big data

Big Data

es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados

que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos.

puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

Las 3 V

Volumen

Variedad

Velocidad

La cantidad de datos importa. Con big data, tendrá que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad.

Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, secuencias de clics en una página web o aplicación móvil, o equipos con sensores.

Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.

La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción.

La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco.

Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real.

La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse perfectamente en una base de datos relacional.

Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados.

Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para poder entender su significado y admitir metadatos.

Casos de uso de big data

Desarrollo de productos

Mantenimiento predictivo

Impulse la innovación

Eficiencia operativa

Machine learning

Fraude y cumplimiento

Experiencia del cliente

Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes.

Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas.

Además, P&G utiliza los datos y la analítica de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

Los factores capaces de predecir fallos mecánicos pueden estar profundamente ocultos entre datos estructurados (año del equipo, marca o modelo de una máquina) o entre datos no estructurados que cubren millones de entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error y temperaturas de motor.

Al analizar estos indicadores de problemas potenciales antes de que estos se produzcan, las organizaciones pueden implantar el mantenimiento de una forma más rentable y optimizar el tiempo de servicio de componentes y equipos.

La carrera por conseguir clientes está en marcha. Disponer de una vista clara de la experiencia del cliente es más posible que nunca.

El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido.

Empiece a formular ofertas personalizadas, reducir las tasas de abandono de los clientes y gestionar las incidencias de manera proactiva.

En lo que a seguridad se refiere, no se enfrenta a simples piratas informáticos deshonestos, sino a equipos completos de expertos.

Los entornos de seguridad y requisitos de cumplimiento están en constante evolución.

El big data le ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.

El machine learning o aprendizaje automático es un tema candente en la actualidad. Y los datos, concretamente big data, son uno de los motivos de que así sea.

Ahora, en lugar de programarse, las máquinas pueden aprender. Esto es posible gracias a la disponibilidad de big data para crear modelos de machine learning.

Puede que la eficiencia operativa no sea siempre noticia, pero es el área en la que big data tiene un mayor impacto.

El big data le permite analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros factores para reducir las situaciones de falta de stock y anticipar la demanda futura.

El big data también puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones en función de la demanda de mercado en cada momento.

El big data puede ayudarle a innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos, y, posteriormente, mediante la determinación de nuevas formas de usar dicha información.

Utilice las perspectivas que le ofrecen los datos para mejorar sus decisiones financieras y consideraciones de planificación.

Estudie las tendencias y lo que desean los clientes para ofrecer nuevos productos y servicios. Implemente precios dinámicos. Las posibilidades son infinitas.