ejemplos de big data

El término Big Data sigue siendo una palabra que está de moda. Cada vez crecen más los ejemplos de Big Data en distintas áreas productivas, lo podemos encontrar en cualquier sitio. Cuando ponemos el modo aleatorio en Spotify o Netflix, cuando usamos Google Maps o pedimos un Uber, etcétera. En este post, conocerás más ejemplos de Big Data y los distintos usos que tiene.

Aunque no veamos la cantidad y velocidad de datos que manejan las distintas aplicaciones o webs, detrás se están utilizando tecnologías de machine learning, en sistemas in-memory y actuando en data lakes. Hay áreas donde el Big Data está siendo un potente diferenciador. A continuación, te comentamos 5 ejemplos de Big Data donde actualmente se están concentrando las instalaciones y obteniendo los mejores resultados.

1. Big Data en Marketing Digital

El Marketing tradicional se basaba en la encuesta y las interacciones personales con los clientes. Las empresas publicaban anuncios en radios, canales de televisión, periódicos y colocaban pancartas en las carreteras. No se sabía mucho del impacto de este tipo de anuncios en el cliente.

Sin embargo, con la evolución de Internet y tecnologías como el Big Data, este campo del marketing se convirtió en digital. Actualmente, gracias al Big Data, se puede recopilar grandes cantidades de datos y conocer las opciones de millones de clientes en pocos segundos. El análisis de los datos ayuda a los marketers a ejecutar campañas, aumentar las tasas de clics, colocar anuncios relevantes, mejorar el producto y cubrir los matices para alcanzar los objetivos planteados.

Uno de los ejemplos de Big Data en este área es el de Amazon, que recopiló datos sobre las compras realizadas por millones de personas en todo el mundo. Después analizaron los patrones de compra y los métodos de pago utilizados por los clientes y utilizaron los resultados para diseñar nuevas ofertas y anuncios.

ejemplos de uso Big Data

2. Big Data en Business Insights

Uno de los mejores ejemplos de Big Data en su aplicación es la generación de información empresarial. Alrededor del 60% del total de datos recopilados por empresas y redes sociales no están estructurados o analizados por ellos. Estos datos, si se usan de una forma adecuada, pueden resolver muchos problemas relacionados con las ganancias, la satisfacción del cliente y el desarrollo de productos.

Aunque es cierto que las empresas se están dando cuenta de la importancia de utilizar las últimas tecnologías para administrar y analizar esta gran cantidad de datos de manera más efectiva.

Un ejemplo de Big Data y su uso es el de Netflix que lo utiliza para comprender el comportamiento del usuario, el tipo de contenido que le gusta, las películas populares en el sitio web, el contenido que puede sugerirle, etcétera.

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3. Big Data en el sector bancario

La cantidad de datos en el sector bancario también se ha disparado tras la pandemia. Según el pronóstico de GDC, se estima que estos datos crecerán un 700% a finales del próximo año. El estudio y análisis adecuado de este tipo de datos puede ayudar a detectar distintas actividades ilegales como, por ejemplo, el mal uso de tarjetas de crédito/débito, el lavado de dinero, la alteración de estadísticas de clientes, entre otros actos.

Hoy en día, existen varios software contra el lavado de dinero, como SAS AML, que utilizan Data Analytics in Banking para detectar transacciones sospechosas y analizar los datos de los clientes.

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4. Big Data en la industria de los medios y el entretenimiento

Las personas tienen acceso a varios dispositivos digitales y esto supone generar una gran cantidad de datos. Esta es la principal causa del aumento de Big Data en la industria de los medios y el entretenimiento.

Además, las plataformas de redes sociales son otra forma en la que se genera una gran cantidad de datos. Las empresas de la industria de los medios de comunicación y el entretenimiento han visto el potencial del análisis de datos para su crecimiento. Algunos de los beneficios extraídos del Big Data en esta industria son los siguientes:

  • Predecir los intereses de las audiencias.
  • Programación optimizada o bajo demanda de flujos de medios en plataformas de distribución de medios digitales.
  • Obtener conocimientos de las opiniones de los clientes.
  • Orientación eficaz de los anuncios.

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5. Big Data en el sector gubernamental

Los gobiernos se suelen encontrar cara a cara con una enorme cantidad de datos casi a diario. Esta circunstancia se debe a que tienen que realizar un seguimiento de varios registros y bases de datos sobre los ciudadanos, su crecimiento, recursos energéticos, encuestas geográficas y mucho más. Todos estos datos contribuyen a la conformación del Big data. El estudio y análisis adecuados de estos datos ayuda a los gobiernos de diversas formas:

  • A tomar decisiones más rápidas e informadas con respecto a programas políticos.
  • Identificar áreas que necesitan atención inmediata.
  • Para superar desafíos nacionales como el desempleo, el terrorismo, la exploración de recursos energéticos y mucho más.

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Herramientas para trabajar con Big Data

El Big Data necesita herramientas y tecnologías que puedan abarcar la complejidad de datos no estructurados y en continuo crecimiento. Para ello, las tecnologías tradicionales de base de datos relacionales o RDBMS, no son adecuadas. Además, se necesitan aplicaciones avanzadas de análisis y visualización, para poder extraer todo el potencial de los datos y explotarlo para los objetivos comerciales.

Así, después de los ejemplos de Big Data, veamos algunas de sus principales herramientas:

1. Hadoop

Es una herramienta open source que permite gestionar los grandes volúmenes de datos, analizarlos y procesarlos. Hadoop implementa MapReduce, un modelo de programación que da soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos.

2. NoSQL

Se trata de sistemas que no utilizan SQL como lenguaje de consultas, lo que, a pesar de no poder garantizar la integridad de los datos (principios ACID: atomicidad, consistencia, integridad y durabilidad), les permite obtener ganancias significativas en escalabilidad y rendimiento a la hora de trabajar con Big Data. Una de las bases de datos NoSQL más populares es MongoDB.

3. Spark

Spark es un framework de computación en clúster de código abierto que permite procesar los datos de forma rápida. Permite escribir aplicaciones en Java, Scala, Python, R y SQL y funciona tanto sobre Hadoop, Apache como de forma independiente o en la nube. Te permite acceder a centenares de fuentes de datos.

Hemos visto ejemplos de Big Data y los distintos usos que tiene, así como las principales herramientas con las que se trabaja con este tipo de datos.

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