Nueve escenarios de aplicación que el big data no puede evitar.
Hoy hablaremos de los nueve escenarios de aplicación ineludibles del big data. Si los siguientes casos de uso se parecen mucho a los de su empresa, debería comenzar a considerar seriamente las herramientas de análisis de big data, ¡lo cual sería una buena inversión!
Análisis de clientes: incluye analizar la información, el comportamiento y las características de los clientes para desarrollar modelos, segmentar clientes, predecir pérdidas y ofrecer las mejores ofertas para ayudar a retener a los clientes.
Análisis de ventas y marketing: hay dos casos de uso de marketing. La primera es utilizar modelos de marketing para mejorar las aplicaciones orientadas al cliente y ofrecer mejores recomendaciones a los clientes. Por ejemplo, identificar mejor las oportunidades de ventas cruzadas y adicionales, reducir los carritos abandonados y, en general, mejorar la precisión del motor de recomendaciones integrado. El segundo es más reflexivo en el sentido de que pretende demostrar el desempeño de los procesos y actividades del departamento de marketing y recomendar ajustes para optimizar el desempeño. Por ejemplo, analice qué actividades abordan las necesidades de un grupo identificado o qué tan exitosa es una campaña a la hora de motivar la acción.
Análisis de redes sociales: el contenido generado a través de diferentes canales de redes sociales proporciona material rico para analizar el sentimiento de los clientes y monitorear la opinión pública.
Ciberseguridad: la aparición de incidentes de ciberseguridad a gran escala (como los ciberataques a los minoristas estadounidenses Target y Sony) ha hecho que las empresas sean cada vez más conscientes de la importancia de una rápida identificación cuando se producen ciberataques. La identificación de ataques potenciales incluye la creación de modelos analíticos y el monitoreo de grandes cantidades de datos de actividad de la red y los comportamientos de acceso correspondientes para identificar patrones sospechosos que puedan verse comprometidos.
Gestión de fábricas e instalaciones: a medida que más dispositivos y máquinas se conectan a Internet, las empresas pueden recopilar y analizar flujos de datos de sensores, incluido el consumo continuo de energía, la temperatura, la humedad y las partículas contaminantes, entre innumerables variables potenciales. El modelo también puede predecir fallas de equipos y programar mantenimiento preventivo para garantizar que los proyectos continúen funcionando sin interrupciones.
Gestión de oleoductos: un número cada vez mayor de oleoductos de energía cuentan con sensores y capacidades de comunicación. Los datos continuos de los sensores se pueden utilizar para analizar problemas locales y globales e indicar si se requiere atención o mantenimiento.
Análisis de canales y cadenas de suministro: al analizar el inventario del almacén, las transacciones de POS y varios canales de transporte (como el transporte terrestre, el transporte ferroviario y el transporte marítimo), el establecimiento de modelos de análisis predictivos puede ayudar de manera efectiva a reponer los productos por adelantado y formular gestión de inventario Cree estrategias, gestione la logística, optimice rutas y envíe notificaciones cuando los retrasos pongan en peligro la entrega a tiempo.
Optimización de precios: los minoristas esperan maximizar el beneficio general de las ventas de productos. Los modelos analíticos creados pueden combinar diferentes tipos de flujos de datos, incluidos precios de la competencia, datos de transacciones de ventas entre regiones (para verificar la demanda) e información sobre producción, inventario y cadenas de suministro (para monitorear el suministro). Este modelo puede ajustar dinámicamente los precios de los productos: cuando la oferta supera la demanda o los competidores se quedan sin existencias, los precios subirán; cuando es necesario liquidar el inventario debido a cambios estacionales, los precios bajarán;
Detección de fraude: el robo de identidad está en aumento, seguido del fraude y las transacciones. Las instituciones financieras analizan miles de millones de datos de transacciones para identificar patrones de fraude. Este modelo analítico también puede enviar advertencias a los usuarios cuando puedan ocurrir transacciones potencialmente fraudulentas.
Todos estos escenarios de aplicación tienen características similares, es decir, el análisis involucra datos estructurados y no estructurados, los datos o flujos de datos a los que se accede provienen de diferentes fuentes y la cantidad de datos puede ser enorme. En cambio, el análisis de datos crea un modelo analítico para identificar patrones en tiempo real a partir de las mismas fuentes y flujos de datos.
Lo anterior es el contenido relevante de 9 escenarios de aplicación que big data no pueden evitar. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.