¿Qué son los big data ejemplos?

El concepto de big data ha existido durante muchos años, ya que, décadas antes de la primera vez que se mencionaron los grandes datos, las empresas ya aplicaban análisis sobre la información recopilada para obtener perspectivas más completas.

Sin embargo, entonces el proceso implicaba recoger los datos una hoja de cálculo y examinarlos manualmente. Hoy día hablar de big data y sus ejemplos es hacerlo de tecnología se última generación, de softwares avanzados y, más recientemente, también de algoritmos de inteligencia artificial.

¿Para qué se usa el big data? Ejemplos

El análisis de big data se lleva a cabo utilizando sistemas de software avanzados que permiten procedimientos analíticos rápidos y eficientes, a la vez que impulsan la agilidad de los procesos. El resultado es el desarrollo de una ventaja competitiva para las empresas que invierten en soluciones big data. Ejemplos hay en todas las industrias y pueden verse en empresas de cualquier tamaño.

 

Entre las distintas formas de aprovechar el potencial de big data están estos ejemplos:

  1. Big data ejemplo de adquisición y retención de clientes. El uso de Big Data permite a las empresas observar diversos patrones y tendencias relacionados con los clientes. Con un mecanismo adecuado de análisis de esta información, se tiene la capacidad de averiguar la forma más indicada de proceder para retener a los clientes, ofreciéndoles lo que desean, cuando lo necesitan. Amazon es un pionero en ese tipo de estrategias.
  2. Big Data ejemplo de marketing. Hasta hace poco, las empresas habían perdido mucho dinero en inversiones publicitarias que no daban sus frutos. Pero, hoy día, con los grandes datos, el sector de marketing y publicidad es capaz de realizar un análisis más sofisticado. Este acceso a la información sin precedentes les permite observar la actividad en línea, monitorizar las transacciones en el punto de venta y asegurar la detección de cambios dinámicos en las tendencias de los clientes. El resultado son campañas más enfocadas, específicas y personalizadas, que ayudan a ahorrar dinero, a la vez que contribuyen a garantizar la eficiencia. En HubSpot saben mucho de esto.
  3. Big Data ejemplos de gestión de riesgos. Ser capaz de ver un riesgo potencial y mitigarlo antes de que ocurra es fundamental para que la empresa siga siendo rentable. Big data analytics contribuye en gran medida a alcanzar este objetivo, en especial en relación con la cuantificación y modelado de riesgos. Como resultado, pueden diseñarse estrategias de mitigación de riesgos más inteligentes y tomar mejores decisiones estratégicas. Cada vez son más las empresas de logística que se apoyan en este tipo de modelos.

 

Sin embargo, las organizaciones tendrían que tratar de plantear un proceso evolutivo progresivo y bien estructurado que les permita una mejor adaptación al entorno big data. Para lograr esto, deberán prestar atención, no sólo a la recogida de datos, su procesamiento y el análisis, sino también a la integración, el gobierno y el aseguramiento de la calidad de la información. Las oportunidades están al alcance de la mano con big data, ejemplos cada vez más impactantes aparecen cada día, desde Watson de IBM, a la optimización de rutas en tiempo real o el intercambio de conocimientos y la colaboración de alto nivel para lograr la inteligencia contextual.

El análisis de big data es una inversión importante para un negocio en crecimiento. ¿Listo para aprovechar esta ventaja competitiva?