14 fascinantes aplicaciones de la vida real de análisis de datos en 2022
Publicado: 2021-01-04En el mundo actual, los datos gobiernan las empresas más modernas. Numerosos paquetes de datos circulan por todo el mundo debido al creciente acceso a Internet. Las empresas son conscientes de que estos datos se traducen en información que pueden utilizar para mejorar su servicio al cliente, comprender tendencias o incluso encontrar lagunas en el mercado.
Para obtener una visión tan importante de los datos en su conjunto, es importante analizarlos y obtener información específica que se pueda utilizar para mejorar ciertos aspectos de un mercado o de la empresa en su conjunto. Hay varias aplicaciones de análisis de datos, y las empresas están utilizando activamente dichas aplicaciones de análisis de datos para mantenerse en la competencia. No solo las empresas, sino incluso los organismos cívicos utilizan el análisis de datos por varias razones, como monitorear el crimen.
Tabla de contenido
Principales aplicaciones de análisis de datos
Algunas de las diferentes aplicaciones de análisis de datos que se utilizan actualmente en varias organizaciones de todo el mundo son:
1. Seguridad
Las aplicaciones de análisis de datos o, más específicamente, el análisis predictivo también han ayudado a reducir las tasas de criminalidad en ciertas áreas. En algunas ciudades importantes como Los Ángeles y Chicago, se han utilizado datos históricos y geográficos para aislar áreas específicas donde las tasas de criminalidad podrían aumentar. Sobre esa base, si bien no se pueden realizar arrestos por capricho, se pueden aumentar las patrullas policiales. Por lo tanto, utilizando aplicaciones de análisis de datos, las tasas de criminalidad se redujeron en estas áreas.
2. Transporte
El análisis de datos se puede utilizar para revolucionar el transporte. Se puede usar especialmente en áreas donde necesita transportar una gran cantidad de personas a un área específica y requiere un transporte continuo. Esta técnica de análisis de datos se aplicó en los Juegos Olímpicos de Londres hace unos años.
Para este evento se tuvieron que realizar alrededor de 18 millones de viajes. Entonces, los operadores de trenes y TFL pudieron usar datos de eventos similares, predecir la cantidad de personas que viajarían y luego asegurarse de que el transporte se mantuviera sin problemas.
3. Detección de riesgos
Una de las primeras aplicaciones de análisis de datos puede haber sido en el descubrimiento de fraudes. Muchas organizaciones estaban luchando por endeudarse y querían una solución a este problema. Ya tenían suficientes datos de clientes en sus manos, por lo que aplicaron análisis de datos. Usaron la política de "divide y vencerás" con los datos, analizando gastos recientes, perfiles y cualquier otra información importante para comprender cualquier probabilidad de incumplimiento de pago de un cliente. Eventualmente, condujo a menores riesgos y fraudes.
4. Gestión de riesgos
La gestión de riesgos es un aspecto esencial en el mundo de los seguros. Mientras una persona está asegurada, se realizan muchos análisis de datos durante el proceso. El riesgo involucrado al asegurar a la persona se basa en varios datos, como datos actuariales y datos de reclamaciones, y su análisis ayuda a las compañías de seguros a darse cuenta del riesgo.
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Los suscriptores generalmente hacen esta evaluación, pero con la llegada del análisis de datos, el software analítico se puede usar para detectar reclamos riesgosos y presentar dichos reclamos ante las autoridades para un análisis más detallado.
5. Entrega
Varias de las principales empresas de logística, como DHL y FedEx, utilizan el análisis de datos para examinar los datos recopilados y mejorar su eficiencia general. Mediante el uso de aplicaciones de análisis de datos, las empresas pudieron encontrar las mejores rutas de envío, el tiempo de entrega y los medios de transporte más rentables. El uso de GPS y la acumulación de datos del GPS les da una gran ventaja en el análisis de datos.
6. Asignación rápida de Internet
Si bien puede parecer que la asignación de Internet rápido en cada área hace que una ciudad sea 'inteligente', en realidad, es más importante participar en la asignación inteligente. Esta asignación inteligente significaría comprender cómo se usa el ancho de banda en áreas específicas y por la causa correcta.
También es importante cambiar la asignación de datos en función del tiempo y la prioridad. Se supone que las áreas financieras y comerciales requieren la mayor cantidad de ancho de banda durante los días de semana, mientras que las áreas residenciales lo requieren durante los fines de semana. Pero la situación es mucho más compleja. El análisis de datos puede resolverlo.
Por ejemplo, utilizando aplicaciones de análisis de datos, una comunidad puede llamar la atención de las industrias de alta tecnología y, en tales casos, se requerirá un mayor ancho de banda en dichas áreas.
7. Gastos razonables
Cuando uno está construyendo ciudades inteligentes, se vuelve difícil planificarlo de la manera correcta. La remodelación del hito o la realización de cualquier cambio incurriría en grandes gastos, que eventualmente podrían resultar un desperdicio. El análisis de datos se puede utilizar en tales casos. Con el análisis de datos, será más fácil dirigir el dinero de los impuestos de una manera rentable para construir la infraestructura adecuada y reducir los gastos.
8. Interacción con los clientes
En seguros, debe haber una relación sana entre los tramitadores de siniestros y los clientes. Por lo tanto, para mejorar sus servicios, muchas compañías de seguros suelen utilizar encuestas de clientes para recopilar datos. Dado que las compañías de seguros se dirigen a un grupo diverso de personas, cada grupo demográfico tiene sus propias preferencias en lo que respecta a la comunicación.
El análisis de datos puede ayudar a concentrarse en preferencias específicas. Por ejemplo, un estudio mostró que los clientes modernos prefieren la comunicación a través de las redes sociales o los canales en línea, mientras que la población de mayor edad prefiere la comunicación telefónica.
9. Planificación de ciudades
Una de las disciplinas sin explotar donde el análisis de datos realmente puede crecer es la planificación urbana. Si bien muchos urbanistas pueden dudar en usar el análisis de datos a su favor, solo resulta en ciudades defectuosas y plagadas de congestión. El uso del análisis de datos ayudaría a mejorar la accesibilidad y minimizar la sobrecarga en la ciudad.
En general, generará más eficiencia en el proceso de planificación. El mero hecho de erigir un edificio en un lugar adecuado no creará un beneficio general para una ciudad, ya que puede perjudicar a los vecinos o al tráfico de la zona. Usando el análisis de datos y el modelado, será fácil predecir el resultado de colocar un edificio en una situación específica y, por lo tanto, planificar en consecuencia.
10. Salud
Si bien la medicina ha recorrido un largo camino desde la antigüedad y está en constante mejora, sigue siendo un asunto costoso. Muchos hospitales están luchando con las presiones de costos que ha generado la atención médica moderna, que incluye el uso de maquinaria sofisticada, medicamentos, etc.
Pero ahora, con la ayuda de las aplicaciones de análisis de datos, los centros de salud pueden rastrear el tratamiento de los pacientes y el flujo de pacientes, así como también cómo se utilizan los equipos en los hospitales. Se ha estimado que se puede lograr una ganancia de eficiencia del 1% si el análisis de datos se convierte en una parte integral de la atención médica, lo que se traducirá en más de $ 63 mil millones en servicios de atención médica. Lea más sobre las aplicaciones de big data en la industria del cuidado de la salud.
11. Para viajar
Si alguna vez pensó que viajar es una molestia, entonces el análisis de datos está aquí para salvarlo. El análisis de datos puede utilizar datos que muestran los deseos y preferencias de diferentes clientes de las redes sociales y ayudan a optimizar la experiencia de compra de los viajeros. También ayudará a las empresas a personalizar sus propios paquetes y ofertas y, por lo tanto, impulsar recomendaciones de viaje más personalizadas con los datos de ayuda recopilados de las redes sociales.
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12. Gestión de la energía
Muchas empresas que se dedican a la gestión de la energía utilizan aplicaciones de análisis de datos para ayudarlas en áreas como la gestión de redes inteligentes, la optimización de la energía, la distribución de energía y la automatización de edificios para otras empresas de servicios públicos. ¿Cómo ayuda el análisis de datos aquí?
Bueno, ayuda al enfocarse en el control y monitoreo de un equipo de despacho, dispositivos de red y administración de cortes de servicio. Dado que las empresas de servicios públicos integran alrededor de millones de puntos de datos dentro del rendimiento de la red, los ingenieros pueden usar el análisis de datos para ayudarlos a monitorear toda la red.
13. Búsqueda en Internet
Cuando usa Google, está usando una de sus muchas aplicaciones de análisis de datos empleadas por la empresa. La mayoría de los motores de búsqueda como Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo, etc. utilizan análisis de datos. Estos motores de búsqueda utilizan diferentes algoritmos para ofrecer el mejor resultado para una consulta de búsqueda, y lo hacen en unos pocos milisegundos. Se dice que Google procesa alrededor de 20 petabytes de datos todos los días.
14. Publicidad digital
El análisis de datos también ha revolucionado la publicidad digital. Vallas publicitarias digitales en ciudades, así como pancartas en sitios web, es decir, la mayoría de las fuentes de publicidad hoy en día utilizan análisis de datos mediante algoritmos de datos. Es una de las razones por las que los anuncios digitales obtienen más CTR que las técnicas publicitarias tradicionales. El target de la publicidad digital hoy en día se centra en el análisis del comportamiento pasado del usuario.
Terminando
Está claro que las aplicaciones de análisis de datos están dando grandes pasos en casi todas las vías del mundo. Si somos capaces de comprender los datos y analizarlos, puede ayudar a aumentar mucho la eficiencia general de nuestro trabajo. Sin embargo, el uso indebido o ineficiente de los datos puede causar varios problemas y conducir a la disminución de la productividad general.
Por lo tanto, es importante que los científicos de datos sepan cómo utilizar los datos de manera eficiente y participar en las aplicaciones correctas de análisis de datos. Si se usa de la manera correcta, el análisis de datos puede generar un gran impacto positivo en nuestra sociedad y en el mundo en general y aumentar la productividad general de sectores específicos.
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