Big data: ejemplos reales de su uso en empresas

Cada día usamos un gran cantidad de dispositivos electrónicos y servicios monitorizados que generan datos. ¿Por qué no usarlos? El uso de todos estos datos para beneficio de empresas y usuarios es lo que conocemos como big data. En este artículo te contamos, además, aplicaciones prácticas y ejemplos reales de cómo sacar partido al big data.

¿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 dia a dia, como ordenadores, smartphones, tablets, wearables, dispositivos IoT 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

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 omo el MapReduce, capaces fraccionar los datos para su procesado en clusters de máquinas, otorgando así mucha flexibilidad en función de las necesidades de cada momento. 

Entre las tecnologías de procesado de datos más utilizadas en la actualidad se encuentran Hadoop MapReduce, Apache Spark o Apache Lynx.

Tecnologías de análisis y visualización de datos 

big data 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 del uso del big data

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 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 como ejemplo 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. 
  • Mejorar la experiencia del cliente
  • Conocer de manera fiable los resultados 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. 

Más ejemplos del uso de big data 

Como vemos el uso del big data tiene infinidad de aplicaciones muy útiles sobre todo para empresas, tanto grandes compañías como 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.

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