viernes, 19 de mayo de 2017

BIG DATA en la práctica

Estimad@s amig@s

Sinopsis
¿Qué están haciendo con Big Data empresas tan distintas como Apple, Twitter, Facebook, Rolls-Roice, IBM o el gobierno de EEUU?
Big Data es un cambio revolucionario: no se trata solamente de la próxima nueva estrategia, sino de una perturbación arrolladora que tiene que conocer antes de que su competencia se le adelante con este tema.
Mucha gente entiende el poder y la importancia del Big Data pero no consigue utilizarlo eficazmente. Big Data en la práctica muestra las últimas novedades en Big Data, a la vez que comparte puntos de vista sobre la manera en la que un diverso grupo de empresas está utilizando Big Data y la analítica de datos para resolver problemas del mundo real.
Desde minoristas que utilizan Big Data para predecir las tendencias y los comportamientos de los consumidores hasta gobiernos que lo utilizan para desbaratar tramas terroristas, pasando por el uso de Big Data en las ciudades, las telecomunicaciones, los deportes, las apuestas, la moda, la manufactura, la investigación, el automovilismo, los videojuegos y todo lo relacionado con ellos. Se dará cuenta de que tenga el trabajo que tenga y trabaje en la industria que trabaje, Big Data los transformará.

« ¡No creas que algo no se puede hacer hasta que hayas probado a hacerlo tú mismo!»
Bernard Marr

Cuanto más sepamos desde el punto de vista de empresa sobre nuestros clientes, mejor podremos adaptar nuestra oferta de productos y servicios. El desarrollo de una visión de 360 grados pormenorizada por clientes es el fundamento del marketing y el servicio al consumidor basados en Big Data.

No se trata solamente de la cantidad de datos que recogemos o cómo los analizamos, sino en buscar unos patrones en los diferentes conjuntos de datos y combinar la información para mejorar el rendimiento (…)

Algoritmos predictivos modelados para anticipar futuros movimientos, entender hábitos, seguridad y propiedad del dato. Nos queda mucho por aprender sobre Big Data, pero no es menos cierta la afirmación de W. Edward Deming «Si no sabes cómo hacer la pregunta correcta, no descubrirás nada».

Ese es un problema que tenemos que resolver, el Big Data no nos dará respuestas si no efectuamos las preguntas adecuadas y después gracias a un equipo de analistas seremos capaces de implementar acciones que nos conduzcan a resultados.

Estamos a favor del Big Data, pero con una estrategia, con un equipo de analistas, con un programa de mejora detrás, y continuamente tomando decisiones a tiempo real, buscando maximizar el beneficio mutuo (empresa y cliente).

«Con la infraestructura apropiada, los datos se pueden transformar en conocimiento (…)»
Michael A Nielsen

Predecir lo que los espectadores querrán ver la próxima vez es un gran negocio para las redes, los distribuidores y los productores (todos los roles que juega ahora Netflix en el sector de los medios). Netflix está en el liderazgo aunque hay competidores (…) la programación de contenido predictivo es una área en la que podemos esperar ver una continua innovación, motivada por la fuerte competencia (…)

En Rolls-Roice, el énfasis radica, definitivamente, en los datos internos, concretamente en los sensores colocados en los productos de la empresa (…) mezcla de informes de rendimiento

Los fans de la Formula 1 generan muchos datos. Durante el Gran Premio de EE.UU., los espectadores enviaron más de 2,3 terabytes de datos a través de las redes móviles al subir fotos a las redes sociales y tuitear su experiencia.

La táctica de Facebook de sacar ventaja de su enorme riqueza de datos de los clientes para vender espacios publicitarios les ha llevado a poseer un 24% de las acciones del mercado publicitario en línea durante 2014 y a generar 5300 millones de $ de ingresos a partir de la venta de publicidad. Para el 2017, se espera que tenga a un 27% de las acciones, valoradas en más de 10 mil millones de $.

Myjohndeere.com es un portal en línea que permite a los agricultores accedan a datos recopilados por sensores instalados en su propia maquinaria mientras trabajan en el campo, además de datos agregados por otros usuarios de todo el mundo. También está conectado a conjuntos de datos externos, incluyendo datos financieros y meteorológicos.

La tecnología inteligente para el alumbrado público recoge datos de cuándo y dónde anda la gente por la noche, para asegurar que haya, donde sea necesario, iluminación, por razones de seguridad, y un ahorro de energía cuando no lo sea.

Al utilizar el sistema Palantir, los analistas de la USMC pudieron detectar correlaciones entre los datos meteorológicos y los ataques de IED, y relacionaron datos biométricos recopilados de los IED con individuos y redes concretas (…)

The Polo Tech Shirt (…) Los sensores unidos a los hilos de plata en el interior de la camiseta recogen los datos de movimiento de la persona que los lleva, además de la frecuencia cardíaca y la respiratoria, los pasos que se han dado y el número de calorías que se han quemado. La aplicación que lo acompaña (…) monitoriza los datos y reacciona creando entrenamientos de cardio, fuerza o agilidad personalizados, sobre la marcha, basándose en datos.

Terra Seismic ha desarrollado tecnología que llaman «Big Data vía satélite» (…) puede predecir terremotos en cualquier parte del mundo con un 90% de precisión (…) sus algoritmos monitorizan los datos que transmiten en tiempo real las imagines de satélite y los sensores atmosféricos y los analizan junto con los datos históricos de seísmos previos (…) cuando se aplican técnicas predicativas  de modelización a estos datos amalgamados, se pueden hacer predicciones mucho más precisas.

Uber calcula tarifas de forma automática utilizando el GPS, datos de tráfico y los propios algoritmos de la empresa, lo que realiza ajustes basados en el tiempo que se estima durara el viaje. La empresa también analiza datos externos como las rutas de transporte público para planificar los servicios.

Los videojuegos representan la frontera salvaje de la tecnología: el lugar en que las ideas estrafalarias y revolucionarias se pueden implementar como prototipos y los clientes apasionados, ases de la tecnologia y rápidos a la hora de dar opciones, pueden «probarlas sobre el terreno» (…) no sorprende que el Big Data esté asentando sus bases en esta industria.

Amazon no fue probablemente el inventor del motor de recomendación, pero lo introdujo muy pronto para un amplio uso público. Su teoría es que cuanto más saben de nosotros, más probable es que puedan predecir lo que queremos comprar. Una vez hecho esto, pueden agilizar el proceso al suprimirnos la necesidad de buscar más en su catálogo.

Amazon recoge datos de cada uno de sus más de 250 millones de consumidores mientras utiliza sus servicios. Además de lo que compramos, también supervisan lo que ojeamos, nuestra dirección de envío para definir datos geográficos (pueden hacer un buen pronóstico de nuestro salario al saber en qué barrio vivimos), y si dejamos comentarios o feedback.

«La información es la gasolina del siglo XXI, y la analítica de datos el motor de combustión»
Peter Sondergaard



Link de interes

 «Los datos son la nueva ciencia. 
El Big Data son las respuestas»
Pat Gelsinger

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