Marketing, política, salud, deportes... Si miramos detenidamente a nuestro alrededor, las aplicaciones de Big Data son infinitas y cuentan con propósitos muy variados. Desde UNIR Colombia te traemos algunos ejemplos actuales de sus distintos usos.
El Big Data es un término que se utiliza para definir un gran conjunto de datos o combinación de estos. El almacenamiento, observación y procesamiento de estos para obtener información relevante está ampliamente extendido en la actualidad. Veamos algunos ejemplos de Big Data en nuestro entorno.
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.
Usos del 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
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.
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.
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.
