8 ejemplos del uso del big data en los negocios

El término big data continúa ganando popularidad: cada vez crecen más los ejemplos de uso en las distintas áreas de los negocios y los mercados. Prácticamente podemos encontrarlo en cualquier sitio: cada vez que activamos el modo aleatorio de nuestra cuenta de Deezer, o cuando utilizamos Google Maps, o cuando pedimos un Uber, ahí detrás está el big data.

En este artículo hemos recopilado algunos ejemplos del uso del big data en los negocios, donde su implementación ha permitido el correcto análisis de grandes cantidades de información y, en consecuencia, una mejor toma de decisiones. ¡Acompáñanos!

Conoce estos 8 ejemplos del uso del big data en los negocios

1. Big data para la movilidad en la ciudad

Poco a poco, los datos de GPS, localización de puntos clave de una ciudad, el seguimiento en tiempo real de unidades de transporte público o privado, las condiciones del clima, la emisión de CO₂, entre otros, ayudan a crear una red de información para planear y optimizar la movilidad de sus habitantes.

Esto no solo otorga datos valiosos sobre la planeación de una calle o colonia, sino que también avisa sobre algunas carencias que no siempre se toman en consideración, como rampas de acceso en autobuses, estaciones de tren subterráneo o banquetas, señalizaciones eficientes para personas con problemas de visión o de alfabetización, etc.

Si se analiza de forma adecuada, es posible crear oportunidades para diseñar la ciudad de manera eficiente e incluir proveedores que resuelvan estas necesidades (productores de medios de transporte, por ejemplo). En Londres ya se está implementando para hacer predicciones sobre la demanda en horas pico, establecer los patrones de movilidad individual y entender el impacto que tendría el uso de vehículos autónomos como parte de la oferta de transporte.

2. Big data en la salud

Para la producción de nuevas vacunas o medicinas se necesita un gran trabajo de investigación, desde la enfermedad que quiere aliviarse o prevenirse hasta el desempeño de los medicamentos que se prueban. Gracias a los macrodatos ha sido posible procesar más eficientemente, por ejemplo, el desarrollo de las vacunas para la COVID-19: su efectividad, sus debilidades y sus efectos secundarios. 

Gracias a eso no solo es posible tener una cura en menos tiempo, sino que también hay mayor variedad de ofertas de diferentes laboratorios; esto permite aumentar la producción, compra de dosis y envío a distintos países y mercados.

3. Big data para garantizar ventas

Amazon es un gigante: todos lo sabemos. Y por eso hace mucho más que crear recomendaciones de compras para los que tienen membresía Prime. La empresa quiere que las probabilidades de compra estén siempre a su favor. Por eso pone atención en lo que la gente consume en su aplicación de streaming, el historial de compras, lo que ya buscó, la información de productos que (aunque no compraron) tienen similitudes con otros artículos, las ofertas que se abrieron desde sus correos electrónicos y más. 

Así que no es coincidencia que primero veas los descuentos en accesorios de ciclismo si hace un par de días adquiriste una bicicleta. Tienes que equiparla para viajar con seguridad, y eso lo sabe Amazon.

4. Big data en marketing

Netflix te muestra opciones, según tus gustos. ¿Has notado que hay diferentes portadas para presentarte la misma serie o película? En algunos casos verás a la protagonista femenina, al villano o a la mascota: todo eso está decidido por los gustos de los usuarios. Así como es posible que te muestre una lista personalizada de recomendaciones, según lo que ya has visto y calificado, Netflix analiza cómo presentarte un contenido para que, desde la imagen, llame tu atención. 

Por ejemplo:

Imagen de Connections by Finsa

¿Qué es lo que podría atraerte de la serie Stranger Things: que hay protagonistas adolescentes con conflictos románticos, que hay misterios investigados por policías o que está ambientada en la década de los años 80? Netflix te mostrará la puerta por la que te animarás a entrar.

5. Big data en la prevención de fraudes

El big data y la minería de datos hacen posible que la industria y las entidades financieras puedan prevenir los fraudes relacionados con el uso de tarjetas de crédito y débito. Hoy en día, es común que se analicen las tendencias de un grupo de consumidores con el fin de detectar cuando haya alguna actividad inusual.

Esto permite a las empresas y entidades mantener la salud del sistema económico. Ayuda a los clientes para que su información bancaria y recursos estén seguros.

6. Big data en la agricultura

Azucarera Española desarrolló una aplicación para que el cultivo de la remolacha (o betabel) sea más eficiente. Con información como fechas de siembra, el tipo de suelo, las semillas utilizadas, la temperatura, el clima, la frecuencia de las lluvias, entre otros, crea modelos de predicción que indican qué puede ocurrir con la parcela y qué puede dañar o mejorar la calidad de los tubérculos.

Además, se hace un estimado de las mejores fechas para la siembra o el cultivo y se analizan las mejores sustancias para que la producción sea óptima y amable con el medio ambiente, lo que se traduce en un seguimiento que permite que se aprovechen mejor las hectáreas para reducir costos y aumentar las ganancias.

7. Big data en business insights

Uno de los mejores ejemplos de la aplicación del big data es la recopilación y generación de información empresarial. Aproximadamente el 60 % del total de datos recopilados por negocios y plataformas de redes sociales no están estructurados ni analizados por ellos. De hecho, si esta información se utiliza de manera adecuada, es posible dar solución a muchas de las cuestiones relacionadas con la generación de ingresos, la satisfacción del cliente y el desarrollo de nuevos productos y servicios.

En la actualidad, y como parte del proceso de transformación digital, los negocios han comenzado a adoptar esta tecnología para administrar e interpretar de manera más efectiva la información que recopilan.

8. Big data en el sector bancario

La cantidad de datos que se generan dentro del sector bancario se ha disparado tras la pandemia, y se estima que crecerán un 700 % para finales de este año. El estudio de esta información en el sector bancario permite detectar distintas actividades ilegales como, por ejemplo, el mal uso de tarjetas de crédito, el lavado de activos, la alteración de perfiles crediticios y de riesgo, entre otros.

Hoy en día existen diferentes software contra el lavado de dinero, como SAS AML, los cuales utilizan el análisis de datos para detectar transacciones sospechosas.

Existen muchas aplicaciones útiles para el big data en diferentes industrias y mercados. Solo es cuestión de analizar cuáles datos y herramientas son las que se necesitan en cada caso. ¿Ya sabes cuáles son los que podrían convertirse en tus nuevos aliados?