La cantidad de datos disponibles para las empresas está creciendo rápidamente. Con el aumento del volumen, variación y veracidad de los datos, las técnicas de análisis comunes están fuera de escena. Aquí es donde interviene el big data. Pero, ¿qué se puede hacer con el big data? Si planeas estudiar un diplomado en Data Science, enseguida te lo contamos.
Todas nuestras actividades en línea, los sitios que visitamos, las publicaciones que nos gustan, las cosas que compartimos, las compras que hacemos, los videos que vemos, prácticamente todo se registra, monitorea y analiza.
Esta enorme cantidad de datos conlleva una serie de ventajas y también complejidades. Todas las industrias están tratando de aprovechar las oportunidades que ofrecen estos datos. En el curso de averiguar los usos del big data, muchas industrias han avanzado a kilómetros de sus competidores.
Los usos de big data varían entre la teoría y la práctica. En principio, lo que hemos imaginado aún no se ha logrado, pero definitivamente estamos avanzando. A continuación, te presentamos una lista de los usos del big data que pueden incorporarse en todas las industrias.
En breve, te presentamos 5 usos prácticos del big data. Diferentes industrias lo emplean de distintas maneras:
Las empresas de logística han estado utilizando el análisis de la ubicación para rastrear e informar pedidos durante mucho tiempo. Con el big data en escena, ahora es posible rastrear el estado del bien en tránsito y estimar las pérdidas.
Hoy en día es posible recopilar datos en tiempo real sobre el tráfico, las condiciones meteorológicas y definir rutas de transporte. Esto ayuda a las empresas de logística a mitigar los riesgos en el transporte, mejorar la velocidad y la confiabilidad en la entrega.
Con el big data, los hospitales y clínicas pueden mejorar el nivel de atención que proporcionan a los pacientes. Se puede brindar un monitoreo ininterrumpido a quienes se encuentren en cuidados intensivos sin necesidad de supervisión directa.
Además, la eficiencia de la medicación se puede mejorar analizando los registros anteriores de los pacientes y los medicamentos que se les proporcionaron. La necesidad de conjeturas se puede reducir significativamente.
En el caso de ciertos productos biofarmacéuticos, hay muchas variables que afectan el producto final. Por ejemplo, al fabricar insulina se debe tener mucho cuidado para garantizar el producto de la calidad deseada. Al hacer un análisis de datos a partir de todos los elementos que intervienen en la elaboración de un fármaco, podemos identificar los factores clave que podrían afectar la producción.
El sector bancario y financiero está utilizando el big data para predecir y prevenir delitos cibernéticos, detección de fraudes con tarjetas, archivo de registros de auditoría, etc. Al analizar los datos pasados de sus clientes y los datos sobre ataques de fuerza bruta anteriores, los bancos pueden predecir intentos futuros.
Los macrodatos no solo ayudan a predecir los delitos cibernéticos, sino también a manejar los problemas relacionados con transacciones no concretadas y fallas en la banca neta. Incluso, se puede predecir posibles picos en los servidores para que los bancos puedan administrar las transacciones según corresponda.
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Los anunciantes son uno de los principales actores en el big data. Ya sea Facebook, Google, Twitter o cualquier otro gigante en línea, todos llevan un registro del comportamiento y las transacciones del usuario. Estos gigantes de Internet proporcionan una gran cantidad de datos sobre las personas a los anunciantes para que puedan ejecutar campañas dirigidas.
Por ejemplo, en Facebook puedes dirigirte a las personas según su intención de compra, visitas a sitios web, intereses, puesto de trabajo, demografía, entre otros. Todos estos datos se recopilan gracias a los algoritmos de Facebook usando técnicas de análisis de macrodatos.
Lo mismo sucede en Google. Cuando te diriges a las personas en función de los clics y creas una campaña para clientes potenciales, obtienes diferentes resultados. Todo esto es posible usando los macrodatos.
En el campo del entretenimiento y los medios de comunicación, los macrodatos se enfocan en dirigirse a las personas con el contenido adecuado en el momento oportuno. Según tus opiniones anteriores y tu comportamiento en línea, te aparecerán diferentes recomendaciones. Netflix y Youtube utilizan esta popular técnica para aumentar la interacción y generar más ingresos.
Incluso, hoy en día las emisoras de televisión buscan segmentar la base de datos de sus espectadores y mostrar diferentes anuncios y programas según corresponda. Esto permitirá obtener mejores ingresos de los anuncios y proporcionará una experiencia de usuario más atractiva.
Hasta aquí, hemos visto de qué manera se emplea el big data en 5 industrias distintas. El big data está tomando a las personas por sorpresa y con la adición del Internet de las cosas y el machine learning, sus capacidades pronto aumentarán. ¡Esperamos que esta información te haya resultado interesante y útil!
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