¿Qué es y para qué sirve el 'big data'?

La revolución digital está cambiando la economía, la sociedad y a las personas. En el centro de esta revolución están los datos procedentes de miles de millones de dispositivos conectados. Según el informe Global Telecom Outlook 2023-2027 elaborado por PwC, el número total de dispositivos IoT instalados crecerá desde los 16.400 millones registrados en 2022 hasta los 25.100 millones previstos para 2027, lo que equivale aproximadamente a tres dispositivos por cada persona en el planeta. Esta expansión del Internet de las cosas impulsará nuevos casos de uso tanto en el ámbito empresarial como en el consumo, con aplicaciones cada vez más extendidas en sectores como la industria, la salud, la movilidad o los hogares inteligentes.

Qué es el big data

Sus utilidades son prácticamente infinitas: el navegador sabe si la ruta que ha consultado un usuario sufre retenciones de tráfico y le sugiere alternativas; un canal de televisión en streaming por suscripción ha definido los personajes y la trama de su serie más exitosa analizando qué contenidos consumen y prefieren sus espectadores; los relojes inteligentes registran las pulsaciones de millones de usuarios e identifican patrones que anticipan y previenen enfermedades cardiovasculares; los sensores de humedad en campos de cultivo planifican el riego combinando sus datos con las predicciones meteorológicas y así un largo etcétera. Sus aplicaciones han llegado, incluso, al ámbito político: Juan Verde, miembro del Consejo Presidencial para las Exportaciones de Joe Biden y asesor español en dos campañas del partido demócrata en EE. UU., llegó a afirmar: "Estas elecciones no son las de la televisión, son las del big data".

¿Cómo funciona el big data?

El funcionamiento del big data se basa en diferentes etapas que permiten transformar los datos en información útil:

Datos sobre el big data

 VER INFOGRAFÍA: 10 datos relevantes sobre el big data en 2024 [PDF]

Los 8 datos relevantes sobre el big data y su futuro empiezan por el crecimiento de los perfiles profesionales: se prevé más de un 30 % de crecimiento hasta 2030 para los perfiles relacionados con big data, datos e inteligencia artificial. El segundo dato muestra cómo estas tecnologías transformarán los modelos de negocio: el 86 % de las empresas espera que la IA y las tecnologías de procesamiento de información tengan un impacto significativo en sus organizaciones antes de 2030.  
El tercer dato hace referencia al valor económico del big data: se estima que el mercado mundial alcanzará los 103.000 millones de dólares en 2027. El cuarto dato pone el foco en la evolución de las competencias profesionales: el 39 % de las habilidades actuales cambiarán o quedarán obsoletas entre 2025 y 2030 debido a la transformación tecnológica.  
El quinto dato refleja uno de los principales retos para las empresas: el 63 % considera la falta de competencias como una barrera para avanzar en su transformación digital. El sexto dato destaca el crecimiento del volumen de información generado en el mundo: se prevé alcanzar los 394 zettabytes de datos en 2028.  
El séptimo dato analiza el impacto del big data y otras tecnologías en el empleo: hasta 78 millones de nuevos puestos de trabajo netos podrían crearse a nivel mundial hasta 2030. Por último, el octavo dato destaca la importancia de la formación continua: el 77 % de las empresas prevé formar o reciclar a sus trabajadores para adaptarse a la transformación tecnológica.

Aplicaciones del big data (ejemplos)

Entre sus principales aplicaciones destacan:

Estudiar los patrones de los consumidores es ya una de las principales aplicaciones de la analítica avanzada de datos. Las redes sociales —como Facebook, Twitter o Instagram— son una herramienta de las marcas para conocer a sus consumidores y conectar con ellos. Las empresas también se han lanzado a la tarea de obtener datos de los consumidores. Una empresa especializada en big data y retail intelligence ha instalado 15.000 sensores en zonas comerciales de 25 países. Gracias a los datos recogidos por dichos sensores saben que solo el 59% de los clientes que entran a una tienda acaban comprando.

La transformación digital en las empresas seguirá impulsando la demanda de profesionales capaces de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Según el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, los especialistas en big data se encuentran entre los perfiles con mayor crecimiento previsto hasta 2030. El informe estima un aumento del 30-35 % en la demanda de profesionales relacionados con datos, como analistas, científicos de datos, especialistas en big data e ingenieros de datos, impulsado por la adopción de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial.

La transformación digital en las empresas lleva consigo una inflación de datos que numerosas organizaciones no saben cómo usar y gestionar, y eso ya se percibe en el mercado laboral. En 2024, los especialistas en big data fueron el segundo perfil más buscado. Como requisitos principales, las empresas piden experiencia internacional, visión estratégica, capacidad analítica y adaptación al cambio.

El Big Data también es compañero de trabajo de otro hito tecnológico: la Inteligencia Artificial (IA). Funcionan conjuntamente siendo los millones de datos que procesa el big data los necesarios para entrenar a la IA para la toma de decisiones complejas que, cada vez más, se asemeje al proceso cognitivo humano. Por otro lado, la IA proporciona una serie de herramientas y técnicas para realizar análisis avanzados y más rápidos de esos datos. 

Se prevé que hasta 2030 se crearán en total 170 millones de nuevos empleos en todo el mundo (quedando netos 78 millones, en relación con el número de empleos desplazados) y que, dentro de estos, los especialistas en big data estarán entre los perfiles tecnológicos con mayor crecimiento. Además, el 86 % de las empresas afirma que la IA y las tecnologías de procesamiento de información transformarán sus negocios. ¿Estaremos preparados para dar ese paso?

Retos del big data

El crecimiento del volumen de datos y la expansión de tecnologías como la inteligencia artificial ofrecen grandes oportunidades, pero también plantean nuevos desafíos que deben abordarse para garantizar un uso fiable y sostenible de la información.

Entre los principales retos se encuentran:

• Calidad y fiabilidad de los datos: disponer de información precisa y actualizada es fundamental para obtener resultados adecuados y tomar decisiones acertadas.

• Privacidad y protección de la información: la gestión de grandes volúmenes de datos requiere garantizar la protección de la información y el cumplimiento de los marcos regulatorios.

• Ciberseguridad: el aumento de dispositivos conectados y sistemas digitales hace necesario reforzar la protección frente a posibles amenazas.

• Sesgos algorítmicos: los modelos basados en datos deben diseñarse y supervisarse para evitar resultados poco representativos o discriminatorios.

• Talento especializado: la evolución tecnológica requiere profesionales con capacidades en análisis de datos, inteligencia artificial y gestión digital.

• Consumo energético de las infraestructuras digitales: el crecimiento de centros de datos y sistemas de procesamiento plantea el reto de avanzar hacia soluciones más eficientes y sostenibles.

• Gobernanza y uso responsable de la IA: establecer criterios claros de control, transparencia y supervisión es clave para aprovechar el potencial de estas tecnologías.

Iberdrola impulsa la innovación tecnológica

En Iberdrola integramos tecnologías digitales en toda nuestra cadena de valor para acelerar la electrificación y avanzar hacia un modelo energético más inteligente, eficiente y sostenible. El uso avanzado de los datos y la inteligencia artificial nos permite optimizar nuestros procesos, mejorar la gestión de nuestros activos y reforzar la calidad y resiliencia del sistema energético.

Dentro del contexto del big data y nuestro grupo, el dato se convierte en un elemento clave a la hora de operar redes inteligentes, instalaciones renovables y en el mantenimiento predictivo, que facilita la anticipación de posibles incidencias y mejora la disponibilidad de nuestros activos. También utilizamos estas tecnologías para ofrecer mejores servicios a nuestros clientes, así como para reforzar nuestras capacidades de ciberseguridad, identificando posibles riesgos y mejorando nuestra capacidad de respuesta ante amenazas.

Impulsamos también el uso responsable de la inteligencia artificial y de los datos bajo criterios de seguridad, control y continuidad operativa. Actualmente contamos con más de 300 proyectos de inteligencia artificial en marcha, orientados a ámbitos como el crecimiento, la productividad, la eficiencia operativa, la calidad del servicio y la resiliencia del sistema energético.