En este artículo, te mostraremos 4 casos de uso en Big Data que tuvieron éxito.
La compañía IBM define un caso de uso como una serie de pasos que ejecuta un sistema para obtener un resultado que pueda ser observable para una persona o empresa que no tenga relación directa con dicho sistema. Así pues, los casos de uso en Big Data o casos de éxito son muy útiles, ya que brindan estrategias que permiten la toma de decisiones consciente en una empresa.
A día de hoy, lo más importante no es la experiencia del cliente basada en su satisfacción, sino la emoción del mismo, ya que en un mercado tan competitivo donde el consumidor ha tomado las riendas, la satisfacción deja de tener sentido. A esto se lo conoce como la economía de la intención y se logra gracias al Big Data.
Casos de uso en Big Data
Customer analytics: Amazon
En el primero de los casos de uso en Big Data hablaremos de Amazon, que comenzó como una plataforma de venta de libros estándar; es decir, tenía personas que aconsejaban a los compradores sobre los libros que debían adquirir en función de sus gustos o necesidades. Aunque funcionaba bien, la siguiente idea fue personalizar mejor las recomendaciones, añadiendo entradas de datos, como las compras que el cliente había realizado anteriormente o consultas sobre otros libros que el usuario estaba haciendo en la web.
Este conjunto de datos es masivo y lo va siendo incluso más conforme se tiene éxito en las ventas y se van introduciendo nuevos tipos de productos. Gracias a la inteligencia artificial y a la cantidad de datos que se pueden manejar por medio del machine learning, todos sabemos hoy en día qué es la plataforma de venta por internet de Amazon, la diversidad de productos que ofrece y el volumen de ventas que genera.
User experience: Casa del libro
El siguiente de los casos de uso en Big Data es el del canal online aplicado al sector editorial. Casa del Libro es un buen ejemplo de cómo aprovechar la información derivada del análisis de la cesta de la compra en tiempo real.
Si hacemos la prueba y seleccionamos cualquier libro de toda su oferta, debajo de la descripción y los detalles del mismo nos encontramos un mensaje del tipo: “Los usuarios que consultaron este libro también vieron…”.
Esto se llama motor de recomendación y su funcionamiento está basado en el análisis en tiempo real de las visitas de los usuarios de la plataforma online y su patrón de navegación por la web. Por medio del análisis de datos que hacen los científicos de datos, se logra que la aplicación del Big Data en este campo sea posible y se manejen volúmenes de datos recopilados de manera pasiva y activa.
Business analytics: Google y la predicción del virus N1H1
El gobierno de los Estados Unidos recogía datos por todos sus centros de salud, a partir de casos de enfermos que se atendían, y se procesaban esos datos en conjunto para tratar de tener prevista la incidencia de esta enfermedad. El problema era que las predicciones llegaban 2 semanas tarde.
En esta situación, Google recopiló los términos de búsqueda más utilizados en las zonas y en las épocas pasadas de máxima incidencia de la enfermedad. Entonces, cuando en el buscador empezaban a introducirse estos términos de forma insistente en una zona concreta, en tiempo real, Google fue capaz de predecir dónde se iba a dar un brote de esta enfermedad de forma inmediata, con un porcentaje de éxito altísimo y en el momento en el que el brote estaba comenzando.
RRHH analytics: Mejorando el rendimiento deportivo
En tenis se lleva utilizando mucho tiempo la herramienta SlamTracker (basada en la tecnología de IBM SPSS de análisis predictivo) en los torneos más prestigiosos del mundo. La plataforma lleva registrados más de 8 años de datos de Grand Slams para determinar patrones y estilos de jugadores ganadores.
Aplicando análisis a las grabaciones de vídeo de cada jugador y tecnología de sensores en equipamiento deportivo, como balones o palos de golf, en función del deporte, podemos obtener retroalimentación de los datos generados. Además, se pueden mostrar los resultados para mejorar el rendimiento o para mostrar una visión enriquecida de la retransmisión a los espectadores.
Muchos equipos de élite realizan ya seguimiento de sus atletas fuera del entorno de competición, usando dispositivos inteligentes para monitorizar desde la nutrición, la preparación física y el sueño, hasta las conversaciones en redes sociales en las que participan para controlar el bienestar emocional.
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