Las empresas modernas saben que los macrodatos son poderosos. Pero están empezando a darse cuenta de que no son tan útiles como cuando se combinan con la automatización inteligente. Con un poder computacional masivo, los sistemas ML ayudan a las empresas a administrar, analizar y usar sus datos con mucho más éxito que nunca. A continuación, te explicamos cómo las organizaciones de todos los sectores utilizan la tecnología de big data y machine learning, para impulsar el valor empresarial a largo plazo.
ML y Big Data: aplicaciones del mundo real
El aprendizaje automático y la rama de la inteligencia artificial están ayudando a las empresas a analizar datos más grandes y complejos. Con el objetivo de descubrir patrones ocultos, revelar tendencias del mercado e identificar las preferencias de los clientes para obtener resultados más rápidos y precisos. Al automatizar la construcción de modelos analíticos, la información obtenida es más profunda. Y se deriva a un ritmo y una escala que los analistas humanos no pueden igualar.
Cuidado de la salud
Las capacidades del machine learning están impactando la atención médica de manera profunda, mejorando los diagnósticos y personalizando los planes de tratamiento. El análisis predictivo permite a los médicos y clínicos concentrarse en brindar un mejor servicio y atención al paciente. Creando un marco proactivo para abordar las necesidades del paciente antes de que se enferme.
Las tecnologías y sensores portátiles utilizan datos para evaluar la salud del paciente en tiempo real. Detectando tendencias o señales de alerta que podrían prever un evento de salud peligroso como un paro cardíaco. Los avances en la automatización cognitiva pueden respaldar un diagnóstico al analizar rápidamente grandes volúmenes de datos médicos y sanitarios. Lo que sirve para identificar patrones y conectar los puntos para mejorar el tratamiento y la atención.
Retail
En el comercio minorista, la construcción de relaciones es fundamental para el éxito. Las tecnologías impulsadas por machine learning capturan, analizan y utilizan datos para personalizar la experiencia de compra en tiempo real. Los algoritmos descubren similitudes y diferencias en los datos de los clientes para acelerar y simplificar la segmentación para una mejor guía.
Según las preferencias aprendidas por el sistema, se empuja a los visitantes indecisos hacia la conversión a través de una análisis profundo. Por ejemplo, las capacidades del machine learning pueden presentarle a los compradores en línea recomendaciones de productos personalizadas. Mientras, por otro lado, ajustan los precios, los cupones y otros incentivos en tiempo real.
Un ejemplo de la aplicación del big data y ML en retail es el de Walmart. Que está trabajando para desarrollar sus propias tecnologías patentadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. En marzo de 2017, la cadena minorista abrió Store №8 en Silicon Valley. Un espacio dedicado a desarrollar tecnologías que permitirán que las tiendas sigan siendo competitivas en los próximos cinco a diez años.
Servicios financieros.
En el sector financiero, el análisis predictivo ayuda a prevenir el fraude mediante el análisis de grandes conjuntos de datos históricos. En conjunto con la creación de pronósticos basados en datos anteriores. Los modelos de ML aprenden patrones de comportamiento y luego, con poca interacción humana, anticipan los eventos para una toma de decisiones más informada.
Los bancos y las instituciones financieras utilizan el machine learning para recopilar información en tiempo real. Lo que podría ayudar a impulsar estrategias de inversión y otras oportunidades comerciales urgentes.
Automotriz
Frente a la dura competencia, la industria automotriz está tomando medidas para diferenciarse al aprovechar las capacidades de ML y el análisis de big data. Esto para mejorar las operaciones, el marketing y la experiencia del cliente antes, durante y después de la compra.
La aplicación de modelos estadísticos a los datos históricos ayuda a los fabricantes de automóviles a identificar el impacto de los esfuerzos de marketing anteriores para definir estrategias futuras para mejorar el ROI. El análisis predictivo permite a los fabricantes monitorear y compartir información vital sobre posibles fallas de vehículos o piezas con los concesionarios, lo que reduce los costos de mantenimiento del cliente.
Al identificar tendencias y patrones de grandes conjuntos de datos sobre la propiedad de vehículos, las redes de distribuidores se pueden optimizar por ubicación para un inventario de piezas preciso y en tiempo real. Así como mejor atención al cliente.
Conclusión
A medida que las tecnologías de aprendizaje automático alcanzan nuevos niveles de madurez, las empresas inteligentes están cambiando sus enfoques hacia el big data. En todas las industrias, las empresas están remodelando sus infraestructuras para maximizar la automatización, integrando sus datos con tecnologías inteligentes para mejorar no solo la productividad, sino también su capacidad para atender mejor a sus clientes.
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