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Análisis de datos: su importancia para las empresas?

En otros de nuestros artículos te hemos explicado la gran importancia de poder recopilar datos y tomar decisiones gracias a ellos, pero antes de llegar a eso, debemos saber sobre el análisis de datos.

Es por ello que en este artículo te contaremos todo lo que necesitas saber del tema.

¡Así que sin más dilación comencemos!

¿Qué es el análisis de datos?

Se trata de un proceso que consiste en analizar información para extraer datos significativos de un conjunto determinado. Esta técnica de análisis se lleva a cabo con Big data en la mayoría de los casos, aunque lo cierto es que puede aplicarse a cualquier conjunto de datos.

El principal objetivo del análisis de datos es ayudar a las personas y organizaciones a tomar decisiones basadas en patrones, comportamientos, tendencias o preferencias.

En ese mismo sentido, las empresas pueden utilizar la analítica para identificar las preferencias de sus clientes, los hábitos de compra y las tendencias del mercado. A partir de ello pueden crear estrategias para abordarlos y manejar las condiciones cambiantes del mercado.

¿Cuáles son los tipos de analítica? 

Según el artículo de bcm.com, existen múltiples métodos y técnicas de análisis para el análisis de datos, pero son cuatro tipos que se aplican a cualquier conjunto de datos:

1.Descriptivo: se refiere a comprender lo que ocurrió en el conjunto de datos. Como punto de partida en cualquier proceso de análisis, el análisis descriptivo ayudará a los usuarios a comprender lo que sucedió en el pasado.

2.Diagnóstico: Considerará el análisis descriptivo y se basará en él para comprender por qué sucedió algo en específico. Permite así a los usuarios obtener conocimientos sobre la información exacta de las causas fundamentales de eventos pasados, patrones, etc.

3.Profético: este predecirá lo que sucederá en el futuro. Además combinará datos de análisis descriptivos y de diagnóstico y utilizará técnicas de ML e IA para predecir tendencias, patrones, problemas, entre otros.

4.Preceptivo:  aquí se toman las predicciones de la analítica predictiva y da un paso más al explorar cómo sucederán las predicciones. Este puede considerarse el tipo de análisis más importante, ya que permite a los usuarios comprender eventos futuros y adaptar estrategias para manejar cualquier predicción de manera efectiva.

Finalmente…

Podemos asegurar que los datos son el futuro y que todo lo que se relaciona a ellos van a ayudar a las personas e industrias.

A medida de que se comprenda que los datos son muy importantes, se convertirán en componentes tecnológicos esenciales para cualquier industria. Gracias a estos podremos predecir y actuar en consecuencia para ser más innovadores.

¿Quieres conocer todo lo que podemos hacer gracias a los datos? Haz clic aquí

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¿Cuáles son los conceptos claves de la minería de datos?

En nuestro artículo anterior, dimos paso a uno de los temas más sonados en los últimos años. Se trata de la minería de datos y su impacto en la toma de decisiones de muchas empresas.

Primero para entender mucho más de qué trata todo este tema tan importante, es necesario conocer sus conceptos claves:

Obtener los mejores resultados de ello requiere una variedad de herramientas y técnicas. Algunas de las funciones más usadas incluyen:

  • Limpieza y preparación: aquí los datos se transforman en un formato adecuado para luego ser analizados y procesados. Como por ejemplo la identificación y eliminación de errores.
  • Inteligencia artificial (IA): estos sistemas realizan actividades analíticas asociadas a la inteligencia humana. Esto se refiere a la planificación, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas).
  • Aprendizaje de reglas de asociación: estas herramientas también son conocidas como análisis de la canasta de mercado. Se encargan de buscar relaciones entre variables en un conjunto de datos como determinar qué productos se compran normalmente juntos.
  • Agrupación: es el proceso de partición de un conjunto de datos en un conjunto de subclases significativas (denominadas agrupaciones). El objetivo es ayudar a los usuarios a comprender la estructura o agrupación natural de estos.
  • Clasificación: aquí se asignan elementos en un conjunto de datos a categorías o clases de destino. Esto con el objetivo de predecir, con precisión, la clase de destino para cada caso en los mismos.
  • Análisis de datos: en este proceso se evalúa la información digital en inteligencia empresarial útil.
  • Almacenamiento de datos: es una gran colección de datos comerciales que se emplea para ayudar a una organización a tomar decisiones. Se trata del componente fundamental de la mayoría de los esfuerzos de minería de datos a gran escala.
  • Aprendizaje automático: esta técnica de programación informática emplea probabilidades estadísticas para dar a las computadoras la capacidad de «aprender» sin estar programadas de manera explícita.
  • Regresión: técnica que se usa para predecir un rango de valores numéricos. Algunas de ellas son ventas, temperaturas o precios de las acciones, en función de un conjunto de datos en particular.
¿Cómo funciona?

Primero comienza con la formulación de la pregunta empresarial correcta, la recopilación de los datos correctos para responder y la preparación de los datos para el análisis. El éxito en las últimas fases depende de lo que ocurra en las primeras.

6 pasos para buenos resultados

Ciertamente los profesionales del tema generalmente logran resultados confiables y oportunos siguiendo un proceso estructurado que involucra estos seis pasos:

  1. Comprensión comercial: aquí se incluye la situación comercial actual, el objetivo comercial principal del proyecto y los criterios para el éxito.
  2. Comprensión: determinar los datos que se necesitarán para resolver el problema y recopilarlos de todas las fuentes disponibles.
  3. Preparación: preparación de los datos en el formato adecuado para responder a la pregunta comercial. Así podemos solucionar cualquier problema de calidad de los datos, como datos faltantes o duplicados.
Los 3 más relevantes
  1. Modelado: uso de algoritmos para identificar patrones dentro de los datos.
  2. Evaluación: determinar si los resultados entregados por un modelo determinado ayudarán a lograr el objetivo comercial y en qué medida. 
  3. Implementación: poner los resultados del proyecto a disposición de los tomadores de decisiones.
¿Por qué este tema es tan importante para nosotros?

Gracias a esta tecnología en LISA Insurtech somos capaces de potenciar la industria de los seguros. Logramos detectar fraudes, segmentar la preferencia de los asegurados, ¡entre muchas otras cosas más!

Si quieres saber cómo trabajamos en ello, haz clic aquí 

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Minería de datos: ¿Qué es y por qué es tan relevante?

La tecnología ha sido un trampolín para que muchas empresas salgan de su zona de confort, sufriendo una metamorfosis valiosa que las lleva a un plano competitivo y en este caso, queremos hablarte de la Minería de datos y su importancia.

¿Estás listo? Vamos al tema😊

¿Qué es Minería de datos?

Primero y según un artículo publicado por IBM, se trata de un proceso para hallar patrones e información valiosa de grandes conjuntos de datos. Esto es posible gracias al gran crecimiento del Big data y a las tecnologías de almacenamiento.

La tecnología evoluciona constantemente para manejar datos a gran escala, pero los líderes aún enfrentan desafíos con la escalabilidad y automatización.

¿Sabías que el concepto “Minería de datos” no es algo de la Era digital? Este concepto ha existido durante más de un siglo, siendo más famoso en la década de 1930.

Durante el año 1936, Alan Turing introdujo la idea de una máquina universal que pudiera realizar cálculos similares a los de las computadoras modernas.

Por otro lado, el Data Mining ha mejorado enormemente la toma de decisiones de las organizaciones mediante el análisis de datos totalmente detallado. En ese mismo sentido, encontramos dos propósitos principales que sustentan el análisis detallado:

1.Pueden describir el conjunto de datos de destino.

2.Pueden predecir resultados mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático

En ese mismo sentido, ambos métodos se emplean para filtrar y organizar datos, mostrando la información más relevante, desde la detección de fraudes hasta los comportamientos de los usuarios, las brechas de seguridad y los cuellos de botella.

Estas son las ventajas del Data Mining

Principalmente podemos usar la minería de datos para resolver casi cualquier problema empresarial que involucre datos, incluidos:

  • Aumento de ingresos.
  • Comprender los segmentos y las preferencias de los clientes.
  • Adquirir nuevos clientes.
  • Mejora de la venta cruzada y la venta ascendente.
  • Retención de clientes y fidelización.
  • Incrementar el ROI de las campañas de marketing.
  • Detectando fraudes.
  • Identificación de riesgos crediticios.
  • Seguimiento del desempeño operativo.
En resumen…

Finalmente minería de datos no es algo de ahora, sino que está presente desde la década de 1930 y las primeras pruebas de Turing. Asimismo, es muy importante para las empresas ya que ofrece una gran cantidad de beneficios a partir del análisis de una gran avalancha de datos capturados.

De esta forma en LISA Insurtech nos dotamos de tecnología vanguardista, esto con el fin de revolucionar la industria de los seguros con procesos más rápidos y seguros. Gracias al Data Mining somos capaces de detectar fraudes, segmentar la preferencia de los asegurados, entre muchas otras cosas.

Si quieres saber cómo lo hacemos, visita en siguiente enlace 

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¿Cómo aplicamos grandes datos en el mundo real?

Tal y como pudimos enseñarte en nuestro artículo pasado, los Grandes datos van a ser una de las tecnologías que estará más acentuada para el próximo 2022. Es por ello que en el presente artículo te contaremos los casos de uso del Big data.

¡Vamos al meollo! Comencemos😎

Eventualmente vamos a contar con ciudades inteligentes, tendremos una mejor optimización del tráfico e incluso será posible prevenir enfermedades ligadas a nuestros genes en específico. Acá te dejamos algunos ejemplos de los casos de uso actuales de Big Data que nos compartió Platzi en su artículo:

  • IBM tomó toda la información de los crímenes en Chicago y la procesó para hacer análisis predictivos. Con ello se consiguió detectar dónde iban a ocurrir los crímenes antes de que sucedan. Así que es muy posible disminuir la criminalidad de una ciudad en un 30% gracias al uso de Big Data.
  • En el sector de la salud hay diversos usos que ayudarán a muchos. Algunos ejemplos son: es posible codificar el material genético para conocer los alimentos más adecuados para un individuo y cómo prevenir enfermedades crónicas. Además se pueden monitorear a bebés prematuros para predecir sus enfermedades antes de que aparezcan los primeros síntomas. ¿Increíble, no?
  • El Big Data está muy presente en el desarrollo científico, por ejemplo, en el Colisionador de Hadrones (LHC) del CERN se pueden llegar a producir 600 millones de colisiones por segundo, a punto de que sus 65.000 procesadores para analizar 30 Petabytes de datos, no son suficientes😵
  • Son muchas las empresas de logística han empezado a usar Big Data para optimizar sus rutas de entrega, de tal modo que los tiempos de entrega son muchos menores al igual que el combustible que necesitan.
  • En el sector de seguros, ¿pero cómo es eso?

-Registrando toda la información del asegurado en tiempo real para garantizarle a la compañía de seguros posibles ofertas personalizables.

-Rastreando cómo actúa el cliente frente a la plataforma para así poder mejorarla en función a cómo «se mueve» el asegurado.

-Con el NLP es posible hacer seguimientos y análisis para tomar decisiones.

-Aportando al análisis de riesgo y al fraude.

-Se pueden identificar problemas antes de que ocurran, lo cual conlleva a disminución de siniestros gracias a la telemetría.

¿Suena genial, no?

Todo lo anterior lo pueden lograr las compañías aseguradoras junto a nuestro producto estrella LISA Claims.

¡Conócelo y empecemos un camino juntos!

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Descubre el impacto del Big data en LISA Insurtech

¡Hola! Nos alegra tenerte nuevamente en nuestro blog💜De hecho, nos emociona que leas la segunda parte del artículo anterior sobre cómo impacta el Big Data en LISA Insurtech.

En la cita de hoy echaremos un vistazo por algunos ejemplos de Big data. ¿Estás listo? Vamos a ello😎

¿De dónde vienen los datos?

En el artículo anterior, hablamos de qué es el Big data y algunas de sus características, pero no mencionamos un punto importante, ¡los datos! ¿de dónde vienen? o ¿de dónde los sacamos?

Los datos se generan básicamente de todas partes. Especialmente si se está conectado a internet, en donde es posible capturar cada clic dado (y cada clic no dado), así como todos los textos que se generan. De esto salvamos que haya información estructurada y no estructurada.

Por otro lado, IoT (Internet of Things) es una gran fuente de obtención de datos. Actualmente casi todos los productos de uso diario, como automóviles, relojes, cámaras, asistentes de voz, entre otros., se pueden conectar a internet (así que pueden generar datos de cada persona en tiempo real).

Por ejemplo

Nike tiene una línea de productos que monitorean los datos que se generan al hacer ejercicio. Apple tiene algo muy parecido con el Apple Watch.

Campos de aplicación del Big Data

Según el artículo de Platzi, existe una infinidad de campos de aplicación de Big Data, así que, veamos cómo tu empresa puede beneficiarse de ello:

  • En el mundo digital se puede registrar y procesar toda la información en tiempo real. Así que a partir de la información de los usuarios, se pueden mostrar ofertas personalizadas para grupos con comportamientos comunes.
  • Analíticas de comportamiento de usuarios para crear y mejorar las funcionalidades de una plataforma acorde a lo que haga el usuario.
  • Una aplicación muy interesante es para evitar el fraude en cosas como suplantación de identidad o la clonación de tarjetas.
  • Un campo bastante estudiado es la minería de texto para el procesamiento de lenguaje natural (NLP). A partir de esto hay una gran cantidad de aplicaciones como por ejemplo: el análisis de sentimientos en marketing o la clasificación automática de problemas en el departamento de soporte al cliente, y que cada queja llegue al equipo correspondiente.
  • Calcular el potencial comercial de distintas zonas geográficas con la finalidad de abrir nuevas tiendas sin afectar las ventas de las otras. En ese mismo sentido también funciona para lo contrario y saber cuándo se debe cerrar una tienda.
  • Para la banca se hacen muchos análisis de riesgo para saber qué clientes se puede admitir o rechazar, qué créditos se puede aprobar o no, e incluso el análisis de la cartera de los clientes para constantemente analizar lo mencionado en caso de que algo cambie en su historial crediticio.
  • En un call center podría ayudar a saber a qué clientes llamar, en qué horarios y qué tipo de promociones se les puede hacer.
  • Fácilmente se puede hacer una segmentación de cliente muy precisa para enviarle campañas personalizadas, fidelizarlo y evitar que abandone la empresa.
  • También es posible identificar problemas antes de que sucedan y tomar acciones para que tengan una solución antes de que siquiera existan.
Big data + Industria de seguros

En LISA Insurtech, somos especialistas en el uso de la tecnología más actual e innovadora😎 Esto con la finalidad de ofrecer a la industria de seguros el impulso para evolucionar.

Nuestros casos de aplicación contemplan casi toda la lista anterior:

-Registramos toda la información del asegurado en tiempo real para garantizarle a la compañía de seguros posibles ofertas personalizables.

-Rastreamos cómo actúa el cliente frente a la plataforma para así poder mejorarla en función a cómo «se mueve» el asegurado.

-El NLP es uno de nuestros más grandes cimientos, con él hacemos seguimientos y análisis para tomar decisiones.

-Aportamos al análisis de riesgo y al fraude.

-Somos capaces de identificar problemas antes de que ocurran, lo cual conlleva a disminución de siniestros gracias a la telemetría.

¿Impresionante, no?

Te invitamos cordialmente a seguir conociendo más de nuestro producto LISA Claims y permitir que tu aseguradora se beneficie del Big data y toda la tecnología que tenemos para ti.

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Big data: Todo lo que necesitas saber

Seguramente muchas incógnitas pasan por tu mente en estos momentos: ¿Qué es eso de Big data? ¿Cuáles son sus funciones? ¿Cómo lo aplico?

Pero… ¡No te preocupes! En este artículo vas a aprender todo lo que es necesario del Big data para poder aplicarlo en la vida real y en los negocios.

¡Vamos a comenzar!

¿Qué es Big data?

Es un concepto en donde nos referimos a grandes volúmenes de datos que son variados y veloces (de hecho resultan muy difíciles de capturar y procesarlos con métodos tradicionales).

Gracias al artículo de Platzi, se conoce que para que podamos afirmar a pies juntillas que algo es Big data, los datos deben cumplir con las 5v:

5VDefinición
VolumenEl almacenamiento de la masiva cantidad de datos pueden ser recolectados de múltiples fuentes como páginas web, social media, IoT, etc.
VelocidadLos datos se generan en tiempo real gracias a las interacciones con las fuentes mencionadas, por lo que deben ser procesados con la misma velocidad.
VariedadTodo tipo de datos, ya sea estructurados o no estructurados, podrían ser tablas, texto, imágenes, videos, audio, bases de datos, etc.
VeracidadEs la calidad y confiabilidad de los datos. Al llegar de diversas fuentes, se vuelve complejo realizar su limpieza para evitar usar valores incorrectos.
ValorLos datos deben poder proporcionar un valor o beneficio a la empresa que los está utilizando.

En este mismo sentido, cuando hay una gran cantidad de datos, estructurados o no estructurados, que están llegando muy rápido, en tiempo real y son muy variados, es imposible analizar toda la información en tan solo una sola máquina. Es por ello que la información se debe partir en pequeñas partes, entre varias máquinas.

¿A partir de qué tamaño se considera que se está trabajando con Big Data?

La verdad no es algo que esté totalmente definido. Algunas personas del sector mencionan que puede variar entre los 30 Terabytes (TB),hasta varios Pentabytes (PB).

Es posible hacer analytics o Data science sin hacer uso de Big Data, de hecho, es lo más común. Asimismo, el término Big data ha sido usado por muchas empresas ya que se hizo popular por el marketing, pero no es usado realmente.

¿No te ha pasado que estás navegando en redes sociales y te sale una publicidad de un producto que has querido comprarte? Suena escalofriante y tal vez nos sintamos espiados, pero lo cierto es que esto es posible gracias al Big data y a la captura de una gran cantidad de datos por parte de una empresa.

Así funciona el Big data

La explicación más simple consiste en que, si se tiene mucha información que no puede procesarse en una única computadora o servidor, se divide en diversos chunks (pedazos más pequeños de información) y luego se envían a muchas máquinas (nodos), más pequeñas.

De este modo cada nodo queda encargado de resolver solo su parte correspondiente y después se vuelve a unir la información de todos los nodos y se lanza un solo output (resultado) unificado. Todos estos nodos trabajan y están conectados de forma paralela y se conocen como clúster.

¿Para qué sirve el Big data?

El Big Data es muy útil, tanto para las empresas como para mejorar la calidad de vida de las personas. Es por ello que ayuda a comprender los problemas, darles una solución e incluso predecir qué es lo que podría pasar a futuro (en escenarios alternativos).

La importancia no está en la cantidad de datos que podamos tener, sino en lo que se puede hacer con estos. Al mezclar el Big Data con Data Science se pueden hacer análisis predictivos (predecir el futuro, o al menos su probabilidad).

Luego de todo lo que has visto, el Big data se resume en una serie de beneficios para las empresas:

Reducción de costos de manera considerable, toma de mejores decisiones basadas en datos en tiempo real, aumento de las ganancias, disminución de tiempos, servicios personalizados y mucho más.

Con nuestro producto estrella, LISA Claims, es posible lograr todo lo que mencionamos anteriormente. Esto con el propósito de revolucionar la industria de seguros y hacer de la industria de seguros, un sector más innovador😎

¿Deseas saber más del Big Data? ¡No te pierdas nuestro próximo artículo! 💜

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Big data: ¿Cómo mejora la capacidad del sector sanitario en la actualidad?

La tecnología ha sido desde su aparición, una de las innovaciones más importantes para hacer de la vida de las personas algo más sencilla y cómoda. Dentro del sector sanitario ocurre lo mismo, ya que con el estudio no solo se avanza en los tratamientos médicos, sino que también las nuevas tecnologías juegan un papel fundamental para lograr parte de esa mejora continua.

Un ejemplo de lo anterior es cómo el Big Data o el análisis de datos, es un cimiento fundamental en investigaciones recientes que se han estado llevando a cabo.

Apoyo contra el Alzheimer

Uno de los campos donde se ha estado trabajando es en la detección anticipada de Alzheimer y de la demencia, enfermedades que para el año 2050 estarán afectando a más de 150 millones de personas alrededor del mundo.

Un ejemplo de esto, es la iniciativa propuesta y puesta en marcha por parte de la Unión Europea y la Federación Europea de las Asociaciones de la Industria Farmacéutica (Efpia), a través del consorcio IMI (Iniciativa Medicamentos Innovadores). En ella se está trabajando en un sistema que busca el diagnóstico temprano.

Mopead (Models of patient Engagement for Alzheimer’s Disease), ha sido diseñado por la compañía GMV para potenciar la participación ciudadana en la detección precoz mediante un modelo en el que se rellena un cuestionario online, donde se participa en un reconocimiento médico y se supedita a pruebas de atención primaria y terciaria.

Asimismo, investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), están trabajando para el desarrollo de unas librerías de Inteligencia Artificial (IA), las cuales tendrán como finalidad ayudar al diagnóstico clínico no solo de Alzheimer sino también de la depresión y algunos tipos de cáncer. Esta tecnología estará apoyada en Big data y en la supercomputación, lo que aporta una gran capacidad de análisis de todo tipo de información.

Big data contra el Coronavirus

Como ya lo hemos mencionado, el análisis masivo de datos resultará esencial para la lucha contra diversos tipos de enfermedades, ya que la gran cantidad de información pasa a ser clave para una mejor prevención. A nivel sanitario se han estado realizando trabajos para enfrentar una pandemia como la del Coronavirus.

En ese marco, ha quedado patente el uso que China hizo para poder contener la propagación del virus, incluso una startup de Canadá, BlueDot, llegó a prever la pandemia el pasado mes de diciembre a raíz de datos recogidos y analizados de las redes sociales.

En la actualidad, se encuentran en marcha diversos proyectos, como es el caso de herramientas basadas en la geolocalización, lo cual ayudará a controlar los posibles brotes de Covid-19 en hospitales. En España encontramos el caso de Radar Covid, herramienta de rastreo de Coronavirus más descargada.

No caben dudas de que la tecnología no se centra en un solo lugar, sino que está presente en diversos sectores con la finalidad de hacer más sencilla su evolución a través de una infinidad de herramientas.

En LISA empleamos tecnologías para dotar a la industria aseguradora de mecanismos para acelerar los procesos de liquidación, ahorrar en costos y prevenir fraudes. Todo esto con el motivo de garantizar una experiencia única e innovadora para mantener la satisfacción de los asegurados.

¿Quieres saber más? Pincha acá.