¿Qué es big data?

La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes orígenes, y en tamaños diferentes de terabytes a zettabytes.

Big data es un término aplicado a los conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de la tradicional base de datos relacionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Los big data tienen una o más de las características siguientes: alto volumen, alta velocidad o gran variedad. La inteligencia artificial (IA), la movilidad, las redes sociales y la Internet de las cosas (IoT) están impulsando la complejidad de los datos a través de nuevas formas y orígenes de datos. Por ejemplo, los big data provienen de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales. La mayoría de los big data es generada en tiempo real y a una escala muy grande.

El análisis de big data permite a analistas, investigadores y usuarios de negocios tomar decisiones mejores y más rápidas utilizando datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Las empresas pueden utilizar técnicas de analítica avanzada, como análisis de texto, machine learning, analítica predictiva, minería de datos, estadísticas y procesamiento de lenguaje natural para obtener nuevos conocimientos de orígenes de datos previamente sin explotar independientemente o junto con los datos empresariales existentes.

Casos de uso para la analítica de big data

Mejore las integraciones con los clientes

Agregue datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de los puntos de contacto que el cliente tiene con la empresa para obtener una vista de 360 grados del comportamiento de su cliente y las motivaciones para mejorar el marketing a la medida. Los orígenes de datos pueden incluir redes sociales, sensores, dispositivos móviles, pareceres y datos de registro de llamadas.

Detecte y mitigue los fraudes

Supervise las transacciones en tiempo real, reconociendo de forma proactiva los patrones anormales y los comportamientos que indican actividad fraudulenta. El uso de la potencia de big data, junto con la analítica predictiva/prescriptiva y la comparación de datos históricos y transaccionales, ayudan a las empresas a predecir y mitigar los fraudes.

Eficiencia de la cadena de suministro

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

Recursos de analítica de big data

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