Ejemplos de estructuras de Big Data

Un máster en Big Data es sinónimo de avanzar hacia adelante. Los datos son un elemento cada vez más relevante y valioso para las compañías y aprender a recopilarlos, almacenarlos y sacarles partido es la labor de los especialistas. Estos profesionales son cada vez más demandados, ya que se trata de una disciplina que no entiende de sectores.

Para lograr un hueco en este pujante mercado laboral deberás adquirir los conocimientos adecuados relacionados con los datos. Minería, infraestructura, herramientas de análisis o ciberseguridad son algunos de los conocimientos básicos que necesitarás para llevar a cabo tu labor.

Las posibilidades del Big Data

Los datos son una fuente de información fiable y con capacidad predictiva, pero en la actualidad se generan en cantidades ingentes. Volumen, veracidad, velocidad y variedad son las palabras que lo definen y lo dificultan. Esto implica la necesidad de procesarlos y tratarlos de la manera adecuada para que las empresas puedan sacarles el máximo rendimiento.

Las posibilidades que ofrecen son enormes, ya que sobrepasa cualquier barrera sectorial y se pueden aplicar tanto dentro como fuera de la organización. Desde mejorar los resultados puramente económicos a conseguir la satisfacción del cliente.

Gracias a la gran cantidad de fuentes (podríamos incluir cualquier elemento conectado a la red) y a los profesionales formados en esta disciplina tan especializada,, las empresas consiguen nuevas ventajas competitivas que les ayudan a liderar en un mercado cada vez más complejo y globalizado.

Ejemplos prácticos de las aplicaciones del Big Data

El Big Data en empresas es fundamental, se ha convertido en una herramienta que permite tomar decisiones de manera más adecuada y conseguir que los clientes y consumidores se sientan más satisfechos. Estos son algunos ejemplos de sus aplicaciones en un amplio abanico de sectores, desde el entretenimiento a las finanzas.

Netflix, en busca de las recomendaciones

Se calcula que el 80 % del contenido que consume el usuario en la plataforma proviene directamente de las recomendaciones. Tan sencillo como abrir la aplicación y encontrar una serie desconocida, pero que se adapta a los gustos del usuario. Para ello emplea la compañía de streaming Big Data.

Fecha de visualización, tipo de dispositivo, el contenido que se repite, ubicación e incluso la hora del día. Todos estos datos se generan almacenan y pasan por al menos cuatro programas de análisis y gestión para dar como resultado un algoritmo que ayuda al usuario a no tener que buscar o estar al día de los estrenos.

Esta aplicación abarca las principales plataformas de entretenimiento como Disney+ o Spotify entre otras. Todas buscan el algoritmo ganador para dar la mejor experiencia al usuario.

NBA, desde la prevención de lesiones a la venta en los estadios

La NBA fue una de las pioneras en aplicar el Big Data en el deporte. Gracias a estos sistemas cubre varios campos de su competencia. Por un lado, es una herramienta que ayuda prevenir lesiones de jugadores estimando los riesgos basándose en los minutos jugados y otros parámetros.

Además, analiza las estadísticas para elegir la mejor estrategia defensiva o atacante. Es decir, si el rival basa su anotación en tiros exteriores o interiores.

Por otro lado, se encuentra la explotación comercial. El análisis del mercado les permite conocer la tendencia de compra dentro de los estadios, para realizar un correcto stock, por ejemplo, en sus bares con base en la hora del partido y las preferencias de los aficionados.

Obama, camino a la presidencia

Es uno de los primeros casos conocidos de uso de esta tecnología para conocer a los votantes más relevantes. En las elecciones de 2012, el aspirante a renovar la presidencia junto a su equipo decidieron recopilar datos de los potenciales votantes para diseñar su estrategia.

Con la ayuda de una plataforma de análisis consiguieron identificar a los votantes indecisos y el tipo de campaña publicitaria (radio, TV, periódicos, mítines…) más eficiente para ese segmento de la población. El resultado es más que conocido, la victoria.

PepsiCo, la venta segmentada

La conocida marca del sector de la alimentación se aprovechó de los datos para lanzar un producto de avena Quaker Overnight Oats. Identificó 24 millones de hogares a los que podía interesarles el producto, así como, los puntos de compra de los mismos. Partiendo de esa base crearon promociones específicas para ese sector de la población.

El resultado fue un crecimiento de ventas del 80 % en los primeros 12 meses de vida del producto. El sector de alimentación utiliza esta tecnología para posicionar los productos en las estanterías o decidir los catálogos de ofertas o las fechas de lanzamiento.

UOB Bank, gestión del riesgo en segundos

Los fondos de riesgo, como su propio nombre indica, pueden llevar al éxito o al fracaso. Para obtener lo primero es imprescindible analizar los datos que permiten evaluar el riesgo. El problema que surge es el tiempo necesario para obtener una correcta valoración o una advertencia de los signos que pueden implicar una caída del activo.

Este banco de Singapur puso en marcha un programa de análisis que combinado con IA puede realizar los cálculos de riesgo de manera mucho más rápida. Una operación que necesitaba 18 horas se realiza en minutos. Su objetivo es poder realizar los análisis en tiempo real para evitar pérdidas.

Una formación para todos los sectores

El trabajo con datos es una necesidad en todos los sectores de la economía. Los datos dan poder y ayudan a mejorar la toma de decisiones en las estrategias empresariales. Formarte en Big Data te dará un plus en tu currículum para hacer frente a los nuevos desafíos.

En IMF contamos con formación especializada que cubre las diferentes tecnologías relacionadas con los datos. Almacenamiento, procesamiento y visualización son elementos que van de la mano, pero al mismo tiempo requieren especialistas en cada uno de los campos.

Con nuestro máster podrás descubrir la infraestructura que esconden los datos. Además, aprenderás a trabajar con herramientas de análisis y programas de recopilación para convertirte en un experto. ¡Apúntate ya a nuestro máster en Big Data presencial y flexible para seguir creciendo!

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