La Gestión de Grandes Datos (Big Data) y la Minería de Datos (Data Mining) son algunas de las tendencias tecnológicas más importantes que tienen el potencial de cambiar dramáticamente la forma en que las organizaciones utilizan la información para mejorar la experiencia del cliente y transformar sus modelos de negocio.

Ejemplos de aplicación

Para ilustrar la importancia del Big Data y el Data Mining veamos unos casos de éxito:

• Nate Silver, estadístico y blogger en el New York Times, predijo el resultado de 49 de los 50 estados (sólo falló en Indiana, que fue para Obama por 0.1%) en las elecciones a la presidencia de los EEUU en 2012 y que Barack Obama sería el vencedor. Su modelo recogió los sondeos electorales y otros indicadores tales como datos económicos e información demográfica estatal.
• El Departamento de Policía de Los Angeles utiliza un algoritmo basado en Big Data para predecir en qué zonas de la ciudad es más probable que se comentan crímenes. Así, se envían patrullas a las zonas predichas por el algoritmo, lo que ha supuesto un descenso de hasta un 26% de robos y un 12% de asaltos a propiedades privadas. Dado el éxito de Los Angeles, este algoritmo se está implantando en 150 ciudades de los EEUU.

Referencias y soluciones

Como referencia de nuestros trabajos en Big Data, queremos destacar la Central de Estadísticas de la Economía Social, un trabajo realizado de forma ininterrumpida desde 2009 para CEPES Andalucia. Asimismo, contamos con una sección específica en nuestros laboratorios en la web donde publicamos estudios de ejemplo para ilustrar las capacidades del Big Data y el Data Mining.

Entre las posibilidades de aplicación de nuestros servicios de Big Data y Data Mining destacan las siguientes:

• Detección de oportunidades de negocio
• Predicción de tendencias de mercados
• Estudios de viabilidad de proyectos
• Decisiones estratégicas
• Identificación de ventanas de lanzamiento de productos
• Prospección de opiniones
• Seguimiento de la presencia y el impacto en redes sociales

Si desea más información y profundizar en el apasionante mundo del Big Data y el Data Mining, no dude en contactarnos.

Qué es el Big Data

El Big Data no es un mercado único. Se trata más bien de una combinación de tecnologías de gestión de datos que han evolucionado con el tiempo. El Big Data permite a las organizaciones almacenar, administrar y manipular grandes cantidades de datos a la velocidad adecuada y en el momento adecuado para obtener las ideas correctas. La clave para entender el Big Data es que los datos tienen que ser gestionados de manera que puedan cumplir con el requisito de negocio que una solución dada está diseñada para soportar. Muchas entidades están experimentando con técnicas que les permiten recoger grandes cantidades de datos para determinar si existen patrones ocultos en dichos datos que podrían ser un indicio temprano de un cambio importante. Algunos datos pueden indicar que los patrones de compra de los clientes están cambiando, o que han aparecido nuevos elementos en el negocio que deben ser abordados antes de que sea demasiado tarde.

Para qué sirve el Big Data

Según las organizaciones y empresas vayan introduciendo en el Big Data, empezarán a surgir muchas nuevas oportunidades. Por ejemplo, una empresa de manufacturación puede ser capaz de supervisar los datos procedentes de sensores de sus máquinas para determinar cómo deben modificarse los procesos productivos antes de que ocurra un evento catastrófico. Un minorista tendrá la posibilidad de monitorizar datos en tiempo real para aumentar las ventas mediante la oferta de productos relacionados a los clientes mientras están ejecutando una transacción. El Big Data puede ser utilizado en la asistencia sanitaria para determinar la causa de una enfermedad y proporcionar orientación a un médico sobre las opciones de tratamiento.

El Big Data no es una solución aislada, sin embargo. La implementación de una solución de grandes datos requiere que la infraestructura esté en su lugar para apoyar la escalabilidad, distribución y gestión de los datos. Por lo tanto, es importante establecer tanto una estrategia técnica como de negocios para hacer uso de esta importante tendencia tecnológica.