Cómo Big Data revolucionará la escena empresarial en un futuro próximo: Parte 2

Big data ha provocado una gran transformación en la forma en que las empresas y las firmas llevarían a cabo sus negocios en todo el mundo. En el futuro, muchas áreas funcionales que requieren intervención humana se automatizarán. Al igual que Amazon sugiere los 'libros para comprar', LinkedIn recomienda 'Gente que quizás conozcas', Facebook muestra las páginas que te pueden gustar; las mismas tecnologías se aplicarían a otros campos en breve. Por ejemplo, al recomendar tratamientos, diagnosticar enfermedades y quizás reconocer a los delincuentes antes de que cometan un delito.

Los grandes datos sin duda cambiarán las reglas del juego en los próximos años. El efecto colectivo de iniciar prácticas y tecnologías de big data en una organización daría como resultado un cambio transformador. Big data puede afectar varias funciones en toda la organización, desde redefinir el desarrollo de productos, optimizar la cadena de suministro, tener un impacto positivo en las relaciones con los clientes, hacer que el negocio se centre en los datos, mejorar las operaciones y mucho más. Los altos ejecutivos deben comenzar a considerar cómo sus empresas pueden beneficiarse de los conocimientos derivados de la implementación de big data.

Predicciones de Big Data para 2017 y más allá

A medida que avancemos en 2016 y abracemos 2017 en breve, más sensores, dispositivos, tecnologías, empresas e incluso personas se unirán al carro de big data. Estas son las áreas en las que es más probable que Big Data revolucione los negocios.

Internet de las cosas (IoT)

El servicio de big data en la nube es la magia tras bambalinas de IoT. Neil Mendelson, vicepresidente de Big Data Advanced Analytics, Oracle, dijo que la expansión de los servicios en la nube no solo capturaría los datos de los sensores, sino que los introduciría en algoritmos y análisis de big data para hacer un uso efectivo de ellos. Además, el servicio seguro en la nube de IoT ayudará a los fabricantes a crear nuevos productos y servicios que actúen sobre los datos analizados de forma segura, sin intervención humana.

El Internet industrial combina aprendizaje automático, máquina a máquina y comunicaciones de big data para identificar patrones y ajustar las operaciones comerciales en tiempo real. Dentro de poco, el internet industrial se expandiría por definición para incorporar el IoT. Pronto, los flujos de datos en tiempo real renovarían lo que es posible a través de Internet industrial, lo que permitiría a los usuarios ajustar un proceso, hacer preguntas críticas o ver un patrón específico de inmediato. Industrias enteras como la farmacéutica, la energía, la tecnología de la información, las comunicaciones, la banca y la agricultura se verán significativamente influenciadas por la capacidad de examinar datos históricos y en tiempo real para tomar decisiones comerciales rápidas e informadas.

Progresaremos como una sociedad en la que la información y los datos en sí se conviertan en nuestro producto esencial de comercio. Las microlicencias, las transacciones y el intercambio monetizado de información se convertirán en tareas importantes a medida que nuestras redes de automatización y de máquina a máquina se ocupen de nuestras necesidades diarias. Poseer los datos, evaluarlos e innovar y mejorar se convertiría en la base del éxito de la industria y las empresas.

Aprendizaje automático

Los grandes datos son omnipresentes y están integrados en las actividades diarias que hacemos, como comprar en línea, leer un mapa o incluso viajar. En el futuro, los tecnólogos y las empresas cambiarán su enfoque de big data al aprendizaje automático y brindarán información proactiva. Además, la inteligencia activa será el nuevo enfoque a través del cual las empresas aprovecharán la tecnología como el aprendizaje automático y el análisis predictivo para brindar soluciones, que evalúan datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana y nos notifican cuando ocurren eventos importantes.

Por otro lado, hay mucho entusiasmo por la inteligencia artificial (IA). Las grandes empresas e incluso las nuevas empresas están haciendo grandes inversiones en IA. Sin embargo, el éxito comercial iría a las empresas que aplican más técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas de rutina, como proporcionar promociones de productos, servicios y recomendaciones más personalizados sin mucha fanfarria o alboroto. Las empresas que pueden convertir ideas futuristas en aplicaciones prácticas manejables, que pueden usarse de manera efectiva en toda la organización, obtendrán más retornos y beneficios de su inversión. El año 2017 verá tecnologías de IA como gráficos de propiedades (PG), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML) aplicados a desafíos de procesamiento de datos habituales o normales. Aunque PG, NLP y ML ya son accesibles como bibliotecas de interfaz de programación de aplicaciones (API) en big data, el nuevo cambio incluiría usos extensivos de estas tecnologías en herramientas de tecnología de la información que respaldan la ciencia de datos, el análisis en tiempo real y las aplicaciones.

Cuidado de la salud

La computación cognitiva y la IA marcarán el camino para la medicina personalizada, ayudarán a salvar vidas de personas que padecen dolencias raras y mejorarán el estado de la atención médica en los próximos años. En la actualidad, solo el 16 % de los hospitales de EE. UU. utilizan análisis predictivos, a pesar de la iniciativa de medicina de precisión del presidente Barack Obama en el discurso del Parlamento de EE. UU. de 2015. Sin embargo, los avances tecnológicos recientes que aplican IA al análisis predictivo de big data hacen posible practicar la medicina personalizada a través de datos genómicos mapeados con los registros médicos electrónicos de un paciente y responder preguntas sobre medicamentos o tratamientos para enfermedades raras. En el pasado, la investigación médica sobre las nuevas enfermedades y sus tratamientos ha tenido un costo prohibitivo debido a los pequeños conjuntos de muestras, pero parece mucho más factible con grandes conjuntos de datos en big data. Ahora podría ser posible hacer uso de la medicina de precisión al incluir respuestas a preguntas sobre tratamientos potenciales para subpoblaciones como mujeres, adultos mayores, niños y diferentes etnias.

Prevención de delitos

Para identificar a los delincuentes potenciales antes de que cometan un delito, las fuerzas del orden, especialmente en Occidente, están recurriendo a los macrodatos. La información compartida públicamente junto con la información de inteligencia y los datos proporcionados por las fuerzas del orden y las autoridades locales ayudan a la policía a detectar infractores y actividades delictivas con mayor precisión antes de que comiencen los problemas. Como resultado, los organismos encargados de hacer cumplir la ley tenderían a ser menos reactivos, reduciendo así el riesgo de disparar o arrestar a la persona equivocada. Además, estos oficiales de policía se enfocan en los puntos críticos del crimen para atrapar a los criminales una vez que salen de su escondite. A través del análisis de big data, las misiones planificadas han ayudado a las agencias de aplicación de la ley a reducir o controlar las tasas de delincuencia en las principales ciudades del mundo.

Lidiando con Desastres Naturales

Cada año, miles de millones de dólares y miles de vidas se pierden durante inundaciones, terremotos, sequías u otros desastres naturales. Los científicos de datos reconocen el valor de utilizar técnicas de minería de datos para evaluar los desastres naturales para ayudar a comprender las tendencias, analizar la vulnerabilidad de las poblaciones y predecir futuros desastres. El objetivo de dichos análisis es ayudar a los gobiernos de todo el mundo en los esfuerzos de socorro, la respuesta de emergencia y diseñar estrategias para la mitigación de desastres naturales en el futuro. Los desarrollos recientes en big data y tecnologías de ciencia de datos han ayudado a los científicos de datos a emplear técnicas descriptivas y predictivas de manera económica y precisa. Estas técnicas han sido útiles para identificar poblaciones susceptibles a calamidades naturales mediante el análisis de incidentes pasados ​​para determinar patrones que puedan identificar poblaciones en riesgo y mejorar las predicciones de desastres futuros.

Impacto de Big Data en las empresas

Edwin Miller, director ejecutivo de 9Lenses, una empresa de tecnología con sede en EE. UU., dice que los grandes datos tuvieron un impacto significativo en las empresas, desde las operaciones de la cadena de suministro, el desarrollo de productos hasta las relaciones con los clientes, y seguirán haciéndolo. Aunque es posible que muchos no sepan sobre big data, ciertamente ha tenido un impacto en bastantes negocios convencionales.

Capital One Financial Corporation, con sede en EE. UU., es un buen ejemplo. Sin embargo, entre 1990 y la década de 2000, la industria de las tarjetas de crédito utilizó un modelo de fijación de precios uniforme que cobraba a cada consumidor el mismo precio, excepto Capital One. La empresa utilizó un modelo estadístico, basado en datos demográficos y de crédito público, para ofrecer productos personalizados a los clientes. La innovación permitió a la empresa obtener una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 33 % entre 1995 y 2003. Como resultado, bastantes bancos se han centrado más en el análisis de big data, lo que les ha permitido lograr un crecimiento del 17 % en sus ingresos netos anuales. , en comparación con los principales bancos estadounidenses como Bank of America con un 11 %, Citigroup con un 11 % y JP Morgan con un 6 % de 2009 a 2015.

Walmart utiliza constantemente análisis de big data para mejores operaciones, productos y servicios. En la década de 1990, la empresa transformó el sector minorista al registrar cada producto como datos con la ayuda de un sistema conocido como enlace minorista. Este sistema permitió a los proveedores supervisar y organizar sus productos y servicios mediante el control de sus datos, incluida la rotación de inventario, el volumen de inventario, el margen bruto y el porcentaje de existencias. En consecuencia, lograron bajos riesgos de inventario y otros costos asociados.

Rolls Royce también está aplicando big data, lo que a su vez ha reformado la fabricación de motores de aeronaves. El fabricante de automóviles de lujo monitorea rutinariamente alrededor de 3600 motores, cada uno con varios sensores para predecir dónde y cuándo pueden ocurrir averías. La compañía ha transformado su negocio de vender motores a vender tanto motores de calidad como servicios de monitoreo, cobrando a los clientes según el uso, la reparación y el reemplazo. Actualmente, el servicio representa más del 68 por ciento de sus ingresos anuales en la división de motores de aeronaves.

Conclusión

Dado que el big data todavía se está desarrollando, está bastante claro que los cambios que trae consigo transformarán las empresas, las organizaciones e incluso las sociedades. Los grandes datos se quedarán aquí y las empresas deben adaptarse a este nuevo paradigma. Las empresas pueden posponer o retrasar la implementación de sus estrategias de big data, pero es evidente que las empresas que ya implementaron sus estrategias superan a sus pares. Por lo tanto, desarrolle su estrategia de big data ahora si su empresa también quiere crear y proporcionar productos y servicios en la próspera era de big data.

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