Big Data
14/07/2020

¿Qué sectores rentabilizan mejor su Big Data?

Marketing Digital

Big Data hace referencia a la gran cantidad de datos existentes que, debido a su amplio volumen y variabilidad, no pueden ser analizados y estructurados con los sistemas convencionales. El procesamiento de estos mismos datos y el resultado obtenido a través del análisis de estos datos aporta información muy valiosa sobre el comportamiento de personas, productos, organizaciones, etc. siendo uno de los activos más importantes para las propias empresas. 

El objetivo del Big Data es cómo analizar los datos que proceden de diferentes fuentes de información y que tenemos a nuestro alcance para obtener ideas que nos sirvan para mejorar nuestro negocio, producto o servicio. Podríamos decir que el enorme potencial del Big Data es conseguir rentabilizar los datos, analizar la información para facilitar nuestra toma de decisiones.

Veremos como podemos rentabilizar el Big Data, sacarle la mayor rentabilidad para nuestro negocio a aquellos datos de los cuales disponemos, y, los sectores que rentabilizan mejor las tecnologías Big Data actualmente.

¿Cómo se puede rentabilizar el Big Data? 

Para sacarle el mayor partido a los datos y rentabilizar las tecnologías Big Data, lo más importante será aliarnos con el departamento de sistemas y trabajar conjuntamente. 

El negocio necesitará de un proceso que esté bien definido para llegar a integrar hallazgos analíticos en los sistemas operacionales de estas mismas. Pero antes de llegar a este punto, es necesario establecer una estrecha colaboración entre IT y la parte de negocio de la empresa para que podamos identificar las oportunidades de negocio y las arquitecturas de Big Data que sean necesarias para alcanzar estas oportunidades.

Para rentabilizar el Big Data en nuestra organización, todos estos nuevos procesos que aparecen con su implantación, van a requerir de roles y responsabilidades entre los usuarios de una empresa, es decir, para cada proceso tendremos un “owner” o propietario del proceso identificado. Estos responsables para los diferentes procesos Big Data podrán ser los equipos de Business Intelligence y los científicos de datos que vayan a operar con Big Data. 

Vemos ahora como podemos establecer todo esto:

  • Colaborando con las personas para capturar nuevos requisitos de negocio.

 

  • Adquiriendo, preparando y enriqueciendo los datos: adquirir nuevas fuentes de datos estructuradas y desestructuradas, internas y externas.

 

  • Actualizando y redefiniendo los modelos analíticos constantemente, adoptar una opción de experimentación para asegurar que los modelos continúan siendo relevantes.

 

  • Publicando los descubrimientos analíticos en los sistemas de aplicaciones, operacionales y de gestión.

 

  • Midiendo la efectividad de las decisiones tomadas a través del análisis de datos con la finalidad de ajustar los modelos analíticos a los procesos

 

Sectores que rentabilizan mejor el Big Data

El Big Data es una tecnología que puede ayudar a las empresas a ser más productivas de forma general, eliminando riesgos y aumentando la productividad. Para esto hay que saber rentabilizar bien el Big Data y en la actualidad hay algunos sectores que obtiene una mayor rentabilidad con su uso. Estos sectores son los siguientes:

  • Telecomunicaciones:

Las empresas de telecomunicaciones utilizan las métricas de datos masivos y análisis de datos masivos, principalmente, para mejorar la gestión de sus infraestructuras y procesos, para comprender y satisfacer más a sus clientes y para utilizar el poder de su conectividad para ofrecer servicios a terceros.

Obtienen información de cables sensorizados sobre el tráfico de datos que soportan en cada momento del día y realizan una estimación cada vez más precisa del tráfico futuro considerando muchas variables. También se utiliza el Big Data para identificar un fraude, y en ocasiones, para anticiparlo.

Los datos pueden servir también para ofrecer a los consumidores mejores contratos, afinar las campañas de marketing teniendo en cuenta, por ejemplo, la geolocalización.

  • Bancos: 

Los bancos tiene tres áreas principales donde obtienen un mayor aprovechamiento del Big Data y que son: el análisis de riesgos (calculan, por ejemplo, qué posibilidades existen de que determinados clientes no les devuelvan lo prestado e intentan anticiparse), la evaluación de la experiencia del cliente (hasta qué punto se encuentra satisfecho con los servicios que le ofrecen, qué probabilidades existen de que abandone la entidad y cómo podrían ajustar mejor la oferta a sus necesidades) y la optimización de las operaciones (se refiere a procesos internos). 

  • Gran comercio y socios logísticos:

En su rentabilización del Big Data para grandes superficies podemos identificar dos usos, el primero de ellos está relacionando con sus clientes y el segundo de ellos con la forma en que transportan y almacenan sus productos

El objetivo principal del Big Data en este sector es conservar y retener a consumidores a parte de construir un retrato cada vez más preciso de los clientes, predecir con mayor exactitud las oscilaciones de la demanda y ofrecerles un paquete de productos relacionados con el que están a punto de comprar. 

Podemos saber también en tiempo real del precio de los competidores y ajustar los nuestros. 

El segundo uso para este sector sobre el Big Data está relacionado con la logística y gestión de inventarios, controlando la distribución y el almacenamiento de los bienes. 

  • Aseguradoras:

Las aseguradoras están aprovechando el Big Data, principalmente, para calcular mejor las primas de los seguros e identificar conductas fraudulentas de los asegurados. 

  • Empresas de energía: 

Pueden anticiparte a fallos en la red y mejorar el mantenimiento, ajustarse a la demanda de cada momento con modelos predictivos, identificar los cortes de luz y otras averías antes de que el cliente llame para quejarse, descubrir anomalías o nuevas tendencias en el consumo. 

¿Crees que el Big Data se rentabiliza suficientemente en todos los sectores o por el contrario tenemos aún mucho que aprovechar de esta nueva tecnología? 

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Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.

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