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NoticiasBig Data10 ejemplos de usos reales de Big Data Analytics

10 ejemplos de usos reales de Big Data Analytics

Áreas de desarrollo del Big Data

A continuación presentamos las 10 áreas en donde se está produciendo el uso y desarrollo intensivo del Big Data como generadora de información y conocimiento:

División de los clientes

Se basa en la división del portafolio de clientes de una compañía basándose en sus características comunes,  y de esta manera la compañía pueda realizar marketing de forma efectiva y apropiada con cada uno de ellos.

Los datos que obtiene el Big Data permiten a las empresas tener una mejor comprensión acerca de su cartera de clientes desde el punto de vista de sus gustos y preferencias. Cabe señalar que esta data las obtiene a través de los centros de datos generados por las redes sociales, los logs de navegación y el análisis de los textos y datos generados por los sensores y de esta manera se  obtiene un perfil completo de los clientes sustentando a su vez en la utilización de modelos predictivos.

Optimización de los procesos de negocios

Se basa en la reducción o eliminación de pérdidas de tiempo, de recursos y de gastos imprevistos entre otros para llegar  a la meta del proceso. Este elementos está tomando especial importancia por ejemplo en el sector del Retail en el área de negocios al buscar optimizar el stock apoyándose en las predicciones a futuro generadas por los datos  extraídos de las redes sociales y de las tendencias en cuanto a búsqueda en internet entre otras.

Otro aspecto con el Big Data es buscar la optimización de los procesos  con la finalidad de fortalecer  la cadena de suministro y las rutas de reparto, con la utilización de dispositivos electrónico de posicionamiento geográfico y sensores de identificación que emplean radiofrecuencia, herramientas con los que la compañía puede efectuar seguimiento de las rutas de las mercancías y de los vehículos utilizados para su distribución en tiempo real. Otra área en donde está teniendo una marcada influencia es en el área de captación y selección del Talento Humano para las organizaciones empresariales con el análisis de la información obtenida  acerca del perfil de estudios y laboral obtenida por ejemplo de páginas web como Linkedin.

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Rendimiento personal

A través de la utilización de dispositivos electrónicos inteligentes como el Smart Watches o pulseras estos dispositivos pueden llevar  cabo el registro de manera automática de  todos los datos relacionados a la consumo de calorías, condición física de las personas utilizando  herramientas como Google Fit  o Apple Watch.

También puede recopilarse los hábitos de sueños de las personas. También el Big Data está teniendo una notable influencia es aquellos sitios web para la búsqueda de pareja compatibles a través de la utilización de algoritmos para busca afinidad de pareja.

Salud pública: el Big Data

Está teniendo una notable importancia para su uso en el manejo y codificación del código genético humano. También está teniendo importancia para la recomendación de dietas y la ingesta de alimentos adecuados según nuestro genotipo. Está teniendo mucha utilidad en la realización de estudios para la determinación de ciertos genes en el cuerpo humanos que pueden generar enfermedades crónicas como el cáncer.

También con el Big Data se puede realizar de una manera eficaz la descodificación  de la cadena de ADN y permitir de esta forma su estudio para el hallazgo de tratamiento y curas en el tratamiento de enfermedades y estudiar sus patrones de difusión.

También el Big Data esta siendo utilizado para el monitoreo de recién nacidos en las unidades hospitalarias de Neonato, en donde se podrá realizar un seguimiento acerca de los latidos del corazón así como también de la respiración de los bebes en esta unidad. También se está en la capacidad de diagnosticar de una forma temprana aquellas alergias que podrían afectar al bebe a través de la utilización de algoritmos que pueden realizar predicciones 24 horas antes que surjan los primeros síntomas.

También se podrá llevar  cabo el análisis de datos para el control, y desarrollo de epidemias y brotes de enfermedades, al incluir datos históricos clínicos con información recopilada en las redes sociales que pudiera ayudar  a la prevención y detección temprana de botes epidemiológicos en tiempo real.

Rendimiento deportivo

Por ejemplo, en torneos deportivos como el tenis, el Big Data está teniendo una marcada importancia en el análisis de datos con la utilización de dispositivos electrónicos inteligentes como el Slam Traker el cual está basada en el desarrollo tecnológico de IBM SPSS,  que se basa en la utilización  del análisis predictivo.

Esta herramienta esta siendo utilizada en torneos de prestigio internacional como en Wimblendon, Roland Garros y Open de Australia, analizando desde hace 8 años más de 41 millones de datos  de deportistas de alta competencia analizando patrones y estilo de los jugadores ganadores de estos torneos.

También el Big Data está en la capacidad de analizar a través de la utilización de grabaciones de video a los jugadores de futbol con la utilización de sensores que son instalados en los balones de futbol, también puede ser implantados en los palos de gol para obtener datos valiosos de los resultado de cada competencia y mejorar el rendimiento deportivo de los jugadores.

También tienen utilidad para dar seguimiento  a los atletas de alto rendimiento en los cuales se  utiliza dispositivos inteligentes para dar seguimiento y obtener datos acerca de su nutrición, condición física el sueño y de hasta las conversiones que realizan a través de las redes sociales para medir y control su bienestar emocional.

Ciencia e investigación

Con el desarrollo de tecnologías como el acelerador de partículas la ciencia busca a través de la recopilación y análisis de los datos buscar explorar el universo y sus secretos. Para esto se cuenta con más de 65.000 procesadores que trabajan cada día con la data que se obtiene producto de esta exploración con capacidad de unos 30 petabytes para el procesamiento de la información.

Toda esta información su vez es distribuida para su análisis en 150 institutos de investigación repartidos por el mundo con capacidad de procesar estos mismo datos.

Rendimiento de máquinas y dispositivos

Una marcada influencia en el uso del Big Data lo podemos encontrar por ejemplo en el desarrollo de coches auto pilotados desarrollados por la compañía estadunidense Google.

El mismo está equipado con cámaras GPS, conexión a internet, computadoras y sensores los cuales permiten que este vehicular pueda rodar de manera segura por las calles sin la necesidad de ser conducido por un ser humano.

También el Big Data se emplea para mejorar el rendimiento del tendido eléctrico utilizando medidores inteligentes que permiten a su vez evaluar el rendimiento de servidores y de Datawarehouses.

Seguridad y orden público

El Big Data está cumpliendo una función importante en lo que respecta al mejoramiento de la seguridad pública apoyando a los organismos policiales con el acatamiento de la ley. También está teniendo uso para prevención de ataques terroristas o evitar el ciberataque en sitio web de organismos públicos o privados, esto gracias al desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA), creado por ejemplo por el Instituto Tecnológico de Massachusetts el cual está en la capacidad de detectar hasta en un 85% la posibilidad de un ataque cibernético.

Al mimos tiempo, los organismos policiales están empleando cada día el uso del Big Data para la identificación de criminales e incluso proporciona datos predictivos para la prevención de algún delito que pueda ocurrir.  No podemos dejar de mencionar a su vez el uso para la prevención de fraudes electrónico  con transacciones efectuadas con tarjetas de crédito.

Mejora de la vialidad urbana de las ciudades

A través de la utilización del Big Data los gobiernos tanto estatales como municipales buscan mejorar el tráfico vehicular y urbano de las ciudades por medio del análisis de información producida en tiempo real del congestionamiento vial en horas pico provenientes de las redes sociales, también puede tener  a la mano el tiempo meteorológico para prevenir embotellamiento o accidentes viales que puedan restringir la libre circulación de las personas.

Trading financiero

En este campo podemos observar la participación del Big Data con el desarrollo de algoritmos denominados High-Frecuency Trading (HFT), utilizado para facilitar la toma de decisiones de los profesionales responsables en el campo del mercado de capitales en las transacciones de compra y venta de activos, valores entre otros.

Apoyado  a su vez con la data obtenida de la información producida por los Traders, operadores de los mercados financieros que buscan beneficios en corto  o  mediano plazo con las transacciones a  través del análisis técnico acerca de los precios de las materias primas, resultados económicos de empresas entre otros.

El Big Data en esta área también se alimenta de la información proporcionada por las noticias en tiempo real generadas en las redes sociales especializadas en el área financiera, así como también de foros relacionados al ámbito económico y especialistas en el área financiera. Toda esta información generada permite producir data tanto estructurada como no estructurada para las empresas en la toma de decisiones estratégicas para la realización de inversiones.

¿Entonces que podemos decir del Big Data?

El Big Data debe ser comprendido como aquel conjunto de datos o combinación de los mismos, los cuales podemos almacenar, procesar y extraer información relevante tanto para las organizaciones empresariales como para las personas. Cada día, redes sociales y páginas web como por ejemplo Facebook, Twitter, Spotify, Netflix, Amazon entre otros generan información los cuales son recopilados, analizados y procesados  a través de algoritmos de Machine Learning para el análisis de todas las acciones que llevan  cabo los usuarios desde hacer clic hasta realizar comentarios y opiniones relevantes del sitio web o de un tema en específico.

Todo esto es posible  porque el Big Data cuenta a su vez con herramientas como Haddop, Spark, BBDD o NoSQL que proporcionan la data necesaria para que las empresas puedan tener análisis acerca de los patrones de comportamiento de usuarios y consumidores en sus sitio web o de los productos y servicios que ofrece.

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