9 Maneras En Que Las Industrias Usan Big Data

Con el uso generalizado del comercio digital, las empresas tienen más acceso a los datos que nunca. Los datos recogidos de las actividades en línea de los usuarios individuales, llamados big data, tienen usos variados en diferentes industrias. Tanto para los consumidores como para las empresas, puede ser importante entender qué es el big data y cómo pueden utilizarlo las empresas para promocionar sus servicios y productos entre los consumidores objetivo, mejorar sus operaciones y aumentar su eficiencia. En este artículo, definimos qué es el big data y explicamos nueve formas en las que se utiliza en diferentes industrias.

11 tipos de trabajos en Big Data

¿Qué es el uso de big data?

Los big data son información que las organizaciones recogen con fines analíticos. Suelen utilizar esta información para hacer un seguimiento de los hábitos de compra en línea de sus clientes actuales o potenciales. Pueden analizar esta información y tomar decisiones empresariales estratégicas, como mejorar sus operaciones, ofrecer un mejor servicio al cliente, desarrollar campañas de marketing personalizadas y predecir las tasas de compromiso de los clientes. Sin embargo, otros grupos, como los científicos, los médicos e incluso el gobierno, también pueden recopilar y analizar big data para sus propios fines, como predecir la propagación de enfermedades o hacer un seguimiento de los índices de criminalidad en una ciudad.

¿De dónde vienen los big data?

Los big data proceden de diversas fuentes, como los sistemas internos, como el sistema de procesamiento de transacciones de una empresa, las bases de datos de clientes, los historiales médicos, el historial de navegación por Internet, las redes sociales y los documentos digitales, como los correos electrónicos. Entornos externos como el mercado financiero, el clima y los patrones de tráfico y la información geográfica también pueden influir en la forma en que una organización recopila y analiza los big data.

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Cómo utilizan las industrias el big data

Estas son algunas de las formas en que las diferentes industrias utilizan el big data:

Marketing

El marketing y la publicidad son dos de los usos más comunes del big data. Cualquier industria que ofrezca un producto o servicio puede recopilar y analizar big data para perfeccionar su estrategia de marketing. Dado que muchas personas crean perfiles en línea como cuentas de redes sociales, éstas pueden ser ricas fuentes de información para las empresas que buscan dirigir sus productos a una base de clientes concreta.

Por ejemplo, una marca de maquillaje puede utilizar los análisis de las redes sociales para identificar a las personas que comparten características con su base de clientes objetivo. Pueden hacer un seguimiento de los hábitos de navegación y de compra en línea de esas personas para ayudarles a determinar qué páginas web ven estas personas con más frecuencia, qué productos compran en línea y a qué hora del día o qué día de la semana realizan sus compras con más frecuencia. Con esta información, la marca puede tomar decisiones estratégicas sobre dónde colocar los anuncios y cuándo emitir promociones a los clientes actuales y potenciales para aumentar sus ventas.

Venta al por menor y al por mayor

Además del marketing, el big data tiene diversos usos para los minoristas y mayoristas. El big data puede ayudar a las empresas a identificar sus necesidades actuales de personal y a predecir las futuras en función de los hábitos de compra, el crecimiento del negocio, los eventos locales y los patrones estacionales. Por ejemplo, el big data puede ayudar a los minoristas a predecir un aumento de clientes en torno a la temporada de vacaciones, de modo que puedan planificar la contratación de personal de temporada para adaptarse al aumento de la demanda.

Los minoristas y los mayoristas también pueden utilizar el big data para gestionar su inventario. Para las empresas que almacenan o venden una gran variedad de productos, una buena gestión del inventario es importante para el seguimiento de la compra y la venta de mercancías. El big data puede ayudar a las empresas a analizar el coste de almacenar su inventario y compararlo con su margen de beneficios para determinados productos. Pueden optar por almacenar o producir más artículos que beneficien su margen de beneficios. Los big data también podrían ayudar a las empresas a predecir qué productos pueden ser más populares o rentables en función de los hábitos de compra de los clientes y de los cambios en los costes de fabricación.

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Entretenimiento y medios de comunicación

Los servicios de entretenimiento online suelen utilizar big data para recomendar contenidos a los espectadores en función de su historial de visionado y sus comportamientos online. Por ejemplo, un sitio de streaming de vídeo puede tener en cuenta el historial de visionado de un individuo rastreando los tipos de vídeos en los que hace clic con más frecuencia. Basándose en su historial de visionado, el sitio puede recomendar vídeos que promuevan contenidos similares o vídeos que otros usuarios de un grupo demográfico similar vean con frecuencia. Al promover contenidos que se ajustan a los intereses del espectador, el sitio puede mantener el compromiso y aumentar sus ingresos.

Los sitios de medios de comunicación también pueden utilizar big data de esta manera. Por ejemplo, un sitio de noticias puede hacer un seguimiento de los tipos de historias que un espectador lee con más frecuencia. Basándose en las preferencias del espectador, pueden recomendar artículos sobre temas similares para mantener el interés del lector. Los sitios de medios de comunicación también pueden utilizar el big data para entender las preferencias de contenido de sus clientes, de modo que puedan seguir produciendo el contenido que mejor atraiga a su público objetivo.

Banca y seguridad

El sector bancario y financiero puede utilizar el big data para mejorar la seguridad en línea. Pueden utilizar el big data para predecir delitos informáticos como el robo de identidad y el fraude con tarjetas, analizando los historiales de transacciones de sus clientes individuales. Al conocer el historial de transacciones de sus clientes, pueden identificar cualquier patrón de compra inusual que pueda indicar una violación de la seguridad. Además, el análisis de patrones anteriores de ciberataques puede ayudar a estas empresas a predecir futuros ataques y a implementar estrategias para minimizar su impacto o evitarlos por completo.

Otros sectores también pueden utilizar el big data para mejorar la seguridad. Por ejemplo, la industria de la salud puede utilizar big data para predecir ciberataques que puedan comprometer la información médica confidencial de los pacientes.

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Salud y medicina de precisión

El sector sanitario puede mejorar la calidad de la atención al paciente mediante el uso de big data. Los profesionales de la salud pueden utilizar el big data para hacer un seguimiento del historial médico de un paciente y analizar los factores de riesgo relacionados con su historial de enfermedades, procedimientos médicos y uso de medicamentos. Al recopilar, almacenar y analizar el historial médico de un paciente, los profesionales pueden ofrecer una atención personalizada a sus pacientes.

Otra aplicación del big data en medicina es el seguimiento y la predicción de riesgos para la salud pública. Por ejemplo, los científicos que estudian las epidemias pueden utilizar el big data para analizar el potencial de propagación de enfermedades a nivel local, comunitario, regional o incluso mundial. Comprender el potencial de riesgo de propagación de enfermedades puede permitir a estos científicos desarrollar intervenciones para prevenir la propagación de enfermedades o tratamientos para reducir su impacto en la población.

Gobierno

Los gobiernos pueden utilizar big data para una variedad de propósitos relacionados con los servicios públicos. El gobierno puede utilizar big data para investigar problemas de salud pública, fuentes de energía alternativas y problemas medioambientales. También puede utilizar big data para aplicaciones de análisis de mercado e identificación de reclamaciones fraudulentas.

Dos ejemplos de departamentos gubernamentales que podrían utilizar big data son la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y el Departamento de Seguridad Nacional. La FDA puede utilizar big data para detectar o predecir patrones de enfermedades relacionadas con los alimentos o para responder a crisis de salud pública causadas por el mal uso de medicamentos, como la epidemia de opioides. El Departamento de Seguridad Nacional podría analizar los datos recogidos de varias agencias gubernamentales para identificar posibles amenazas a la seguridad nacional y aplicar medidas preventivas.

Seguimiento y transporte

El big data tiene muchas aplicaciones en los sectores que utilizan servicios de seguimiento y transporte. En el sector privado, las empresas pueden utilizar el big data para planificar la logística del envío de mercancías, lo que puede mejorar la velocidad, la fiabilidad y la rentabilidad, al tiempo que reduce el riesgo potencial de perder o dañar las mercancías en el transporte. Por ejemplo, una empresa puede planificar las rutas de transporte en función de la eficiencia del combustible. Pueden tener en cuenta factores como las condiciones meteorológicas que pueden impedir el transporte de mercancías, lo que puede afectar a la entrega de productos a los clientes o de materiales a los fabricantes.

Los gobiernos y los particulares también pueden utilizar el big data para mejorar el transporte. Una ciudad puede utilizar el big data para planificar las carreteras prediciendo los patrones de tráfico en función del tamaño de la población que vive en una zona determinada. También pueden utilizar big data para diseñar sistemas de transporte público que den cabida a la población manteniendo la eficiencia de los costes. Los particulares pueden usar big data cuando utilizan aplicaciones como el GPS para planificar una ruta de viaje, evitar el tráfico y ahorrar combustible.

Educación

Muchas instituciones de educación superior utilizan big data para hacer un seguimiento del rendimiento de los instructores y del compromiso de los estudiantes. Los institutos y universidades pueden utilizar una amplia base de datos para almacenar información sobre los estudiantes, como sus horas de crédito, sus calificaciones y su GPA. También pueden recopilar información sobre la frecuencia con la que los estudiantes se conectan a su sistema de aprendizaje y gestión, el tiempo que dedican a ver las páginas y su progreso en el curso.

Las instituciones de educación superior pueden estudiar la eficacia de los instructores basándose en los datos recopilados. Pueden identificar el crecimiento de los estudiantes y comparar los éxitos de los estudiantes entre los instructores. Estos datos pueden ayudar a las instituciones a identificar sus instructores' puntos fuertes y áreas de mejora, lo que puede ayudarles a desarrollar programas para aumentar la eficacia de los profesores, evaluar los estándares educativos y perfeccionar los métodos de enseñanza.

4. La fabricación y los recursos naturales

El big data puede ayudar a los fabricantes a obtener una ventaja competitiva al ayudarles a aumentar la eficiencia de su cadena de suministro. Esto puede incluir la identificación de mejores fuentes de materiales que sean más rentables, fiables o de mayor calidad, la mejora de la logística del transporte y la mejora de la eficiencia de los procesos de fabricación. Dado que muchas industrias dependen del acceso a recursos naturales como el petróleo, el gas, los metales, los minerales y los productos agrícolas, el big data puede ayudar a estos fabricantes a determinar la mejor manera de acceder a estos materiales y, al mismo tiempo, satisfacer sus necesidades de calidad, eficiencia y coste.

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