¿Cuáles son las principales aplicaciones de big data y cómo están revolucionando el presente?

01/12/2020 | Santander Universidades

Las principales aplicaciones del big data han pasado de ser una innovación fascinante y prometedora a incorporarse al día a día de las empresas y organizaciones en todo el mundo en cuestión de pocos años. Sin embargo, todavía queda mucho por hacer en lo que se refiere a su implementación práctica. Si quieres formar parte de este proceso y aportar tu talento al mundo profesional, una buena formación en big data puede ser tu mejor tarjeta de presentación. En este sentido, por ejemplo, en la actualidad, solo el 11 % de las empresas españolas emplea el big data de forma regular. No obstante, cabe mencionar que, si bien aún está lejos del objetivo de la Unión Europea (UE) de llegar al 75% en 2030, vamos por el buen camino.

Asimismo, el uso de big data e inteligencia artificial está aumentando aún más las opciones de las empresas, que ven en estas tecnologías grandes aliados para optimizar sus procesos y aumentar su competitividad.

Principales aplicaciones del big data: 10 ejemplos

Como sabrás, el proceso de big data consiste en la obtención, clasificación, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. A partir de este análisis, las empresas pueden obtener nuevos patrones de información que les permiten tomar decisiones estratégicas más informadas, identificar tendencias emergentes, optimizar procesos internos y elevar la satisfacción del cliente.

Este proceso, aplicado a diferentes sectores, permite desbloquear nuevos usos muy interesantes para las empresas. A continuación, te mostramos diez ejemplos de las principales aplicaciones del big data:

1. Marketing

Una de las principales aplicaciones del big data es en el ámbito del marketing, sobre todo en la relación con el cliente. Junto con la inteligencia artificial (IA), esta herramienta aprovecha los datos en tiempo real para proporcionar beneficios tanto al cliente como a la empresa. Agencias y departamentos de marketing emplean big data con los siguientes objetivos:

  • Obtener mayor conocimiento de clientes y usuarios, lo que facilita la hipersegmentación con actualizaciones en tiempo real.

  • Hacer recomendaciones de compra personalizadas con un menor margen de error.

  • Mejorar el impacto de acciones publicitarias, optimizando los costes de las campañas y aumentando las opciones de conversión.

  • Identificar patrones de compra y anticipar nuevas tendencias a partir de la predicción.

  • Evaluar el impacto de las campañas y analizar su rendimiento a partir de los datos recopilados para seguir mejorando.

2. Salud

En el ámbito de la salud, el uso del big data aporta increíbles beneficios en una sociedad cada vez más orientada hacia la prevención y la personalización de los tratamientos médicos. Según un informe de Big Data Value Association (BDVA), las aplicaciones de big data en el campo de la salud, que están apoyadas en soluciones analíticas y de inteligencia artificial, permiten:

  • Mejorar la prevención de enfermedades.

  • Fomentar cambios en los estilos de vida dirigidos hacia hábitos más saludables.

  • Detectar patologías de forma temprana, especialmente las de tipo crónico.

  • Facilitar el diseño y la aplicación de tratamientos personalizados, lo que conducirá a una medicina más precisa.

Además, en el campo de la investigación médica, las aplicaciones del big data son bastante amplias. Un claro ejemplo de ello es que las herramientas analíticas tienen un gran impacto en tareas como la secuenciación de genoma o la exploración de relaciones entre conjuntos de datos.

3. Educación

A través del análisis de datos de los estudiantes y sus resultados académicos, las instituciones educativas optimizan los planes de estudio, simplifican la labor docente y aumentan la satisfacción y motivación estudiantil. Algunos las principales aplicaciones del big data en este campo son:

  • Reducción de la tasa de abandono escolar gracias a la detección de casos de forma temprana.

  • Personalización de los itinerarios educativos, adaptándose a las necesidades individuales de cada alumno.

  • Identificación de patrones y problemas ocultos que pueden suponer un descenso del rendimiento.

  • Mejora de los sistemas de evaluación, ya que facilitan esta ardua tarea al profesorado para que pueda centrarse más en las necesidades de los alumnos.

  • Comparación de resultados entre diferentes zonas geográficas para detectar fallos y encontrar oportunidades de mejora.

4. Smart Cities y sostenibilidad

Otra de las principales aplicaciones del big data la encontramos en las ciudades inteligentes o smart cities. En concreto, las posibilidades que ofrece el big data tienen un impacto considerable en el ámbito de la sostenibilidad y mejoran la calidad de vida. En este sentido, podemos mencionar los siguientes usos:

  • En el ámbito de la seguridad, puede utilizarse para la predicción de conflictos, en sistemas de alerta temprana y vigilancia, y para la gestión de multitudes en emergencias.

  • En el sector energético, se emplea para diseñar sistemas de automatización en edificios, gestionar el consumo y mejorar el alumbrado público.

  • En cuanto a movilidad, se aplica al control del transporte público en tiempo real, señalización inteligente y servicios de transporte compartido (car sharing, bike sharing, etc.).

  • En la salud pública, se ha implementado para controlar la calidad del aire o gestionar alertas sanitarias.

  • En la gestión de suministros y de residuos, se utiliza para optimizar la cadena de suministro, mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios y facilitar el seguimiento y la gestión de residuos.

Por otra parte, también desde la Organización de las Naciones Unidas (ONU) se han destacado las principales aplicaciones del big data en relación con la detección de desigualdades, la evaluación del bienestar y la intervención temprana en grupos vulnerables. Esta tecnología se está convirtiendo en una valiosa herramienta para alcanzar algunos de los objetivos mundiales en materia de igualdad y desarrollo sostenible.

5. Finanzas

Las instituciones financieras y organizaciones tributarias emplean el big data para optimizar las decisiones de inversión, detectar fraudes y mejorar la satisfacción del cliente. Algunas de las principales aplicaciones del big data en este sector son las siguientes:

  • Prever tendencias del mercado y aprovechar oportunidades de inversión, gracias al análisis de datos históricos.

  • Automatizar y mejorar la precisión en el scoring crediticio para gestionar de manera más efectiva los riesgos al otorgar préstamos.

  • Detectar en tiempo real actividades fraudulentas, como transferencias atípicas o el uso indebido de tarjetas de crédito, mediante el análisis de riesgo.

  • Personalizar productos y servicios financieros para mejorar la experiencia del cliente, ya que permite ofrecer soluciones que se adaptan a la situación económica de cada cliente.

6. Agricultura

La agricultura de precisión es otra de las principales aplicaciones del big data. Mediante el análisis de datos meteorológicos, de suelo, de cultivos y de maquinaria, los agricultores pueden optimizar operaciones como:

  • Optimizar la planificación agrícola al prever la temporada más propicia para sembrar y cosechar, incrementando la eficiencia y productividad.

  • Identificar y tratar enfermedades de plantas y plagas de forma temprana.

  • Gestionar de manera más efectiva los recursos hídricos y fertilizantes, lo que reduce los costes y minimiza el impacto ambiental.

  • Disponer de información en tiempo real sobre condiciones como humedad, radiación solar y temperatura para perfeccionar la calidad de los cultivos.

7. Logística y cadena de suministro

Esta herramienta también ha revolucionado la industria de la logística y la cadena de suministro. Mediante el análisis de datos de transporte, inventario, demanda y costes, las empresas pueden mejorar su eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. A continuación, presentamos las principales aplicaciones del big data en este sector:

  • Anticipar la demanda de productos para optimizar el inventario, reducir los costes de almacenamiento o evitar roturas de stock. 

  • Optimizar las rutas de transporte y la entrega de productos, ahorrando tiempo y combustible.

  • Detectar problemas en la cadena de suministro de forma temprana para minimizar el impacto en el servicio al cliente.

  • Analizar los patrones de compra de los clientes para personalizar las ofertas y promociones.

8. Gobierno y administración pública

Los gobiernos y administraciones públicas pueden analizar grandes cantidades de datos para mejorar los servicios públicos, tomar decisiones informadas y aumentar la transparencia. Algunas de las aplicaciones de big data en este sector incluyen:

  • Optimizar la eficiencia de los servicios públicos, como la sanidad, la educación y el transporte, a través del análisis de datos de uso y satisfacción.

  • Predecir y responder a situaciones de emergencia, como desastres naturales o crisis sanitarias, gracias al análisis de datos en tiempo real.

  • Fomentar la transparencia y la participación ciudadana, mediante la publicación de datos abiertos y la promoción de iniciativas de ciencia ciudadana.

  • Detectar y prevenir el fraude y la corrupción, ya que el big data permite llevar a cabo análisis de transacciones financieras y contratos públicos.

9. Turismo

En el ámbito turístico, el análisis de grandes volúmenes de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para enriquecer la experiencia del viajero y optimizar los recursos de las empresas del sector. Algunas de las principales aplicaciones del big data en este ámbito incluyen:

  • Personalización de las ofertas de viaje según los patrones de comportamiento del turista.

  • Optimización de la gestión de reservas y ajuste de precios en función de la demanda y la estacionalidad.

  • Gestión de la información del destino turístico, mediante el análisis de datos de ocupación, visitas a lugares de interés y opiniones de los visitantes.

  • Mejora de los servicios de atención al cliente, a través del análisis de feedback, comentarios de los turistas o la atención recibida en la oficina de turismo.

10. Meteorología

Uno de los sectores que hace más tiempo que usa el big data, la estadística y la probabilidad es el de la predicción meteorológica. A partir de la información obtenida de satélites y sensores repartidos por todo el mundo es posible:

  • Realizar pronósticos del tiempo más fiables, incluso en periodos de tiempo más extensos.

  • Predecir con precisión los patrones climáticos y eventos extremos cada vez más habituales, mejorando así la preparación y la capacidad de respuesta.

  • Proporcionar datos valiosos para sectores como la agricultura, la aviación y la energía, que dependen en gran medida de las condiciones climáticas.

  • Contribuir a la investigación científica en áreas como el cambio climático y la conservación ambiental.

Las principales aplicaciones del big data en las empresas

Big Data e inteligencia artificial: la revolución continúa

Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) es una de las principales aplicaciones del big data que más atención ha atraído en los últimos años. Y es que, la IA es una forma avanzada de analizar y procesar grandes volúmenes de datos, que, además, permite a las máquinas aprender, razonar, percibir, inferir, comunicar y tomar decisiones de manera similar a la que lo haría un ser humano.

Mientras que el big data se centra en el procesamiento de grandes cantidades de información, la IA se encarga de interpretar y aprender de estos datos para automatizar tareas o generar nueva información. Ambas tecnologías son interdependientes: la inteligencia artificial requiere de grandes volúmenes de datos para aprender y mejorar, mientras que el big data necesita de la IA para procesar y analizar la información de manera efectiva.

El big data y la inteligencia artificial están revolucionando sectores como la medicina, la educación, el marketing, el comercio, entre otros, y se espera que sigan haciéndolo en el futuro cercano. Según un informe de la consultora McKinsey, desde 2017, la adopción de la IA se ha duplicado, y es que el 50% de las empresas ya emplean esta tecnología en su día a día. El porqué de este rápido aumento es fácil de comprender si echamos un vistazo a sus beneficios:

  • Análisis exhaustivo: el big data y la inteligencia artificial permiten realizar análisis profundos para optimizar y automatizar procesos de manera sencilla.

  • Marco de trabajo: la IA proporciona un marco de trabajo poderoso que facilita la comprensión de los datos, transformándolos en información útil para los humanos.

  • Rápida interpretación: la capacidad de interpretación a gran velocidad de la inteligencia artificial ofrece la posibilidad de acelerar la obtención de conclusiones y nuevas perspectivas.

  • Predicción de tendencias: gracias a la IA, se pueden predecir tendencias y comportamientos futuros basándose en datos históricos. Esto permite a las empresas descubrir patrones y anticiparse a los acontecimientos.

  • Personalización de servicios y productos: big data e inteligencia artificial son tecnologías que facilitan la personalización de servicios y productos, aumentan la satisfacción del cliente y fomentan la fidelización.

  • Aprendizaje continuo: la inteligencia artificial aprende y mejora sus habilidades de forma continua al alimentarse de más datos, volviéndose más precisa y eficiente.

  • Generación de oportunidades de negocio: tanto la IA como el big data están generando nuevas oportunidades de negocio y creando empleos en sectores emergentes.

Todo apunta a que, en los próximos años, las aplicaciones del big data e inteligencia artificial estarán cada vez más presentes. Estas tecnologías revolucionarias están cambiando la forma en que trabajamos, nos comunicamos y vivimos, abriendo un mundo de posibilidades y ventajas, pero también de retos y desafíos.

En plena ola de cambios, empresas y profesionales deben mantenerse actualizados y ser capaces de adaptarse a este entorno en constante evolución. La revolución del big data y la inteligencia artificial no ha hecho más que empezar y promete transformar aún más nuestra sociedad y nuestra forma de vida. Por este motivo, es esencial seguir aprendiendo y mejorando las habilidades y competencias en estas áreas. De hecho, será una de las claves para continuar siendo competitivo en el mercado laboral.

Nuevas perspectivas de las principales aplicaciones del big data

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Según tus necesidades, podrás escoger entre uno de los seis cursos que se ofrecen (dos por cada combinación lingüística: español, inglés y portugués de Brasil):

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En este curso, podrás adquirir todos los conocimientos y las habilidades necesarias a través de ejercicios y herramientas con los que podrás practicar su aplicación y transferir los conocimientos a tu entorno laboral. También, contarás con el apoyo de un instructor profesional a distancia para resolver tus dudas. Además, al finalizar, recibirás un certificado por parte de Udemy. 

Todos los cursos no tienen coste para los beneficiarios. Tampoco es necesario tener un título universitario ni ser cliente de Banco Santander. 

 

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Fuentes

Publicado originalmente el 01 de diciembre de 2020 y actualizado el 04 de marzo de 2023.

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