Principales casos de uso del análisis de big data – Parte 2
Los big data pueden beneficiar a todas las industrias y organizaciones. Descubre los veintidós casos principales de uso de big data.
Las organizaciones pueden acceder hoy en día a más datos que nunca. Pero no sirve de nada si no se sabe cómo trabajar con los big data.
Para comenzar su recorrido por los big data, consulte nuestros veintidós principales casos de uso de big data. Cada caso de uso ofrece un ejemplo real de cómo las empresas están aprovechando la información de los datos para mejorar la toma de decisiones, entrar en nuevos mercados y ofrecer mejores experiencias a los clientes. Los casos de uso abarcan los seis sectores que se enumeran a continuación.
Petróleo y gas
En los últimos años, la industria del petróleo y gas ha aprovechado los grandes datos para encontrar nuevas maneras de innovar. El sector lleva mucho tiempo utilizando sensores de datos para controlar y supervisar el rendimiento de los pozos, la maquinaria y las operaciones petroleras. Las empresas petroleras y de gas han podido aprovechar estos datos para supervisar la actividad de los pozos, para crear modelos de la Tierra que faciliten el hallazgo de nuevas fuentes de petróleo y para realizar muchas otras tareas de valor agregado.
13.Mantenimiento de equipos predictivo
Las empresas petroleras y de gas a menudo carecen de visibilidad del estado de sus equipos, especialmente en lugares remotos de alta mar y aguas profundas. Los big data pueden ayudar proporcionando información para que las empresas puedan predecir la vida útil óptima restante de sus sistemas y componentes, asegurando que sus activos funcionen con una eficiencia de producción óptima.
Desafíos
Los datos de las máquinas, los registros y los sensores de los distintos tipos de equipos tienen formatos diferentes. Integrar todos estos datos puede ser difícil. Además, los datos deben analizarse rápidamente y ponerse en funcionamiento para evitar con eficacia el tiempo de inactividad.
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14.Exploración y descubrimiento de petróleo
La búsqueda de petróleo y gas puede ser costosa, pero las empresas pueden aprovechar la gran cantidad de datos generados en el proceso de perforación y producción para tomar decisiones informadas sobre nuevos lugares de perforación. Los datos generados por los monitores sísmicos pueden utilizarse para encontrar nuevas fuentes de petróleo y gas mediante la identificación de rastros que antes se pasaban por alto.
Desafíos
Para descubrir nuevos yacimientos posibles de petróleo, las empresas tendrán que integrar y analizar un enorme volumen de datos desestructurados
15.Optimización de la producción de petróleo
Los datos históricos y de sensores sin estructurar pueden utilizarse para optimizar la producción de los pozos petrolíferos. Mediante la creación de modelos predictivos, las empresas pueden medir la producción de los pozos para conocer los índices de uso. Con un análisis de datos más profundo, los ingenieros pueden determinar por qué los resultados reales de los pozos no coinciden con sus predicciones.
Desafíos
Este caso de uso implica el análisis de un gran volumen de datos. También se necesitan algoritmos complejos para identificar la forma de la curva asociada a esos datos para identificar las tendencias.
Telecomunicaciones
La popularidad de los teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles ha dado a las empresas de telecomunicaciones enormes oportunidades de crecimiento. Sin embargo, también existen desafíos, ya que las organizaciones trabajan para seguir el ritmo de las demandas de los clientes de nuevos servicios digitales mientras gestionan un volumen de datos en constante expansión.
16.Optimizar la capacidad de la red
El rendimiento óptimo de la red es esencial para el éxito de las telecomunicaciones. El análisis del uso de la red puede ayudar a las empresas a identificar áreas con exceso de capacidad y a redirigir el ancho de banda según sea necesario. El análisis de big data puede ayudarles a planificar las inversiones en infraestructuras y a diseñar nuevos servicios que satisfagan las demandas de los clientes. Gracias a la nueva información, las empresas de telecomunicaciones pueden mantener la fidelidad de sus clientes y evitar la pérdida de ingresos frente a la competencia.
Desafíos
Además de crear modelos complejos de relaciones entre los servicios de red y los clientes, el análisis del uso de la red requiere analizar un gran volumen de registros detallados de llamadas
17. Pérdida de clientes
Analizando los datos que las empresas de telecomunicaciones ya tienen sobre la calidad del servicio, la comodidad y otros factores, pueden predecir la satisfacción general del cliente. Además, pueden establecer alertas cuando los clientes corren el riesgo de perder el interés y actuar con campañas de retención y ofertas proactivas
Desafíos
Este caso de uso requiere el análisis de datos pasados y actuales para crear un nuevo modelo de predicción de la pérdida de clientes, que puede realizarse con series temporales y análisis relacionales para identificar patrones y comportamientos. El análisis de gráficos ayuda a identificar las relaciones entre los clientes que han cambiado recientemente y los clientes actuales que pueden ser más propensos a cambiar de opinión porque conocen a alguien que ha cambiado de opinión.
18. Nuevas ofertas de productos
Los big data proporcionan información valiosa para ayudar a las empresas a diseñar nuevos productos y funciones. Una mejor comprensión del comportamiento de los clientes permite que las empresas adapten los servicios a los diferentes segmentos de clientes para las futuras ofertas.
Desafíos
Este caso de uso requiere el análisis de un gran volumen de datos del registro de productos en diferentes formatos. Las empresas de telecomunicaciones deben crear segmentos de visualización según el comportamiento de los clientes e identificar asuntos de uso y comportamientos sofisticados para asignarlos a las características del servicio
Servicios Financieros
Los bancos y las empresas de servicios financieros con visión de futuro están aprovechando los big data. Desde la adquisición de nuevas oportunidades de mercado hasta la reducción del fraude; las organizaciones de servicios financieros han sido capaces de convertir los big data en una ventaja competitiva
19. Fraude y cumplimiento
Cuando se trata de seguridad, no se trata sólo de unos pocos piratas informáticos (hackers).
El sector de los servicios financieros se enfrenta a equipos enteros de expertos. Aunque los panoramas de seguridad y los requisitos de cumplimiento están en constante evolución. Mediante el uso de big data, las empresas pueden identificar patrones que indiquen la existencia de fraude y agregar grandes volúmenes de información para agilizar la presentación de informes reglamentarios.
Desafíos
Estos datos requieren la integración de diferentes conjuntos de datos de transacciones con información adicional, como los eventos de interacción y el comportamiento de los clientes. Para identificar posibles patrones de fraude, las empresas tendrán que tamizar un gran volumen de datos.
20. Impulsar la innovación
Big data ofrece información valiosa que ayuda a las organizaciones a innovar. El análisis de big data hace más evidentes las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos. Con un mejor conocimiento de las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones sobre nuevos productos y servicios
Desafíos
Recopilar y agregar fuentes de datos dispares puede ser difícil
21. Prevención del blanqueo de dinero
Las empresas de servicios financieros están más presionadas que nunca por los gobiernos que aprueban leyes contra el blanqueo de dinero. Estas leyes exigen que los bancos demuestrenla debida diligencia y que presenten informes de actividades sospechosas. En este ámbito tan complicado, el análisis de big data puede ayudar a las empresas a identificar posibles patrones de fraude.
Desafíos
Este caso de uso requiere el análisis de grandes volúmenes de datos de transacciones (que pueden incluir datos estructurados y multiestructurados) y la posterior identificación de transacciones complejas de prevención del blanqueo de dinero. Asimismo, el análisis de gráficos revelará las relaciones ocultas
22. Normativa financiera y análisis de cumplimiento
Las empresas de servicios financieros deben cumplir con una amplia variedad de requisitos relativos al riesgo, la conducta y la transparencia. Al mismo tiempo, los bancos deben cumplir con la ley Dodd-Frank, Basel III y otras normativas que exigen el reporte de informes detallados.
Desafíos
Las empresas de servicios financieros deben reunir un gran volumen de datos, crear modelos de riesgo avanzados y hacerlo rápidamente sin afectar negativamente a otros proyectos.
Desde 2LA, estamos para colaborar con Ustedes en estos procesos.
