El Big Data se define como datos que proceden de una gran variedad de fuentes, que llegan en vol\u00famenes y velocidades cada vez mayores. Como los datos son recopilados y analizados de forma continua, se puede extraer de ellos una informaci\u00f3n de gran valor que ayuda a orientar a un negocio en la toma de decisiones. Aqu\u00ed reside su gran potencial.<\/p>\n
El t\u00e9rmino hace referencia a la recolecci\u00f3n, an\u00e1lisis y acumulaci\u00f3n recurrente de gran cantidad de datos, incluidos los personales, sometidos a un procesamiento autom\u00e1tico mediante algoritmos inform\u00e1ticos, utilizando tanto datos almacenados, como transmitidos, para generar ciertas correlaciones, tendencias y patrones (gran an\u00e1lisis de datos). El crecimiento, la velocidad y la complejidad de los datos son impulsados por el despliegue de miles de millones de sensores inteligentes y dispositivos que est\u00e1n transmitiendo datos (popularmente llamados el Internet de las Cosas).<\/p>\n
A pesar de que se reconoce que convertir los datos en informaci\u00f3n constituye una gran ventaja, la veracidad de las diferentes fuentes de datos y la falta de presupuesto econ\u00f3mico y de capacidad tecnol\u00f3gica en la mayor\u00eda de los casos, son, sin duda, barreras que ralentizan la puesta en marcha de proyectos de Big Data. No obstante, muchas empresas llevan tiempo manejando grandes vol\u00famenes de datos. Lo que marca la diferencia entre las aplicaciones anal\u00edticas y de gesti\u00f3n y los nuevos conceptos de Big Data son cuatro palabras de referencia para empresas pioneras en este terreno: Volumen, Velocidad, Variedad y Valor.<\/p>\n
Oportunidades y aplicaciones para el sector financiero <\/strong><\/p>\n En servicios financieros, especialmente en banca y seguros, existen oportunidades significativas de obtenci\u00f3n de beneficios mediante la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas y metodolog\u00edas de Big Data y Analytics. La principal \u00e1rea de aplicaci\u00f3n de Big Data y Analytics la constituye la segmentaci\u00f3n avanzada de clientes. Incorporar nuevas fuentes de datos a las segmentaciones tradicionales hace posible obtener una visi\u00f3n y un entendimiento m\u00e1s completos de las necesidades de los clientes, lo que lleva aparejada la definici\u00f3n de propuestas de valor m\u00e1s adaptadas a los diferentes perfiles de la demanda. Conocer mejor a los clientes permite realizar un targeting m\u00e1s ajustado, y esto se traduce en mayor eficiencia y rendimiento de las acciones comerciales. Adem\u00e1s, el Big Data permite definir las acciones apropiadas de clientes para conseguir una mayor fidelizaci\u00f3n de los mismos.<\/p>\n Otras aplicaciones del Big Data son la gesti\u00f3n de la “omnicanalidad”\u2013 tan importante en un contexto en el que las nuevas tecnolog\u00edas ponen a disposici\u00f3n de los clientes un mayor n\u00famero de canales de comunicaci\u00f3n mejorados y alta capacidad de transacci\u00f3n con las empresas \u2013 y la definici\u00f3n de estrategias de fijaci\u00f3n de precios (pricing) <\/i>din\u00e1mico por segmento de cliente, en un contexto que se acerca al tiempo real.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En los servicios financieros existen oportunidades significativas de obtenci\u00f3n de beneficios mediante la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas y metodolog\u00edas de Big Data y Analytics.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":21440,"parent":0,"template":"","etiquetas":[591],"categorias-blog":[553,589],"class_list":["post-29076","blog-aeb","type-blog-aeb","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","etiquetas-big-data","categorias-blog-articulos","categorias-blog-noticiasarticulos"],"yoast_head":"\n