¿Cuál es el mejor ejemplo de big data?

Desde que nuestros primeros antepasados pusieron tinta al pergamino, los datos han sido parte de la experiencia humana. Desde el seguimiento de los movimientos complejos de los planetas, hasta cosas más básicas como la contabilidad, los datos han moldeado la forma en que hemos evolucionado. Hoy, gracias a Internet, recopilamos cantidades tan vastas de datos que tenemos un nuevo término para describirlo: “big data”.

Aunque los big data no sólo se recopilan en línea, el espacio digital es sin duda su fuente más abundante. Desde las redes sociales, hasta los correos electrónicos, los informes meteorológicos y los dispositivos portátiles, se crean y acumulan enormes cantidades de datos cada segundo de cada día. Pero, ¿cómo se usa exactamente?

En este post, nos centraremos en algunas de las maneras más interesantes en las que las organizaciones —grandes y pequeñas— usan los big data para dar forma a la forma en que trabajan.

En primer lugar, vamos a empezar con un resumen rápido de lo que es el big data, y por qué tantas organizaciones están luchando para aprovechar su potencial.

1. ¿Qué es el big data y por qué es útil?

“Big data” se utiliza para describir repositorios de información demasiado grandes o complejos para ser analizados utilizando técnicas tradicionales. En su mayor parte, los macrodatos no están estructurados, es decir, no está organizado de una manera significativa. Aunque el término se usa comúnmente para describir la información recopilada en línea, para comprenderla mejor, puede ayudar a imaginarla literalmente. Imagínese entrar en un vasto espacio de oficinas sin escritorios, computadoras o archivadores. En su lugar, todo el lugar es un enorme lío de papeles, documentos y archivos desorganizados. Su trabajo es organizar toda esta información y darle sentido. ¡No es una proeza!

Aunque la digitalización prácticamente ha erradicado la necesidad de documentación en papel, en realidad ha aumentado la complejidad de la tarea. La habilidad para abordar el big data consiste en saber categorizarlo y analizarlo. Para ello, necesitamos las herramientas y los conocimientos adecuados. Pero, ¿cómo categorizamos tan vastas cantidades de información de una manera que la hace útil? Aunque esto podría parecer una tarea infructuosa, las organizaciones de todo el mundo están invirtiendo enormes cantidades de tiempo y dinero en tratar de aprovechar el potencial de los big data. Esta es la razón por la que los científicos de datos y los analistas de datos son actualmente tan solicitados.

Pero, ¿cómo se hace? Echemos un vistazo.

2. Big data en marketing y publicidad

Uno de los usos más obvios de los big data es la comercialización y la publicidad. Si alguna vez has visto un anuncio en Facebook o Instagram, entonces has visto big data en el trabajo. Vamos a explorar algunos ejemplos más concretos.

Netflix y big data

Netflix tiene más de 150 millones de suscriptores, y recopila datos sobre todos ellos. Rastrean lo que la gente ve, cuando lo ven, el dispositivo que se utiliza, si se pausa un espectáculo, y la rapidez con que un usuario termina de ver una serie. Incluso toman capturas de pantalla de escenas que la gente mira dos veces. ¿Por qué? Porque al introducir toda esta información en sus algoritmos, Netflix puede crear perfiles de usuario personalizados. Estos les permiten adaptar la experiencia recomendando películas y programas de televisión con una precisión impresionante. Y aunque podrías haber visto artículos sobre cómo Netflix le gusta salpicar el dinero en los nuevos shows , esto no se hace a ciegas; todos los datos que recopilan les ayudan a decidir qué encargar a continuación.

Amazonia y macrodatos

Al igual que Netflix, Amazon recopila grandes cantidades de datos sobre sus usuarios. Rastrean lo que los usuarios compran, con qué frecuencia (y por cuánto tiempo) permanecen en línea, e incluso cosas como comentarios de productos (útil para análisis de sentimientos ). Amazon puede incluso adivinar los ingresos de la gente basado en su dirección de facturación. Al compilar todos estos datos a través de millones de usuarios, Amazon puede crear perfiles de usuario segmentados altamente especializados. Uso análisis predictivo , entonces pueden apuntar su marketing basado en los hábitos de navegación de los usuarios. Esto se utiliza para sugerir lo que usted puede querer comprar a continuación, pero también para cosas como agrupar productos juntos para agilizar la experiencia de compra.

McDonald’s y big data

Big data no sólo se utiliza para adaptar las experiencias en línea. Un buen ejemplo de esto es McDonald’s, que utiliza el big data para dar forma a aspectos clave de su oferta fuera de línea, también. Esto incluye su aplicación móvil, experiencia de transmisión y menús digitales. Con su propia aplicación, McDonald’s recopila información vital sobre los hábitos de usuario. Esto les permite ofrecer recompensas de lealtad a medida para fomentar la repetición de negocios. Pero también recopilan datos de la unidad de cada restaurante, lo que les permite asegurar que suficiente personal está en turno para cubrir la demanda. Por último, sus menús digitales ofrecen diferentes opciones dependiendo de factores como la hora del día, si cualquier evento está teniendo lugar cerca, e incluso el clima. Así que, si es un día caluroso, espera que te ofrezcan un McFlurry o una bebida fría... ¡no una hamburguesa picante!

3. Big data en la educación

Hasta hace poco, el enfoque de la educación era más o menos único. Ahora que las empresas aprovechan los macrodatos, ya no es así. Las escuelas, las universidades y los proveedores de tecnología lo utilizan para mejorar la experiencia educativa.

Reducción de las tasas de abandono escolar con macrodatos

La Universidad Purdue en Indiana fue un temprano adoptante de big data en la educación. En 2007, Purdue lanzó un sistema único de intervención temprana llamado Señales, que fue diseñado para ayudar a predecir problemas académicos y de comportamiento. Aplicando modelos predictivos a los datos de los estudiantes (por ejemplo: Purdue fue capaz de predecir con precisión qué estudiantes estaban en riesgo de abandonar la escuela. Cuando se requiere acción, tanto los estudiantes como los profesores están informados, lo que significa que la universidad puede intervenir y abordar cualquier problema. Como resultado, según un estudio, Los que tomaron dos o más cursos de Signals tuvieron un 21% menos de probabilidades de abandonarlos.

Mejorar la experiencia del alumno con big data

Algunos proveedores de tecnología educativa utilizan big data para mejorar el aprendizaje de los estudiantes. Un ejemplo de esto es el Empresa con sede en el Reino Unido, Sparx , que creó una aplicación de matemáticas para los niños de la escuela. Utilizando el aprendizaje automático, el contenido personalizado y el análisis de datos, la aplicación ayuda a mejorar la experiencia de aprendizaje del alumno. Con más de 32,000 preguntas, la aplicación utiliza un algoritmo adaptativo para impulsar el contenido más relevante para cada estudiante basado en sus respuestas anteriores. Esto incluye la retroalimentación en tiempo real, por lo que abordar los errores tan pronto como surjan. Además, al recopilar datos de todos sus usuarios en las escuelas, Sparx obtiene una visión más amplia de los patrones generales de aprendizaje y las dificultades que enfrentan los estudiantes, ayudándoles a mejorar constantemente su producto.

Mejora de los métodos de enseñanza con macrodatos

Otros proveedores de tecnología educativa han utilizado big data para mejorar los métodos de enseñanza. En la Escuela Primaria Roosevelt en San Francisco, profesores utilizar una aplicación de análisis llamada DIBELS . La aplicación recopila datos sobre los hábitos de lectura de los niños para que los maestros puedan ver dónde más necesitan ayuda. Agregando datos sobre todos los alumnos, los profesores pueden agrupar a aquellos con las mismas necesidades de aprendizaje, centrándose en la enseñanza donde más se necesita. Esto también alienta a los educadores a reflexionar sobre sus métodos. Por ejemplo, si se enfrentan a problemas similares entre varios estudiantes, es posible que necesiten adaptar su enfoque.

4. Big data en la asistencia sanitaria

Desde las empresas farmacéuticas hasta los proveedores de productos médicos, el potencial de los big data dentro de la industria de la salud es enorme. Grandes volúmenes de datos informan todo, desde el diagnóstico y el tratamiento, hasta la prevención y el seguimiento de enfermedades.

Registros médicos electrónicos y macrodatos

Nuestros registros médicos incluyen todo, desde nuestra demografía personal hasta nuestras historias familiares, dietas y más. Durante décadas, esta información estuvo en formato papel, limitando su utilidad. Sin embargo, los sistemas de salud de todo el mundo están digitalizando estos datos, creando un conjunto sustancial de historiales médicos electrónicos. Los EHR tienen un gran potencial. En un nivel cotidiano, permiten a los médicos recibir recordatorios o advertencias cuando un paciente necesita ser contactado (por ejemplo, para comprobar su medicación). Sin embargo, los EHR también permiten a los investigadores clínicos detectar patrones entre cosas como la enfermedad, el estilo de vida y el medio ambiente—correlaciones que anteriormente hubieran sido imposibles de detectar. Esto está revolucionando la forma en que detectamos, prevenemos y tratamos las enfermedades, informando nuevas intervenciones y cambios en la política de salud del gobierno.

Big data y dispositivos portátiles

Los proveedores de atención médica siempre están buscando nuevas maneras de mejorar la atención al paciente con tratamientos más rápidos, más baratos y eficaces. Los usables son una parte clave de esto. Nos permiten rastrear los datos de los pacientes en tiempo real. Por ejemplo, un monitor cardíaco usado para detectar la presión arterial puede permitir a los médicos rastrear a los pacientes durante períodos prolongados en casa, en lugar de depender de los resultados de una prueba hospitalaria rápida. Si hay un problema, los médicos pueden intervenir rápidamente. Sin embargo, lo que es más importante, utilizando herramientas de análisis de big data, la información recopilada de innumerables pacientes puede ofrecer información invaluable, ayudando a los proveedores de atención médica a mejorar sus productos. Esto finalmente ahorra dinero y vidas.

Big data para el seguimiento de enfermedades

Otra aplicación del big data en la atención médica es el seguimiento de enfermedades. La pandemia actual de coronavirus es un ejemplo perfecto. Desde que comenzó el brote del coronavirus, los gobiernos han estado luchando para lanzar sistemas de seguimiento y rastreo para detener la propagación de la enfermedad. En China, por ejemplo, el gobierno ha introducido detectores de calor en las estaciones de tren para identificar a los que tienen fiebre. Dado que todos los pasajeros están legalmente obligados a utilizar la identificación antes de utilizar el transporte público, las autoridades pueden alertar rápidamente a aquellos que puedan haber estado expuestos. El gobierno chino también utiliza cámaras de seguridad y datos de teléfonos móviles para rastrear a aquellos que han roto la cuarentena. Si bien esto viene con preocupaciones de privacidad, el enfoque de China sin embargo demuestra el poder de los macrodatos.

5. Big data en viajes, transporte y logística

Desde volar de vacaciones hasta pedir paquetes a su puerta principal, big data tiene multitud de aplicaciones en viajes, transporte y logística. Vamos a explorar más a fondo.

Big data en logística

Seguimiento de los niveles de existencias de almacén, informes de tráfico, pedidos de productos, y más, las empresas de logística utilizan big data para racionalizar sus operaciones. Un buen ejemplo es UPS. Al rastrear los datos meteorológicos y los sensores de camiones, UPS aprendió las rutas más rápidas para sus conductores. Esto en sí fue una visión útil, pero después de analizar los datos con más detalle, hicieron un descubrimiento interesante: al girar a la izquierda a través del tráfico, los conductores fueron desperdiciar mucho combustible . Como resultado, UPS introdujo una política de ‘no girar a la izquierda’. La compañía afirma que ahora usan 10 millones de galones menos de gas al año, y emiten 20.000 toneladas menos de dióxido de carbono. ¡Muy impresionante!

Big data y movilidad urbana

Big data es un gran negocio en la movilidad urbana, desde las empresas de alquiler de coches hasta el auge del alquiler de e-bike y e-scooter. Uber es un excelente ejemplo de una empresa que ha aprovechado todo el potencial del big data. En primer lugar, debido a que tienen una gran base de datos de controladores, pueden emparejar a los usuarios con el controlador más cercano en cuestión de segundos. Pero no se detiene allí. Uber también almacena datos para cada viaje realizado. Esto les permite predecir cuándo el servicio va a estar en su mayor actividad, lo que les permite establecer sus tarifas en consecuencia. Además, al poner en común datos de todas las ciudades en las que operan, Uber puede analizar cómo evitar atascos y embotellamientos de tráfico. Genial, ¿eh?

Big data y la industria aérea

El fabricante de aviones, Boeing, opera un sistema de gestión de la salud del avión. Cada día, el sistema analiza millones de mediciones en toda su flota. Desde las métricas en vuelo hasta el análisis mecánico, los datos resultantes tienen numerosas aplicaciones. Por ejemplo, al predecir posibles fracasos, la compañía sabe cuándo se requiere el servicio, ahorrándoles miles de dólares anuales en mantenimiento innecesario. Más importante aún, este big data proporciona información invaluable sobre seguridad, mejorando la seguridad de los aviones en Boeing y en toda la industria aérea en general.

6. Llaves para llevar

En este post, hemos explorado los usos del mundo real de los big data en varias industrias. Los macrodatos son utilizados regularmente por:

Anunciantes y comercializadores —para adaptar las ofertas y promociones, y para hacer recomendaciones al cliente.

Este catador del potencial de los big data destaca lo poderoso que puede ser. Desde los servicios financieros hasta la industria alimentaria, la minería y la fabricación, los grandes datos están dando forma al mundo en el que vivimos. Si quieres ser parte de este increíble viaje, y tienes curiosidad por una carrera en el análisis de datos, ¿por qué no probar nuestro curso corto gratuito de análisis de datos de cinco días ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪

Análisis de datos

Un escritor británico con sede en Berlín, Will ha pasado los últimos 10 años escribiendo sobre educación y tecnología, y la intersección entre los dos. Tiene un interés fanático limitado en STEM, y ha sido publicado en TES, el Daily Telegraph, la revista SecEd y más. Su ficción ha sido corta y larga lista para más de una docena de premios.

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