big data – Page 3 – Zentricx – Going Beyond Data-Driven

Big data y las trampas de las correlaciones espurias

En España, se estima que alrededor del 68% de las empresas industriales son consideradas “novatos digitales” o “seguidores digitales”, lo que indica que aún no han adoptado completamente la digitalización en sus negocios y necesitan hacerlo para mejorar su competitividad. Al analizar grandes conjuntos de datos, se advierte sobre el peligro de encontrar correlaciones espurias, donde variables pueden parecer relacionadas sin tener un sentido real o donde una tercera variable podría estar influyendo. Por lo tanto, es fundamental interpretar los datos con cautela, recordando que la correlación no implica causalidad, y ser conscientes de cómo se construyen los gráficos y visualizaciones para evitar conclusiones erróneas.

PyMEs y Big Data: 4 ejes para comenzar 2023 con una sólida estrategia de datos

La mayoría de las pymes españolas confían en la digitalización y planean invertir en ella en los próximos tres años, sin embargo, aún necesitan realizar una transformación digital centrada en la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos. El uso de estrategias de Big Data puede ayudar a estas empresas a abordar problemas de manera proactiva, generar nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia operativa y fidelizar a los clientes. Sin embargo, las pymes se enfrentan a desafíos como la integración de diferentes fuentes y tipos de datos, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente y la selección y preparación adecuada de los datos. Para tener éxito en una estrategia de Big Data, las pymes deben definir claramente los problemas de negocio, seleccionar y preparar los datos adecuados, almacenarlos de manera segura y realizar un análisis exhaustivo para tomar decisiones basadas en datos. El inicio de un nuevo año es un momento oportuno para implementar estrategias de transformación digital y Big Data, lo que requiere un cambio de mentalidad y enfoque estratégico en estas empresas.

Los datos como motor para una nueva robótica

En comparación con otros campos, la robótica tiene características particulares, porque tiene como objetivo permitir que un agente físico interactúe con el mundo concreto.

¿Hay diferencias entre un CRM y un CDP?

Ambas tecnologías, CRM y CDP, son herramientas valiosas, pero con propósitos diferentes. Mientras que los CRM se centran en la gestión de las interacciones con los clientes, los CDP se enfocan en recopilar y comprender los datos de comportamiento del cliente. La elección depende de las necesidades específicas de cada empresa y los roles orientados a las ventas y servicios pueden beneficiarse más de un CRM, mientras que los roles orientados a la estrategia de gestión del cliente pueden aprovechar mejor un CDP. En última instancia, es importante evaluar qué tipo de información se necesita y cómo se utilizará para tomar decisiones comerciales más informadas y brindar experiencias personalizadas a los clientes.

Big data aplicada a salud: una revolución para todo el sistema sanitario

La aplicación de estrategias de Big Data en el sector de la salud tiene múltiples beneficios, incluyendo la toma de decisiones precisas, la mejora de la experiencia del paciente y la reducción de costos. La recopilación y análisis de datos pueden ayudar a los profesionales médicos y a los administradores sanitarios a tomar decisiones informadas sobre tratamientos y servicios. La integración de datos de pacientes en un historial único permite una atención médica integrada, y soluciones como el intercambio electrónico de datos facilitan la interoperabilidad y la transferencia segura de información clínica. Además, el uso de tecnologías como chatbots, realidad aumentada y robótica en el cuidado de la salud brinda beneficios adicionales, mejorando la admisión de pacientes, la práctica quirúrgica y la atención domiciliaria. En resumen, el Big Data tiene el potencial de transformar la atención médica, mejorando la calidad y reduciendo los costos.

Big Data y Seguros: hacia una industria de predicción y prevención de riesgos

La totalidad del concepto del negocio de seguros se basa en la evaluación de riesgos. Ya se trate de un seguro de propiedad y accidentes o cualquier otro tipo de póliza de vida, hogar o automóvil, la tarea principal es asumir los posibles riesgos relevantes para cada cliente y predecir la posibilidad de que el titular de la póliza presente un reclamo.

Big Data, Small Data: todo depende de cómo se mire

El Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos complejos que no pueden ser procesados por herramientas de software tradicionales. Se caracteriza por las tres V: Volumen, Velocidad y Variedad. El Small Data es una parte del Big Data, que se refiere a datos más pequeños y fácilmente accesibles.

El término Big Data surgió en la década de 1980 con el crecimiento masivo de internet y el aumento de datos generados. Sin embargo, la percepción de si es manejable o no depende del contexto y la capacidad humana para procesarlo.

Comenzar con Small Data puede ser un paso inicial para adentrarse en el mundo del Big Data, especialmente en áreas comerciales o de producción, ya que proporciona aprendizaje y entrenamiento gradual.

Cómo Big Data está impulsando la transformación del retail

El uso del Big Data en el retail desbloquea información valiosa sobre los clientes y mejora la toma de decisiones. Permite comprender patrones de compra, optimizar el inventario y personalizar las interacciones con los clientes. Además, el análisis de datos ayuda a predecir tendencias, adaptarse a cambios del mercado y mejorar la satisfacción del cliente, generando ingresos y ventajas competitivas.

Definición del problema: una responsabilidad de todos en la gestión de los datos

En una estrategia de ciencia de datos, la definición precisa del problema es crucial. Hacer las preguntas correctas nos permite obtener perspectivas, predicciones y conocimientos útiles para los negocios en un entorno de big data. Es importante involucrar a todos los actores de la organización y utilizar métodos directos para plantear el problema, integrando la visión de diferentes áreas. La colaboración entre científicos de datos y usuarios del negocio es fundamental para el éxito del proyecto.