Las 5 aplicaciones del Big Data

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Previamente a aprender más sobre el funcionamiento y las características de las tecnologías Big Data, es clave para nosotros conocer los posibles problemas principales de cada compañía a los que el Big Data puede aportar una solución.


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

  1. La exploración de grandes datos:

Para las grandes compañías es necesario poder navegar de forma fácil tanto dentro de los sistemas de la compañía como los datos que llegan desde afuera. Por ello, las 3 “V” del Big Data (velocidad, volumen y variedad) representan el reto al que se enfrentan las empresas a la hora de tomar las mejores decisiones, mejorar sus operaciones y reducir los riesgos.

El aumento de “ruido” o “bruto de datos” hace que nos preguntemos de qué manera podemos contextualizar estos datos para realizar un mejor análisis y tomar unas decisiones más acotadas a nuestro objetivo. 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 (según el comportamiento del cliente con otras experiencias de la propia compañía), como de manera externa (analizando sus gustos e intereses  obtenidos en redes sociales, correo electrónico, entre otras fuentes de información).

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 (tanto internos como externos) posibles relaciones ocultas, patrones de conducta que se puedan detectar 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, con lo que es factible desenmascarar un comportamiento anormal o una transacción sospechosa.

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 de telecomunicaciones y de redes sociales permite detectar amenazas y adelantarse a los criminales antes de que actúen.

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 permite ingerir y procesar grandes volúmenes de datos para proporcionar 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, aunque 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 datas a través de distintos sistemas para obtener la visión más informada posible y poder reaccionar de forma rápida ante cualquier imprevisto.

5. Aumentar el almacén de datos o Data Warehouse:

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.