11 BIG DATA óptimo para cada cliente, segmentando a los clientes en función de lo que están dispuestos a pagar, ofreciendo descuentos o promociones personalizadas. • Retail (optimización de los procesos de negocio): En el sector de Retail, los negocios están optimizando su stock basándose en predicciones generadas gracias a datos de redes sociales, tendencias de búsquedas en la web y predicciones meteorológicas. Un proceso que se está transformando particularmente gracias al Big Data es el de la cadena de suministro y la optimización de rutas de reparto. Gracias al posicionamiento geográfico se puede realizar un seguimiento de las mercancías y vehículos de reparto, optimizando las rutas, integrando datos de tráfico en tiempo real. “En Making Science hemos ayudado a clientes de sectores como Retail, Travel, Utilities, y Servicios Financieros a implementar múltiples casos de uso que son posibles gracias al Big Data y BI”, detalla por su parte Cesar Ramos, como, por ejemplo: • Personalización de la experiencia de compra: Recomendación de productos relevantes a cada cliente en función de su historial de compras, preferencias y comportamiento en línea. • Análisis del comportamiento del consumidor: Obtención de información valiosa sobre las preferencias, necesidades y motivaciones de los clientes para desarrollar estrategias de marketing más efectivas. • Desarrollo de nuevos productos y servicios: Identificación de nuevas oportunidades de negocio y mejora las características existentes mediante el análisis de datos de mercado y de clientes. • Mejora de SEO y experiencia de cliente: Análisis de tendencias y patrones obtenidos por interacciones de clientes con asistentes virtuales desplegados en sitios web y aplicaciones, y gestores de atención al cliente en call centers. NUEVAS TENDENCIAS El panorama de Big Data está en constante evolución, con nuevas tecnologías y enfoques. Desde Synology, identifican las siguientes: • DataOps: Integración de operaciones y desarrollo de datos para mejorar la eficiencia. • Aumento de la automatización: Uso creciente de IA y aprendizaje automático para la gestión de datos. • Edge Computing: Procesamiento de datos cercano a la fuente para reducir la latencia y mejorar la eficiencia. • Data Fabric: Enfoque unificado para la gestión de datos dispersos. “Estas tendencias prometen transformar las industrias, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa, mejorando la eficiencia operativa y abriendo nuevas oportunidades de innovación. En Synology, estamos comprometidos a liderar esta transformación con soluciones de almacenamiento y gestión de datos avanzadas y seguras”, señala Tomás Sainz, Synology. “El futuro del Big Data está estrechamente vinculado a la IA y la GenAI. Estas tecnologías tienen el potencial de desbloquear un valor aún mayor de los datos y transformar industrias de formas que aún estamos por imaginar”, concluye Cesar Ramos desde Making Science. Finalmente, Vistex menciona la necesidad de que en la empresa “exista una plataforma corporativa para datos y análisis, evitando la fragmentación de herramientas y equipos de Data Science por departamento”. n
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