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5 ejemplos de uso real de Data Analytics

Los procesos de Data Analytics llevan años revolucionando los negocios, pero es ahora cuando junto con las inmensas cantidades de información y capacidades computacionales la presencia de profesionales formados en un Máster en Data Analytics se hace imprescindible para la realización de consultoría de inteligencia artificial. A continuación, podrás comprobar como el uso de Data Analytics ha impulsado nuevas formas de negocio y éxito empresarial.

Importancia del Data Analytics en negocios

Data Analytics es un término empleado para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran.

La Data que generan las organizaciones constituye hoy el centro de la disrupción que viene ocurriendo en el mundo de los negocios. Las empresas se preguntan cuánto debe valer la data que almacenan. Este valor está ligado a cómo la usan. Puede ser que hoy solo exploten una fracción de ella, pero en el futuro cercano podría convertirse en la fuente para desarrollar nuevos productos y nuevos mercados.

La razón de la importancia del Data Analytics reside en este análisis, que permite traducir estos datos en oportunidades y decisiones de negocio, permitiendo conocer en profundidad las características del mercado y los compradores a niveles analíticos hasta ahora desconocidos.

Los conocimientos de un Máster en Data Analytics permiten exactamente esto. Entender el business case de la analítica de datos, sus costes y restricciones tecnológicas, la casuística de Big Data, y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.

Ejemplos de uso de Data Analytics

1. UBER

Una de las primeras ventajas en a analítica de datos se observó en los servicios de localización a través de GPS.

Los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades.

De igual manera la exitosa y revolucionaria empresa que proporciona a sus clientes una red de transporte privado, a través de su software de aplicación móvil, utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día con lo cual potencian aún más sus ingresos.

2. Amazon

En el campo del retail, las empresas analizan la data de sus transacciones, así como el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas. El objetivo principal es crear modelos predictivos, capaces de detectar las futuras necesidades del cliente o que productos se venderán mejor.

Quienes compran en Amazon, pueden constatar cómo la empresa le sugiere productos que le puedan interesar como resultado de entender las preferencias del consumidor. Las empresas amplían sus datos con la información de las redes sociales, logs de navegación análisis de textos y datos de sensores para obtener una imagen complete de cliente que analizar y computar.

Mediante la aplicación de herramientas que un Máster en Data Analytics te ofrece, empresas como Target han sido capaces de detectar cuándo sus clientes esperaban un bebé.

3. Google Fit y Apple Watch

Los procesos de Data Analytics están muy ligados con los fenómenos de Big Data e Internet of Things, que permiten y permitirán aún más en el futuro, extraer enormes cantidades de información para analizar y generar conocimiento. Sin embargo, los sistemas de análisis de datos no son solo beneficiosos para las grandes empresas, también los usuarios pueden verse beneficiados con la integración de procesos de análisis de sus datos.

Así, los dispositivos “wearables” como Smart watches o pulseras registran automáticamente datos de consumos de calorías, niveles de actividad y condición física, o patrones de sueño, permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud, y, aún más importante un análisis del conjunto de datos de todo el colectivo, que permitirá desvelar insights beneficiosos para todos los usuarios.

4. BBVA

Las finanzas y el sector bancario son otro de los grandes beneficiados por la extracción de información útil de la gran cantidad de datos y transacciones que generan.

Ante la variedad de aplicaciones del análisis de datos, un Máster en Data Analytics busca formar a sus graduados en roles profesionales variados. Desde Ingenieros de Datos dedicados a la construcción y despliegue de soluciones de análisis de datos hasta el papel del data scientist, en sus diferentes variantes, pasando por diferentes roles profesionales de nivel técnico o más relacionados con dominios concretos de aplicación.

La entidad BBVA ya ha realizado varios proyectos de extracción y análisis de información financiera de las que ha podido obtener tanto las diferentes actividades comerciales de las grandes urbes (Urban Discovery), el impacto económico de la celebración de grandes eventos o Commerce360 que permite conocer datos que hasta ahora solo eran accesibles a la gran distribución, y que les proporciona una ventaja competitiva a la hora de diseñar sus estrategias comerciales y de marketing.

5. La reelección de Obama

Como último gran ejemplo de las posibilidades de aplicación del Data Analytics, la incorporación del uso del análisis de datos en las campañas políticas, como una variante de las campañas de marketing. Así, Obama decidió utilizar la analítica de datos para su reelección en 2012, con hasta 20 miembros encargados exclusivamente en la interpretación de los datos recibidos, extrayendo y generando estrategias en función de las preferencias de sus votantes y sus canales de comunicación preferidos.

Como has podido comprobar las aplicaciones del Data Analytics son extensas. Sin embargo, las empresas que han avanzado en su uso reportan dificultades en contratar expertos en análisis de Data. De ahí la importancia de completar tu profesionalización con un Máster en Data Analytics.

¿Te gustaría iniciar tus estudios en la materia? En la Universidad de Alcalá contamos con un máster que puede resultarte interesante. Échale un vistazo y contacta con nosotros si tienes alguna duda. ¡Te esperamos!

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