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At the junction of real-time analytics and Data science technology, real-time big data analytics was born. In Magora new post, we explore what this term really means and how it can transform your business.

What does "real-time analytics" mean?

Real-time big data analytics can be understood as data analysis that is processed at the same time as the data mass arrives, allowing the business or the user to find valuable insight at the moment of decision-making.
"Real-time" techniques don't necessarily mean instantaneous. In data analysis, there are two important concepts - data request and response.
If the problem of data input is already solved, the next step is to organise the real-time data output.

Instead of the classical approach of initiating the data request on the client's side, there is always an option to initiate it on the server-side. The time between these checks can vary from milliseconds to hours, while still being considered "real-time".

The critical time response depends on business needs. For example, if we're talking about driverless cars, the value of rapid response is higher. However, in the case of an analytical system in a bank during the process of assessing an application for credit, it is possible to wait for a couple of minutes, while a retailer's dynamic pricing can take up to an hour to update.

How to benefit from real-time big data analytics

While the majority of companies admit that big data analytics is a necessary business intelligence tool, not all of them choose real-time solutions. The reasons for this may vary, including:

lack of experts who can implement and maintain real-time analytics;

limited budget or lack of data;

fear of change or associated challenges etc.

Nonetheless, here our expert team shares with you a case in which real-time big data analytics has proved its efficiency once again.

Case: real-time big data analytics in the restaurant business

One restaurant chain owner was thinking of how to attract more visitors to a new location. He decided to implement real-time big data analytics in order to provide more personalised offers to clients and see how it affected sales.

Whenever someone passed by, their phones would connect to the restaurant's Wi-Fi, which would then send a push notification inviting them to come in. This usually involves a promo offer that can be based on the person's purchase history if they've already been to the restaurant or on an analysis of the most popular dishes for the day.

Once the customer is inside, every waiter gets a notification on their mobile app as well. The staff can see the info about the customer's preferences if any already exist. This info can be used to suggest winning options to the client and thus increase their bill - or, at least, provide a better experience, serving everyone in less than a couple of minutes.

This is what you can achieve by using real-time analytics. It considers factors that the human mind would simply miss and allows you to factor them into your decision-making right now.
Also, if you send bills and checks via push notifications as well, you can save the client's time while also saving paper and helping the environment.

Real-time big data analytics software architecture

Everyone assumes the role of a customer every day. So, let's see how it works from a technical perspective.

Building big data analysis architecture
In retail, it's been proven that delivering a personalised customer offer is of utmost importance for the building up of client loyalty and sales efficiency.
The first step to achieving this would be to recognise the clients and their needs, preferences and search history. This can be done in many ways, either online or offline, thanks to the implementation of face recognition and neural nets.

Now, with customer permission, you can collect masses of data on customers' gender, age, geographical information (in the case of online stores) and any other available statistics.

However, a single source of information for this type of analysis is not sufficient. You can increase efficiency and discover further facts thanks to marketing surveys, for example, or questionnaires backed up by bonus cards. Also, one can count the number of transactions per day, the most active purchasing hours, the most popular goods, medium assessments etc.

All this forms the data lake and the data warehouse for the program to analyse.

A data lake is all the raw data that you have managed to collect. Maybe it's been through some simple processing but most likely it hasn't.

A data warehouse is smaller and more precise. These are the figures that have been extracted and sampled according to a certain pattern.

In the case of real-time data analytics, the system can send notifications to the customer's phone about the offers of the day or else show them off-the-shelf-prices for the list of items planned for purchase as well as providing a guide (route) to the shelves where the client's preferred brands are to be found in a big supermarket.
The mechanisms that help the computer to analyse masses of figures and make decisions is AI (Artificial Intelligence) and such algorithms are called machine learning.
From the perspective of big data analytics, the retailer gets insights about what promos to offer or how to build the optimal layout of goods in the most efficient way.

There are different models of machine learning, which we've covered in another post. However, what needs to be said here is that they can learn and get better analysis the more data is input and the longer they function. Even though they need some filtering and human help from time to time, some mechanisms can be even more effective than human analysis like neural nets.

Example of implementation real-time analysis by Amazon team

Conclusion

You can't live by real-time analytics only. Our software and mobile app development company can help you in lots of cases. Big Data analytics can be useful in so many ways: diagnosing existing problems and weaker points, reporting on the up-to-date situation, advising on better strategies to take. All of this makes it an indispensable business tool even if it's not real-time. By giving up on data analysis, you will inevitably lose some important pieces of a puzzle.

Nonetheless, applying elaborate algorithms and statistical models driven by data analysts for real-time operations can bring you benefits you've never even dreamed of. It will also help you to stay one step ahead of your less technologically-advanced competitors.

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At the junction of real-time analytics and Data science technology, real-time big data analytics was born. In Magora new post, we explore what this term really means and how it can transform your business.

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5 empresas que usan Big Data y han conseguido los mejores resultados

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5 empresas que usan Big Data y han conseguido los mejores resultados

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El análisis de datos o Big Data les permite saber a las compañías cuál es el próximo paso que deben tomar. Descubrir patrones de consumo y correlaciones les da una percepción clara del mercado para tomar decisiones inteligentes y seguras. Conozca 5 compañías que han usado el Big Data para ser los mejores en su área del mercado.

1. Amazon

Amazon es uno de los gigantes del Retail online. Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc. En pocas palabras, tienen el poder de saber cómo gasta su dinero.

Amazon es el rey del ecommerce porque adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de búsqueda y de compra de una persona. Por eso, son los mejores en temas como optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes.

Dos de sus herramientas más avanzadas para el análisis de datos son sus algoritmos publicitarios y a su " Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning ", que les permite proporcionar a sus clientes los productos que buscan y que necesitan, más rápido y más económico que cualquiera de sus competidores.

Todo esto se reflejó en el crecimiento de ventas en 20%, es decir, 8 billones de dólares aproximadamente.

☆ Lee también: ¿Cuál es la diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics?

2. Netflix

Con aproximadamente 100 millones de usuarios, los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc.

Así, Netflix no solo es capaz de predecir qué quiere ver una persona sino qué tipo de series o películas debe producir y qué actores tienen mejor acogida dependiendo del público. Por ejemplo, Adam Sandler resultó ser muy impopular en el mercado cinematográfico Estados Unidos y en el Reino Unido, pero Netflix firmó cuatro nuevas películas con él en 2015, con el respaldo de que su trabajo previo había sido muy exitoso en Latinoamérica.

Pero el análisis de datos en Netflix no es algo nuevo. De hecho, desde que era un servicio de DVD por correo físico, una de las prioridades de la plataforma era recolectar datos para construir un sistema de recomendaciones.

Después del lanzamiento de su plataforma de "online streaming" en 2007, les tomó 6 años para recolectar los datos necesarios para producir su propia serie que tenía éxito asegurado: House of cards. Para esto no solo tuvieron en cuenta el comportamiento del consumidor sino el movimiento de los sitios de películas piratas.

Todo este esfuerzo se tradujo en el premio que se ganó la compañía al mejor algoritmo para predecir qué contenido le gustaría ver a los consumidores, basado en su historial. Este algoritmo le ahora 1 billón de dólares al año en retención de clientes.

3. Apple

Gracias al análisis de datos, Apple ha logrado posicionarse no solo como la mejor compañía de tecnología, sino como una de las que más clientes FIELES tiene alrededor del mundo.

Gracias a la amplia gama de aplicaciones que han lanzado para banca, seguros, viajes y entretenimiento y al lanzamiento de dispositivos portátiles como el iWatch, Apple está recopilando más datos de clientes que nunca. Así, las apps conocen a sus usuarios y la experiencia es cada vez más personalizada, al punto de que no puedan vivir sin sus productos Apple.

4. Coca - Cola

Con más de 500 marcas de refrescos que se venden a más de 200 países, Coca-Cola Company es la compañía de bebidas más grande del mundo. Cada día se consumen más de 1.9 mil millones de productos Coca-Cola en el mundo, sería lo mismo que afirmar que el 33% de la población mundial consume productos Coca-Cola en un día.

El análisis de datos se ha utilizado en áreas como desarrollo de producto. Por ejemplo, el lanzamiento del sabor " Cherry Sprite " en 2017 nació en los datos recolectados de las máquinas dispensadoras de gaseosa que permiten que los consumidores mezclen sus propias bebidas. Así, Coca-Cola pudo identificar la mezcla más popular y convertirla en una bebida lista para ser consumida.

Además, Coca-Cola también recolecta y analiza los datos que generan sus 105 millones de seguidores en Facebook y 35 millones en Twitter, plataformas en las que producen interacciones acerca de sus productos aproximadamente cada 2 segundos. Con esta base tan amplia de interacciones e impresiones, la compañía puede tener una imagen clara de cómo se perciben sus productos en los diferentes países, qué tipo de personas los consumen, en dónde, en qué circunstancias y qué tan fieles son al producto.

Estos son tan solo unos ejemplos prácticos de cómo Coca-Cola se ha convertido en el gigante de las bebidas gaseosas gracias al análisis de datos. Esto, mezclado con inteligencia artificial (IA) los han llevado a mejorar desde sus plantas de embotellamiento hasta el funcionamiento de sus máquinas expendedoras.

☆ Lee también: Guía para potenciar tus estrategias comerciales en el Canal Tradicional

5. Starbucks

¿Alguna vez se ha preguntado cómo Starbucks puede abrir 5 tiendas en un radio de 3 kilómetros y aun así todos están llenos? Esta compañía cafetera utiliza el Big Data para determinar el éxito potencial de cada tienda nueva que piensan abrir. Recogen información sobre la ubicación, tráfico, área demográfica y comportamientos del consumidor.

Hacer este tipo de evaluación antes de abrir una tienda significa que Starbucks puede hacer una estimación bastante precisa de cuál será la tasa de éxito y elegir ubicaciones en función de la inclinación al crecimiento de los ingresos.

Como ve, el futuro de cualquier compañía está en el análisis de datos. Si hace unos años era imposible predecir el comportamiento de un mercado y las compañías debían suponer el futuro en base al pasado, hoy el futuro está casi asegurado gracias al análisis de datos. En tenemos las soluciones más actualizadas para que su compañía dé el paso hacia el análisis de datos y tome una ventaja abismal ante la competencia. No dude en contactarnos si tiene preguntas acerca de nuestras soluciones. Además, puede suscribirse a nuestro blog para tener nuestro contenido de primera mano.

¡Hasta la próxima ocasión!

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Empresas que mejoraron sus resultados con el Big Data | Grupo BIT

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El análisis de datos o Big Data les permite saber a las compañías cuál es el próximo paso que deben tomar. Descubrir patrones de consumo y correlaciones les da una percepción clara del mercado para tomar decisiones inteligentes y seguras. Conozca 5 compañías que han usado el Big Data para ser los mejores en su área del mercado.

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Amazon es uno de los gigantes del Retail online.  Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc.  En pocas palabras, tienen el poder de saber cómo gasta su dinero.Amazon es el rey del ecommerce porque adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de búsqueda y de compra de una persona. Por eso, son los mejores en temas como optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes.Dos de sus herramientas más avanzadas para el análisis de datos son sus algoritmos publicitarios y a su “Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning”, que les permite proporcionar a sus clientes los productos que buscan y que necesitan, más rápido y más económico que cualquiera de sus competidores.Todo esto se reflejó en el crecimiento de ventas en 20%, es decir, 8 billones de dólares aproximadamente.

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Big Data Analytics para impulsar la adquisición y retención de clientes.

Big Data Analytics como motor de innovaciones y desarrollo de productos.

Big Data Analytics para resolver problemas de anunciantes y ofrecer información de marketing.

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Big Data y el comportamiento del consumidor

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Big Data y el comportamiento del consumidor

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Las nuevas tecnologías de la Información están permitiendo que muchas plataformas recojan datos sobre nuestro comportamiento (a qué hora compramos, donde, cuanto gastamos), nuestros gustos (likes en Facebook, Twitter, Instagram, nuestra ideología, … A través de los filtros de e-mail, pueden saber qué es lo que realmente nos interesa, que mensajes mandamos directamente a la papelera. A través de diferentes modelos matemáticos y con todos estos datos recogidos de nuestros ordenadores (tiempo de permanencia, páginas sobre las que navegamos, interacciones en redes sociales), los Smartphones (lo mismo que los ordenadores, pero además con geolocalización, por lo tanto tienen datos de cuándo vamos al trabajo, a donde acudimos en nuestras horas libres, si vamos solos o acompañados), con las tarjetas de crédito y otros medios de pago, saben cuánto gastamos, en donde, si vamos en taxi o dejamos el coche en al parking, a qué horas…

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El escándalo de FACEBOOK y CAMBRIDGE ANALYTICA

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El Big Data nace para dar solución a la gran cantidad de datos que se producen en Internet. Por ello, para explotar esa ingente cantidad de información y extraer un beneficio económico, las empresas apuestan por el Big Data.

Una de las grandes premisas del Big Data es que almacenar datos no sirve de mucho si no se analizan en el momento adecuado y por eso la velocidad es clave. Ya que, se ha demostrado en varios casos de uso que si los datos no son examinados “al vuelo” se pierde la oportunidad de obtener información y utilizarla de manera eficaz.

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Big data es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados – que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. El big data puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

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Documental "Big Data: el valor de nuestra información" de Modesto Sierra

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Documental "Big Data: el valor de nuestra información" de Modesto Sierra

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Documental "Big Data: el valor de nuestra información" de Modesto Sierra