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Análisis predictivo de Big Data: la diferencia y el valor

Los términos big data y análisis predictivo son cada vez más importantes en el mundo empresarial y en todos los sectores, y con razón. Los big data hacen que el mundo gire, pero la aplicación de big data para el análisis predictivo proporciona a las empresas conocimientos esenciales que les ayudan a obtener una ventaja competitiva, identificar nuevas oportunidades para aumentar los ingresos y reducir la pérdida de clientes.

Cada uno de estos elementos es una prioridad para las empresas, incluidas las telecos, ya que influye en la rentabilidad. A continuación profundizamos en el big data, el análisis predictivo, sus diferencias y el valor que aportan.

Visión general del análisis predictivo de Big Data

Los big data y el análisis predictivo son términos que a menudo se agrupan, pero son dos elementos diferentes, y uno necesita del otro para funcionar. 

En términos sencillos, los big data son volúmenes acelerados de grandes conjuntos de datos o activos de información que proceden de varias fuentes de datos diferentes y se almacenan en almacenes de datos y bases de datos.

En términos de un negocio de telecomunicaciones, piense que los conjuntos de datos contienen la información relativa a los datos demográficos de los clientes, las ubicaciones, las ventas, etc. Para que las empresas puedan utilizar estos grandes volúmenes de datos, es necesario interpretarlos, aprovecharlos y comprenderlos: aquí es donde entra en juego el análisis predictivo. 

Los análisis predictivos son herramientas analíticas que utilizan algoritmos, minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, tecnología de inteligencia empresarial (BI), etc., para convertir los grandes datos en información procesable. Durante este proceso, se analizan los datos actuales e históricos para proporcionar a las empresas conocimientos e información que se utilizan para:

  • Crear nuevas aplicaciones empresariales, servicios y ofertas de productos
  • Identificar nuevas tendencias o riesgos 
  • Alerta de problemas o cuestiones relacionadas con la experiencia del cliente, los servicios o las ofertas
  • Detectar los factores que afectan a la productividad y la rentabilidad
  • Predecir eventos futuros y hacer predicciones

Los big data y el análisis predictivo proporcionan a las empresas una visión de los posibles resultados futuros y de los patrones de los clientes. Esto permite a las empresas predecir, resolver y crear soluciones y servicios que tendrán un impacto en la rentabilidad y proporcionarán una ventaja competitiva. Esta tecnología se utiliza en varios sectores, como la fabricación, el comercio minorista, la sanidad, los servicios financieros y, por supuesto, las telecomunicaciones. 

diferencias en el análisis predictivo de big data

Tecnologías de Big Data y de análisis predictivo: las diferencias 

Hay diferencias fundamentales entre el big data y el análisis predictivo. En términos de funciones básicas, el big data es la recopilación de grandes volúmenes de datos en bruto procedentes de diversas fuentes que luego se almacenan sistemáticamente. El análisis predictivo utiliza el big data para identificar ideas y patrones para predecir resultados y eventos futuros. 

En cuanto al uso de la tecnología, ambos son también muy diferentes. Las tecnologías de big data incluyen:

  • Almacenamiento de datos - se refiere al uso de tecnología informática y de almacenamiento que recoge y gestiona grandes conjuntos de datos y permite el análisis de datos en tiempo real.
  • La minería de datos - es el proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones.
  • El análisis de big data - es el proceso de examen de los big data para identificar ideas, patrones ocultos, tendencias y preferencias de los clientes que, en última instancia, mejorarán la toma de decisiones.
  • La visualización de datos - es la representación gráfica de la información y los datos mediante el uso de gráficos, imágenes, mapas, plataformas, etc. que facilitan la comprensión eficaz de los datos en cuestión.

Por otro lado, el análisis predictivo utiliza varios modelos predictivos y técnicas de análisis predictivo que muchas empresas deciden combinar para proporcionar una representación completa de los complejos datos disponibles. Estos modelos utilizan diferentes técnicas de análisis de datos y se establecen para proporcionar información precisa sobre los elementos que afectan a la empresa. Entre ellos se encuentran:

  • Modelos de regresión - este análisis de regresión se utiliza a menudo para predecir la demanda durante varios meses y cómo las operaciones pueden satisfacer esta demanda.
  • Clustering - este modelo se utiliza a menudo para la segmentación de clientes, ya que consiste en agrupar los datos y las variables, basándose en las similitudes, en clusters. Esto permite identificar patrones relativos a la demografía de los clientes, su ubicación, etc.
  • Clasificación - este modelo establece las características compartidas de grandes conjuntos de datos y determina la categoría de un nuevo dato en función de sus características.

Análisis predictivo, Big Data y cómo hacer que funcionen para usted como empresa de telecomunicaciones

A partir de lo anterior, no cabe duda de que las herramientas de análisis predictivo y el big data añaden valor a un negocio y ofrecen los datos relevantes y la visión necesaria para mejorar las operaciones, el rendimiento, los servicios, la toma de decisiones, etc. Estos elementos repercuten en la rentabilidad del negocio y en la pérdida de clientes, lo cual es necesario para el éxito del negocio. En el contexto de las telecos, esta tecnología puede utilizarse para: 

  • Detectar la actividad fraudulenta- En la era digital, la actividad fraudulenta es una amenaza real. Esta tecnología permite a los estadísticos y científicos de datos identificar, detectar y prevenir problemas de ciberseguridad y fraude. Los algoritmos se utilizan para procesar los datos y encontrar patrones en tiempo real con el fin de identificar las vulnerabilidades y amenazas para proteger su negocio y sus clientes.
  • Optimizar las campañas de marketing - La información obtenida a partir de los macrodatos y el análisis predictivo ayuda a las empresas a dirigirse a la base de clientes adecuada con las ofertas de productos correctas, mejorando la rentabilidad. Estos análisis permiten a las empresas determinar las respuestas de los clientes y, por tanto, mejorar la orientación.
  • Mejorar la supervisión y gestión de las operaciones de red - Mediante el análisis predictivo, las telecos pueden identificar los patrones de tráfico, las horas punta de uso y prever las necesidades y demandas del sector. Con esta información, la empresa puede tomar medidas para garantizar que la red funcione sin problemas y que los clientes tengan acceso a lo que necesitan. Esta tecnología también se utiliza para gestionar y optimizar los flujos de trabajo de backend, las actividades de mantenimiento, las alertas sobre fallos de los equipos y proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre la red.
  • Mejorar la experiencia del cliente - El análisis predictivo proporciona datos históricos sobre los clientes que ya han abandonado la empresa, así como información sobre sus comportamientos y las razones de su abandono. Al abordar las razones por las que los clientes se van, también identificará oportunidades para mejorar la experiencia del cliente.

Conclusión:

Los big data y el análisis predictivo son tecnologías que las empresas pueden utilizar para obtener una ventaja competitiva en el mercado. En lo que respecta a las telecos, esta tecnología se utiliza para proporcionar una valiosa información sobre los procesos empresariales, el rendimiento de los servicios y las ofertas, así como la experiencia del cliente.

Esta información se utiliza para mejorar las operaciones, las ofertas y la experiencia del cliente, así como para tomar decisiones informadas que, a su vez, repercuten en la rentabilidad. En el futuro, esperamos que el big data y la analítica predictiva sigan afectando al sector en su conjunto, especialmente con el aumento del uso del Internet de las Cosas (IoT). Las empresas de telecomunicaciones que utilicen eficazmente el big data y el análisis predictivo tendrán una ventaja competitiva.

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