10 Ejemplos de Datos en la vida real - Big Data

Big Data ha cambiado y revolucionado la forma en que trabajan las empresas y las organizaciones. En este artículo, vamos a profundizar en las principales aplicaciones de Big Data en varios sectores e industrias y a aprender cómo estos sectores se están beneficiando de estas aplicaciones.

Muchas empresas de diferentes industrias se benefician de las técnicas y métodos de procesamiento de Big Data incluyendo aplicaciones en salud, banca, fabricación y más.

Aplicaciones de Big Data en diferentes sectores

En esta era donde cada aspecto de nuestra vida cotidiana está orientada a los gadgets, hay un enorme volumen de datos que proviene de varias fuentes digitales.

Dado este volumen tan enorme de datos, nos enfrentaríamos a un gran desafío al tratar de anliazarlo y estudio con herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Para superar estos desafíos, se introdujeron algunas soluciones de macrodatos como Hadoop, que ayudan en la creación de aplicaciones de análisis de big data.

De este modo, cada vez más organizaciones, tanto grandes como pequeñas, están aprovechando los beneficios que proporcionan las aplicaciones de big data. Las empresas encuentran que estos beneficios pueden ayudarles a crecer rápidamente ya que hay un montón de oportunidades que provienen de esta área.

Vamos algunas de las aplicaciones más relevantes de big data en detalle

Big Data en la Industria de la Educación

La industria de la educación está inundada con enormes cantidades de datos relacionados con estudiantes, profesores, cursos, resultados y demás. El estudio y el análisis adecuados de estos datos pueden proporcionar información que se puede utilizar para mejorar la eficacia operativa y el funcionamiento de las instituciones educativos.

A continuación se indicamos algunos de los campos de la industria de la educación que se han transformado por cambios motivados por los macrodatos:

Programas de aprendizaje personalizados y dinámicos: Los programas y esquemas personalizados para beneficiar a los estudiantes individuales se pueden crear utilizando los datos recopilados en base a la historia de aprendizaje de cada estudiante. Esto mejora ampliamente los resultados globales de los estudiantes.
Edición del Material del curso: Reformular el material del curso de acuerdo con los datos que se recopilan en función de lo que un estudiante aprende y en qué medida el monitoreo en tiempo real de los componentes de un curso es beneficioso para los estudiantes.
Sistemas de clasificación: Se han introducido nuevos avances en los sistemas de clasificación como resultado de un análisis adecuado de los datos de los estudiantes.
Predicción de la carrera profesional: El análisis y estudio apropiados de los registros de cada estudiante ayudará a entender el progreso, fortalezas, debilidades, intereses y más de cada estudiante. También ayudaría a determinar qué carrera sería la más adecuada para el estudiante en el futuro.

Las aplicaciones de big data han proporcionado una solución a uno de los mayores problemas del sistema educativo, es decir, la forma única del sistema académico, contribuyendo a las soluciones de aprendizaje electrónico.

Ejemplo de macrodatos en la industria de la educación

La Universidad de Alabama tiene más de 38.000 estudiantes y un inmenso océano de datos. En el pasado, cuando no había soluciones reales para analizar tantos datos, algunos de ellos parecían inútiles.

Ahora, los administradores pueden utilizar análisis y visualizaciones de datos para que estos datos dibujen patrones de estudiantes que revolucionan las operaciones, reclutamiento y retención de la universidad.

Big Data en el sector gubernamental

Los gobiernos, ya sea de cualquier país, se enfrentan cara a cara con una enorme cantidad de datos casi a diario. La razón de esto es que tienen que hacer un seguimiento de varios registros y bases de datos sobre sus ciudadanos, su crecimiento, recursos energéticos, encuestas geográficas y muchos más. Todos estos datos contribuyen al big data.

El estudio y análisis adecuado de estos datos, por lo tanto, ayuda a los gobiernos de maneras infinitas. Algunos ejemplos son los siguientes:

Planes de bienestar social, al tomar decisiones más rápidas e informadas con respecto a diversos programas políticos
Identificar las áreas que necesitan atención inmediata:
Mantenerse al día en el campo de la agricultura manteniendo un registro de todas las tierras y ganado existentes.
Superar desafíos nacionales como el desempleo, el terrorismo, la exploración de recursos energéticos y mucho más.

Ejemplo

Food and Drug Administration (FDA) que está bajo la jurisdicción del Gobierno Federal de los EE.UU. aprovecha el análisis de macrodatos para descubrir patrones y asociaciones para identificar y examinar los casos esperados o inesperados de infecciones basadas en alimentos.

Big Data en la industria de los medios y el entretenimiento

Con todas las personas que tienen acceso a varios aparatos digitales, la generación de una gran cantidad de datos es inevitable y esta es la causa principal del aumento de los big data en los medios de comunicación y en plataformas de la industria del entretenimiento como Neflix, HBO.

Las empresas de los medios de comunicación y la industria del entretenimiento se han dado cuenta de la importancia de estos datos, han podido beneficiarse de ellos para su crecimiento.

Aparte de esto, las plataformas de redes sociales son otra forma en la que se genera una gran cantidad de datos.

Algunos de los beneficios extraídos de los big data en los medios de comunicación y la industria del entretenimiento se dan a continuación:

Ejemplo

Spotify, plataforma de suministro de música bajo demanda, utiliza Análisis de Big Data, recopila datos de todos sus usuarios en todo el mundo, y luego utiliza los datos analizados para dar recomendaciones y sugerencias musicales informadas a cada usuario individual.

Amazon Prime que ofrece, videos, música y libros Kindle utiliza también ampliamante el análisis de big data para entender y aprovechas las tendencias y los gustos de sus consumidores.

Big Data en patrones meteorológicos

Hay sensores meteorológicos y satélites desplegados por todo el mundo. Una gran cantidad de datos se recopila de ellos, y luego estos datos se utilizan para monitorizar el clima y las condiciones ambientales.

Todos los datos recogidos de estos sensores y satélites contribuyen al big data y pueden utilizarse de diferentes maneras, como:

Previsión meteorológica
Estudiar el calentamiento global
Entendiendo las pautas de los desastres naturales
Hacer los preparativos necesarios en caso de crisis
Para predecir la disponibilidad de agua utilizable en todo el mundo

Ejemplo

IBM Deep Thunder, que es un proyecto de investigación de IBM, proporciona pronósticos meteorológicos a través de computación de alto rendimiento de big data.

IBM también está ayudando a Tokio a mejorar las previsiones meteorológicas para desastres naturales o predecir la probabilidad de que se dañen las líneas eléctricas.

Big Data en la Industria del Transporte

Desde el auge del big data, se ha utilizado de diversas maneras para hacer el transporte más eficiente y fácil.

A continuación se indican algunas de las áreas en las que el big data contribuye al transporte.

Planificación de rutas: Los grandes datos se pueden utilizar para entender y estimar las necesidades de los usuarios en diferentes rutas y múltiples modos de transporte y luego utilizar la planificación de rutas para reducir el tiempo de reparto.
Gestión de la congestión y control del tráfico: Utilizando big data, ahora es posible estimar en tiempo real la congestión y los patrones de tráfico. Por ejemplo, se está usando Google Maps para localizar las rutas menos propensas al tráfico.
Áreas propensas a accidentes: Utilizar el procesamiento en tiempo real de macrodatos y análisis predictivo para identificar áreas propensas a accidentes puede ayudar a reducir accidentes y aumentar los niveles de seguridad en la carretera.

Ejemplo

Tomemos a Uber como ejemplo. Uber genera y utiliza una gran cantidad de datos sobre conductores, sus vehículos, ubicaciones, cada viaje de cada vehículo, etc. Todos estos datos se analizan y luego se utilizan para predecir la oferta, la demanda, la ubicación de los conductores y las tarifas que se establecerán para cada viaje.

Big Data en el Sector Bancario

La cantidad de datos en el sector bancario se dispara cada segundo. Según el pronóstico del GDC, se estima que estos datos crecerán un 700 por ciento a finales del próximo año.

El estudio y análisis adecuados de estos datos pueden ayudar a detectar cualquier actividad ilegal que se esté llevando a cabo, como:

Uso indebido de tarjetas de crédito/débito
Tratamiento del riesgo de crédito
Claridad empresarial
Modificación de las estadísticas de los clientes
Blanqueo de dinero
Mitigación del riesgo

Ejemplo

Varios programas informáticos de lucha contra el blanqueo de dinero, como los que utiliza SAS AML analizan los datos de la banca para detectar transacciones sospechosas y analizar los datos del cliente. Bank of America ha sido cliente de SAS AML durante más de 25 años.

Big Data en Marketing

Las técnicas tradicionales de marketing se basaban en encuestas y en las interacciones individuales con los clientes. Las compañías publicaban anuncios en radios, canales de televisión y periódicos, y ponían enormes pancartas en la carretera. Poco sabían sobre el impacto de sus anuncios en el cliente.

Con la evolución de internet y tecnologías como el big data, este campo de marketing también se volvió digital, conocido como comercialización digital.

Hoy en día, con big data, puedes recopilar enormes cantidades de datos y conocer las preferencias de millones de clientes en pocos segundos. Los analistas de negocios analizan los datos para ayudar a los marketers a ejecutar campañas de marketing, aumentar las tasas de clics, poner anuncios relevantes, mejorar el producto y a alcanzar el objetivo deseado.

Ejemplo

Por ejemplo, Amazon recopiló datos sobre la compra realizada por millones de personas en todo el mundo. Analizaron los patrones de compra y los métodos de pago utilizados por los clientes y utilizaron los resultados para diseñar nuevas ofertas y anuncios.

Big Data en Perspectivas de Negocios

Una de las mejores aplicaciones de Big Data que podemos ver en las industrias modernas es generar conocimientos empresariales. Alrededor del 60 por ciento del total de datos recopilados por varias empresas y sitios web de redes sociales está desestructurado o no ha sido analizado por ellas.

Estos datos, si se utilizan correctamente, pueden resolver muchos problemas relacionados con las ganancias, la satisfacción del cliente y el desarrollo de productos. Por suerte, las empresas están tomando conciencia de la importancia de utilizar las últimas tecnologías para gestionar y analizar estos datos de manera más eficaz.

Ejemplo

La compañía Netflix está usando Big Data para entender el comportamiento del usuario, el tipo de contenido que les gusta, películas populares en el sitio web, contenido similar que puede sugerir al usuario, y en qué serie o películas deberían invertir.

Big Data en el sector espacial

Los organismos espaciales de diferentes países reúnen enormes cantidades de datos todos los días observando el espacio esterior y la información recibida de los satélites que orbitan la Tierra, las sondas que estudian el espacio exterior y los rovers en otros planetas.

Analizan petabytes de datos y los utilizan para simular la trayectoria de vuelo antes de lanzar la carga útil real en el espacio. Antes de lanzar cualquier cohete, es necesario ejecutar simulaciones complejas y considerar diversos factores como el tiempo, la carga útil, la ubicación de la órbita, la trayectoria, etc.

Ejemplo

Por ejemplo, la NASA está recopilando datos de diferentes satélites y rovers sobre la geografía, las condiciones atmosféricas y otros factores en Marte para su próxima misión. Utiliza big data para gestionar todos esos datos y ejecutar simulaciones.

Conclusión

En este artículo, hemos visto algunas de las aplicaciones de big data en el mundo real.

No es de extrañar que haya tanto bombo sobre el big data, dadas todas sus aplicaciones que tiene en los diferentes sectores. La importancia de los macrodatos se encuentra en cómo una organización está utilizando los datos recopilados y no en la cantidad de datos que han sido capaces de recopilar.

Hay soluciones de Big Data que analizan los datos de forma fácil y eficiente. Estas soluciones de Big Data se utilizan para obtener beneficios de la acumulación de cantidades de datos en casi todas las verticales de la industria.

Pero los macrodatos también tienen sus aplicaciones en muchos sectores. Por ejemplo el Big Data es utilizado por las aerolíneas para mejorar la experiencia de los pasajeros y para ahorrar tiempo de vuelo y combustible, o incluso para evitar traspasar países que tengan algos costes asociados a su sobrevuelo.