Big data aplicado: mucho más que un conjunto muy grande de datos

Cuatro ejemplos en donde el análisis de enormes volúmenes de datos puede impactar de manera positiva en organizaciones de salud, telecomunicaciones, logística, retail, manufacturas y finanzas.


30 abril , 2021  |   Blog - Data & Innovation

Big data aplicado: mucho más que un conjunto muy grande de datos

Cuatro ejemplos en donde el análisis de enormes volúmenes de datos puede impactar de manera positiva en organizaciones de salud, telecomunicaciones, logística, retail, manufacturas y finanzas.

Los datos están allí. Durante años se fueron acumulando en los sistemas con cada transacción realizada: las compras, las ventas, las altas de clientes, los reclamos, las órdenes de producción… A eso, se suma un caudal casi infinito de nueva información no estructurada contenida en los correos electrónicos, en los diferentes medios de comunicación, en sitios especializados y hasta en las redes sociales. La gran pregunta es: ¿Qué hacemos con toda esa información? ¿Cómo podemos aprovecharla para obtener valor de negocio? La respuesta: big data o, dicho en lenguaje más sencillo, el análisis de grandes volúmenes de datos.

Conociendo a los clientes

Su uso más conocido hasta el momento está relacionado con el mundo de las ventas: se detectan patrones de consumo,, se los combina con los gustos o preferencias que demostraron en transacciones anteriores o incluso que detallan en medios con data no estructurada, como las redes sociales, y se les genera propuestas personalizadas con una alta probabilidad de conversión.

En el retail, en efecto, ya que permite predecir el comportamiento de los clientes, llegar con ofertas especiales para cada grupo de interés, analizar los horarios de mayor o menor circulación por una tienda para evaluar estrategias de exposición de productos o de desarrollo de promociones… 

Se trata de una herramienta fundamental para entender y conocer los hábitos de compra, lo que genera mayores niveles de fidelidad y engagement por parte de los clientes y se traduce, en definitiva, como más ventas.

Atendiendo las llamadas

Sin embargo, esto es apenas la punta del iceberg. Sus aplicaciones se extienden a todas las industrias y prácticamente no conocen de límites. En el mundo de las telecomunicaciones, por ejemplo, los operadores móviles pueden utilizar la data para lo que se denomina “análisis de sentimiento”: ver qué se dice sobre sus marcas en las redes sociales, evaluar los tickets de soporte o las quejas y, en base a toda esa información, desarrollar mejoras en el servicio para incrementar los niveles de satisfacción, aumentar la reputación, evitar la huida de clientes y hasta captar los de la competencia.

Una mejor calidad de vida

En el segmento de salud, big data tiene al menos dos grandes campos de aplicación. Por un lado, hacer más eficiente la gestión administrativa de los centros de salud. La pandemia expuso con más claridad que nunca antes la importancia de que los hospitales, las clínicas y los sanatorios cuenten con los recursos -camas, medicamentos, capital humano- en el momento y en las cantidades adecuadas. Ampliado a un modo colaborativo, big data puede convertirse en la llave para que todo el sistema de salud comparta esos recursos de manera ágil y con óptimos resultados. Por otra parte, es un aliado fundamental para el desarrollo de medicamentos y el diagnóstico de enfermedades, en especial si se lo combina con algoritmos de machine learning que puedan aprender de la enorme cantidad de ensayos e historias clínicas disponibles.

Manos a la obra

Las aplicaciones de big data entre las industrias manufactureras no conoce de límites: desde su uso en mantenimiento predictivo para disminuir los costos y los tiempos de detención no programada de equipamiento hasta el reemplazo anticipado de activos defectuosos.

También permite reasignar tareas de manera óptima para aprovechar al máximo tanto los recursos físicos como los humanos, a partir de un seguimiento de actividades e interacciones que permite una comprensión profunda del funcionamiento de la planta.

Repartos en tiempo y forma

El incremento exponencial del e-commerce -otro signo de los tiempos- generó desafíos enormes para las empresas de logística, que necesitan maximizar la eficiencia para ganar mercado, bajar costos y satisfacer la creciente demanda. Esta tecnología les permite considerar, en cada planificación, cuestiones como el tráfico en los caminos o estado de las rutas -incluyendo las condiciones meteorológicas-, la ubicación de cada artículo en cada momento -situación potenciada por otras tecnologías, como sensores conectados a internet de las cosas-, potenciales desabastecimientos en puntos de venta, el gasto de combustible para cada tramo y hasta elementos de sustentabilidad, predicciones de demanda, como la cantidad de dióxido de carbono que emiten sus operaciones. Así, es posible aprovechar al máximo los recursos disponibles, reducir los tiempos de entrega o minimizar la pérdida de productos con fecha de vencimiento, entre otros beneficios.

Al cuidado del dinero

Los usos posibles de big data en el sector financiero son incontables. Uno de los más importantes para el rubro es la gestión de riesgos: incertidumbre en los mercados, problemas de liquidez u operativos, cuestiones legales… También se lo aplica para verificar el cumplimiento de normativa, estimar la solvencia de un potencial cliente ante una solicitud de un crédito, la gestión del fraude -un tema que genera millones de pérdidas al año para las compañías del sector- o desarrollar asesoramientos más precisos en materia de inversión.

Los datos están disponibles. La oportunidad de competir -y ganar- en la nueva economía tiene que ver con la velocidad, flexibilidad y capacidad para analizar datos y en base a esto, tomar decisiones que generen valor agregado tanto para las propias empresas, como para los clientes. Sin dudas, los que sepan aplicar big data tendrán ventaja competitiva diferencial.

 

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