Cada día usamos una gran cantidad de dispositivos electrónicos y servicios monitorizados que generan datos. ¿Por qué no usarlos? En este artículo, descubrirás el universo del big data ejemplos y sus aplicaciones reales y usos en empresas. Además la importancia de aprovechar la inmensidad de datos generados cada segundo para tomar decisiones estratégicas, optimizar procesos y crear experiencias más personalizadas para los usuarios.
¿Qué es Big Data?
De manera simplificada, el big data consiste en la recolección, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de grandes cantidades de datos para toma de decisiones y análisis de situaciones.
¿De dónde vienen todos estos datos?
Los datos proceden del conjunto de dispositivos que usamos en nuestro día a día, como ordenadores, smartphones, tablets, wearables, dispositivos IoT (Internet de las cosas) y otros dispositivos electrónicos interconectados.
Las 4 V del big data. Existen cuatro características definen al big data
- Volumen
- Veracidad
- Velocidad
- Variedad
Puede leer mas acerca de las 4 V’S en este artículo
Tecnologías del big data
Tecnologías de almacenamiento de datos a gran escala
Para el almacenamiento de datos se utilizan bases de datos NoSQL, aunque existen diferentes tipos que se usan dependiendo del escenario previsto, como por ejemplo bases columnares, key-value o bases de datos documentales.
Algunas de las tecnologías de bases de datos Big Data más utilizadas en la actualidad son Apache Cassandra, Hbase, Amazon DynamoDB o Google BigTable.
Tecnologías de procesamiento de datos
Al igual que ocurre con las bases de datos, existen numerosas herramientas que resuelve los problemas del procesamiento de grandes cantidades de datos utilizando técnicas como el MapReduce, capaces de fraccionar los datos para su procesado en clusters de máquinas, otorgando así mucha flexibilidad en función de las necesidades de cada momento e incluso tecnologías de procesamiento de datos en tiempo real.
Entre las tecnologías de procesado de datos o minería de datos más utilizadas en la actualidad se encuentran Hadoop MapReduce, Apache Spark o Apache Lynx.
Tecnologías de análisis y visualización de datos
Las tecnologías de análisis de datos y visualización son muy distintas dependiendo del resultado y las necesidades de cada empresa, y es posible adaptarlas a los requisitos, deseos y objetivos de cada cliente.
ApacheKafka, Splunk, KNIME, Spark, Tableau, Plotly o R son algunos de los múltiples softwares o lenguajes de programación que permiten el análisis y la visualización de datos.
Ejemplos big data y su uso real
Big data en Retail, CPG y transporte
Los usos son muy variados en estos sectores, aquí te dejamos algunos de los ejemplos de big data y sus usos en este ámbito
- Conocer a tu cliente para mejorar su experiencia. Gracias al big data podemos conocer aspectos como la notoriedad de la marca, el sentimiento de afinidad y atender críticas, recomendaciones y valoraciones, También nos sirve para conocer los gastos y preferencias de tus seguidores, conocer tu público objetivo, saber qué está haciendo la competencia y observar las tendencias del mercado.
- Cadena de suministro inteligente, previsión de la demanda y gestión de flotas. Gracias al análisis de los datos, podemos prever la demanda, realizar seguimiento de los vehículos y las rutas y programar la utilización de recursos.
- Reducir el tiempo y el coste de las operaciones y mantenimiento predictivo. Por un lado, podremos reducir el coste de las operaciones gracias a la optimización de todos los procesos. Por otro lado, podremos predecir el mantenimiento necesario en vehículos e instalaciones basándonos en señales y datos de sensores y en los dispositivos IoT.
- Las fábricas del futuro. El uso combinado de Big Data, inteligencia artificial y los dispositivos IoT permitirá la eliminación de los tiempos de inactividad no planificados y mejorará notablemente la reducción de los costes de mantenimiento y variabilidad.
- Compra inmersiva. Compraremos cada vez más de una manera interactiva gracias al uso de la realidad virtual y la realidad aumentada.
- Aumentar ingresos. Esto se puede conseguir gracias a fijar dinámicamente el precio óptimo y al incremento de las ventas mejorando los atributos del producto gracias al análisis de toda la información.
El big data ejemplos en la construcción
Es un ejemplo de big data muy sencillo de entender y las utilidades de la tecnología en este sector son muy variadas:
- Prevenir fatigas y lesiones en las infraestructuras. El uso y análisis de grandes cantidades de datos permite conocer de antemano posibles incidencias en los materiales y estructuras.
- Reducir riesgos y coste de las inspecciones. Los datos ayudan a reducir las arriesgadas inspecciones humanas y al mismo tiempo todo está más monitorizado por lo que se reducen los errores y se previenen riesgos.
- Prevenir el impacto de los peligros en la seguridad.
- Optimizar la estrategia de descarbonización y recomendar soluciones óptimas de descarbonización para los proveedores. El cambio climático es una realidad, prevenir adversidades climáticas y reducir el impacto en el planeta de todos los procesos de construcción es fundamental para contribuir a la reducción del impacto de la actividad humana sobre nuestro planeta.
- Medir y controlar el uso de la energía y optimizar la planificación.
- Digital Twins. Combinando dispositivos IoT, inteligencia artificial y big data podemos simular y recrear el mundo real de manera realmente fiel. Así se pueden predecir incidentes o circunstancias futuras y mejorar las infraestructuras y los procesos.
Sector financiero, más ejemplos big data
Este es un sector donde los datos abundan y su gestión para sacarles el mejor partido es fundamental:
- Combatir el fraude fiscal. El análisis y cruce de datos permite luchar contra el blanqueo de capitales.
- Ofrecer servicios financieros verdes. Es decir, financiar iniciativas con un objetivo de desarrollo sostenible.
- Control del crimen financiero. Permitiendo detectar transacciones sospechosas o fraudulentas
- Ofrecer soluciones financieras personalizadas a los clientes.
- Previsión financiera. Cuantos más datos se tengan, analicen y comparen, mayor será la fiabilidad de las predicciones del futuro.
- Los algoritmos denominados High-Frecuency Trading (HFT), utilizado en la toma de decisiones de los profesionales responsables en el campo del mercado de capitales en las transacciones de compra y venta de activos o valores.
- Mejorar la experiencia del cliente
- Conocer de manera fiable los resultados financieros de los países, entidades y/o productos
Big data en el fútbol
El big data llega a todos los sectores, y por supuesto, tenía que llegar al deporte, pero ¿Cómo se usa el análisis de datos en fútbol?
- Tomar decisiones técnicas basadas en los datos. Se puede conocer identificar errores o áreas en las que el futbolista puede mejorar su rendimiento.
- Análisis predictivo. Analizando datos de una gran cantidad de fuentes como datos biométricos, el árbitro o el rendimiento, se puede realizar análisis para elegir los jugadores más adecuados o predecir lesiones.
- Nuevos modelos de negocio. Gracias a al big data y los dispositivos IoT se puede analizar las características de los espectadores y en base a ello, ofrecer servicios mejores y reforzar la experiencia del espectador
- Además, de otras mejoras, en el ámbito de los estadios y las instalaciones, como la optimización de los recursos o la mejora de la seguridad.
El Big data para salvar vidas, los datos en la salud
El uso del big data en la salud es muy rico como en el resto de los sectores. Algunas de las aplicaciones más destacada que están utilizando son:
- Mejorar los servicios de teleasistencia y asistencia, ya que permite realizar una mejor evaluación en situación de dependencia.
- Detección precoz de enfermedades analizando los resultados de pruebas, segmentando a la población y recopilando información de manera anónima del resto de pacientes.
- Permiten conocer el perfil del paciente y en base a ello realizar diagnósticos más precisos y certeros. Además de realizar un mejor seguimiento de los tratamientos y procesos clínicos.
El uso del big data en la salud se caracteriza porque los datos se almacenan y cruzan de manera anónima para preservar la privacidad de los pacientes.
El big data en turismo
En el mundo del turismo, el big data se utiliza en primera instancia para conocer mejor a los clientes y ofrecer así experiencias personalizadas.
Gracias al análisis de estas grandes cantidades de datos surgen nuevas oportunidades de negocio para las empresas.
Podemos conocer incluso en tiempo real los movimientos, comportamientos o las preferencias de los turistas.
Además, es más fácil conocer el nivel de satisfacción de los turistas.
Se trata de una tecnología que sirve tanto para grandes empresas como para pequeñas poblaciones rurales que se puede valer de estos servicios, por ejemplo, para promocionar de manera más eficiente sus servicios.
Más ejemplos empresas que usan big data
En este vídeo podemos ver ejemplos del big data en marketing, para por ejemplo su uso en redes sociales y análisis de sentimiento.
La importancia de estos ejemplos radica en su capacidad para desbloquear oportunidades. Permiten a las empresas entender mejor a sus clientes, anticipar las necesidades del mercado y tomar medidas proactivas. en el mundo competitivo de hoy, las organizaciones que dominan el uso de big data tienen una ventaja significativa.
Como vemos el uso del big data tiene aplicaciones muy útiles sobre todo para las empresas, tanto grandes como pequeñas (pymes) pueden aprovechar esta tecnología. Es el momento de empezar a hacer uso del big data y para ello lo mejor es contar con un equipo con experiencia como el de OpenSistemas.
