La incorporación del Big Data a empresas españolas crecerá el presente año un 304%

Big Data, y el tratamiento de los enormes volúmenes de información que se generan hoy en día, se ha convertido en un aspecto estratégico clave en todos los ámbitos sociales y, por supuesto, también en el sector farmacéutico.

Como señala el informe de la consultora ICD, recogido en el Blog Marketing Farmacéutico, la incorporación del Big Data a empresas españolas crecerá el presente año un 304%. Puede observarse como una gran parte de los proyectos y actividades que se recogen en dicho Blog tienen una relación directa o indirecta con el tratamiento y gestión de los datos, aventurándose importantes oportunidades de negocio y beneficios sociales.

En el ámbito de la salud, el Big Data ya se ha instaurado con gran presencia. Facultativos, enfermeros y otros profesionales sanitarios están ya desarrollando proyectos basados en los datos para obtener información relevante en su trabajo. Sin embargo, como señala la farmacéutica Montse Roca en las Jornadas Farmacia Activa de los Laboratorios Stada, no son muchas las farmacias que estén aprovechando las posibilidades del Big Data. Este retardo en el sector no se debe a motivos estructurales que lo justifiquen, por lo que es previsible un cambio en los procedimientos y costumbres conforme a la realidad del resto de actividades de la salud, y que obligará a actualizarse a aquellos farmacéuticos que todavía no lo hubieran hecho, sin contar la desventaja comparativa que se producirá durante ese periodo.

Las posibilidades que ofrece la implementación del Big Data en la actividad farmacéutica son enormes, entre ellas la captación, clientización y mejor atención a las personas. Es evidente que los propios clientes de las farmacias cada vez reclaman una mayor información, especialmente determinados grupos (padres, embarazadas, deportistas, etc.). Adicionalmente, la ciencia de los datos también tendrá efectos en otras áreas, como la investigación o tratamiento de datos para obtener patrones de conducta de grupos o de enfermedades. Estos informes pueden realizarse en ámbitos más concretos, tales como localidades, comarcas, regiones, etc.

En este sentido, cabe destacar la aplicación de Google Flu Trends para el seguimiento de epidemias, la cual en 2009 encontraron una relación entre las personas que realizaban búsquedas de síntomas de gripe con aquellas que realmente los tenían. En este sentido, existen cada vez mayor número de proyectos que se están desarrollando en el sector como, por ejemplo, el proyecto Harmony. De igual forma, a nivel la farmacia de barrio se observa un proceso de digitalización y la aplicación de nuevas herramientas (como Google Analytics o Facebook Insights, entre otras) que favorecerán la gestión del proceso y la obtención de importantes conclusiones, permitiendo no solo tratar datos estructurados sino también no estructurados, a través de técnicas de Web Mining, Text Mining o Análisis de sentimientos, por medio del tratamiento de opiniones vertidas por clientes y/o usuarios en sus redes sociales (Facebook, Twitter, etc.).

Todo lo anterior evidencia que estamos ante una nueva realidad que generará una nueva necesidad. Poder explotar todas las posibilidades que se abren se requiere necesariamente ser conocedor de los protocolos, procesos y herramientas para tratar esos volúmenes de datos masivos en post de un objetivo concreto. En el mercado laboral el número de expertos en Big Data es menor que las necesidades requeridas por las compañías, convirtiendo a dicha profesión en la más demandada en los últimos años. La única forma de cubrir esta necesidad es la formación.

En este sentido, desde la UNED se ofrece un Máster en Big Data y Data Science (Máster en Big Data y Data Science aplicados a la Economía y a la Administración y Dirección de Empresas) que aborda de manera práctica los principales conceptos y herramientas para convertirse en un Experto en Big Data. Pero además, la estructura modular del curso ofrece importantes ventajas frente a la formación tradicional en la materia. Así, a medida que el estudiante supera los diferentes módulos obtendrá distintas titulaciones: Diploma de Experto, Diploma de Especialización y, finalmente, Máster, lo que le permite adecuar la formación a su disponibilidad temporal. Por otra parte, al aplicar una metodología docente semipresencial permite realizar el curso independientemente de su localización y sus limitaciones temporales. También es reseñable que es el propio estudiante que el configurará el contenido de su formación, en función de los módulos de los que se matricule (una explicación más detallada de las ventajas la encontrará en el siguiente link: 7 razones para elegir el Máster en Big Data y Data Science de la UNED).

Si bien el título exacto del Máster es Big Data y Data Science Aplicados a la Economía y a la Administración y Dirección de Empresas, la estructura modular que antes comentábamos permite que la formación tenga una orientación totalmente técnica, sin necesidad de cursar módulos aplicativos en el ámbito empresarial. De tal forma, que se puede configurar el Máster o el Diploma de Especialización con materias únicamente técnicas de común aplicación a todos los ámbitos, tales como Minería de Datos II, Web Mining y Text Mining, Series Temporales y Aspectos Legales (es especialmente importante este módulo dado el cambio de reglamento que se ha producido que supone un escenario totalmente novedoso en comparación con el sistema previo).

Aunque la configuración técnica se adapta de manera adecuada a las necesidades requeridas en el sector farmacéutico, siempre existe la posibilidad de formarse en cuestiones de carácter empresarial (pues una farmacia no debe olvidar su carácter empresarial), que también podrían tener interés, tales como el Marketing Digital, o en otras más tangenciales como en el Sector Seguros, Sector Financiero, Transporte, Turismo y Smart Cities.

En resumen, una formación adaptada al nuevo escenario vigente y a las necesidades del sector, accesible y que permite por sus características ser cursada por cualquier persona, independientemente de sus limitaciones geográficas y/o temporales.

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