins d’aquest món.
Actes relacionats :
