Tres ejemplos para entender mejor el uso del Big Data

El empleo y optimización del Big Data apunta a ser en una de las tendencias más a tener en cuenta para el próximo 2014 y años posteriores. La conservación, análisis y uso de datos para elaborar y jerarquizar información relevante ha empezado a ser un recurso habitual en empresas y organismos públicos de todos los sectores.
El empleo de técnicas para el aprovechamiento del Big Data no sólo permite detectar problemas o proponer una mejor manera de funcionamiento, también puede ser utilizado estadísticamente de forma predictiva para anticipar acontecimientos o estudiar tendencias. Las empresas e instituciones públicas que buscan una mejora de sus procesos y ahorro de costes han encontrado en esta tendencia un gran aliado.

¿Quieres conocer mejor sus posibilidades? Os preparamos una lista de tres ejemplos en los que la aplicación del Big Data ha servido para optimizar servicios, costes y posibilidades en diversos sectores.

Big Data contra el crimen

El análisis y cruce de datos de la actividad delictiva en Londres se utiliza para orientar la actuación de la policía antes de que estos se cometan, analizando las tendencias clave y poniendo mayor énfasis en vigila aquellas zonas de más riesgo. Por ejemplo, gracias a una aplicación con la que manejan los datos son capaces de saber con un 68% de probabilidad si en una zona concreta se van a producir más de 5 crímenes al mes.

Big Data para ofrecer ofertas personalizadas

La empresa T-Mobile de telecomunicación redujo su número de portabilidades hasta un 50% analizando los datos de quejas y conversaciones en redes sociales de sus clientes, lo cual les llevó a conocer a cada cliente hasta el punto de asignarle a cada uno de ellos un valor en función de sus expectativas de negocio y permanencia. De esta manera se enviaban ofertas especiales para cada cliente con tal de ofrecerle lo que necesitara específicamente antes de abandonar la compañía.

Big Data para ayudar al cliente

La empresa de comercios minoristas Wal-Mart ha incrementado la conversión de sus visitas en la web en un 10% desde la utilización de análisis semántico de texto en el buscador de su página. El entendimiento de los datos que da el cliente permite ofrecer resultados más relevantes que solucionan sus necesidades.

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