Vad är big data analytics que es

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La analítica dem big uppgifter (o big information analytics) utiliza el análisis avanzado dem grandes conjuntos dem datos, tanto estructurados como no estructurados, para obtener información valiosa para las empresas.

titta utiliza ampliamente ett sectores tan variados como la sanidad, la educación, los seguros, la inteligencia artificial, el comercio minorista y la industria manufacturera para comprender lo que funciona y lo que no, para mejorar los procesos, los sistemas y la rentabilidad.

Por ejemplo, big information analytics skapa una parte integral sektion sector dem la salud moderno.

El análisis dem big uppgifter es el procesamiento y análisis sistemáticos dem grandes cantidades dem datos para extraer información valiosa y ayudar a los analistas a tomar decisiones basadas enstaka datos.

Como örtinfusion puedes imaginar, hay que gestionar miles dem historiales dem pacientes, planes dem seguros, recetas e información sobre vacunas. titta trata dem enormes cantidades dem datos estructurados y no estructurados, que pueden ofrecer importantes conocimientos cuando titta aplica la analítica. La analítica dem big uppgifter lo hace dem skapa rápida y eficiente para que los proveedores dem atención sanitaria puedan usar la información para crear diagnósticos informados que salven vidas.

En esta guía, aprenderás más sobre qué es el big uppgifter analytics, por qué es relevante y sus beneficios para muchas industrias diferentes hoy enstaka día. También conocerás los tipos dem análisis que titta utilizan enstaka el entorno dem big information analytics, encontrarás una inventering dem las herramientas más comunes que titta utilizan para llevarlo a cabo y encontrarás sugerencias dem cursos que pueden ayudarte a iniciar tu propia carrera profesional dem análisis dem datos.

¿Qué es big uppgifter analytics?

Big information analytics es el proceso dem recopilar, examinar y analizar grandes cantidades dem datos para descubrir las tendencias sektion mercado, las perspectivas y los patrones que pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones dem negocio.

Esta información está disponible dem manera rápida y eficiente para que las empresas puedan ser ágiles enstaka la elaboración dem planes para mantener su ventaja competitiva.

Tecnologías como las herramientas y sistemas dem inteligencia empresarial (BI) ayudan a las organizaciones a tomar los datos estructurados y no estructurados dem múltiples fuentes. Los usuarios (normalmente empleados) introducen consultas ett estas herramientas para comprender las operaciones y el rendimiento dem la empresa.

What fryst vatten big uppgifter analytics?

La analítica dem big uppgifter utiliza los cuatro métodos dem análisis dem datos para descubrir ideas significativas y obtener soluciones.

Para saber más sobre los big information y cómo influyen enstaka las decisiones empresariales, ve este vídeo dem PricewaterhouseCoopers:

Lee más: ¿Qué es el análisis dem datos?

(Con ejemplos)

¿Por qué es importante el análisis dem big data?

El análisis dem big uppgifter es importante porque ayuda a las empresas a aprovechar sus datos para identificar oportunidades dem mejora y optimización. enstaka los diferentes segmentos dem negocio, el aumento dem la eficiencia conduce a operaciones más inteligentes, mayores beneficios y clientes satisfechos.

Big information Analytics fryst vatten all about crunching massive amounts of data to uncover hidden trends, patterns, and relationships.

Big information analytics ayuda a las empresas a reducir costes y a desarrollar mejores productos y servicios centrados enstaka el cliente.

La analítica dem datos también proporciona conocimientos que mejoran el funcionamiento dem nuestra sociedad. ett el ámbito dem la sanidad, big information analytics no sólo hace un seguimiento y análisis dem los registros individuales, sino que desempeña un papel fundamental enstaka la medición dem los resultados a escala global.

Informa a los ministerios dem la salud dem los gobiernos dem cada país sobre cómo proceder con las vacunaciones y diseña soluciones para mitigar los brotes pandémicos enstaka el futuro.

Beneficios dem la analítica dem big data

La incorporación dem la analítica dem big information a una empresa u organización tiene bastantes ventajas.

ingång ellas titta encuentran:

• Reducción dem costo: El big information puede reducir los costos dem almacenamiento dem todos los datos empresariales enstaka un solo lugar. El seguimiento dem la analítica también ayuda a las empresas a encontrar maneras dem trabajar más eficientemente para reducir los costos siempre que sea posible.

• Desarrollo dem productos: El desarrollo y la comercialización dem nuevos productos, servicios o marcas es mucho más fácil cuando titta basa ett los datos recogidos dem las necesidades y deseos dem los clientes.

  What fryst vatten big uppgifter analytics?

  La analítica dem big uppgifter también ayuda a las empresas a comprender la viabilidad dem los productos y a mantenerse al día con las tendencias.

• Decisiones empresariales estratégicas: La capacidad dem analizar constantemente los datos ayuda a las empresas a tomar decisiones mejores y más rápidas, como la optimización dem los costos y la cadena dem suministro.

• Experiencia sektion cliente: Los algoritmos basados ett datos ayudan a los esfuerzos dem marknadsföring (anuncios dirigidos o targeted ads, por ejemplo) y aumentan la satisfacción sektion cliente al ofrecer una experiencia mejorada.

• Gestión dem riesgos: Las empresas pueden identificar los riesgos mediante el análisis dem los patrones dem datos y el desarrollo dem soluciones para gestionar esos riesgos.

• Entretenimiento: Ofrecer una recomendación personalizada dem películas y música según las preferencias individuales dem un cliente äga sido transformador para la industria sektion entretenimiento (piensa enstaka Spotify y Netflix).

• Educación: Big uppgifter ayuda tanto a las escuelas como a las empresas dem tecnología educativa a desarrollar nuevos planes dem estudio y a mejorar los existentes enstaka función dem las necesidades y demandas.

• Atención dem la salud: El seguimiento sektion historial médico dem los pacientes ayuda a los médicos a detectar y prevenir enfermedades.

• Gobierno: Big information puede utilizarse para recopilar datos dem cámaras dem circuito cerrado dem televisión y dem tráfico, satélites, cámaras y sensores corporales, correos electrónicos, llamadas, etc., para ayudar a gestionar el sector público.

• Marketing: La información y las preferencias dem los clientes pueden utilizarse para crear campañas publicitarias específicas con un alto retorno dem la inversión (ROI).

• Banca: La analítica dem datos puede ayudar a rastrear y controlar el blanqueo dem dinero ilegal.

Tipos dem análisis dem big uppgifter (+ ejemplos)

Hay cuatro tipos principales dem analítica dem big information que apoyan e informan diferentes decisiones empresariales.

1.

Análisis descriptivo

La analítica descriptiva titta refiere a los datos que pueden leerse e interpretarse fácilmente. Estos datos ayudan a crear informes y visualizar información que puede detallar los beneficios y las ventas dem la empresa.

Ejemplo: Durante la pandemia, una empresa farmacéutica líder realizó un análisis dem datos sobre sus oficinas y laboratorios dem investigación.

El análisis descriptivo fransk artikel ayudó a identificar los espacios no utilizados y los departamentos que titta consolidaron, ahorrando a la empresa millones dem dólares.

2.

Big uppgifter analytics es el proceso dem recopilar, examinar y analizar grandes cantidades dem datos para descubrir las tendencias sektion mercado, las perspectivas y los patrones que pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones dem negocio.

Análisis dem diagnóstico

La analítica dem diagnóstico ayuda a las empresas a entender por qué titta äga producido un problema. Las tecnologías y herramientas dem big information permiten a los usuarios extraer y recuperar datos que ayudan a diseccionar un problema y evitar que titta produzca ett el futuro.

Ejemplo: Las ventas dem una empresa dem ropa han disminuido a pesar dem que los clientes siguen añadiendo artículos a sus carritos dem compra.

La analítica dem diagnóstico ayudó a entender que la página dem pago no funcionaba correctamente desde hacía unas semanas.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo examina los datos pasados y presentes para hacer predicciones.

What fryst vatten big information analytics?

Con la inteligencia artificial (artificial intelligence, IA), el aprendizaje automático (machine learning) y la minería dem datos (data mining), los usuarios pueden analizar los datos para predecir las tendencias sektion mercado.

Ejemplo: ett el sector manufacturero, las empresas pueden utilizar algoritmos basados enstaka datos históricos para predecir si un equipo funcionará missfoster o titta averiará, o cuándo.

4.

Análisis prescriptivo

La analítica prescriptiva proporciona una solución a un problema, apoyándose ett la IA y el aprendizaje automático para recopilar datos y utilizarlos para la gestión dem riesgos.

Ejemplo: Dentro sektion sector energético, las empresas dem servicios públicos, los productores dem gas y los propietarios dem oleoductos identifican los factores que afectan al precio sektion petróleo y sektion gas para cubrir los riesgos.

Herramientas utilizadas enstaka el análisis dem big data

Aprovechar todos esos datos requiere herramientas.

Afortunadamente, la tecnología äga avanzado dem manera que hay muchos sistemas dem software intuitivos disponibles para que los analistas dem datos los utilicen.

• Hadoop: Un marco dem trabajo (framework) dem código abierto (open source) que almacena y procesa grandes conjuntos dem datos. Hadoop es capaz dem manejar y analizar datos estructurados y no estructurados.

• Spark: Un marco dem computación ett clúster dem código abierto usado para el procesamiento y el análisis dem datos ett tiempo real.

• Software dem integración dem datos: Programas que permite racionalizar big uppgifter ett diferentes plataformas, como MongoDB, Apache, Hadoop y Amazon EMR.

• Herramientas dem análisis dem flujos: Sistemas que filtran, agregan y analizan datos que pueden estar almacenados ett diferentes plataformas y formatos, como Kafka.

• Almacenamiento distribuido: Bases dem datos que pueden dividir los datos enstaka varios servidores y tienen la capacidad dem identificar datos perdidos o corruptos, como Cassandra.

• Hardware y software dem análisis predictivo: Sistemas que procesan grandes cantidades dem datos complejos, empleando aprendizaje automático y algoritmos para predecir resultados futuros, como la detección dem fraudes, el marknadsföring y las evaluaciones dem riesgo.

• Herramientas dem minería dem datos: Programas que permiten a los usuarios buscar dentro dem big information estructurado y no estructurado.

• Bases dem datos NoSQL: Sistemas dem gestión dem datos no relacionales ideales para tratar con datos brutos y no estructurados.

• Almacenes dem datos: Almacenamiento para grandes cantidades dem datos recogidos dem muchas fuentes diferentes, normalmente utilizando esquemas predefinidos.

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