¿Cómo deberían las pequeñas empresas captar la tendencia de desarrollo del big data en los próximos cinco años? Estas diez historias de éxito te lo dicen
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Nota del editor: Big data es sin duda uno de los temas más candentes de los últimos años. El desarrollo de Internet ha hecho que sea más fácil y rápido obtener información y datos. Hasta ahora, los big data todavía se utilizan principalmente en las grandes empresas, pero es innegable que los big data se están volviendo cada vez más importantes en las pequeñas y medianas empresas. Entonces, ¿cómo pueden las pequeñas y medianas empresas captar la tendencia del big data y utilizarlo para lograr el desarrollo empresarial?
La gestión de datos a través de tecnologías de big data y herramientas relacionadas es un tema común tanto a nivel corporativo como nacional. En la actualidad, la tecnología de big data se utiliza principalmente en grandes empresas, pero cada vez más pequeñas y medianas empresas se están sumando gradualmente al uso de big data.
Se espera que para 2025 el análisis y la gestión de big data ya no sean dominio exclusivo de las grandes empresas. En los próximos años, la tecnología big data seguirá ayudando a la producción y optimizando los procesos internos.
¿Qué podemos aprender de las industrias que ya están implementando esta tecnología en sus flujos de trabajo? Primero, veamos algunos casos exitosos de aplicaciones de big data.
El big data es el nuevo motor del desarrollo empresarial
La cantidad de información generada en la era de la tecnología digital y las redes sociales ha aumentado exponencialmente. Si una empresa tiene un sitio web y una aplicación, también tiene datos que se pueden analizar. Pero, ¿cómo ayuda a las empresas?
Algunas grandes empresas empezaron a pensar en este tema hace 7 años. Aun así, en 2015, sólo el 17% de las empresas a nivel mundial utilizaron big data en sus operaciones. Resulta que las empresas de TI, los bancos y las empresas de telecomunicaciones son las primeras en utilizar big data. Esto no es sorprendente porque estos departamentos han acumulado enormes bases de datos durante mucho tiempo. Los bancos acumulan datos a través de transacciones; las empresas de telecomunicaciones obtienen datos a través de información de ubicación geográfica; los motores de búsqueda obtienen datos utilizando el historial del usuario.
En Estados Unidos, el big data se ha aplicado a todos los ámbitos de la vida, pero en Europa y Asia, la demanda de esta tecnología es relativamente baja.
El uso de big data por parte de las empresas se ha triplicado en los últimos cinco años y esta tendencia de crecimiento continuará. Statista predice que para 2027, el mercado mundial de big data alcanzará los 654.380 millones de dólares, el doble que en 2020.
Tendencias, preferencias e impactos del big data en todas las industrias
Las empresas que ignoran la tecnología de big data pueden enfrentar una pérdida de ganancias, razón por la cual la gente está cada vez más interesada en la tecnología de big data. . Por ejemplo, Caterpillar, un fabricante líder de equipos profesionales, admitió que sus distribuidores perdieron aproximadamente 654.380 millones de dólares simplemente por no implementar la tecnología de big data. Caterpillar ha equipado más de 3,5 millones de vehículos con sensores para recopilar datos de salud, lo que puede ayudar a los propietarios a optimizar el uso de los equipos y mantener los costos controlados.
La pérdida de beneficios suele manifestarse en forma de pérdida de clientes y falta de optimización. En la actualidad, las empresas se están centrando en desarrollar experiencia interna en big data. Se puede ver que dominar el impacto de big data en los procesos de la empresa es un conocimiento de todos.
La inversión en análisis de big data también está aumentando. De hecho, las empresas que adopten el análisis de big data seguirán aumentando el número de elementos de big data en los próximos años.
El gasto en análisis de big data depende del sector industrial. Por ejemplo, el uso de esta tecnología ha generado millones de dólares en ingresos para las empresas de telecomunicaciones, que utilizan cada vez más servidores para almacenar y procesar datos y los utilizan para ayudar a proteger los datos confidenciales.
Las soluciones de big data para empresas varían según el tipo de datos recopilados y los desafíos que enfrentan. Veamos algunos ejemplos excelentes.
1. Big data en el comercio electrónico
Antes de la llegada de la personalización, los especialistas en marketing generalmente dependían de la investigación de mercado y el análisis de ventas para comprender las necesidades de los clientes. Sin embargo, los resultados obtenidos con este método aún están lejos de la realidad.
En 2018, el beneficio de HM disminuyó por décimo trimestre consecutivo, amenazando seriamente la supervivencia de la empresa. Posteriormente, la empresa utilizó algoritmos de big data para estabilizar la situación y liquidar el 40% de su inventario sin reducir las ventas.
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Los minoristas tienen acceso a grandes cantidades de datos, que pueden utilizarse para comunicarse con los clientes y optimizar los procesos internos. La tecnología de big data utilizada por Walmart Network requiere procesar 2,5 petabytes de datos por hora.
El comercio minorista moderno está pasando del marketing CRM al análisis predictivo.
2. Big data en la sanidad.
El análisis de datos médicos tiene un enorme potencial. Con la aplicación de la tecnología de big data en el campo médico, este campo probablemente obtendrá los siguientes beneficios:
_Reducir los costos de procesamiento;
-Predecir epidemias;
-Proporcionar detección temprana de enfermedades;
_Mejorar la calidad de vida general;
_Implementar métodos de tratamiento modernos.
Como el administrador de márgenes de farmacia independiente más grande y una de las farmacias más grandes de los Estados Unidos, ExpressScripts procesa millones de recetas entregadas a farmacias residenciales y minoristas cada año. Estos datos contienen una gran cantidad de información sobre los pacientes, lo que permite al personal médico comprender los efectos secundarios de los medicamentos de antemano antes de prescribirlos a los pacientes.
Esto sería una mejora importante para el sistema de salud del país:
Los proveedores de atención médica determinarán si un paciente está en riesgo de adicción antes de recetarle analgésicos. En tales condiciones, el personal médico puede elegir diferentes opciones de tratamiento y controlar más de cerca el uso de medicamentos de los pacientes.
El análisis de información médica como recetas y fisiología ayudará a determinar la investigación sobre enfermedades crónicas o enfermedades que no han sido diagnosticadas completamente;
Analizar el cumplimiento de las instrucciones médicas de los pacientes después del alta, ayuda predecir la probabilidad de reingreso dentro de los próximos 90 días y ayuda a tomar las medidas adecuadas para prevenir el reingreso.
3. Big data de telecomunicaciones
Las soluciones de telecomunicaciones proporcionadas por las empresas de telecomunicaciones atraen a muchos usuarios todos los días, pero también brindan oportunidades para el fraude en las telecomunicaciones. El acceso ilegal, la autorización ilegal, la información falsificada, la clonación y el fraude conductual son los tipos de fraude más comunes. Además, el fraude tiene un impacto directo en la preferencia del usuario. Por tanto, los sistemas, herramientas y métodos para detectar fraude son ampliamente utilizados en el campo de las telecomunicaciones.
China Mobile, el operador móvil con mayor número de usuarios del mundo, ha desarrollado el software de cifrado Tiandun basado en análisis de big data y tecnología de aprendizaje automático. Los desarrolladores utilizaron una base de datos de casos de fraude proporcionada por la policía para entrenar el algoritmo para que pudiera detectar contenido típico de fraude de telecomunicaciones y bloquear correos electrónicos no deseados y llamadas telefónicas.
El sistema también puede identificar a los usuarios que envían spam con frecuencia y emitirles advertencias. Además, China Mobile dijo: “La precisión de Tiandun seguirá mejorando a medida que se ponga en uso.
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Potencial de big data de desarrollo de aplicaciones web 4.4.
Al implementar e integrar big data en las aplicaciones web y móviles existentes de una empresa, big data puede optimizar los procesos internos de la empresa. Por ejemplo, UPS Logistics, la empresa de gestión de la cadena de suministro más importante de Estados Unidos, proporciona. servicios a más de 220 clientes cada día. El país transporta más de 6,543,8 millones de mercancías, lo que es inseparable de las soluciones que brinda el big data.
Para optimizar rutas y reducir costos, UPS utiliza el. Aplicación Orion, que es una navegación de optimización integral en la carretera. Como aplicación web de gestión de flotas de la empresa, la aplicación utiliza datos de mapas extensos, datos de salida y llegada, tamaños de envío y tiempos de entrega para generar rutas óptimas. p>Como resultado, UPS puede ahorrar alrededor de 6 millones de litros de combustible, reducir 6,5438+0,3 millones de toneladas de emisiones de carbono y aumentar la velocidad de entrega.
5.
Como proyecto empresarial y educativo estadounidense, Skillsoft se asoció con IBM para aprovechar los datos internos sobre las interacciones de los usuarios para comunicarse directamente a través de proyectos y correos electrónicos para personalizar su experiencia de usuario, aumentar la participación y mejorar el aprendizaje.
Aprovechan los datos sobre la actividad de los usuarios para monitorear la participación de los usuarios y determinar los mejores canales y tiempos de comunicación para captar la atención de los usuarios. Además, en función de las preferencias de los usuarios, también crean un sistema de recomendación de contenido educativo personalizado para cada usuario. Una herramienta de visualización basada en datos.
6. Ventajas del big data para el marketing
Para rastrear y predecir el comportamiento de compra, la tienda minorista de bicicletas y motocicletas en línea BikeBerry utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos para recopilar los datos de los usuarios. Datos como historial de compras, información demográfica y de comportamiento, y combinados con otras tecnologías de la Compañía para ayudarlos a identificar y aplicar patrones de comportamiento de los usuarios en sus sitios web.
Como resultado, las tiendas siempre pueden recomendar los productos más relevantes a los clientes y empezar a ofrecer descuentos específicos a aquellos clientes que realmente necesitan estos productos. Finalmente:
Sus ventas aumentaron un 133%;
Su actividad de usuarios aumentó un 200%;
El número de clientes recurrentes se duplicó;
El importe medio de la factura de este tipo de clientes aumentó un 30%.
7. Big Data en transporte
Union Pacific Railroad, el ferrocarril más grande de Estados Unidos, ha estado utilizando big data para fortalecer su sistema de gestión de riesgos, lo que ha hecho que los trenes descarrilen. en un 75%. La empresa recopila datos de los termómetros, sensores auditivos y visuales de cada tren, información meteorológica, estado del sistema de frenado y posicionamiento GPS.
A partir de estos datos, Union Pacific puede generar un modelo predictivo que monitorea el estado de las ruedas y rieles en los días e incluso semanas previos a un accidente y predice el descarrilamiento del tren.
La tecnología big data permite abordar este tipo de problemas rápidamente, evitando daños y retrasos en los trenes.
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8. Aplicación del big data en la gestión pública.
Los gobiernos utilizan el análisis de big data para ayudar en la toma de decisiones en áreas como la atención sanitaria, el empleo, la regulación económica, la delincuencia y la seguridad, y la respuesta a emergencias.
Con la ayuda de soluciones de big data, el LAPD puede obtener las condiciones y áreas más comunes donde ocurren diversos delitos y desplegar fuerzas policiales adicionales para prevenirlos. El sistema de LAPD utiliza datos históricos sobre el tiempo, el tipo y el área del delito y luego los procesa con un algoritmo de agrupamiento espaciotemporal.
En este caso no se utilizaron datos personales de los residentes de la ciudad ni sus datos de ubicación, de acuerdo con las normas de privacidad. Además, la reducción de la delincuencia ahorra dinero a la policía, a los sistemas judiciales y correccionales. .
9. El impacto del big data en la agricultura
Los analistas de datos creen que en industrias conservadoras como la agricultura, el big data es el más prometedor porque puede ayudar a dichas industrias a ahorrar mano de obra y recursos. .
Se predice que para 2050, la demanda mundial de alimentos casi se duplicará y los agricultores se enfrentarán a una enorme presión para aumentar la producción. En este caso, los macrodatos pueden sintetizar la información recibida de sensores del suelo, tractores con rastreadores GPS y canales meteorológicos locales para ayudar a los agricultores a gestionar semillas, fertilizantes y pesticidas. Es más, ayuda a aumentar la productividad.
10. Beneficios del big data para la industria minera
En el campo de la minería, debido a los requisitos cada vez mayores para el entorno de producción, las empresas se enfrentan a una competencia cada vez más feroz, y tanto como posible Es importante utilizar los recursos de forma económica.
El gigante minero Severstal ha aplicado un sistema basado en el Internet de las Cosas y el análisis de big data para monitorizar el consumo eléctrico. Según la empresa, la solución puede mejorar significativamente la calidad de las previsiones de consumo de energía, ahorrándoles más de 65.438 millones de dólares al año al reducir las multas, optimizar las adquisiciones y combatir el robo de electricidad.
Conclusión
Las empresas llevan tiempo utilizando big data y el flujo de datos nunca ha sido tan intenso. Las redes sociales, los servicios en línea y las aplicaciones actuales pueden interconectarse, lo que permite a las empresas obtener una imagen más completa de sus clientes potenciales.
Mucha gente llama al big data el "nuevo oro". Los analistas de datos predicen que big data pronto se convertirá en una herramienta principal de toma de decisiones para todas las empresas. Tanto las pequeñas empresas emergentes como las grandes empresas internacionales pueden beneficiarse de esta tecnología.
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