Si ud. está convencido del poder y potencial de Big Data, pero aun le parece un tema “borroso” y no le queda claro cuales son los verdaderos beneficios para su organización o industria, ud. esta leyendo el artículo apropiado. A continuación presento 10 ejemplos reales y prácticos de los beneficios que se pueden obtener con esta nueva tendencia tecnológica, inspirados por un artículo del Big Data Insight Group.
Dialogo con sus clientes
Los clientes y consumidores de hoy son un gran enigma. Son individuos altamente informados que investigan mucho antes de comprar, hablan con sus contactos en redes sociales acerca de sus compras, exigen ser tratados como individuos únicos en vez de partes de un segmento, quieren satisfacción inmediata cuando tienen preguntas o quejas, y quieren que se les agradezca por comprar sus productos. Big Data le permite perfilar a estos nuevos y caprichosos “tiranos” de formas innovadoras de manera que el contacto con sus clientes es casi una conversación uno-a-uno en tiempo real. Y no crea que esto es un lujo. Si ud. no los trata como ellos quieren, tenga por seguro que lo van a abandonar sin mirar atrás.
Un pequeño ejemplo: cuando un cliente entra a un banco, Big Data le permite a los empleados bancarios verificar su perfil en tiempo real para saber cuales productos o servicios le debe ofrecer. Big Data tendrá también un rol importante en la unificación de las esferas de compra físicas y digital: un retailer podría sugerir un promoción a través de un operador celular, basado en las necesidades y preferencias en redes sociales.
Re-diseño de productos
Big Data también le puede ayudar a entender como sus clientes perciben sus productos de modo que ud. los pueda adaptar y mercadear si es necesario. El análisis de texto no estructurado en redes sociales le permite descubrir el sentimiento de sus clientes e incluso segmentarlos según su ubicación geográfica o su grupo demográfico.
Adicionalmente, Big Data le permite probar cientos de miles de variaciones de diseños en un instante para determinar como pequeños cambios, por ejemplo en materiales, afectan costos, tiempo a mercado y desempeño. Se puede entonces aumentar la eficiencia del proceso de producción de acuerdo con la información recolectada.
Análisis de riesgo
El éxito no depende exclusivamente de la forma en que se gestiona una organización. Los factores sociales y económicos son factores cruciales para alcanzar este éxito. El análisis predictivo, alimentado por Big Data le permite monitorear y analizar reportes de periódico o redes sociales de forma que pueda estar actualizado sobre los últimos acontecimientos en su industria.
Mantenga sus datos seguros
Con la ayuda de herramientas de Big Data, ud. puede mapear todo el ecosistema de datos de su organización, permitiéndole analizar posibles amenazas internas. Ud. podrá detectar si información potencialmente sensible no está siendo protegida adecuadamente y asegurarse de que esta sea almacenada de acuerdo con requerimientos regulatorios. Es posible, por ejemplo, analizar situaciones donde números de 16 dígitos – potencialmente números de tarjeta de crédito – están siendo almacenados o enviados por correo electrónico y llevar a cabo las investigaciones correspondientes.
Crear nuevas fuentes de ingreso
La información obtenida al analizar su mercado y sus consumidores con Big Data nos es valiosa exclusivamente para ud. Esta información puede ser vendida como datos de tendencias a otras organizaciones de su industria y así crear nuevas fuentes de ingresos.
Un ejemplo impresionante viene de Shazam, la aplicación móvil que permite identificar canciones. Con la información que obtiene de sus millones de usuarios, Shazam ayuda a las compañías disqueras a identificar que sub-culturas musicales están creciendo incluyendo datos de ubicación obtenida de los celulares. Con esta información, las disqueras pueden contratar nuevos artistas y rediseñar las estrategias de mercadeo de sus artistas actuales.
Personalización de páginas web en tiempo real
Las soluciones analíticas de Big Data le permite personalizar el contenido y diseño de su página web, en tiempo real, de forma que se adapte a cada persona que ingresa, dependiente, por ejemplo, de su género, nacionalidad, o ubicación geográfica. El ejemplo más conocido son las recomendaciones personalizadas: Amazon utiliza filtros colaborativos basados en objetos, en tiempo real, para alimentar sus funcionalidades de: “Las personas que compraron X también compraron Y”. Este método general cerca del 20% de las ventas de Amazon. Este método también es utilizado por LinkedIn para recomendar nuevos contactos y empresas.
Reducción de costos de mantenimiento
Tradicionalmente, las fábricas estiman que cierto tipo de equipos tiene una probabilidad de fallar después de cierto tiempo. Consecuentemente, reemplazan cada pieza en estos equipos independiente de si a la pieza le queda vida útil. Las herramientas de Big Data evitan con estás prácticas costosas e ineficientes. Hoy en día, con la cantidad de datos que se pueden capturar a partir de sensores, es posible encontrar patrones y predecir posibles fallos. El resultado: un estrategia de mantenimiento más costo-efectiva a medida que equipos defectuosos son detectados de forma más oportuna.
Ofrecer servicios de salud personalizados
Estamos viviendo en un monto hyper-personalizado, y sin embargo, los servicios de salud parecen ser uno de los últimos sectores en usar enfoques generalizados. Cuando alguien es diagnosticado con cáncer, usualmente es sometido a un tipo de terapia, si no funciona, los médicos intentan otro tipo de terapia, etc. Pero que pasaría si un paciente pudiera recibir tratamiento diseñado para sus genes individuales? Esto resultaría en mejores resultados, menores costos, menor frustración y menos miedo.
Con la ayuda de mapas genéticos y herramientas de Big Data, pronto será común contar con un mapa genético como parte de su historia médica. Esto traerá la medicina más cerca de encontrar los determinantes genéticos que causan enfermedades y desarrollar drogas diseñadas específicamente para tratar estas causas, en otras palabras, personalizar la medicina.
Ofrecer información analítica a la largo de toda la organización
Antes, si los usuarios de negocio necesitaban analizar grandes y variados volúmenes de datos, tenían que pedir ayuda a las áreas de TI debido a su lata de conocimiento técnico. Frecuentemente, al momento de recibir la información solicitada, esta ya no era útil o era obsoleta. Con la ayuda de herramientas de Big Data, los equipos técnicos pueden construir las bases técnicas y luego construir algoritmos repetibles para acelerar las búsquedas. En otros palabras, pueden desarrollar sistemas e instalar herramientas interactivas y dinámicas que le permite a los usuarios de negocio analizar, descubrir y beneficiares de los datos.
Ciudades inteligentes
Para ayudarlas a adaptarse a su rápida expansión, u creciente número de ciudades inteligentes están aprovechando herramientas de Big Data para el beneficio de sus ciudadanos y el medio ambiente. La ciudad de Oslo en Noruega, por ejemplo, redujo el consumo de energía de sus semáforos en 62% con una solución inteligente basada en Big Data. Desde que el Departamento de Policía de Memphis comenzó a utilizar software predictivo en 2006, fue capaz de reducir crímenes graves en 30%. La ciudad de Portland, Oregon, utilizó tecnología para optimizar la sincronización de sus señales de tráfico y fue capaz de eliminar mas de 157,000 toneladas métricas de CO2 en solo seis años – el equivalente a sacar 30,000 vehículos de pasajeros de las calles durante un año. El proyecto de ciudad inteligente Rivas Vaciamadrir en España – Ecopolis – ha logrado ahorros de energía de 35% y una reducción de 50% en gastos de tecnología con una combinación ganadora de redes inteligentes y gestión de energía, control de acceso, monitoreo de calidad de aire, gestión del tráfico vehicular, IPTV, etc.
