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Big Data y fútbol: así aprovecha el Real Madrid la tecnología

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7 Ejemplos Reales y Casos de Éxito de BIG DATA

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https://ayudaleyprotecciondatos.es/big-data/amazon/

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Si hay una empresa que ha sabido aprovechar las ventajas competiditas que pueda dar el empleo de las técnicas de Big Data, es Amazon. La compañía de Jeff Bezos no está a la cabeza del comercio online por casualidad, gracias su empleo del Big Data, Amazon es capaz de no solo de ofrecer experiencias personalizadas a sus usuarios, también de filidelizarlos y aumentar sus compras. En esta entrada veremos cómo usa Amazon el Big Data para seguir siendo la plataforma de compras online más usada.

¿Cómo ha usado Amazon el Big Data?

El uso de Big Data en Amazon está basado en el machine learning, es decir, la capacidad de los sistemas de aprender a través del análisis de datos masivos que se obtiene de la recogida, almacenamiento y ordenamiento que hace el Big Data.

Así que cuando hablamos Amazon y el Big Data, en realidad nos estamos refiriendo a la aplicación de diferentes técnicas que emplean algoritmos para predecir el comportamiento de los usuarios y mejorar su experiencia en la plataforma.

A continuación vamos a ver algunos casos de estudio de cómo emplea el Big Data Amazon para mejorar sus ventas y su fidelización de clientes.

Análisis predictivo de las compras

El análisis predictivo de las compras emplea las técnicas de Big Data, como la creación de bases de datos para su posterior análisis mediante aprendizaje automatizado, para crear el sistema de recomendaciones que sugiere a los clientes de Amazon productos relacionados con sus gustos.

Este sistema se basa en el análisis de los historiales de compra de los usuarios (recordemos que para poder comprar en Amazon, necesitamos crear una cuenta de usuario que genera datos cada vez que entramos en la plataforma).

A través del análisis del comportamiento de los usuarios, como qué artículo ha comprado, cuáles ha puesto en el carrito y cuáles ha quitado, qué artículos se han mirado con anterioridad, qué sección suele visitar más, qué ha puesto en su lista de deseos, etc., Amazon puede crear listas personalizas de recomendaciones basadas en una predicción de artículos en los que será más seguro que el cliente acabe picando.

Además, Amazon cuenta con herramientas que permiten a empleados con perfiles muy variados, sin necesidad de tener uno técnico, visualizar datos de forma comprensible para poder aplicarlos en su trabajo.

¿Qué es la filtración colaborativa ítem a ítem?

La filtración colaborativa ítem a ítem es una técnica basada en el Big Data, que emplea Amazon para mostrar a cada usuario desde el momento que entra en la página aquellos productos o artículos que tiene más probabilidades de considerar adquirir. Muestra así productos basados en los propios gustos del consumidor, en lo que ha mirado y comprado con anterioridad, lo que aumenta significativamente las posibilidades de que se acabe produciendo una compra, especialmente si se trata de novedades.

Mejora de la experiencia de usuario

Este sistema de recomendaciones tiene su máxima expresión en "Mi Amazon.es", una página destinada a mostrar solo recomendaciones a los usuarios; una página que, además, es diferente para usuario de Amazon, puesto que está construida en base al comportamiento de cada usuario en la plataforma. Así como en las recomendaciones que aparecen si hacemos un pequeño scroll hacia abajo al consultar un artículo en particular, apareciendo productos similares, pero también relacionados con el comportamiento previo del usuario.

Gracias al Big Data training (o entrenamiento de Big Data) al que se someten los algoritmos que emplea Amazon para analizar los datos recopilados y aprender de ellos, la plataforma es capaz de ofrecer un experiencia completamente personalizada a cada usuario, lo aumenta la fidelización de este, que ve en Amazon no solo una forma rápida y cómoda de comprar, sino también un lugar donde le resulta fácil encontrar aquello que quiere (e incluso a aquello que no sabía que quería).

El análisis predictivo de compras y la personalización de la experiencia de usuario gracias a ese sistema de recomendaciones y sugerencias ha logrado que Amazon aumente sus ventas año a año, prueba de ello es cómo cada Black Friday y CyberMonday consigue batir récords de venta online.

El hecho de que Amazon te recomiendo productos basados en tus compras y búsquedas anteriores, aumenta las posibilidades de que hagas una compra compulsiva al ver un nuevo producto o un producto que no habías visto antes.

El éxito de Amazon integrando el Big Data en sus procesos de negocio es una realidad

La forma en la que Amazon ha integrado el Big Data en sus procesos de negocio le han traído un éxito que nadie puede negar y millones de usuario utilizan este enorme comercio electrónico, que empezó como una tienda de libros online, día a día. Y aunque en esta entrada nos hemos centrado más en la parte de ventas, lo cierto es que la recogida y análisis de datos está presente en otras áreas de Amazon, como la logística o atención al cliente, así como en Prime Video, que cuenta con un sistema de recomendaciones similar al de la tienda.

Gracias al Big Data, Amazon ha conseguido "conocer perfectamente" a sus clientes y prever su comportamiento a la hora de navegar por su plataforma.

El siguiente paso quizás los veamos en Amazon Go, su proyecto de supermercados físicos, en los que se prescindiría de cajeros y los clientes, usuarios ya de Amazon, solo tendrían que coger los productos que quieren, que pasarían directamente a su carrito de compra virtual y se cobrarían al salir por la puerta.

Ahora Amazon apuesta por gestionar tu big data: Big data en AWS

Amazon no esconde completamente el secreto de su éxito e incorpora las funciones Big Data en Amazon Web Services (o AWS, la plataforma de soluciones en la nube de la compañía).

Los servicios Big Data de AWS incluyen no solo el almacenamiento y análisis de datos, sino también sus análisis predictivos y aprendizaje automático. AWS cuenta con diferentes herramientas que se pueden contratar para sacarle todo el partido a al Big Data que recopilan las empresa, todo dentro de un entorno en la nube, completamente seguro y escalable, puesto que las cantidades de datos siguen creciendo de manera exponencial.

Gracias a los servicios y herramientas dentro de AWS, que además permiten la integración con otras herramientas, como Hadoop, otras empresas pueden beneficiarse de las ventajas competitivas que traen consigo las aplicaciones de Big Data y no solo predecir el comportamiento y los hábitos de consumo de sus usuarios y clientes, sino también detectar posibles problemas y solucionarlos con rapidez.

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Amazon y el Big Data. Una historia de éxito | AyudaLey Datos

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Si hay una empresa que ha sabido aprovechar las ventajas competiditas que pueda dar el empleo de las técnicas de Big Data, es Amazon. La compañía de Jeff Bezos no está a la cabeza del comercio online por casualidad, gracias su empleo del Big Data, Amazon es capaz de no solo de ofrecer experiencias personalizadas a sus usuarios, también de filidelizarlos y aumentar sus compras.

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El big data es más que un gran volumen de datos a gran velocidad. Aprende qué es, por qué importa y cómo te ayudará en tu toma de decisiones.| SAS

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¿Sabes qué es BIG DATA? | Discovery en Español

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https://peru.unir.net/actualidad-unir/ejemplos-big-data/

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Universidad Virtual. | UNIR Perú - Maestrías y Grados virtuales

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Marketing, política, salud, deportes... Las aplicaciones de Big Data son infinitas, por eso te traemos algunos ejemplos actuales de sus distintos usos.

El Big Data es un término que se utiliza para definir un gran conjunto o combinación de datos. El almacenamiento, observación y procesamiento de estos para obtener información relevante está ampliamente extendido en la actualidad. Veamos algunos ejemplos de Big Data en nuestro entorno.

Nuestro día a día se ve afectado por la utilización de los macrodatos como, por ejemplo, en las sugerencias que nos muestran aplicaciones como Spotify, Netflix, Amazon, Twitter, Facebook... Detrás de todas ellas encontramos algoritmos de machine learning que procesan los datos relativos a nuestras acciones en esas plataformas y que, en base a ellos, generan sugerencias para nosotros.

Existen múltiples herramientas para trabajar el Big Data como, por ejemplo, Hadoop, Spark, BBDD NoSQL... A continuación, vamos a comentar algunos ejemplos concretos:

Los datos de los clientes se analizan y procesan obteniendo Así se pueden clasificar o segmentar a los mismos en información relativa a sus gustos, preferencias, comportamientos. diferentes categorías y utilizar modelos predictivos para que las organizaciones puedan tener indicadores de aceptación de sus productos, potenciales ventas...

En Estados Unidos, los cuerpos y fuerzas de seguridad disponen de en una zona determinada. Con ello, han desarrollado el denominado Atlas de Riesgo (aplicación aplicaciones que, haciendo uso del Big Data, pueden Smart Steps en Massachusetts). predecir la probabilidad con que se puede producir un crimen

En la NBA y la NFL se emplean aplicaciones que hacen uso de los macrodatos para definir las estrategias a utilizar en cada partido, prevenir lesiones de los jugadores, conocer las preferencias de los aficionados...

Antes de las elecciones norteamericanas de 2012, Obama decidió junto con su equipo utilizar el Big Data durante la campaña electoral para analizar los datos que recogían de potenciales votantes. Llegaron a la conclusión de que, para poder ganar, tenían que centrarse en dirigirse a los votantes dudosos de una manera eficaz y, al mismo tiempo, incidir en que los votantes demócratas convencidos fueran a votar.

Utilizaron la plataforma HP Vertica, que les permitió recoger los datos, notificar de manera eficiente y rápida la información, y segmentar a los potenciales votantes para determinar cuáles serían más receptivos a publicidad en TV, periódicos, redes sociales... El equipo de campo, el digital y el de comunicación trabajaron con una estrategia basada en los datos obtenidos, consiguiendo así su reelección.

Algunos operadores de telefonía móvil utilizan el Esto posibilita implementar estrategias que permiten reducir el Big Data para analizar qué se dice de ellas en las redes sociales, examinar los datos de sus tickets de soporte a clientes o sus quejas. número de portabilidades o incrementar la captación de nuevos clientes.

Tanto en la industria farmacéutica en el campo de la investigación de nuevos medicamentos como en el diagnóstico de enfermedades, cada vez es más ampliamente utilizado el procesado del Big Data colectivo (historial médico, material genético, predicción de reingresos hospitalarios...) para optimizar y probar modelos que mejoren los resultados, faciliten las pruebas en los ensayos clínicos con nuevas terapias o mejoren los diagnósticos. El Big Data también es útil para una gestión administrativa más eficiente de la salud.

Es fundamental para las empresas, organismos públicos e instituciones del mundo actual. Capacitarse en este campo resulta esencial para aquellas personas que quieren desempeñarse en una de las profesiones con más futuro.

Para ello, la Maestría en Ciencia de Datos de UNIR ofrece los conocimientos más completos que requiere el mercado. Es una disciplina con un uso muy amplio, y se puede aplicar a diferentes sectores con las características comunes de reducir costes, ser más eficientes y más rápidos.

Está presente en los principales ámbitos de la sociedad y es la herramienta principal para impartir justicia y resolver problemas entre los ciudadanos. En UNIR te contamos las principales razones por las que formarte en Derecho.

Desde UNIR Perú, te explicamos la diferencia entre maestría y MBA para que puedas tomar una decisión informada para tu futuro profesional.

Pregrado y postgrado son dos términos vinculados a la formación universitaria que, aunque puedan parecer sinónimos, tienen connotaciones muy diferentes.

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Ejemplos de Big Data en la actualidad: Usos y aplicaciones | UNIR Perú

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El Big Data es un término que se utiliza para definir un gran conjunto o combinación de datos. El almacenamiento, observación y procesamiento de estos para obtener información relevante está ampliamente extendido en la actualidad. Veamos algunos ejemplos de Big Data en nuestro entorno.

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https://prometeusgs.com/volumen-variedad-velocidad-veracidad-y-valor-las-5-dimensiones-del-big-data-la/

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La cifra es apabullante: cada día creamos unos 2,5 quintillones de bytes. Números que seguirán creciendo al amparo de un concepto como es el Big Data pero aún desconocido para muchos. Saber realmente cuáles son las características que definen este término es el paso más acertado para entender lo que depara a esta tecnología que engloba a ese conjunto de datos cuyo volumen supera la capacidad de las herramientas de uso común.

Precisamente si hay algo que logra e l Big Data es facultar a las compañías a anticiparse confiando, en la información que tienen a su alcance, donde los datos son ya la base que genera realmente el conocimiento en las empresas.

Convertir la información en conocimiento debe ser el propósito de cualquier estrategia de Big Data ﻿Clic para tuitear

Hablamos de las dimensiones del Big Data o las llamadas Vs del Big Data que definen cuáles son las características que delimitan a aquellos datos que pueden ser considerados macrodatos de otros. Ya que no todo es Big Data, recuerden...

Veamos uno a uno:

Volumen

El incremento de los datos fruto de las nuevas tecnologías y la facilidad de generar datos digitales es una realidad palpable. El volumen significa gran tamaño. Así en el año 2020 se esperan que en el mundo se almacenen 35 Zettabytes. Los datos crecen, habiendo pasado ya por la era del Petabyte y posteriormente Exabyte, hasta llegar a hoy. En Twitter, por ejemplo, sólo en un día se generan 9 Terabytes de datos. Así, el volumen delimita el concepto de datos masivos no pudiéndose almacenar nunca en un simple ordenador, requiriendo tecnología específica para ello. Por lo tanto apunten: no se considera Big Data datos de clientes, proveedores, personal...

Velocidad

Cuando se toman decisiones en momentos críticos el tiempo es fundamental. Con el Big Data ocurre lo mismo, el procesamiento de los datos debe hacerse en el menor tiempo posible e incluso en el tiempo real. El Big Data requiere velocidad para acceder a los datos pero también en relación a la visualización de los mismos, con el objeto de facilitar el análisis y extraer conclusiones. Así nos encontramos que Internet es sin duda una de las fuentes de datos de mayor velocidad. Recuerden que las previsiones de Gartner en 2020 más de 25 mil millones de dispositivos estarán conectados a Internet ofreciendo datos en tiempo real.

Variedad

Si algo caracteriza al Big Data es las distintas tipologías y estructuras de los datos procediendo de fuentes muy diversas. El éxito de una organización dependerá en gran medida de resaltar el conocimiento que le propician los distintos tipos de datos de los que dispone. La clasificación más tradicional divide los datos en: estructurados, no estructurados y semi estructurados. Los primeros se almacenan en bases de datos relacionales donde su longitud, denominación y formato han sido predefinidos. Ejemplos: ERP, CRM... Los no estructurados, apuntan a no tener estructura alguna predefinida y lo encontramos en imágenes, vídeos, archivos logs, audios...

Los semiestructurados señalan a documentos con lenguaje HTML, XML o SGML es decir: "no tienen estructura fija pero contienen etiquetas y otros marcadores que ayudan a su comprensión".

Veracidad

El Big Data hay que controlar necesariamente la integridad de los datos, ya que de esto dependerá del acierto de las decisiones. Una de la dimensiones más importantes también del Big Data señala a la fiabilidad de la información recogida eliminando cualquiera inexactitud o incertidumbre en la recopilación de los mismos, vinculándose este punto con el tratamiento de los datos o limpieza de los mismos. Esto supone un gran reto a medida de que los datos crecen.

Valor

Convertir la información en conocimiento debe ser el propósito de cualquier estrategia de Big Data y esto se consigue a través de la analítica que nos ayuda en la toma de decisiones. Se trata en definitiva de utilizar los datos de manera rentable y a la vez eficiente. Tener datos es fácil, lo complicado y el factor verdaderamente diferencial es el uso que se da de estos para comprender, por ejemplo, el comportamiento de los clientes o alcanzar niveles óptimos en competitividad.

En definitiva, la definición más común de Big Data engloba estas dimensiones y algunas más que han añadido otros autores expertos como la variabilidad, visualización y verificación. Siendo la definición más extendida de Big Data: "aquel conjunto de tecnologías y procesos que están permitiendo capturar y almacenar cantidades inteligentes de datos de diversos orígenes y tipologías".

Pero lo complicado del Big Data es subir el siguiente nivel: usar y analizar los datos para ser más inteligentes. En Prometeus Global Solutions consideramos a esta tecnología como una fuente de valor incalculable para todas las empresas, independientemente de su tamaño, aportando soluciones que ayuden a las compañías a anticiparse a la realidad de sus clientes y ser más competitivas.

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La cifra es apabullante: cada día creamos unos 2,5 quintillones de bytes. Números que seguirán creciendo al amparo de un concepto como es el Big Data pero aún desconocido para muchos.