¿Qué es la analítica de big data?

La analítica de big data es el uso de técnicas de analítica avanzada en grandes conjuntos de datos diversos, que incluyen datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados, de distintos orígenes y en distintos tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo tiene una capacidad superior para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia, en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales. Big data cuenta con una o más de las siguientes características: gran volumen, alta velocidad o amplia variedad. La inteligencia artificial (IA), la tecnología móvil, las redes sociales y el Internet de las cosas (IoT) están aumentando enormemente la complejidad de los datos a través de nuevas formas y orígenes de los mismos. Por ejemplo, big data procede de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registros, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales - gran parte de ellos son datos generados en tiempo real y a gran escala.

El análisis del big data permite a los analistas, investigadores y usuarios de negocio mejorar y agilizar las decisiones, utilizando datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Las empresas pueden utilizar técnicas de analítica avanzada, como el análisis de texto, machine learning, la analítica predictiva, la minería de datos, las estadísticas y el procesamiento del lenguaje natural, para obtener nuevos conocimientos de fuentes de datos previamente sin explotar, de forma independiente o conjuntamente con los datos empresariales existentes.

Casos de uso para la analítica de big data

Mejore las integraciones del cliente

Agregue datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados procedentes de los diferentes puntos de contacto que el cliente tiene con la empresa para obtener una vista de 360 grados sobre comportamiento y las motivaciones de su cliente para mejorar el marketing personalizado. Los orígenes de datos pueden incluir redes sociales, sensores, dispositivos móviles, sentimientos y datos de registro de llamadas.

Detecte y mitigue el fraude

Supervise las transacciones en tiempo real, reconociendo de forma proactiva los patrones anormales y los comportamientos que indican actividad fraudulenta. La capacidad de big data, junto con la analítica predictiva/prescriptiva y la comparación de datos históricos y transaccionales, ayuda a las empresas a prever y mitigar el fraude.

Impulse la eficiencia de la cadena de suministro

Recopile y analice big data para determinar cómo están llegando los productos a su destino, identificando ineficiencias y en qué puntos se podrían ahorrar costes y tiempo. Los sensores, los registros y los datos transaccionales ayudan a realizar un seguimiento de la información crítica desde el almacén hasta el destino.

Recursos sobre analítica de big data

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