Más de 5 000 millones de personas participan a diario en interacciones en red que generan algún tipo de dato. Para 2025, esta cifra sobrepasará los 6 000 millones, lo que supone que el 75% de la población mundial formará parte de una gran muestra cuyo comportamiento estará en permanente estudio. Así lo ponen de relieve Seagate e IDC en su informe The Digitization of the World – From Edge to Core.
Este escenario que se nos dibuja para dentro de cinco años, con más de 150 000 millones de dispositivos interconectados -muchos de ellos recogiendo datos de manera ininterrumpida y en tiempo real- es un terreno abonado para el avance del Big Data y el Internet of Things (IoT) o Internet de las Cosas. ¿Qué puede ofrecernos la colaboración entre estos dos paradigmas?
Internet of Things (IoT): ¿qué es y cómo funciona?
Según el glosario de la consultora Gartner, el Internet of Things (IoT) o Internet de las cosas se define como una red de objetos interrelacionados y equipados con tecnología para la intercomunicación, la captura de señales o la interacción con el entorno. A día de hoy, el IoT se despliega en forma de millones de cámaras, grabadoras, ordenadores, móviles, radares, sensores, drones, códigos, termómetros, higrómetros, etc., que toman registros de lo que sucede y los envían a los centros de procesamiento.
Estos dispositivos presentan diferentes niveles de sofisticación. Los más sencillos como, por ejemplo, las etiquetas RFID, se emplean con fines de identificación. Otros, más complejos, actualizan su ubicación o son programables a distancia. Finalmente, hay nodos que, incluso, toman decisiones y las ejecutan por sí mismos si se cumplen ciertas condiciones.
Entonces, ¿qué relación hay entre el Big Data y el IoT?
La actividad del IoT da como resultado una cantidad ingente de datos que es preciso recopilar, validar, almacenar, procesar y analizar para extraer valor, es decir, conclusiones que nos permitan ampliar nuestro conocimiento y basar nuestros siguientes pasos. Es aquí donde, justamente, entra en juego el Big Data para, haciendo un símil con el mundo financiero, transformar en neto aquello que estaba en bruto.
IoT & Big Data: sectores de aplicación
La alianza entre Big Data e IoT proporciona ventajas en dos esferas: la industrial, con la implementación de soluciones B2B; y la del gran consumo, con desarrollos B2C que mejoran nuestra vida diaria en lo personal y en lo doméstico.
- En el ámbito industrial, el IoT y el Big Data ya están presentes en sistemas automatizados de producción, en el sector del transporte, en la gestión de almacenes e inventarios o en el control de plagas y variables meteorológicas para la agricultura.
- En la esfera individual, se hacen notar en los artilugios inteligentes (smartphones, smart TVs, wearables) y en la domótica.
Big Data e IoT, una alianza cargada de potencial de futuro
Extraer beneficios de la colaboración entre Big Data e IoT es cada vez más sencillo gracias a la suma de otras tecnologías, como el 5G, que ahorra ancho de banda en las operaciones y reduce la latencia en la transmisión de datos; y el edge computing, que favorece el procesamiento descentralizado de la información de manera que, cuando esta llega al nodo central de la red, lo hace ya desprovista de ruido y preparada para someterse a un proceso de análisis en Big Data.
Esta experimentación nos hace pensar en un presente y un futuro muy cercano en los que se registrarán considerables avances en campos como:
- Inteligencia Artificial: gracias a los datos recabados por el IoT y a la aproximación a estos vía Big Data, será posible optimizar el entrenamiento de los modelos de machine learning y, como resultado, obtener inteligencias artificiales cada vez más potentes y autónomas.
- Personalización de la experiencia de usuario: muy en boga en el mundo del marketing y el contenido digital, se basa en plantear a cada individuo un recorrido distinto en función de su comportamiento previo.
- Smart Cities: reorganizar el tráfico, tomar medidas inmediatas para atajar la contaminación ambiental, reducir el despilfarro de agua, planificar mejor la política de urbanismo… Todo esto es posible en las ciudades que han sensorizado sus equipamientos y que sacan partido a los datos.
- Mantenimiento predictivo de la maquinaria: un enfoque Big Data es capaz de monitorizar el desgaste una máquina y detectar las señales que, recogidas a través del IoT, anticipan fallos inminentes en el sistema.
- Medicina preventiva: la adopción de los wearables abre un gran abanico de posibilidades para el fomento de hábitos saludables y el diagnóstico precoz de patologías latentes.
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En el artículo anterior hablamos de las aplicaciones del análisis predictivo en el marketing y las ventas, pero estos modelos de machine learning tienen muchas otras aplicaciones. Sectores como el financiero, la lucha contra el crimen o la sanidad también se benefician de ello.
Gestionar el riesgo
Con esto, nos referimos tanto a escenarios macroeconómicos como a escenarios microeconómicos. A escala global, podemos predecir (y beneficiarnos) de lo que ocurrirá a los mercados en el corto plazo. A escala individual, podemos hacer un análisis de cada cliente para conocer su comportamiento futuro. De esta forma, podremos anticipar, entre otras cosas, cuáles tienen más probabilidad de no hacer sus pagos a tiempo o con cuáles no recuperaremos la inversión.
Detectar fraudes
Se usa analítica predictiva para detectar desde siniestros fraudulentos hasta créditos inapropiados, robo de identidad, evasión de impuestos, proveedores sospechosos o transacciones financieras fraudulentas. ¡Incluso para encontrar plantaciones ilegales de marihuana gracias al consumo eléctrico!
Gestión de inventarios
Gracias a las técnicas de series temporales y machine learning, podremos predecir la demanda de un producto para gestionar el inventario. Así, anticiparemos tanto la cantidad de materia prima necesaria como el espacio de almacenamiento que necesitaremos.
Compraventa de acciones en bolsa
Hoy ya se utilizan los algoritmos predictivos para invertir en bolsa. Gracias a ello, no solo sabemos qué acciones subirán, sino también cuándo es el mejor momento para venderlas.
Gestión eficiente de los recursos públicos
Con analítica predictiva, podemos conocer los datos demográficos de la población futura en distintas zonas, así como los servicios públicos que necesitarán. Así, se podrán planificar mejor desde la gestión de las basuras hasta la creación de nuevas infraestructuras.
Combatir el crimen
El análisis predictivo va más allá de combatir el fraude cuando se trata de luchar contra el crimen. Como comentamos en el artículo Luchar contra el crimen con Big Data, podemos predecir desde crímenes leves hasta atentados, secuestros y asesinatos. También podemos anticipar qué movimientos hará el crimen organizado y predecir la probabilidad de que un criminal vuelva a delinquir, de modo que se tomen mejores decisiones respecto a su encarcelamiento.
Asistencia sanitaria
La analítica predictiva también salva vidas. Podemos anticipar qué pacientes tienen riesgo de padecer ciertas enfermedades como la diabetes o problemas de corazón. También cómo evolucionarán ciertas enfermedades, el contagio de las mismas o cómo reaccionará el paciente a cada tratamiento posible.
Gestionar el talento en la empresa
Como comentamos en los artículos sobre Big Data y Recursos Humanos, gracias al análisis predictivo podemos saber qué empleados tienen más probabilidad de marcharse y tomar medidas para fidelizarles. También podemos predecir el desempeño futuro de nuestros candidatos o encontrar al talento más merecedor de un ascenso, entre otras cosas.
Mejorar el Medio Ambiente
Ya vimos en los artículos de Big Data y Medio Ambiente que el Big Data y el análisis predictivo también pueden ayudar a crear un mundo mejor. Predecir cuál será nuestra huella en el planeta, cómo será el el cambio climático, cómo se pueden aprovechar mejor los recursos y cómo evolucionarán las distintas especies de la biosfera en vista de los cambios es el primer paso para luchar por un planeta más limpio.
Conclusiones
El análisis predictivo puede ser aprovechando en múltiples sectores. Los anteriores son solo unos pocos ejemplos de los cientos que se podrían mencionar, ya que las aplicaciones prácticas son casi infinitas. Es por eso por lo que resulta tan importante estar al día en lo que respecta a estas tecnologías y tener una base de formación en Big Data de calidad.
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
Análisis predictivo en marketing y ventas, basado en modelos de machine learning y en algoritmos, es de gran utilidad en diversos sectores, pero sobre todo en el marketing y las ventas. En este artículo, se detallan algunas de las aplicaciones del análisis predictivo más frecuentes en esas ramas.
SEGMENTACIÓN DE CLIENTES Y PERSONALIZACIÓN DE LA OFERTA
El Análisis predicitivo en marketing y ventas nos permite anticipar qué ofertas serán más efectivas en función del tipo de consumidor. Esto permite la máxima personalización, ya que no nos limitamos a datos cualitativos fáciles de obtener (ingresos, franja de edad, sexo...), sino que añadimos datos sobre sus intereses, gustos y comportamientos de compra previos.
Al realizar una segmentación tan profunda, podemos predecir comportamientos y actitudes futuros en función de los pasados y de los de otros clientes similares, lo que nos permitirá optimizar la oferta y anticiparnos a sus deseos.
OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS EN EL FUNNEL DE VENTAS
Gracias al Análisis predicitivo en marketing y ventas podemos detectar el riesgo de que el cliente abandone su relación comercial con nosotros o el potencial que tiene de gastar más en nuestro negocio o de avanzar en el funnel de ventas. Y, lo que es más importante, cuántos recursos serían necesarios para evitar dicha “fuga” o conseguir que aumente sus gastos o convierta.
Si el retorno de la inversión en dichos recursos no compensa, podemos ahorrarnos el esfuerzo y "atacar" a clientes menos propensos a marcharse… o más propensos a gastar más y convertir. O a los que cueste menos dinero/tiempo retener, convertir o fidelizar.
En definitiva, el análisis predictivo nos permite separar los clientes potencialmente rentables de los que no lo serán, dedicando los esfuerzos a los primeros y evitando malgastar recursos innecesariamente.
CROSS SELLING Y UP SELLING
En función de comportamientos de compra actuales, podemos predecir qué otros productos le interesarán al cliente o el potencial que tiene de comprar una categoría superior y más rentable para nosotros, añadir más productos al carro de la compra… Además, podremos hacerle la sugerencia en el momento justo para lograr más impacto.
MEJORA DEL MARKETING MIX PERSONALIZADO
La analítica predictiva es capaz de identificar, para cada tipo de cliente, las combinaciones más efectivas de productos, precios, material promocional, canales de comunicación, timing... De esta forma, nos ayuda a coordinar mejor todas las acciones de marketing a nivel global
PUBLICIDAD PREDICTIVA O NATIVE ADS
Gracias al análisis predictivo, podemos saber a qué clientes “atacar” y elegir el mejor anuncio basándonos en la probabilidad de que el cliente haga clic y en el ROI esperado por cada clic.
CONOCER LOS CAMBIOS EN EL ESTILO DE VIDA DEL CLIENTE
A veces, los algoritmos saben que la vida del cliente va a cambiar… ¡incluso antes que el cliente! Me refiero a cambios tan cruciales como, por ejemplo, matrimonios, movilidad laboral, si van a tener un bebé…
ANTICIPAR TENDENCIAS
Con el análisis predictivo, podemos anticiparnos a las tendencias futuras y diseñar productos ad hoc para reaccionar a ellas antes que nadie, lo que nos colocará en una posición ventajosa frente a la competencia y nos pondrá en el top of mind de los consumidores.
CONCLUSIONES
El uso de algoritmos de análisis predictivo permite aprovechar más los recursos del departamento de marketing y tener un mejor conocimiento del cliente y del mercado. Por ello, es importante formarse con los mejores, para conocer todas las herramientas que podemos utilizar para realizar este tipo de análisis.
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El análisis de grafos en redes sociales nos puede proporcionar mucha información sobre las comunidades, individuos influyentes y sinergias producidas en dichas redes. En este artículo veremos los conceptos más básicos necesarios para proceder a dicho análisis.
QUÉ ES UNA RED
Una red, básicamente, es un conjunto de nodos conectados por una serie de aristas. Estos nodos no tienen necesariamente que ser personas. También pueden ser países, webs, comunidades o incluso ingredientes en recetas de cocina.
Las aristas, por su parte, son relaciones entre esos nodos. Por lo tanto, pueden ser de diversos tipos: amistad, odio, parentesco, influencia, menciones, transferencias, interacciones, comunicaciones, migraciones… ¡Todo lo que se te pueda ocurrir para conectar un nodo con otro!
QUÉ ES UNA RED SOCIAL
No es más que una red en la que los nodos son individuos y las aristas son las relaciones entre dichos individuos. Estas relaciones pueden ser de amistad, pero también de influencia. Aquí debemos distinguir entre dos tipos de redes:
REDES SOCIALES NO DIRIGIDAS
Son aquellas redes en las que las aristas entre los nodos son todas bidireccionales, es decir, no van en ningún sentido concreto. Por ejemplo, los amigos de Facebook y los contactos de linkedin (si tú eres mi contacto, yo soy tu contacto y viceversa).
REDES SOCIALES DIRIGIDAS
Son aquellas redes en las que las aristas entre los nodos tienen una dirección, es decir, no son necesariamente bidireccionales. Por ejemplo, en twitter, un usuario puede seguir a otro pero ese otro usuario no tiene obligación de seguirle de vuelta. Son dirigidas todas aquellas redes que impliquen alguna mención o enlace a otro individuo que no necesariamente tenga que ser de vuelta (retweets y comentarios, menciones…).
EL PESO DE LAS ARISTAS
En el Análisis de grafos en redes sociales, el peso de las aristas también es una medida importante. Cuanto más peso tenga una arista, significa que la relación entre dos nodos es más fuerte. Por ejemplo, un usuario que retuitea todo lo que postea su ídolo tendrá una arista más gruesa y con más peso que otro que solo le menciona de vez en cuando. Igualmente, en la vida real se podría traducir en que dos amigas que se consideran “mejores amigas” tendrían una arista más gruesa que dos personas que solo se ven de vez en cuando para ir juntas a conciertos.
CONOCER LA ESTRUCTURA DE LA RED
La forma de la red y cómo se interrelacionan sus componentes es importante para conocer mejor fenómenos sociales subyacentes (cómo se transmitirá la información…). Iremos viendo cómo en próximos artículos.
IDENTIFICAR ACTORES CLAVE
Analizar gráfos en redes sociales nos indica el poder social de cada individuo, es decir, su influencia y cómo se concentran las aristas en ciertos individuos. Para hacer estos análisis, tenemos las medidas de centralidad, que es lo que tocaremos en el próximo artículo.
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