¿Para qué podemos usar el Big Data?

Big Data es el enorme volumen de datos estructurados y no estructurados con los que las empresas entran en contacto diariamente. Las empresas de nuestro alrededor usan Big Data de muchas maneras. Pero antes de entrar en la cuestión de para qué se puede utilizar Big Data, hablemos sobre qué es Big Data

Según la multinacional Oracle, Big Data tiene "cuatro V": volumen, velocidad, variedad y valor:

  • Volumen es la gran cantidad de datos que se reciben.
  • Velocidad es la rapidez en la que una empresa puede actuar sobre la gran cantidad de datos que recibe.
  • Variedad son los tipos de datos que se reciben. ¿Están los datos estructurados o no estructurados? ¿Es sonido? ¿Vídeo? ¿Los datos de una fuente determinada están cambiando? Esto afectará la forma de usar los datos de manera efectiva.
  • Y por último, el valor intrínseco de los datos. Esto puede derivarse a través de varios métodos.

Estas son algunas formas de capitalizar el valor de Big Data en diferentes industrias.

Sanidad

El Big Data se utiliza mucho en el sector de la salud. En este momento, el Big Data se usa principalmente como una característica más agregada a los servicios existentes. Pero a medida que aumente el volumen de datos, afectará en mayor medida a las prácticas médicas más tradicionales. El Big Data también será importante en la industria de la salud como una forma de reducir los costes de tratamiento. Los incentivos en el sector sanitario están cambiando. Las compañías de seguros están pasando de planes de pago por servicio a planes que priorizan los resultados de los pacientes. Esto brinda a los proveedores de servicios de salud un incentivo para compartir datos con los competidores a fin de reducir los costes generales y fomentar prácticas mejores y más efectivas .

Un excelente ejemplo de Big Data utilizado en el sector sanitario nos lleva a París. El año pasado, cuatro hospitales importantes de la ciudad comenzaron a usar análisis e inteligencia artificial para predecir la ocupación diaria y por hora en el hospital. Utilizando diez años de registros de admisión hospitalarios, los científicos de datos pudieron crear algoritmos para predecir la ocupación. En base a esto, crearon un sistema que es fácil de usar para médicos, enfermeros y personal del hospital con el fin de aumentar el personal en un momento de necesidad. Este sistema tiene la ventaja de que es fácil de usar para las personas que no tienen experiencia con código.

Otra herramienta fácil de usar que se utiliza en la industria de la salud es Bismart Folksonomy. Esta herramienta permite analizar archivos inmensos de datos no estructurados; es ideal para obtener información útil de cosas como archivos médicos. Actualmente se está sometiendo a pruebas piloto en Barcelona con resultados prometedores.

Predicción de la delincuencia

El Big Data se utiliza para la predicción del delito y la mejora de los servicios de seguridad en todo el mundo. Cada vez más organismos encargados de hacer cumplir la ley utilizan software con análisis predictivos basados ​​en algoritmos para predecir delitos antes de que ocurran. Los delincuentes siguen patrones, y mediante el uso del mismo tipo de tecnología utilizada para predecir el comportamiento del consumidor, la policía puede prevenir el delito.

Un ejemplo de esto es el programa CRUSH que se usa en Tennessee. El programa de Reducción criminal mediante historiales estadísticos (CRUSH, por sus siglas en inglés) se dirige a ciertas áreas de forma que permite a la policía desplegarse de la forma más eficiente posible. El sistema, creado por IBM, evalúa patrones de incidentes pasados ​​y luego combina datos de una variedad de fuentes como informes de crímenes, informes de inteligencia, perfiles de delincuentes y, a veces, pronósticos meteorológicos para identificar puntos de conflicto y permitir a la policía enviar fuerzas cuando y donde están a punto de ocurrir delitos concretos.

En el Reino Unido, el Ministerio de Justicia adoptó una tecnología que utiliza análisis predictivos para evaluar la probabilidad de que un delincuente reincida según circunstancias como el alojamiento, la educación, el estado civil, los patrones de gestión financiera, la estabilidad emocional, el abuso de sustancias, etc. los datos se tienen en cuenta cuando llega el momento de reintroducirse en la sociedad. A ciertos ex delincuentes se les puede otorgar más tiempo de libertad condicional o mantenerlos en una lista de vigilancia.

Bismart ha creado una herramienta de predicción de la delincuencia que aprovecha los registros de ordenadores para predecir los niveles de criminalidad. También permite a las agencias de aplicación de la ley planificar mejor cómo desplegar sus recursos limitados. También ofrecemos una herramienta de predicción de prevención de accidentes de tráfico para ayudar a reducir la cantidad de accidentes y muertes.

Aseguradoras

El Big Data afectará a la prima de tu póliza de seguro. Las compañías de seguros deben establecer el precio de las primas para asegurar las ganancias cubriendo sus riesgos sin salirse del presupuesto del cliente. Por lo tanto, el uso de Big Data para medir con precisión un grupo de riesgo potencial de los clientes permite a las compañías de seguros determinar la tasa perfecta.

En la industria de seguros de automóviles, los conductores jóvenes hombres con coches lujosos tradicionalmente pagaban las primas más altas. Sin embargo, muchas aseguradoras ahora ofrecen planes en los que la información de conducción real se retroalimenta en su sistema a un nivel personalizado y altamente preciso. Esto les permite desarrollar un perfil de riesgo preciso para un cliente individual. La comparación de los datos de comportamiento de un cliente con los de clientes similares también permitió a las aseguradoras determinar el riesgo de que un conductor tenga un accidente o que le roben el automóvil.

En el seguro médico, el uso más recreativo de Big Data se vuelve importante. Usando datos transmitidos desde un Fitbit como el Apple Watch o Garmin, las empresas pueden evaluar el nivel de actividad de un cliente. A partir de esto, pueden sacar conclusiones sobre su estado físico e incluso predecir la probabilidad de enfermedad o lesión. Algunas compañías de seguros ofrecen incentivos a los clientes, como reducir sus primas si se comprometen a usar un Fitbit y compartir su actividad y sus hábitos de sueño con la compañía.

Marketing

Big Data se usa constantemente para influir en las opciones de marketing. Target pudo predecir cuándo estaban embarazadas sus clientas, incluso antes de que ellas mismas lo supieran. Esto se debe a que al hacer un seguimiento constante de los hábitos de los clientes y agregarlos, surgieron algunos patrones que facilitaban saber cuándo estaba embarazada una mujer. Los hábitos de una compradora cambiaron sutilmente, y mediante el uso de Big Data, la empresa pudo percibir esos pequeños cambios. Esto significaba que podrían promocionar productos directamente para ella.

El Big Data se usa para comprender mejor a los clientes, sus comportamientos y sus preferencias, para que las compras sean más fáciles y eficientes. Big Data proporciona información sobre qué contenido es más efectivo en cada etapa de un ciclo de ventas. Esto significa que las empresas pueden llegar a su mercado objetivo de forma más efectiva. Los consumidores pueden pasar menos tiempo revisando las opciones y comprar el producto específico que están buscando.

Un ejemplo interactivo de esto es nuestro propio Magic Mirror. El comprador recibe recomendaciones personalizadas basadas en su estilo y estado de ánimo. Esto proporciona un beneficio mutuo: el comprador consigue una experiencia divertida e innovadora adaptada a sus preferencias, mientras que la empresa obtiene información de marketing valiosa.

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