Usos y aplicaciones del big data en las empresas

El big data pone al alcance de las empresas datos de utilidad para que cuenten con una perspectiva más ajustada y realista sobre su campo de actividad. Siendo así, parece evidente por qué las compañías buscan cada vez más aplicar el big data en sus procesos de análisis y en la toma de decisiones para ofrecer productos y servicios que estén verdaderamente alineados con las tendencias del mercado y los deseos de sus clientes. 

No hacerlo supondría, desde luego, una desventaja competitiva. Especialmente en un momento en el que los ingentes volúmenes de datos que maneja la tecnología big data no son procesables, ya, a escala humana. Veamos por qué y cómo el big data está llamado a seguir transformando la vida de las empresas.

Índice:

1. ¿Qué es el big data?
2. ¿Qué utilidad puede tener el big data para las empresas?
3. Usos del big data en las empresas
4. ¿Cuándo se recomienda usar el big data?
5. ¿Qué problemas resuelve el big data en una empresa?
6. Ejemplos de aplicación del big data

¿Qué es el big data?

Definido entorno a cinco parámetros clave, las llamadas ‘5V’, el big data es un conjunto de tecnologías en las cuales resulta fundamental el volumen (la cantidad masiva de datos generados), la velocidad (la rapidez con la que se generan y deben ser procesados), la variedad (diversidad de formatos y fuentes de datos), la veracidad (la confiabilidad y precisión de los datos) y el valor que son capaces de aportar a la empresa en su toma de decisiones los datos procesados.

Para gestionar el big data, entre muchas otras herramientas, se emplean sistemas de almacenamiento distribuido como Hadoop, tecnologías de procesamiento en tiempo real como Apache Kafka y herramientas de análisis como Spark.

¿Qué utilidad puede tener el big data para las empresas?

Las utilidades del big data en el terreno empresarial son muy amplias. Desde la mejora de la eficiencia operativa hasta la creación de nuevos modelos de negocio, esta tecnología de tecnologías resulta eficaz en empresas de todos los tamaños y sectores, ya que permite análisis avanzados con algoritmos de machine learning y técnicas de procesamiento de lenguaje natural para descubrir patrones complejos, realizar pronósticos precisos, optimizar la cadena de suministro y personalizar la interacción con los clientes a través de recomendaciones y experiencias adaptadas.

Usos del big data en las empresas

No se trata solo de una posibilidad a futuro: el big data ya ha transformado todo tipo de áreas empresariales.

Si nos vamos, por ejemplo, al sector del comercio, veremos que cadenas de supermercados como Kroger personalizan sus correos electrónicos utilizando historiales de compras y consiguen con ello un retorno del 3,7%. Por su parte, en el ámbito de la industria editorial, el Financial Times optimiza tarifas publicitarias según la demanda y los datos que obtiene de sus lectores.

En el campo del entretenimiento, se basa en los datos de escuchas y en la ubicación del usuario para identificar tendencias musicales, o Netflix, que emplea el análisis predictivo que le permite el big data para anticipar la recepción de sus series.

Tenemos, también, numerosos ejemplos actuales que nos dan muestra de cómo el big data ha revolucionado la gestión empresarial. En el sector farmacéutico, Bristol-Myers Squibb redujo en un 98% el tiempo de simulaciones de ensayos clínicos con AWS. Los recursos humanos también han experimentado los beneficios del big data. Xerox logró reducir su tasa de abandono laboral en un 20% mediante el análisis de datos. Además, cuestiones como las emergencias naturales o las fluctuaciones en bolsa, pueden ser detectadas gracias a los sistemas de alertas inteligentes que posibilita el big data, con lo que se reducen los riesgos de manera exponencial.

¿Cuándo se recomienda usar el big data?

En cualquier situación en la que una empresa quiera mejorar su agilidad y capacidad de respuesta es recomendable el empleo del big data, especialmente si necesita gestionar grandes volúmenes de datos heterogéneos para la toma de decisiones fundamentadas y de alta precisión.

¿Qué problemas resuelve el big data en una empresa?

Ya hemos visto cómo el big data es capaz de resolver desafíos de todo tipo, desde la sobrecarga de datos, el análisis complejo de información en tiempo real, la identificación de correlaciones no lineales o la necesidad de tomar decisiones basadas en datos confiables y precisos. Observemos algunos ejemplos de aplicación directa según el ámbito de actividad de una empresa.

Ejemplos de aplicación del big data

Esta tecnología es un auténtico todoterreno en el ámbito digital que permite mejorar los procesos y los resultados en compañías de todos los sectores. Veamos cómo.

• Sector sanitario:

Investigación médica avanzada. El big data se emplea en la secuenciación genómica para identificar marcadores genéticos relacionados con enfermedades. Sucede así, por ejemplo, en los proyectos de investigación que analizan grandes conjuntos de datos genómicos para comprender mejor el cáncer.

Gestión de registros de pacientes. Los sistemas de big data ayudan a analizar y gestionar datos de pacientes para predecir tendencias de salud, identificar riesgos y personalizar tratamientos. Las plataformas que integran datos de pacientes para identificar patrones y predecir enfermedades crónicas son un claro ejemplo.

• Sector financiero:

Detección de fraudes. Los algoritmos avanzados se emplean en estos casos para identificar patrones y anomalías en transacciones financieras. Sucede así con los sistemas que analizan patrones de gastos para detectar posibles actividades fraudulentas en tarjetas de crédito.

Análisis de riesgos y préstamos. Aquí el empleo de big data se dirige a evaluar el riesgo crediticio y mejorar la toma de decisiones en préstamos. Es el caso de los modelos predictivos que evalúan la probabilidad de impago basados en datos de historial crediticio y comportamiento financiero.

• Sector industrial:

Mantenimiento predictivo de maquinaria. Los sensores IoT recopilan datos en tiempo real para predecir fallos y realizar mantenimiento preventivo. Se emplean constantemente en el monitoreo de sensores en maquinaria pesada para anticipar problemas y evitar paradas no planificadas.

Optimización de la cadena de suministro. El análisis de datos sirve aquí para mejorar la eficiencia en la gestión de la cadena de suministro y reducir costos. Es el caso de la utilización de big data para optimizar rutas de transporte y minimizar tiempos de entrega.

• Sector energético y de recursos naturales:

Gestión eficiente de recursos, donde los datos se emplean para optimizar la producción y distribución de energía. Por ejemplo, sucede así en el análisis de datos de consumo para prever picos de demanda y ajustar la generación de energía en tiempo real.

Mantenimiento de infraestructuras. Se emplean sensores para monitorear y mantener infraestructuras críticas, como los sensores de los oleoductos que detectan anomalías y evitan fugas.

• Sector de márketing y publicidad:

Análisis de sentimiento en redes sociales. Aquí se emplea el big data para comprender la opinión de los clientes y ajustar estrategias. Un claro ejemplo es el análisis de comentarios en redes sociales para evaluar un intangible como la percepción de una marca.

Segmentación de audiencia. El uso de datos demográficos y de comportamiento permite dirigir campañas publicitarias específicas. Se pueden emplear datos de navegación web, por ejemplo, para personalizar anuncios dirigidos a grupos específicos de usuarios.

El big data es más que una tendencia: representa una herramienta indispensable para empresas que buscan liderar un mercado en constante cambio. La capacidad de transformar volúmenes masivos de datos en información valiosa es clave para tomar decisiones acertadas y conectar con los clientes. Desde la detección de tendencias hasta la optimización de procesos, las amplísimas opciones que el big data ofrece se materializan en soluciones concretas y aplicables en empresas de todos los sectores.