Nuestra transición a un entorno seguro de aprendizaje a distancia. Nuestra respuesta al COVID-19.

Análisis de datos: Ejemplos y casos reales

Aunque haya a quien el análisis de datos le resulte una disciplina muy lejana, solo aplicable en sectores y áreas muy concretas, lo cierto es que las aplicaciones del análisis de datos está en todas partes.

Sin ir más lejos, ya hay bares y restaurantes a los que solemos ir que cuentan con un sistema de gestión que les permite contabilizar cuáles son las bebidas que más piden sus clientes o cuáles son los platos que más sirven a sus comensales, algo increíblemente útil a la hora de realizar los pedidos a sus proveedores y realizar una gestión mucho más eficiente de sus negocios. Esto mismo, un caso muy sencillo que a todos nos resulta cotidiano, se traslada a otros muchas industrias en los que hay un desarrollo más avanzado del Big Data.


Data Analytics Stack – SQL, Python and R

Con un uso cada vez más extendido, los datos y su análisis para obtener mejores resultados se están implementando en todos los sectores. Desde el comercio minorista, como ya hemos comentado, hasta industrias como la sanitaria, la del transporte, la energética o el marketing y la publicidad. Al final, si bien los datos siempre han estado ahí, de lo que se trata ahora es de hacer un uso optimizado de los mismos, analizarlos y extraer una serie de conclusiones que nos permitan obtener mejores resultados, así como anticipar las tendencias del futuro.

Es por esto que el mercado cada vez demanda más expertos en Data Analytics, capaces de depurar los datos, sacar conclusiones y lograr que tanto las empresas como los clientes obtengan mejores resultados. Si quieres especializarte en esta disciplina en auge, el bootcamp de Data Analytics de Ironhack te aportará los conocimientos y herramientas que demandan las empresas de hoy en día.

Ahora, vamos a repasar algunos casos reales donde esta disciplina se ha implementado de forma efectiva y juega un papel cada vez más determinante en nuestras vidas. 

1. Sector Retail y Comercio Electrónico

Una de las industrias donde una aplicación más real y efectiva tiene el Data Analytics es, sin duda, el sector retail. Los pequeños y medianos comerciantes pueden sacar mucho partido a los datos con los que cuentan, y aquellos otros a los que pueden tener acceso, para llevar su negocio a un nuevo nivel. No solo, como ya hemos comentado, para realizar pedidos más óptimos a sus proveedores, sino también para identificar cuáles son las preferencias de sus clientes, sabiendo qué es aquello que más le interesa en cada momento del año y pudiendo detectar sus fortalezas respecto a sus competidores, para explotarlas y tratar de llegar a nuevos usuarios


Análisis del comportamiento de compra online en Tableau

2. Sector Financiero y Banca

De la misma forma, otro sector donde el Big Data se ha convertido en protagonista ha sido el financiero. El análisis de datos ha supuesto una auténtica revolución en este área, ya que ha permitido a los bancos acercarse más a sus clientes pudiendo ofrecerles aplicaciones más personalizadas y productos a medida. Gracias a la inversión realizada por las entidades bancarias para el desarrollo de nuevas plataformas que cuentan con modelos predictivos, pueden analizar el comportamiento de cada usuario y detectar qué es lo que más le interesa en cada momento. Por ejemplo, a la hora de recomendar que realice una determinada inversión, el Big Data permite reducir el riesgo de manera notable y lograr que ésta sea más beneficiosa, puesto que le reportará, previsiblemente, mayores beneficios.

Otra de las innumerables aplicaciones que el Data Analytics ha reportado al sector de los servicios financieros ha sido la lucha contra el fraude. Al anticipar patrones de comportamiento, por el análisis de los datos y la aplicación de técnicas de Deep Learning, se puede anticipar el comportamiento de los pagos del cliente y, así, detectar si puede ser un activo nocivo para la compañía.


Red Neuronal en Tensorflow para predecir el impago en los créditos bancarios 

3. Sector Salud

Al igual que ocurre en el sector financiero, en la industria médica la aplicación del Big Data está reportando numerosos beneficios no solo para las compañías que operan en este mercado, sino también para los propios pacientes. Gracias al importante avance que ha experimentado el Data Analytics en este área se han conseguido multitud de avances a la hora de planificar tratamientos más idóneos y eficaces.

Sin ir más lejos, el poder contar con una enorme base de datos que permita comparar los resultados de ciertos análisis de un paciente con los de otros miles, facilita a los profesionales sanitarios actuar de forma más acertada e incluso les ofrece la posibilidad de desarrollar tratamientos mucho más personalizados. Además, el poder contar con una ingente cantidad de información que aglutina tanto las imágenes como los análisis, los historiales médicos y los datos genómicos, va a suponer un importante paso para mejorar la calidad de los diagnósticos y, por supuesto, la atención a los pacientes.


Identificar cáncer de pulmón a través de técnicas de análisis con Deep Learning

4. Sector Farmacéutico

Lo mismo ocurre con las compañías de la industria farmacéutica, que gracias al uso del Big Data podrán llevar a cabo tanto las investigaciones como el diseño de los medicamentos y ensayos clínicos, de una manera mucho más efectiva y pudiendo monitorizar a los pacientes en tiempo real. Y al contar con un mayor número de datos y una mejor gestión de los mismos mediante el análisis de datos, podrán incluso anticipar ciertas tendencias y adelantarse a ellas.


Análisis de los medicamentos en función de las reseñas

5. Sector Marketing y Publicidad

El principal reto al que se enfrentan en la actualidad los profesionales del marketing es conseguir captar la atención de la audiencia. Y en un momento el que son tantas las opciones, tantas las pantallas, ese desafío se vuelve cada vez más complejo. Es por ello que, para lograr sus propósitos, en esta industria también han recurrido a la explotación de los datos. Al contar con un mayor número de datos de los usuarios, se puede realizar un completo análisis de los mismos y actuar de forma más efectiva, lanzando los mensajes publicitarios a aquellos perfiles a los que más pueden interesar por un motivo u otro.

Con audiencias cada vez más segmentadas, mejor catalogadas, las campañas de marketing pueden ser mucho más eficaces para así lograr un impacto más óptimo en los potenciales clientes y permitir a las compañías obtener los resultados que se habían propuesto. Así, a medida que se extiende el uso del Big Data, en ese sector comienzan a desarrollarse otras tendencias como la publicidad programática, que establece una estrategia más enfocada hacia las audiencias y menos hacia los medios en los que se lanzan los mensajes.


Segmentación de audiencias a través de técnicas de clusterización en Python 

En definitiva, multitud de sectores en los que cada vez está más implementado el análisis de datos y donde se demandan perfiles cada vez más especializados. Por lo que, si lo tienes claro y quieres comenzar tu andadura en el mundo del Big Data, es el momento de lanzarse a realizar el bootcamp de Data Analytics de Ironhack.

Únete a Ironhack¿Listo para unirte?

¡Sigue los pasos de miles de personas que decidieron reorientar su carrera o emprender y comenzaron su trayectoria profesional con los bootcamps de Ironhack!

Ver detalles del cursoExplora nuestros campus

Artículos de blog sobre Data analytics

Ver más artículos en nuestro blog
¿Quieres recibir todo esto directamente en tu correo? ¡Suscríbete ahora!
Por favor, escribe tu nombre
Por favor escribe tu apellido
El correo electrónico no es válido. Por favor, inténtalo de nuevo