36+ Ejemplos y Aplicaciones de Big Data en la Vida Real

A medida que las empresas racionalizan sus prácticas de gestión de bases de datos, más firmas recurren a los grandes datos para operacionalizar sus resultados comerciales.

La influencia de los grandes datos y su enorme impacto en las industrias comerciales y no comerciales hoy en día ha sido noticia. Mientras los líderes del mercado buscan desentrañar comportamientos ocultos, tendencias, sentimientos de los usuarios y operaciones de conmutación por error con grandes datos, algunas entidades aún están confusas sobre su correlación con productos y servicios.

Las industrias están adoptando software de grandes datos con características avanzadas de análisis de datos para pronosticar habilidades predictivas, mitigar fallas de productos y mejorar los ciclos de vida liderados por productos. De hecho, la revista European Business reveló un 54% de aumento en la inversión en análisis de datos y conocimientos del cliente en 2024.

Antes de que revises tu próxima alerta meteorológica en tu teléfono o los pasos totales caminados, aprende sobre más de 36 ejemplos de grandes datos que están revolucionando el mercado digital hoy en día.

Ejemplos de grandes datos en medios y entretenimiento

Se estima que la industria de medios y entretenimiento generará 3.4 billones de dólares en ingresos para finales de 2028. La digitalización ha traído más formas de consumir contenido, y cada día se generan grandes cantidades de datos de estos canales.

Cómo se utilizan los grandes datos en medios y entretenimiento

Analizar grandes datos es crucial para generar más ingresos y proporcionar experiencias personalizadas en esta industria impulsada digitalmente. Aquí hay algunas formas en que los grandes datos se están aplicando en medios y entretenimiento hoy en día:

1. Personalización de contenido: Empresas como Hulu y Netflix utilizan muchos grandes datos diariamente para analizar las tendencias de los usuarios, el contenido personalizado preferido, las tendencias de consumo y más. De hecho, Netflix y HuluPrime utilizaron análisis de datos predictivos para crear su serie House of Cards, ya que los datos validaron que sería un éxito con los consumidores.

2. Monetización digital: Los grandes datos están revelando nuevas formas de monetizar el contenido digital, creando nuevas fuentes de ingresos para las empresas de medios y entretenimiento. Con el aumento de las plataformas OTT y los servicios de streaming, más productores e inversores están comprando participaciones en medios digitales y creando fuentes de ingresos.

3. Análisis de grandes datos: Gracias al software de análisis de grandes datos, los anuncios se dirigen de manera más estratégica, ayudando a las empresas a entender el rendimiento de los anuncios más claramente en función de ciertas características de los consumidores. Este software también hace un gran trabajo al rastrear el comportamiento del consumidor en forma de fragmentos de contenido.

4. Análisis de streaming de video: Los streamers y gamers aprovechan los grandes datos para conocer los intereses de sus audiencias de juegos. También pueden capturar datos en tiempo real a través de encuestas de retroalimentación, análisis de secciones de comentarios, métricas de compartición y planificar sus próximas transmisiones en vivo para coincidir con la intención de búsqueda.

5. Éxito cinematográfico: El software de grandes datos puede recopilar datos de taquilla, reseñas y datos de recolección de boletos, márgenes de ganancia bruta y presupuestos de producción para predecir la probabilidad de éxito de una película en los cines.

6. Marketing en redes sociales: La mayoría de las empresas de medios también se centran en el compromiso en redes sociales para analizar las respuestas a las campañas de marketing y las reacciones de las personas a sus nuevos proyectos. Los grandes datos que fluyen a través de herramientas de marketing en redes sociales se aprovechan para ajustar futuras campañas de marketing.

Ejemplos de grandes datos en finanzas

Los grandes datos han cambiado fundamentalmente la industria financiera, particularmente el comercio de acciones. La introducción de modelos de análisis cuantitativo ha marcado un cambio del comercio manual al comercio respaldado por tecnología de IA generativa.

Las grandes instituciones financieras y los fondos de cobertura fueron los primeros en adoptar esta tecnología. Ahora, los modelos cuantitativos se han convertido en el estándar.

Estos modelos analizan grandes datos para predecir los resultados de ciertos eventos financieros, tomar decisiones precisas de entrada/salida de operaciones, minimizar riesgos utilizando aprendizaje automático e incluso medir el sentimiento del mercado utilizando minería de opiniones.

Cómo se utilizan los grandes datos en finanzas

A continuación se presentan las áreas donde el análisis de grandes datos ha sido uno de los mecanismos de verificación y detección de errores más buscados por las empresas financieras.

7. Detección de fraude con tarjetas de crédito: Las tarjetas de crédito son las más vulnerables a la explotación fraudulenta porque los datos se almacenan en múltiples almacenes de datos. Los sistemas de grandes datos aprovechan algoritmos de aprendizaje automático para monitorear y rastrear intensamente la actividad de datos en caso de que la tarjeta sea deslizada o insertada por un usuario malicioso.

8. Control de riesgos: El análisis de grandes datos también se utiliza para mitigar y analizar los procesos de control de riesgos para las organizaciones financieras. Estudia conjuntos de datos financieros pasados y datos de pronósticos históricos para capacitar a los analistas a evaluar riesgos y construir estrategias para cuentas bancarias, cuentas de crédito, cuentas de préstamos, etc.

9. Análisis del consumidor: Los grandes datos también analizan la estabilidad financiera de los consumidores, los registros bancarios y las inversiones para extraer datos relevantes para construir asesorías en torno a coberturas de seguros, primas, hipotecas digitales, etc.

10. Ciberseguridad: Todos los días, los grandes datos se utilizan para diseñar pilas tecnológicas de ransomware y antirrobo sólidas para prevenir intrusiones y ataques de fuerza bruta. Los servicios de seguridad de McAfee integran grandes datos con sus herramientas de ciberseguridad para prevenir la transmisión de datos en la web oscura y construir una infraestructura de seguridad de datos robusta.

11. Grandes datos y nube híbrida: Implementar análisis de grandes datos en programas de nube híbrida como Hadoop o PostgreSQL permite a las empresas gestionar grandes flujos de conjuntos de datos con confianza. Como los grandes datos están compuestos principalmente de datos de clics y registros, estos servidores híbridos acomodan estos grandes conjuntos de datos y reducen la carga de los servidores de datos físicos.

12. Cumplimiento normativo: Las herramientas de inteligencia de grandes datos y aprendizaje automático como PowerBI siempre cumplen con las leyes estatales, federales y locales de cualquier área geográfica. Estas herramientas nunca violan ninguna política estricta de borrado o retención de datos impuesta por la empresa.

13. Banca digital: Procesar grandes volúmenes de datos financieros con automatización inteligente optimiza los procesos bancarios tradicionales y los servicios de transacciones. Muchos de estos sistemas de IA se han integrado con resúmenes de datos de tarjetas de crédito, cuentas de préstamos y banca en línea para la conveniencia del cliente.

14. Segmentación de clientes: Como los sistemas están impulsados por etiquetado de datos y características de anotación de datos, los algoritmos predicen tendencias de clientes y generan múltiples registros de clientes que se categorizan en ubicación, edad, área, salario y otros parámetros.

Ejemplos de grandes datos en salud

La capacidad de mejorar la calidad de vida, proporcionar tratamientos hiperpersonalizados a los pacientes y descubrir avances médicos hace que la industria de la salud sea un candidato perfecto para los grandes datos. De hecho, la industria de la salud es uno de los mayores adoptantes recientes de análisis de grandes datos.

Cómo se utilizan los grandes datos en salud

En salud, no se trata de aumentar las ganancias o encontrar nuevas oportunidades de productos; se trata de analizar y aplicar grandes datos de manera centrada en el paciente. Ya hay muchos grandes ejemplos de esto hoy en día:

15. Predecir eventos de salud negativos: En nuestro resumen de ejemplos de análisis predictivo, discutimos cómo AlayaCare analizó grandes datos para predecir eventos de salud negativos que los ancianos podrían experimentar con el cuidado en el hogar. El análisis redujo las hospitalizaciones y las visitas a urgencias en un 73 por ciento y un 64 por ciento entre los pacientes con enfermedades crónicas.

16. Identificar factores de riesgo: Los grandes datos históricos de los proveedores de salud pueden usarse para identificar y analizar ciertos factores de riesgo en los pacientes. Esto es útil para la detección temprana de enfermedades, permitiendo a los médicos y sus pacientes tomar medidas antes.

17. Analizar registros de pacientes: Los grandes datos pueden analizar datos heterogéneos de pacientes y predecir su próximo ciclo de tratamiento o consulta. La administración hospitalaria utiliza soluciones de entrada de datos infundidas con capacidades de grandes datos para crear horarios de consulta futuros y pronosticar gastos de pacientes.

18. Identificar enfermedades: Los grandes datos pueden identificar tendencias de enfermedades basadas en demografía, geografía, socioeconomía y otros factores. Los investigadores médicos y estudiantes pueden implementar el software para respaldar sus predicciones de tendencias de enfermedades, causación y posibles remedios.

19. Imágenes médicas: Los grandes datos en imágenes médicas implican procesar vastos conjuntos de datos de imágenes de resonancia magnética (MRI), rayos X u otros escaneos de órganos. Los algoritmos analizan y detectan patrones para mejorar la precisión, velocidad y eficiencia del diagnóstico. Por ejemplo, los modelos de IA identifican anomalías en grandes volúmenes de imágenes, ayudando en el diagnóstico temprano y la prevención de enfermedades.

20. Anatomía 3D: La anatomía 3D utiliza grandes datos para construir modelos digitales precisos y detallados de cuerpos humanos. Estos modelos compilan datos complejos y de múltiples fuentes, como escaneos de MRI y rayos X, permitiendo evaluaciones médicas personalizadas, planificación quirúrgica y capacitación en tiempo real para profesionales médicos.

21. Nanoingeniería: Los grandes datos también se están utilizando para desarrollar nanobots para inmunoterapias contra el cáncer sin dolor. Los datos sobre nuevos antídotos, antibióticos y medicamentos pueden ser alimentados a un sistema de grandes datos para investigar, analizar e inventar nuevos medicamentos para pacientes afectados.

Ejemplos de grandes datos en educación

El aprendizaje moderno apoyado por la tecnología se está alejando de lo que "creemos" que funciona y más hacia lo que "sabemos" que funciona. A través de los grandes datos, los educadores pueden crear modelos de aprendizaje más personalizados en lugar de depender de marcos estandarizados y de talla única.

Los grandes datos están ayudando a las escuelas a entender las necesidades únicas de los estudiantes al combinar entornos de aprendizaje tradicionales con entornos en línea. Esto permite a los educadores rastrear el progreso de sus estudiantes e identificar brechas en el proceso de aprendizaje.

De hecho, los grandes datos ya se están utilizando en algunos campus universitarios para reducir las tasas de deserción al identificar factores de riesgo en estudiantes que están quedándose atrás en sus clases.

Cómo se utilizan los grandes datos en educación

22. Programas personalizados: Las universidades y colegios pueden promover el aprendizaje experiencial con grandes datos. Al analizar la asistencia, los patrones de aprendizaje, los resultados de cuestionarios, las tareas y otras entregas, estos algoritmos pueden personalizar el portal del sistema de gestión de aprendizaje (LMS) según las áreas obligatorias de aprendizaje y mejora de los candidatos.

23. Currículo digital: Los sistemas de grandes datos se basan en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para construir correlaciones y comparaciones de datos a partir de conjuntos de datos de entrada. Al mejorar su precisión de respuesta y flujos de trabajo especializados de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, estos sistemas pueden digitalizar los planes de estudio para fomentar un mejor aprendizaje a lo largo del ciclo académico.

24. Mejora de resultados estudiantiles: Analizar y calificar a los candidatos a través de sistemas de calificación automatizados de grandes datos también conduce a la felicidad y satisfacción del estudiante. Empodera el compromiso estudiantil y la satisfacción estudiantil y, a su vez, mejora las prácticas de calificación en las instituciones educativas.

25. Eficiencia docente: Con los sistemas de grandes datos, los profesores pueden acceder a conjuntos de datos de estudiantes de primera mano, resumir conjuntos de datos y predecir el rendimiento cohesivo de los estudiantes para ajustar sus estrategias de enseñanza y trabajar en resultados de datos accionables. Esto les da transparencia en los resultados de evaluación reales y un resumen de éxitos y fracasos.

26. Seguridad y privacidad de datos: El análisis de grandes datos se instala y mantiene de acuerdo con las regulaciones gubernamentales especiales de la organización y las leyes de privacidad de datos.

Ejemplos de grandes datos en el comercio minorista

La industria minorista se ha digitalizado, y los clientes esperan una experiencia fluida desde lo online hasta lo físico. El análisis de grandes datos permite a las empresas minoristas proporcionar una variedad de servicios y entender más sobre sus clientes.

Cómo se utilizan los grandes datos en el comercio minorista

Encontrarás que algunos de los casos de uso de grandes datos en el comercio minorista imitan de cerca a los de medios y entretenimiento. Pero en el comercio minorista, está un poco más enfocado en el ciclo de vida completo del cliente.

27. Recomendaciones de productos: Los grandes datos se utilizan para almacenar el comportamiento de navegación del cliente y el flujo de clics para hacer recomendaciones personalizadas de productos de comercio electrónico. Por ejemplo, Amazon analiza productos basados en búsquedas pasadas en su plataforma. Usando análisis predictivos, Amazon predice con precisión lo que probablemente comprarás a continuación.

28. Pronóstico de demanda: El pronóstico de demanda es otra aplicación que es ampliamente utilizada por los equipos de la cadena de suministro para entender los factores económicos, generar demanda y puntajes agregados de suministro y predecir ventas. Minoristas como Walmart y Walgreens analizan regularmente los cambios climáticos para identificar patrones en la demanda de productos.

29. Control de crisis: Los grandes datos son útiles para el control de crisis. Por ejemplo, en los retiros de productos, los grandes datos ayudan a los minoristas a identificar quién compró el producto y les permite comunicarse en consecuencia. Inicia procesos de recuperación y soporte al cliente basados en imágenes de productos y comentarios y ayuda a las marcas a lidiar con la insatisfacción.

30. Precios dinámicos: Los minoristas aprovechan los grandes datos para ajustar los precios dinámicamente en función de factores como la demanda, los precios de los competidores y los patrones de compra de los clientes. Este enfoque maximiza los ingresos, especialmente durante los picos, mientras se mantiene competitivo en un mercado fluctuante.

31. Análisis de sentimientos: Los minoristas analizan grandes cantidades de datos de redes sociales y reseñas de clientes para analizar sentimientos en torno a productos o marcas. Esto les ayuda a tomar decisiones basadas en datos, ajustando estrategias de marketing u ofertas de productos para alinearse con las opiniones de los consumidores y mejorar la percepción de la marca.

32. Detección de fraude: Los grandes datos permiten la detección de fraude en tiempo real al analizar patrones en los datos de transacciones para identificar actividades sospechosas. Minoristas como eBay y Target utilizan modelos de aprendizaje automático para identificar rápidamente anomalías, minimizando pérdidas financieras y mejorando la confianza del cliente.

33. Optimización del diseño de la tienda: Los minoristas utilizan grandes datos sobre los movimientos de los clientes y el comportamiento de compra dentro de las tiendas físicas. Los mapas de calor y los datos de tráfico peatonal revelan secciones populares, ayudando a los minoristas a posicionar productos de alta demanda para aumentar las ventas y mejorar la experiencia de compra.

Ejemplos de grandes datos en manufactura

La gestión de la cadena de suministro y los grandes datos van de la mano, por lo que la manufactura es una de las principales industrias que se benefician de los grandes datos. El análisis de grandes datos hace que el monitoreo del rendimiento de los sitios de producción sea más eficiente. El análisis también es extremadamente útil para el control de calidad, especialmente en proyectos de manufactura a gran escala.

El análisis de grandes datos juega un papel clave en el seguimiento y la gestión de los gastos generales y la logística en múltiples sitios. Por ejemplo, poder medir con precisión el costo de las tareas en el piso de la tienda puede ayudar a reducir los costos laborales.

Luego está el software de análisis predictivo, que utiliza grandes datos de sensores adjuntos al equipo de manufactura. La detección temprana de fallos en el equipo puede ahorrar a los sitios de reparaciones costosas capaces de paralizar la producción.

Cómo se utilizan los grandes datos en manufactura

34. Sistemas de control de inventario: Los sistemas de grandes datos pueden almacenar datos de inventario para optimizar los procesos de la cadena de suministro y logística. Saber de antemano qué materia prima se ha reabastecido o cuánto desperdicio de fábrica se produce con estos sistemas puede empoderar a los equipos para verificar minuciosamente las listas de materiales (BOM), el valor de la orden de compra, el costo promedio y las configuraciones de producción para evitar cualquier error.

35. Dropshipping y transporte: Estos sistemas añaden márgenes virtuales para cada estante y fila del almacén, realizan evaluaciones de riesgos, monitoreo de suministros e inspección de fábrica de tus productos. También automatizan las rutas de transporte y construyen estrategias inteligentes de rastreo de navegación GPS para producir más rendimiento con menos mano de obra.

36. Logística: Los sistemas de grandes datos pueden generar una sincronización entre los equipos de manufactura y los equipos de la cadena de suministro para ajustar los lotes de inventario según la demanda exacta y regularizar los plazos de entrega. Optimiza la logística y los flujos de trabajo de producción para que no se ejerza mucha presión sobre los trabajadores de fábrica y ensambladores.

Ve a lo grande o vete a casa

Se pronostica que el mercado global de grandes datos crecerá a 103 mil millones de dólares estadounidenses para 2027. Con las recientes noticias del cohete Artemis regresando a su plataforma de lanzamiento en el Centro Espacial Kennedy y Elon Musk inaugurando el primer Robotaxi de Tesla, el cielo es el límite para el consumo de grandes datos.

No solo las empresas, sino negocios de todos los tamaños están en sus talones invirtiendo en prototipos de IA y planificando para obtener una infraestructura de IA madura en un futuro predecible. Su principal fuerza impulsora es eliminar los bloqueadores creativos en el lugar de trabajo, pronosticar nuevas tendencias y actualizaciones algorítmicas, y mejorar productos y servicios para aprovechar nuevas oportunidades de mercado. No hace falta decir que los grandes datos lo hacen posible.

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Este artículo fue publicado originalmente en 2019 y ha sido actualizado con nueva información.