Marketing, política, salud, deportes... Las aplicaciones de Big Data son infinitas, por eso te traemos algunos ejemplos actuales de sus distintos usos.
El almacenamiento, observación y procesamiento de estos para obtener información relevante está ampliamente extendido en la actualidad.
Qué es big data y para que sirve
Big data es un término que se utiliza para describir conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales. Estos conjuntos de datos pueden incluir información estructurada, semiestructurada y no estructurada, y se caracterizan por su volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Tanto en la industria farmacéutica en el campo de la investigación de nuevos medicamentos como en el diagnóstico de enfermedades, cada vez es más ampliamente utilizado el procesado del Big Data colectivo (historial médico, material genético, predicción de reingresos hospitalarios…) para optimizar y probar modelos que mejoren los resultados, faciliten las pruebas en los ensayos clínicos con nuevas terapias o mejoren los diagnósticos. El Big Data también es útil para una gestión administrativa más eficiente de la salud.
Para ello, la Maestría en Ciencia de Datos de UNIR ofrece los conocimientos más completos que requiere el mercado. Es una disciplina con un uso muy amplio, y se puede aplicar a diferentes sectores con las características comunes de reducir costes, ser más eficientes y más rápidos.
Beneficios de los macrodatos en diferentes sectores
El uso de Big Data ofrece numerosos beneficios. En el sector de la salud, permite el análisis de grandes volúmenes de datos médicos para mejorar los diagnósticos y tratamientos, logrando una medicina más personalizada y eficiente. Por ejemplo, los macrodatos ayudan a predecir brotes de enfermedades y a desarrollar tratamientos específicos basados en los perfiles genéticos de los pacientes.
En la logística, Big Data optimiza la gestión de inventarios y el flujo de la cadena de suministro. Empresas como DHL utilizan análisis de datos para predecir demandas, optimizar rutas de entrega y reducir costos operativos. Esto se traduce en una mayor eficiencia y menores tiempos de entrega.
En el marketing, los macrodatos permiten segmentar audiencias y personalizar campañas publicitarias de manera más efectiva. Las empresas pueden analizar el comportamiento de los consumidores y sus preferencias para diseñar estrategias que maximicen el impacto de sus campañas y aumenten el retorno de inversión.
Veamos algunos ejemplos de Big Data en nuestro entorno.
Ejemplos de Big Data en empresas globales
En la actualidad, muchas empresas líderes utilizan Big Data para optimizar sus operaciones. Por ejemplo, Amazon emplea macrodatos para recomendar productos a sus usuarios, incrementando sus ventas significativamente. Utilizan el historial de compras y las búsquedas de los clientes para sugerir artículos que puedan interesarles.
Otra empresa destacada es Netflix, que analiza los datos de visualización para sugerir contenido personalizado a sus suscriptores, mejorando la retención de usuarios y la satisfacción del cliente. Además, Spotify utiliza Big Data para crear listas de reproducción personalizadas basadas en las preferencias musicales y los hábitos de escucha de sus usuarios.
Empresas en el sector de la salud, como Johnson & Johnson, emplean Big Data para mejorar la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos. Analizan grandes volúmenes de datos clínicos y genéticos para identificar patrones que ayuden a crear tratamientos más efectivos.
Big Data en la vida cotidiana
Nuestro día a día se ve afectado por la utilización de los macrodatos como, por ejemplo, en las sugerencias que nos muestran aplicaciones como Spotify, Netflix, Amazon, Twitter, Facebook… Detrás de todas ellas encontramos algoritmos de machine learning que procesan los datos relativos a nuestras acciones en esas plataformas y que, en base a ellos, generan sugerencias para nosotros.
Aplicaciones prácticas de Big Data: casos de éxito
Los macrodatos se aplican en diversos sectores con excelentes resultados. En el sector financiero, Visa utiliza Big Data para detectar fraudes en tiempo real, analizando patrones de transacciones para identificar actividades sospechosas y tomar medidas preventivas inmediatamente.
En el marketing, Coca-Cola emplea Big Data para comprender mejor el comportamiento de sus consumidores y personalizar sus campañas publicitarias. Analizan datos de redes sociales, ventas y otras fuentes para diseñar estrategias de marketing que resuenen con su audiencia.
En el sector automotriz, Volkswagen utiliza Big Data para mejorar sus campañas de marketing y desarrollar vehículos autónomos. Analizan datos de conducción y comportamiento del cliente para crear sistemas de conducción más seguros y eficientes.
Estas aplicaciones demuestran cómo Big Data puede transformar los procesos empresariales, proporcionando insights valiosos y mejorando la toma de decisiones.
Usos del Big Data y otros ejemplos de big data
Existen múltiples herramientas para trabajar el Big Data como, por ejemplo, Hadoop, Spark, BBDD NoSQL… A continuación, vamos a comentar algunos ejemplos concretos:
Big Data en marketing y ventas
Los datos de los clientes se analizan y procesan obteniendo información relativa a sus gustos, preferencias, comportamientos. Así se pueden clasificar o segmentar a los mismos en diferentes categorías y utilizar modelos predictivos para que las organizaciones puedan tener indicadores de aceptación de sus productos, potenciales ventas…
Big Data para la lucha contra el crimen
En Estados Unidos, los cuerpos y fuerzas de seguridad disponen de aplicaciones que, haciendo uso del Big Data, pueden predecir la probabilidad con que se puede producir un crimen en una zona determinada. Con ello, han desarrollado el denominado Atlas de Riesgo (aplicación Smart Steps en Massachusetts).
Big Data en deportes
En la NBA y la NFL se emplean aplicaciones que hacen uso de los macrodatos para definir las estrategias a utilizar en cada partido, prevenir lesiones de los jugadores, conocer las preferencias de los aficionados…
Big Data en política
Antes de las elecciones norteamericanas de 2012, Obama decidió junto con su equipo utilizar el Big Data durante la campaña electoral para analizar los datos que recogían de potenciales votantes. Llegaron a la conclusión de que, para poder ganar, tenían que centrarse en dirigirse a los votantes dudosos de una manera eficaz y, al mismo tiempo, incidir en que los votantes demócratas convencidos fueran a votar.
Utilizaron la plataforma HP Vertica, que les permitió recoger los datos, notificar de manera eficiente y rápida la información, y segmentar a los potenciales votantes para determinar cuáles serían más receptivos a publicidad en TV, periódicos, redes sociales… El equipo de campo, el digital y el de comunicación trabajaron con una estrategia basada en los datos obtenidos, consiguiendo así su reelección.
Big Data en telecomunicaciones
Algunos operadores de telefonía móvil utilizan el Big Data para analizar qué se dice de ellas en las redes sociales, examinar los datos de sus tickets de soporte a clientes o sus quejas. Esto posibilita implementar estrategias que permiten reducir el número de portabilidades o incrementar la captación de nuevos clientes.
Big Data en salud y sanidad
Principales herramientas para trabajar con Big Data
Para manejar grandes volúmenes de datos, las herramientas más utilizadas incluyen Hadoop, que permite el almacenamiento distribuido de datos; Spark, que ofrece procesamiento rápido de datos; y bases de datos NoSQL, que son ideales para datos no estructurados.
Impacto del Big Data en diferentes industrias
El Big Data es fundamental para las empresas, organismos públicos e instituciones del mundo actual. Capacitarse en este campo resulta esencial para aquellas personas que quieren desempeñarse en una de las profesiones con más futuro.
Futuro del Big Data y su evolución tecnológica
El futuro del Big Data está ligado a avances en inteligencia artificial y machine learning. Se espera que el uso de macrodatos continúe creciendo, influenciando aún más sectores como la automoción con los coches autónomos, la agricultura de precisión y la personalización de experiencias en el comercio minorista.
