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Cómo el Big Data te ayuda a generar resultados. Casos de éxito

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Escrito por Jesus A. Lacoste

Gran parte de empresas y negocios en todo el mundo están usando big data para optimizar su rendimiento. Ahora puedes aprender cómo el Big Data te ayuda a generar resultados. Estamos en la era de los datos. Las empresas que usan los datos de forma selectiva, los analizan sabiamente y los aplican para mejorar su toma de decisiones, tendrán una ventaja competitiva sobre los que no.

Big data afecta a casi todas las industrias y todos los empleos. Todo lo que hace en el trabajo y gran parte de lo que hace en casa (navegación web, redes sociales, ver TV, jugar juegos online, enviar emails/mensajes de texto) ahora produce datos que las organizaciones recopilan, analizan y usan para su beneficio. Los algoritmos en la transformación digital de las empresas

La creación de datos, a punto de explotar

Cómo el Big Data te ayuda a generar resultados

El experto en Big Data, Bernard Marr, proporciona en su libro «Big Data in practice» una referencia práctica y valiosa sobre el estado actual de Big Data, incluyendo Machine Learning e Inteligencia Artificial; combinación que hoy día se utiliza en casi todas las industrias.

El libro ofrece 45 estudios de caso de más de una docena de industrias para ilustrar y describir cómo las organizaciones generan, recopilan, analizan y actúan sobre el Big Data. Desarrolla una estrategia de Big Data exitosa para tu negocio

big data in practice

Retail

El comercio minorista representa un terreno rico y fértil para Big Data. Pocas empresas tienen la capacidad de Walmart para analizar datos en tiempo real. Esta capacidad le permite detectar y resolver problemas de inventario, fijación de precios y colocación de productos en minutos. Por ejemplo, en 2004, los algoritmos de Walmart señalaron la correlación entre las advertencias de un huracán y el aumento de la demanda de pasteles de fresa. Esto les permitió almacenar y vender más que antes de tormentas anteriores. El big data y el marketing

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Etsy, un mercado en línea para fabricantes y compradores de artículos de artesanía, captura cada acción que los visitantes realizan en su sitio. Sus analistas buscan información sobre lo que desencadena una compra y cómo hacer mejores recomendaciones personales en tiempo real a los compradores. Al igual que un número creciente de otras empresas, Etsy pone sus datos a disposición de casi todos los empleados. Cada departamento realiza regularmente cambios experimentales en el sitio y analiza el impacto resultante en las ventas. Docenas de nuevos y pequeños cambios aparecen en el sitio diariamente. Del Bit…al Big Data. Una guía para aprender a sacarle provecho

Entretenimiento

Netflix combina datos del espectador con análisis para comprender y predecir sus preferencias. El análisis de Big Data de Netflix lo llevó a invertir en House of Cards basado únicamente en predicciones, y a utilizar análisis similares en la comercialización del programa. Netflix utiliza casi 80,000 factores para seleccionar programas y películas.

Caesars Entertainment ha recopilado datos sobre los visitantes del casino durante casi dos décadas. Hoy en día, combina el modelado predictivo y el marketing automatizado y dirigido para personalizar la experiencia de cada visitante y maximizar el gasto de los invitados.

Walt Disney Company gastó casi $ 1 mil millones en 2013 para instalar sensores en todo su parque temático de Florida. Esto le permite rastrear a más de 120 millones de visitantes anuales, capturando sus movimientos en el parque: cuánto tiempo pasan en las filas, lo que compran y comen. Los huéspedes que opten por usar las «MagicBands» de Disney pueden planificar y personalizar sus vacaciones mientras Disney usa los datos para mejorar sus experiencias y administrar sus operaciones.

Deportes

El IoT también afecta los deportes. En la Fórmula Uno, los sensores en los automóviles producen datos en tiempo real sobre fallos mecánicos, rendimiento del conductor y más. Cuando el coche entra en pits, el equipo sabe exactamente qué debe arreglar para que el coche vuelva a la carrera rápidamente.

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En 2012, el conductor Sebastián Vettel se estrelló durante el Gran Premio de Brasil. El título del campeonato de F1 estaba en juego. Vettel no necesitaba ganar la carrera, pero tenía que terminar con suficientes puntos para asegurar el campeonato. Utilizando datos del automóvil con modelos predictivos, los ingenieros determinaron las soluciones precisas que tuvieron que hacer para permitir que Vettel terminara las 70 vueltas finales y ganara su tercer título consecutivo.

Gobierno

La Oficina de Inmigración y Aduanas de Estados Unidos desarrolló su sistema de quiosco AVATAR con sensores y cámaras que miden los movimientos y expresiones de los viajeros. En combinación con un agente automatizado que hace preguntas y simultáneamente compara a los viajeros con las bases de datos de perfiles, el sistema detecta la falta de honradez y señala los perfiles sospechosos.

El Cuerpo de Marines de EE. UU. utiliza un sistema que sincroniza y analiza datos de múltiples fuentes en tiempo real para predecir los ataques de dispositivos explosivos improvisados y para detectar a quienes los producen.

Transport for London utiliza un sistema de venta de boletos con tarjeta inteligente para recopilar datos sobre el uso que hacen los clientes de todo tipo de transporte público, mejorando los flujos y alertando a los usuarios sobre posibles problemas.

Tecnologías de la información

La industria de TI lidera el uso de Big Data de muchas maneras. Facebook puede tener la mayor colección de datos personales acumulada. LinkedIn tiene más de 400 millones de miembros y sus perfiles detallados. Facebook y LinkedIn utilizan datos anónimos de usuarios y miembros para hacer coincidir a los anunciantes con la audiencia. Analizan factores que van desde la demografía y los ingresos hasta el gusto musical y cinematográfico. LinkedIn pone en contacto a empleadores con posibles candidatos mediante análisis similares.

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Microsoft aprovecha su enorme alcance para recopilar datos de todo lo que hacen sus usuarios en su sistema operativo Windows, incluyendo otro software que usen. Aplican los datos para mejorar su sistema operativo y, potencialmente, podría usarlos para vincular anunciantes con usuarios específicos de Windows.

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