El big data ha estado en boca de todos durante los últimos años, pero no todas las empresas hacen uso de esta tecnología. El camino hacia la aplicación del big data puede ser tedioso, pero con las herramientas, los equipos y las estrategias adecuadas, el big data puede proporcionar una gran ventaja competitiva.

Empresas de todos los tamaños y sectores tratarán de capturar y analizar grandes cantidades de datos para aumentar los beneficios, prever las tendencias con mayor precisión, encontrar nuevas oportunidades de productos/servicios y mucho más. En Itti puedes acceder a nuestro bootcamp de Big Data si estás interesado en estudiar más sobre este campo. 

En este resumen, examinamos las diferentes formas en que se utilizan los datos masivos en una variedad de industrias.

Transporte 

El big data se ha utilizado de diversas maneras para hacer que el transporte sea más eficiente y fácil. A continuación se indican algunas áreas en las que el big data contribuye al transporte.

  • Planificación de rutas: El big data puede utilizarse para entender y estimar las necesidades de los usuarios en diferentes rutas y múltiples modos de transporte y luego utilizar la planificación de rutas para reducir su tiempo de espera.
  • Gestión de la congestión y control del tráfico: El uso de big data permite ahora estimar en tiempo real la congestión y los patrones de tráfico. Por ejemplo, la gente utiliza Google Maps para localizar las rutas menos propensas al tráfico.
  • El nivel de tráfico: El uso del procesamiento en tiempo real del big data y el análisis predictivo para identificar las zonas propensas a los accidentes puede ayudar a reducir los accidentes y aumentar el nivel de seguridad del tráfico.

Tomemos como ejemplo a Uber. Uber genera y utiliza una enorme cantidad de datos relativos a los conductores, sus vehículos, ubicaciones, cada viaje de cada vehículo, etc. Todos estos datos se analizan y luego se utilizan para predecir la oferta, la demanda, la ubicación de los conductores y las tarifas que se establecerán para cada viaje.

Educación

El big data está ayudando a las escuelas a comprender las necesidades únicas de los estudiantes al combinar los entornos de aprendizaje tradicionales con los entornos en línea. Esto permite a los educadores seguir el progreso de sus alumnos e identificar lagunas en el proceso de aprendizaje.

De hecho, el big data ya se está utilizando en algunos campus universitarios para reducir las tasas de abandono al identificar los factores de riesgo en los estudiantes que se están quedando atrás en sus clases.

La Universidad de Alabama tiene más de 38.000 estudiantes y una gran cantidad de datos. Ahora es posible utilizar la analítica y las visualizaciones de estos datos para extraer patrones de los estudiantes, lo que revoluciona las operaciones, la captación y los esfuerzos de retención de la universidad.

Marketing 

Las técnicas de marketing tradicionales se basaban en la encuesta y en las interacciones individuales con los clientes. Las empresas ponían anuncios en radios, canales de televisión y periódicos, y colocaban enormes pancartas en las carreteras. Poco sabían del impacto de sus anuncios en el cliente. 

Con el avance de Internet y de tecnologías como el big data, el marketing también evolucionó. Hoy en día, con el big data se pueden recopilar enormes cantidades de datos y conocer las elecciones de millones de clientes en pocos segundos. Los analistas de negocio analizan los datos para ayudar a los profesionales del marketing a realizar campañas, aumentar el porcentaje de clics, poner anuncios relevantes, mejorar el producto y cubrir los matices para llegar al objetivo deseado. 

Amazon recopiló datos sobre las compras realizadas por millones de personas en todo el mundo. Analizaron los patrones de compra y los métodos de pago utilizados por los clientes y utilizaron los resultados para diseñar nuevas ofertas y anuncios

Salud 

La capacidad de mejorar la calidad de vida, ofrecer un tratamiento personalizado a los pacientes y descubrir avances médicos hacen del sector sanitario un candidato perfecto para el big data. De hecho, el sector sanitario es uno de los que más ha adoptado recientemente el análisis de big data.

En el ámbito de la sanidad, no se trata de aumentar los beneficios o de encontrar nuevas oportunidades de productos, sino de analizar y aplicar los macrodatos de forma centrada en el paciente. Hoy en día ya hay muchos ejemplos de ello:

El big data histórico de los proveedores de atención sanitaria puede utilizarse para identificar y analizar determinados factores de riesgo en los pacientes. Esto es útil para la detección temprana de enfermedades, lo que permite a los médicos y a sus pacientes tomar medidas antes.

Con el big data es posible identificar las tendencias de las enfermedades en su conjunto en función de la demografía, la geografía, la socioeconomía y otros factores.

Meteorología 

Hay satélites meteorológicos desplegados por todo el mundo y en ellos se recoge una enorme cantidad de datos que se utilizan para controlar las condiciones meteorológicas y medioambientales.

Todos los datos recogidos por estos sensores y satélites contribuyen al big data y pueden utilizarse de diferentes maneras, como por ejemplo:

  • En la previsión meteorológica
  • Para estudiar el calentamiento global
  • En la comprensión de los patrones de los desastres naturales
  • Para hacer los preparativos necesarios en caso de crisis
  • Para predecir la disponibilidad de agua utilizable en todo el mundo

IBM Deep Thunder es un proyecto de investigación de IBM, proporciona previsiones meteorológicas a través del big data. IBM también está ayudando a Tokio a mejorar la previsión meteorológica en caso de catástrofes naturales o a predecir la probabilidad de que se dañen las líneas eléctricas.

Manufactura

La gestión de la cadena de suministro y el big data van de la mano, por lo que la fabricación es una de las principales industrias que se benefician del uso del big data.

La supervisión del rendimiento de los centros de producción es más eficiente con la analítica de big data. El uso de la analítica también es extremadamente útil para el control de calidad, especialmente en los proyectos de fabricación a gran escala.

La analítica de big data desempeña un papel fundamental en el seguimiento y la gestión de los gastos generales y la logística en múltiples centros. Por ejemplo, ser capaz de medir con precisión el coste de las tareas del taller puede ayudar a reducir los costes de mano de obra.

También está el software de análisis predictivo, que utiliza big data procedente de sensores conectados a los equipos de fabricación. La detección precoz de las averías de los equipos puede ahorrar a las plantas costosas reparaciones capaces de paralizar la producción.

Sector bancario

La cantidad de datos en el sector bancario es inmensa. Se estima que estos datos crecerán un 700% para finales del próximo año. El estudio y análisis adecuado de estos datos puede ayudar a detectar cualquier actividad ilegal que se esté llevando a cabo, como por ejemplo

  • Uso indebido de tarjetas de crédito/débito
  • Tratamiento de riesgos crediticios
  • Claridad comercial
  • Alteración de las estadísticas de los clientes
  • Blanqueo de dinero
  • Mitigación de riesgos

Diversos programas informáticos contra el blanqueo de capitales utilizan el análisis de datos en la banca para detectar transacciones sospechosas y analizar los datos de los clientes.