Las empresas que ignoran los big data pueden sufrir pérdidas de beneficios. Las pequeñas y medianas empresas también pueden utilizar big data para optimizar y mejorar sus empresas.
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Nota del editor: Big data es sin duda uno de los temas más candentes de los últimos años. El desarrollo de Internet ha hecho que sea más fácil y rápido obtener información y datos. Hasta ahora, los big data todavía se utilizan principalmente en las grandes empresas, pero es innegable que los big data son cada vez más importantes entre las pequeñas y medianas empresas. Entonces, ¿cómo pueden las pequeñas y medianas empresas aprovechar la tendencia del big data y utilizarlo para lograr el desarrollo empresarial?
La gestión de datos a través de tecnología de big data y herramientas relacionadas es un tema común a nivel empresarial y nacional. En la actualidad, la tecnología de big data se utiliza principalmente en grandes empresas, pero cada vez más pequeñas y medianas empresas están comenzando a sumarse gradualmente al uso de big data.
Se espera que para 2025 el análisis y la gestión de big data ya no sean dominio exclusivo de las grandes empresas. En los próximos años, la tecnología big data seguirá ayudando a la producción y optimizando los procesos internos.
¿Qué lecciones podemos aprender de las industrias que ya están implementando esta tecnología en sus flujos de trabajo? Primero, veamos algunos casos exitosos de aplicaciones de big data.
El big data como nuevo motor del desarrollo empresarial
La cantidad de información generada en la era de la tecnología digital y las redes sociales ha aumentado exponencialmente. Si una empresa tiene un sitio web y una aplicación, también tiene datos que se pueden analizar. Pero, ¿cómo ayuda a las empresas?
Algunas grandes empresas comenzaron a pensar en este tema hace siete años. Aun así, en 2015, solo 17 empresas en el mundo utilizaron datos de grandes empresas en sus operaciones. Resulta que las empresas de TI, los bancos y las empresas de telecomunicaciones son las primeras en adoptar big data, lo que no sorprende porque estos sectores han acumulado durante mucho tiempo enormes bases de datos. Los bancos acumulan datos a través de transacciones; las empresas de telecomunicaciones obtienen datos a través de información de geolocalización; y los motores de búsqueda obtienen datos de los registros históricos de los usuarios.
En Estados Unidos, el big data se ha utilizado en diversas industrias, pero en Europa y Asia la demanda de esta tecnología sigue siendo relativamente baja.
En los últimos cinco años, el uso de big data por parte de las empresas se ha triplicado y esta tendencia de crecimiento continuará. Statista predice que el mercado mundial de big data alcanzará los 103.000 millones de dólares en 2027, el doble que en 2020.
Tendencias, preferencias e impactos de Big Data en todas las industrias
Las empresas que ignoran la tecnología de Big Data pueden enfrentar una pérdida de ganancias, razón por la cual la gente está cada vez más interesada en la tecnología de Big Data. Por ejemplo, el fabricante líder de equipos profesionales Caterpillar admitió que sus distribuidores perdieron aproximadamente 15 mil millones de dólares simplemente porque no implementaron la tecnología de big data. Caterpillar ha equipado más de 3,5 millones de sus vehículos con sensores para recopilar datos sobre el estado operativo, y estos datos pueden ayudar a los propietarios a optimizar el uso del equipo y gestionar los costos de mantenimiento.
La pérdida de beneficios a menudo se manifiesta en forma de pérdida de clientes y optimización insuficiente. Actualmente, las empresas se están centrando en el desarrollo de experiencia interna en big data. Se puede ver que es de conocimiento común comprender el impacto de big data en los procesos de la empresa.
La inversión en análisis de big data también está aumentando. De hecho, en los próximos años, el número de proyectos de big data seguirá creciendo entre las empresas que han adoptado el análisis de big data.
El gasto en análisis de big data depende del sector industrial. Por ejemplo, el uso de esta tecnología ha costado a las empresas de telecomunicaciones millones de dólares, ya que utilizan cada vez más servidores para almacenar y procesar datos y utilizarlos para ayudar a proteger los datos confidenciales.
Las soluciones de big data para empresas varían según el tipo de datos recopilados y los desafíos que abordan, así que veamos algunos buenos ejemplos.
1. Big data en el comercio electrónico
Antes de la llegada de la personalización, los especialistas en marketing generalmente dependían de la investigación de mercado y el análisis de ventas para comprender las necesidades de los clientes. Sin embargo, todavía existe una gran discrepancia entre los resultados obtenidos mediante este enfoque y la realidad.
En 2018, los beneficios de HM cayeron por décimo trimestre consecutivo, amenazando seriamente la supervivencia de la empresa. Posteriormente, la empresa utilizó algoritmos de big data para estabilizar la situación y liquidó el 40% de su inventario sin reducir las ventas.
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Los minoristas tienen acceso a grandes cantidades de datos que pueden utilizarse para comunicarse con los clientes y optimizar los procesos internos. La tecnología de big data utilizada por Walmart Network necesita procesar 2,5 petabytes de datos cada hora.
El comercio minorista moderno está pasando del marketing CRM al análisis predictivo.
2. Big data en la asistencia sanitaria
El análisis de datos médicos tiene un enorme potencial. Con la aplicación de la tecnología big data en el campo de la salud, este campo podrá obtener los siguientes beneficios:
_Menores costos de procesamiento;
_Predicción de epidemias
_Proporcionar detección temprana de enfermedades;
_Mejorar la calidad de vida general;
_Poner en práctica métodos de tratamiento modernos.
Como la empresa independiente de gestión de beneficios farmacéuticos más grande de los Estados Unidos y una de las farmacias más grandes, ExpressScripts procesa millones de recetas para entrega a domicilio y farmacias minoristas cada año. Estos datos contienen información valiosa sobre los pacientes, de modo que el personal médico puede conocer los efectos secundarios de los medicamentos con antelación antes de prescribirlos a los pacientes.
Esto conducirá a mejoras importantes en el sistema de salud del país:
Los proveedores de atención médica determinarán si un paciente corre riesgo de adicción antes de recetarle analgésicos. En tales condiciones, los profesionales de la salud pueden elegir diferentes opciones de tratamiento y controlar más de cerca el uso de medicamentos de sus pacientes.
El análisis de recetas, fisiología y otra información médica ayudará en la investigación para identificar afecciones crónicas o subdiagnosticadas;
El análisis del cumplimiento de las órdenes médicas por parte del paciente después del alta ayudará a predecir la probabilidad de readmisión dentro de los próximos 90 días y ayuda a tomar las medidas apropiadas para prevenir la readmisión.
3. Big data de telecomunicaciones
Las soluciones de telecomunicaciones proporcionadas por las empresas de telecomunicaciones atraen a muchos usuarios todos los días, pero también brindan oportunidades para el fraude en las telecomunicaciones. El acceso ilegal, la autorización ilegal, la información falsificada, la clonación y el fraude conductual son los tipos de fraude más comunes. Además, el fraude también tiene un impacto directo en la preferencia del usuario. Por tanto, los sistemas, herramientas y métodos para detectar fraude son ampliamente utilizados en el campo de las telecomunicaciones.
China Mobile, el operador de telefonía móvil con mayor número de usuarios del mundo, desarrolló el "software de cifrado Tiandun" basado en análisis de big data y tecnología de aprendizaje automático. Los desarrolladores utilizaron la base de datos de casos de fraude proporcionada por la empresa. policía para entrenar el algoritmo y hacerlo capaz de detectar contenido típico de fraude de telecomunicaciones y bloquear correos electrónicos y llamadas telefónicas no deseadas.
El sistema también puede identificar grupos de usuarios que envían correos electrónicos no deseados con frecuencia y emitirles advertencias. , China Mobile dijo: "Tian. La precisión del escudo también seguirá mejorando a medida que se ponga en uso.
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4. El potencial del big data en el desarrollo de aplicaciones web
Implementando e integrando big data en las aplicaciones web y móviles existentes de la empresa En el programa, big data puede optimizar los procesos internos de la empresa. Por ejemplo, UPS Logistics, la empresa de gestión de la cadena de suministro más importante de Estados Unidos, envía más de 16,9 millones de mercancías a más de 220 países cada día, lo que es inseparable de las soluciones que proporciona el big data.
Para optimizar rutas y reducir costos, UPS utiliza la aplicación Orion, que significa Navegación y Optimización Integrada en Carretera, que es optimización y navegación integradas en carretera.
La aplicación, que sirve como aplicación web de gestión de flotas de la empresa, utiliza datos cartográficos extensos, datos de puntos de origen y llegada, dimensiones de la carga y tiempos de entrega de la carga para generar rutas óptimas.
Como resultado, UPS puede ahorrar aproximadamente 6 millones de litros de combustible, reducir 13.000 toneladas de emisiones de carbono y aumentar la velocidad de entrega cada año.
5. Big Data en la educación
Como líder en proyectos corporativos y educativos en los Estados Unidos, Skillsoft se ha asociado con IBM para aprovechar la experiencia en la interacción del usuario directamente a través de proyectos y comunicaciones por correo electrónico. Datos internos para personalizar su experiencia de usuario, aumentar la participación y mejorar los resultados del aprendizaje.
Utilizan datos sobre la actividad de los usuarios para monitorear su participación y determinar los mejores canales y momentos de comunicación para captar su atención. Además, basándose en las preferencias de los usuarios, también construyeron un sistema de recomendación de contenidos educativos. Además, la empresa ofrece herramientas de visualización basadas en datos adaptadas a cada usuario.
6. Las ventajas del big data en marketing
Para rastrear y predecir el comportamiento de compra, BikeBerry, una tienda minorista de bicicletas y motocicletas en línea, utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos. Recopilar datos como el historial de compras de los usuarios, información demográfica y de comportamiento, y combinarlos con otras tecnologías de la empresa para ayudarlos a identificar y aplicar patrones de comportamiento de los usuarios en sus sitios web.
Como resultado, la tienda siempre puede recomendar los productos más relevantes a los clientes y comenzar a ofrecer descuentos específicos a aquellos clientes que realmente necesitan esos productos, en última instancia:
Sus ventas aumentaron en 133
Su actividad de usuarios aumentó en 200;
El número de clientes habituales se duplicó;
El importe medio de la factura de dichos clientes aumentó en 30.
7. Big data en transporte
Union Pacific Railroad, el ferrocarril más grande de Estados Unidos, ha estado utilizando big data para fortalecer su sistema de gestión de riesgos, reduciendo la tasa de descarrilamiento de trenes en un 75. %. La compañía recopila datos del termómetro, sensores auditivos y visuales de cada tren, información sobre las condiciones climáticas, estado del sistema de frenos, ubicación GPS del tren y más.
A partir de estos datos, Union Pacific puede generar modelos predictivos que pueden monitorear el estado de las ruedas y los rieles y predecir descarrilamientos de trenes en los días e incluso semanas antes de que ocurra un accidente.
La tecnología big data permite abordar estos problemas rápidamente, evitando daños y retrasos en los trenes.
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8. Aplicaciones de big data en la administración pública
El gobierno utiliza el análisis de big data para ayudar en las decisiones sobre atención sanitaria, empleo y economía. - decisiones en áreas como regulación, delincuencia y seguridad, y respuesta a emergencias.
Utilizando soluciones de big data, el Departamento de Policía de Los Ángeles puede obtener las condiciones y áreas donde varios tipos de delitos son más comunes y enviar agentes de policía adicionales para prevenirlos. El sistema del LAPD utiliza datos históricos sobre el tiempo, el tipo y el área del delito y luego los procesa con algoritmos de agrupación espacial y temporal.
En este caso no se utilizaron datos personales de los residentes de la ciudad ni sus datos de ubicación, lo que cumple con las normas de privacidad. Además, la reducción de la delincuencia ahorra dinero a la policía, los organismos judiciales y los sistemas penitenciarios. .
9. El impacto del big data en la agricultura
Los analistas de datos creen que el big data tiene las perspectivas más prometedoras en industrias conservadoras como la agricultura, porque el big data puede ayudar a dichas industrias a ahorrar. dinero.
Se espera que la demanda mundial de alimentos casi se duplique para 2050, y los agricultores se enfrentan a una tremenda presión para aumentar la producción. En este caso, los macrodatos pueden ayudar a los agricultores a gestionar semillas, fertilizantes y pesticidas mediante un análisis exhaustivo de la información recibida de sensores del suelo, tractores con rastreadores GPS y canales meteorológicos locales. Es más, ayuda a aumentar la productividad.
10. Beneficios del big data para la industria minera
En el sector minero, las empresas se enfrentan a una competencia cada vez mayor debido a mayores requisitos por parte del entorno de producción para utilizar los recursos de la forma más económica posible. posible se vuelve crucial.
El gigante minero Severstal aplicó un sistema basado en el Internet de las Cosas y el análisis de big data para monitorear el consumo eléctrico. La compañía afirma que la solución puede mejorar significativamente la calidad de las previsiones de consumo de energía, ahorrándoles 10 millones de dólares al año al reducir las multas, optimizar las adquisiciones y combatir el robo de energía.
Conclusión
Las empresas llevan tiempo aplicando big data y el flujo de datos nunca ha sido tan intensivo. Las redes sociales, los servicios en línea y las aplicaciones actuales pueden interconectarse, lo que permite a las empresas obtener una imagen más completa de sus clientes potenciales.
Mucha gente se refiere al big data como el "nuevo oro". Los analistas de datos predicen que el big data pronto se convertirá en la principal herramienta de toma de decisiones para todas las empresas. Las pequeñas empresas emergentes y las grandes empresas internacionales pueden beneficiarse de esto. Beneficio tecnológico.
Traductor: apasionante