Aplicacion del big data
Aplicaciones de big data pdf
El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos ahora disponibles son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].
El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión que se plantea a las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].
Aplicación del big data en la sanidad
1. Seguimiento del hábito de gasto del cliente, comportamiento de compra: En los grandes almacenes (como Amazon, Walmart, Big Bazar, etc.), el equipo de gestión tiene que mantener datos sobre el hábito de gasto de los clientes (en qué producto gasta el cliente, en qué banda desea gastar, con qué frecuencia gasta), el comportamiento de compra, el producto que más le gusta al cliente (para poder mantener esos productos en la tienda). El sector bancario utiliza los datos relacionados con el comportamiento de gasto de sus clientes para poder ofrecer a un cliente concreto una oferta para que compre el producto que le gusta utilizando la tarjeta de crédito o débito del banco con un descuento o devolución de dinero. De esta manera, pueden enviar la oferta adecuada a la persona adecuada en el momento adecuado.
2. Recomendación: Mediante el seguimiento del hábito de gasto del cliente, el comportamiento de compra, las grandes tiendas minoristas proporcionan una recomendación al cliente. Sitios de comercio electrónico como Amazon, Walmart o Flipkart hacen recomendaciones de productos. Hacen un seguimiento del producto que busca el cliente y, basándose en esos datos, le recomiendan ese tipo de producto.
Aplicación del análisis de big data
Siete años después de que el New York Times anunciara la llegada de los «grandes datos», lo que antes era poco más que un concepto de moda tiene un impacto significativo en nuestra forma de vivir y trabajar. A finales de 2018, de hecho, más del 90 por ciento de las empresas planeaban aprovechar el creciente poder de los big data, incluso cuando los defensores de la privacidad denuncian sus posibles escollos.
Como dice el analista y autor Doug Laney, el big data se define por tres V: volumen, velocidad y variedad. Hay muchos datos que fluyen a gran velocidad desde numerosas fuentes. Y su impacto es inmenso, independientemente del sector.
Los macrodatos han hecho que conceptos antes holísticos, como «lo que quieren los consumidores», sean más mensurables. Ha facilitado el razonamiento inductivo, una controvertida inversión del método científico basada en los datos. En muchas empresas, ha dado paso a una «cultura de la analítica» en la que incluso los empleados que no son de tecnología introducen datos y tienen acceso a las ideas basadas en los datos.
Y lo que es más importante, casi todos los sectores utilizan los macrodatos para planificar el futuro, prediciendo cómo vivirá la gente y qué comprará. Sin embargo, no es una bola de cristal. Ciertos tipos de datos, como los que abarcan décadas o siglos (también conocidos como «datos largos»), tienen mucho más poder predictivo que un volumen similar de datos de un solo año. Y cuando se trata de prever cambios culturales repentinos, como el auge de los teléfonos inteligentes, incluso los datos más sólidos tienen limitaciones.
Herramientas de big data
Las personas influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.
Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen siendo la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, se espera que el tamaño del mercado mundial de Big Data alcance los 268.400 millones de dólares en 2026.
En general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal de la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar. Sin embargo, lo más importante es saber cuál es su posición en lo que respecta a los Big Data. Es muy probable que descubra que está o bien: