Casos de uso de big data

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ResumenEl uso de big data abarca los objetivos empresariales que necesitan el acceso a los datos, su análisis y su integración en la toma de decisiones de la empresa. Este capítulo ofrece una visión general de las aplicaciones de big data, centrándose en el apoyo a la toma de decisiones mediante big data en diferentes sectores. El uso de los big data es un campo muy amplio que se aborda en este capítulo viendo el uso de los datos desde varias perspectivas, incluyendo las pilas tecnológicas subyacentes, las tendencias en varios sectores, el impacto en los modelos de negocio y los requisitos en la interacción persona-ordenador. El capítulo explora las herramientas de uso de datos, los lenguajes de consulta y de scripting, los motores de ejecución, las API, los modelos de programación, las diferentes pilas tecnológicas, y se discuten algunas de las compensaciones implicadas. El capítulo presenta los aspectos generales del apoyo a la toma de decisiones, seguido de un debate sobre el acceso específico a los resultados del análisis mediante la visualización y las nuevas interfaces de exploración. Se presentan las tendencias emergentes y los requisitos futuros, con especial énfasis en la Industria 4.0 y la necesidad emergente de datos y servicios inteligentes.Palabras claveMotor de ejecución de procesos de negocio Requisitos futuros Mantenimiento predictivo Procesamiento de eventos complejos

¿Qué son los casos de uso de datos?

Fundamentalmente, un caso de uso de la analítica de datos es la forma en que el usuario de la empresa aprovecha los datos y el sistema de analítica para obtener información que le permita responder a cuestiones empresariales tangibles para la toma de decisiones.

¿Cuál es un ejemplo de big data en Accenture?

seguimiento de las horas de trabajo de 100 empleados con un cuadro de mando en tiempo real. introducción y seguimiento de los registros de transacciones diarias de una empresa en una hoja de cálculo.

¿Quién utiliza los big data?

Big data es el conjunto de tecnologías creadas para almacenar, analizar y gestionar estos datos masivos, una macroherramienta creada para identificar patrones en el caos de esta explosión de información con el fin de diseñar soluciones inteligentes. Hoy se utiliza en ámbitos tan diversos como la medicina, la agricultura, el juego o la protección del medio ambiente.

Uso de los big data

Una de las mejores prácticas clave para implementar con éxito una solución de análisis de big data es validar el caso de uso empresarial de big data. Esto ayudará a la organización con dos aspectos importantes para el éxito: Estos son algunos casos de uso de big data.

En caso de que el mismo conjunto de datos aborde múltiples casos de uso, una organización puede necesitar priorizar su caso de uso y aplicar un enfoque iterativo y por fases. Es la teoría de obtener el mayor beneficio por el dinero, tanto táctico como estratégico. Piensa en grande y actúa en pequeño

¿Qué se considera big data?

La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. … En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos.

¿Cómo utiliza Google los big data?

Google utiliza el big data para entender lo que queremos de él basándose en varios parámetros como el historial de búsqueda, las ubicaciones, las tendencias y muchos más. … Google muestra fácilmente los resultados de búsqueda clasificados en términos de relevancia y autoridad formulados para satisfacer los requisitos del usuario.

¿Por qué necesitamos big data?

Resumen. Podemos concluir que el Big Data ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y a comprender los deseos de sus clientes. Este análisis ayuda a las empresas a lograr un rápido crecimiento mediante el análisis de los datos en tiempo real. Permite a las empresas vencer a sus competidores y alcanzar el éxito.

Aplicaciones de big data

Los datos se pueden recopilar, curar y analizar en modo de procesamiento por lotes o como flujos de datos en tiempo real para obtener información útil para una serie de partes interesadas. Por qué los datos son tan importantesComo los datos crecen exponencialmente en volumen, complejidad y velocidad, el big data se convierte en algo crucial para que cualquier empresa obtenga información, mejore las operaciones comerciales, mitigue los riesgos y tome decisiones empresariales impactantes.

Mediante el análisis de cantidades masivas de datos, las organizaciones pueden crear nuevos productos, estimar la eficiencia, comprender cómo realizar campañas de marketing, optimizar sus recursos, formular la estrategia, etc. Los datos pueden describir casi todo en los negocios. Esto significa que los big data pueden generar beneficios para todos los aspectos de la actividad empresarial.Beneficios de los big dataHay dos razones que explican la creciente popularidad de los big data: la disponibilidad de los datos y la accesibilidad a los recursos informáticos.

Cómo funciona el big dataEl proceso de trabajar con big data implica la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos y la toma de decisiones. Trabajar con big data también requiere la creación de conductos de datos adecuados para transferir datos entre los componentes del ecosistema de big data. Los big data suelen estar formados por los siguientes componentes:

¿Por qué utiliza Amazon el big data?

El Big Data ha contribuido en gran medida a hacer de Amazon una plataforma de comercio electrónico líder. El inventario se rastrea a través de los fabricantes para garantizar que los pedidos se ejecuten rápidamente. Big Data permite elegir el almacén más cercano al usuario, reduciendo considerablemente los gastos de envío.

¿Cómo utiliza Starbucks los big data?

A través de su aplicación móvil, Starbucks ha estado recopilando datos sobre qué, dónde y cuándo compran café sus miembros. Para ello, Starbucks aprovecha el programa Digital flywheel, un motor de inteligencia artificial basado en la nube que es capaz de recomendar alimentos y bebidas de forma precisa.

¿Cómo utiliza Spotify los big data?

Spotify utiliza el big data no sólo para los servicios personalizados y las recomendaciones, sino también para atraer a los usuarios aparte del streaming de música. … La plataforma pudo hacerlo teniendo en cuenta los datos de varias fuentes, como las preferencias de escucha del usuario, el álbum y el streaming de canciones.

Ejemplos de proyectos de big data

El big data y la inteligencia artificial trabajan juntos para ayudar a las empresas a mejorar las experiencias de los clientes de nuevas maneras. Considere estos ejemplos de casos de uso de big data e IA, desde el procesamiento de facturas hasta la extracción de grabaciones de llamadas telefónicas

La relación entre la IA y el big data es una vía de doble sentido, sin duda: El éxito de la inteligencia artificial depende en gran medida de la calidad de los datos, y de su abundancia. Por su parte, la gestión de cantidades masivas de datos y la obtención de valor a partir de ellos depende cada vez más de tecnologías como el aprendizaje automático (ML) o el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para resolver problemas que serían demasiado gravosos para los humanos por sí solos.

Se trata de un “círculo virtuoso”, como nos decía recientemente Glenn Gruber, estratega digital senior de Anexinet. Mientras que el “big” de los big data podría haberse visto más como un reto que como una oportunidad, esto está cambiando a medida que las organizaciones comienzan a desplegar usos empresariales del aprendizaje automático y otras disciplinas de la IA.

“Hoy en día, queremos todos los datos que podamos obtener, no sólo para obtener una mejor visión de los problemas empresariales que estamos tratando de resolver, sino porque cuantos más datos introduzcamos en los modelos de aprendizaje automático, mejor serán”, explicó Gruber.

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