Las 5 aplicaciones del Big Data

Digital Performance Management
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5 aplicaciones del Big Data

5 aplicaciones del Big Data
Las 5 aplicaciones del Big Data y sus características son clave para conocer los posibles problemas principales de cada compañía.


A continuación, os detallamos las 5 aplicaciones del Big Data:

  1. La primera de las 5 aplicaciones del Big Data está dirigida a las grandes compañías. Es necesario poder navegar de forma fácil tanto dentro de los sistemas. Por ello, las 3 “V” del Big Data (velocidad, volumen y variedad) representan un reto.
  1. La exploración de grandes datos:

El aumento de “ruido” o “bruto de datos” hace que nos preguntemos, ¿de qué manera podemos contextualizar estos datos?. La exploración de datos disminuye el riesgo de filtración de información confidencial gracias a sus mecanismos de seguridad.

2. 360º de visión sobre el cliente:

Para conseguir que el conocimiento del cliente sea total cada compañía debe obtener información de fuentes internas y externas. De esta manera, podemos asesorarle para comprender el comportamiento del cliente y predecir sus futuras acciones.

Los empleados que trabajan con otros clientes deben poseer la información necesaria para establecer una relación de confianza que un compromiso por parte del consumidor. Para conseguirlo el empleado debe poder disponer de la información interna  y externa.

3. Extensión de la seguridad/inteligencia:

Se tratan de mecanismos para localizar anomalías y prevenir ataques. Son soluciones que permiten discernir entre cantidades masivas de datos y prevenir amenazas de seguridad. Asimismo, ofrece la posibilidad de descubrir un fraude mediante la comprobación en tiempo real del historial de actividad de una cuenta.

Las tres aplicaciones principales son:

  1. Visión mejorada de inteligencia y vigilancia: análisis de datos en movimiento y en reposo para encontrar asociaciones o descubrir patrones.
  2. Previsión y atenuación de ataques cibernéticos en tiempo real. Analizando el tráfico de la red, las compañías puede descubrir amenazas nuevas y prevenir ataques digitales.
  3. Predicción y prevención del crimen. La capacidad para analizar datos de la red y en redes sociales permite detectar amenazas y adelantarse a los criminales.

4. Análisis de Operaciones:

Este análisis nos permite obtener una visibilidad en tiempo real de las operaciones, la experiencia de cliente, transacciones y comportamiento. Con un acelerador de datos proporciona un conocimiento detallado del estado de la compañía. Los machine data pueden ser correlacionados con otros datos de la empresa como información del cliente o del producto. Aún así, el gran volumen de datos esté en formatos distintos que, sin la solución, no son compatibles con los demás.

Esta combinación es de gran utilidad para los encargados de tomar las decisiones operativas, a la vez que aumenta la inteligencia y la eficiencia de las operaciones. Estos responsables de la toma de decisiones pueden visualizar los datos a través de distintos sistemas. Obteniendo así, la visión más informada posible y poder reaccionar de forma rápida ante cualquier imprevisto.

5. Aumentar el almacén de datos o Data Warehouse:

Otra de las aplicaciones del big data es cuando se trata de ampliar una estructura de almacenamiento de datos ya existente aplicando las ventajas de Big Data para incrementar su valor. El aumento del Data Warehouse nace de dos necesidades básicas: sacar provecho de diferentes tipos de datos para ganar nuevas perspectivas de negocio en tiempo real, y para optimizar la estructura de almacenamiento de datos facilitando la tarea y ahorrando costes.
Existen tres tipos de Data Warehouse:

  1. Pre-Processing Hub (núcleo de pre-procesamiento). Proporciona un área de montaje o “zona de aterrizaje” de los datos antes de decidir cuáles se incorporan al almacén de datos.
  2. Discovery/Analytics (descubrimiento-análisis): da la capacidad de realizar análisis que deberían haberse hecho antes en el Data Warehouse, para así optimizar el almacén de datos y posibilitar nuevos tipos de análisis.
  3. Query-able Data Store (almacén de datos de consulta): descarga datos que se consultan con poca frecuencia o de una antigüedad considerable del datawarehouse mediante software y herramientas de integración de información, y los almacena en un espacio de almacenamiento de bajo coste, pero mateniéndolos aún accesibles desde la solución.

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