China usó datos de localización y otros datos de cientos de millones de teléfonos inteligentes para contener la propagación del Covid-19, según fuentes chinas familiarizadas con el programa.

Además de los procedimientos draconianos de cuarentena, que mantuvieron a más de 150 millones de chinos en su lugar en el pico de febrero de la epidemia de coronavirus, China usó métodos computacionales sofisticados a una escala nunca antes intentada en Occidente.

Con más de 80.000 casos registrados, China informó ayer sólo 126 nuevos casos, en comparación con 851 en Corea del Sur y 835 en Irán, de un total de 1.969 nuevos casos en todo el mundo. Fuentes chinas destacan que la iniciativa de inteligencia artificial complementó las medidas básicas de salud pública, que se centraron en las cuarentenas y los esfuerzos agresivos para convencer a los ciudadanos chinos de que cambiaran su comportamiento.

Los algoritmos del gobierno chino pueden estimar la probabilidad de que un determinado vecindario o incluso un individuo se exponga al Covid-19 haciendo coincidir la ubicación de los teléfonos inteligentes con las ubicaciones conocidas de los individuos o grupos infectados. Las autoridades utilizan esta información para utilizar los limitados recursos médicos de manera más eficiente, por ejemplo, dirigiendo las pruebas del virus a los sujetos de alto riesgo identificados por el algoritmo de inteligencia artificial.

Todos los teléfonos inteligentes con GPS habilitado ofrecen a los proveedores de telecomunicaciones un registro preciso del itinerario del usuario. Los usuarios de teléfonos inteligentes en los Estados Unidos y Europa pueden acceder a sus propios datos, pero las leyes de privacidad impiden que el gobierno recoja estos datos. China no tiene tales restricciones de privacidad, y los proveedores de telecomunicaciones han utilizado los datos de localización durante años para la publicidad.

Un ejecutivo de un banco chino informa que su empresa compra datos de localización a los proveedores de telecomunicaciones. “Si usted ha pasado por un concesionario de automóviles tres veces en las últimas semanas, le enviamos un texto publicitario de un préstamo para automóviles”, dijo el ejecutivo. “No se nos permitiría hacer eso en Occidente.

No se sabe desde cuándo China ha sido capaz de procesar la enorme cantidad de datos de localización generados por los teléfonos inteligentes. Y lo que parece una ataque a la seguridad del usuario, ahora es una información fundamental para frenar los efectos de la enfermedad. Google tiene la información de por dónde pasamos pero en muchos países la Sanidad no puede usarla.

China también utiliza los registros electrónicos de las compras de medicamentos para identificar a los individuos enfermos que pueden haber intentado huir de la cuarentena.

El gran análisis de datos ayuda a las autoridades chinas a establecer la cadena de transmisión del virus, que sigue siendo un misterio en la mayoría de los demás países.

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Según el Director de IoT y Transformación Digital en Cisco España, Antonio Conde, los datos se han convertido en herramientas imprescindibles con un poder que se podría equiparar y acuñar como el “nuevo petróleo”, tanto para valorar conductas sociales de consumo como para la economía en si misma.

Big Data y su consolidación tecnológica

Para analizar grandes volúmenes de datos es necesario contar con herramienta con capacidad para filtrar y evaluar. Por esta razón, la tecnología va íntegramente ligada al análisis Big Data, de hecho sin ella sería casi imposible cruzar tablas y tablas de datos. Así que en 2018 no solo da un salto Big Data sino que toda la tecnología que le acompaña evoluciona con él.

Dentro de las tecnologías que dan el salto podemos destacar aquellos soportes  que recogen y almacenan millones de datos de usuarios de redes sociales como Facebook, Amazon o Google, en concreto los sistemas de almacenamiento distribuido NoSQL. Las infraestructuras se refuerzan y amplían para dar cobertura a cada usuario que carga perfiles sociales, que realiza búsquedas mientras queda logeado con su Gmail o que realiza compras en Amazón, así como en otras grandes plataformas. Esta información es vital para las empresas, ya que de ellas dependen en muchos casos las estrategias de marketing y la toma de decisiones en cuanto a los objetivos planteados anualmente.

Por otro lado, tenemos todas las plataformas y herramientas que utilizan el análisis Big Data en tiempo real, como tantas veces hemos puesto el caso del parque de Walt Disney, que trabaja los datos que recibe a través de las pulseras de los visitantes en tiempo real para mejorar la experiencia de los usuarios. La tecnología que reúne, procesa y analiza señales y eventos IoT en tiempo real mejora.  

Para analizar una gran cantidad de datos es necesario que la velocidad en la que se procesan sea óptima, no se puede demorar horas y horas para hacer un cálculo y mucho menos cuando esos datos resultantes son aplicados para tomar decisiones empresariales y de gestión en tiempo real. Así que en 2018 se prevé una mejora en las bases de datos con procesamiento basado en GPUs, que acelerarán los cálculos de información masiva.

Por último, tenemos los chatbots, que a través de un lenguaje natural agilizarán las respuestas automáticas a las consultas de usuario. Para este presente año, los especialistas ya han confirmado que perfeccionará funcionamiento y diseño.

Big Data y sus propósitos de nuevo año

La gestión de datos es fundamental para las empresas y a día de hoy podemos decir que Big Data se asienta en una evolución que mira a mejorar recursos integrando tecnologías base.

Además de la que hemos comentado anteriormente, la Inteligencia Artificial (IA) se nutrirá de todos los avances de Big Data para facilitar la toma de decisiones en empresas, así como tener la capacidad de anticiparse a situaciones y prever qué necesidades serán requeridas con el tiempo suficiente para que la empresa pueda contar con esos recursos.

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A partir del análisis de datos recogidos en el CRM y en Redes Sociales, donde encontramos una gran base de datos desordenada, podemos establecer patrones de conducta predictivos y necesidades reales de los consumidores.

Además, los datos nos ayudarán a establecer el target de nuestro público objetivo e incluso las horas del día y días de la semana en los que es más óptimo impactar con nuestra publicidad en redes sociales.

Ventajas del big data en marketing

Como hemos comentado anteriormente, el big data nos ayudará a crear campañas adecuadas a nuestro público objetivo y lanzarlas en el momento más adecuado, a partir de analizar las redes sociales.

Además, nos proporciona datos de los clientes útiles como su localización, sexo, intereses, edad… Datos que bien utilizados permitirán hacer campañas de marketing con una conversión más elevada que si lanzas tu publicidad a ciegas.

Por otro lado, con un buen volumen de datos, puedes planificar y ejecutar campañas con mucho más nivel de personificación, por ejemplo, a través de email marketing.

Junto a la ayuda de CRM, el big data te permitirá reforzar la comunicación con el cliente, tener registrados todos sus interacciones con la marca y así conocer dónde están los puntos fuertes y débiles de un producto o una acción de marketing.

Los datos y un buen experto en big data, así como un software que de resultados en tiempo real, te permitirán actuar msobre una campaña para redirigirla hacia el objetivo en caso de desviarse o crear un mayor engagement con los usuarios.

Por último, da por sentado que un buen trabajo de análisis, publicidad, comunicación y reacción ante una acción favorecerá la fidelidad de tus clientes.  

Casos de éxito: Big data y marketing

Muchas grandes marcas han utilizado el big data para afinar sus campañas de marketing con éxitos que ni ellas imaginaban.

Netflix

Netflix se ha convertido en la plataforma online por excelencia en series y películas, tanto propias como de terceros. Pero para llegar a este nivel utilizo big data, analizando los gustos de sus usuarios, los géneros de series y películas con mayores descargas y demanda. A partir de aquí, no sólo ha sido capaz de recomendar a cada usuario, en función de sus gustos por el cine, el género o la sitcom adecuada, sino que ha lanzado producto alcanzando éxitos rotundos, un claro ejemplo es la serie Stranger Things, que resurgió de sus cenizas a Winona Ryder y acertó de pleno con el corte con una serie plagada de gags de los ochenta, metiendo al público más nostálgico en el bolsillo. De hecho, ya se espera con entusiasmo la segunda temporada.

Nike

Nike, la marca por excelencia de deporte, desde hace años analiza a sus consumidores para acercar sus productos lo máximo a sus necesidades. Pero con la digitalización aún obtienen más información de cada uno de ellos.

Con el uso de dispositivos capaces de aplicar inteligencia artificial a objetos como un reloj o un pulsómetros se han abanderado como empresa pionera en tecnología e innovación deportiva.

Cada vez recoge más información de los usuarios, hasta el punto de lograr enfocar de forma segmentada sus campañas de marketing. De hecho, muchas las veremos en canales como youtube pero no en televisión, van directos al público objetivo sin importar donde estén, solo buscan la forma de llegar a ellos e impactar.

Amazon

¿Quién no ha comprado alguna vez en Amazon? Es la plataforma líder de venta online, con capacidad para entregar pedidos de un día para otro.

Su éxito reside, entre otras cosas, en su capacidad de análisis big data. Conoce a sus consumidores a la perfección, no sólo por las compras que hace en su página, sino por las búsqueda que realiza en ella. Es una experta en remarketing, ofreciendo esa lectura que tanto te gusta, sin que tu si quieras hayas pensado en ella.

Las marcas han sido capaces de conocernos casi incluso más que nuestros amigos, porque algunos no saben ni qué libros leemos. Muchos pensarán que saben tanto de nosotros que da miedo, pero todo lo que saben lo usan para mejorar nuestra vida, no ponen delante lo que necesitamos y nos ahorra horas de búsquedas inútiles. Las marcas que usan big data, no sólo aumentan los beneficios sino que mejoran la relación con sus clientes.

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Si eres un apasionado del Big Data no puedes faltar al evento que se celebrará en las instalaciones de FEMPA el jueves 20 de julio, a partir de las 16:00 horas.

Francisco Javier Cano, Big Data IT Specialist at IBM for Spain, Portugal, Greece and Israel será el encargado de dirigir está sesión, donde se abordará la evolución del Big Data a lo largo de los años y las ventajas que esta estrategía de análisis de datos aporta a las empresas.

A día de hoy, debido a los grandes volúmenes de datos que las empresas reciben de sus clientes, entre otros, es necesitan una estrategía capaz que les ayude a comprender y digerir toda la información.

Para inscribirte en la jornada Pulsa Aquí

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Deep Data, información relevante

Cuando cruzamos grandes volúmenes de datos de distintas bases, obtenemos múltiples resultados. Lo complejo de esto es extraer aquella información que nos será útil para alcanzar nuestro objetivo. Con esto no quiere decir que el resto de información desechada no sirva para nada, sino que no es la indicada para lograr nuestro propósito.

La relación entre Big Data y Deep Data se basa en que son complementarias.  Big Data nos proporciona patrones de conducta y tendencias, mientras que Deep Data nos ayuda a escoger la información más relevante, dejando a un lado la redundancia.

La finalidad o concepto más profundo de Deep Data es demostrar que, aunque nos quedemos con una pequeña cantidad de datos extraídos a través de Big Data, estos sean realmente útiles. Datos que tiene capacidad para dar un valor añadido a la empresa, siempre y cuando sea aprovechada correctamente.

Los retos a los que hace frente Deep Data 

Como cualquier estrategia de análisis de datos, Deep Data también se enfrenta a distintos retos.

Calidad de los datos: Al seleccionar aquellos datos que son útiles, la herramienta de Deep Data tiene que tener la capacidad para aportar datos de calidad. Un claro ejemplo, es analizar el tráfico web. Si las visitas que obtiene y nos da como resultados están incoherentes por ausencia de información, como el navegador o el soporte mobile que se usa, la información carece de calidad.

Convertir datos en valor añadido: De nada sirve tener datos y datos, que no aportan ningún valor a la empresa. Al final, estos datos se tiene que usar para realizar campañas más competentes, reclutar perfiles laborales que realmente cubren una necesidad en la empresa o para tomar decisiones ejecutivas de éxito.

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Mejorar el marketing a través del Big Data

Actualmente vivimos conectados al móvil. De hecho, cada vez que publicamos en nuestro muro de Facebook, retwitteamos una noticia o compartimos actualizaciones de nuestro Linkedin dejamos un rastro de datos. Pero no sólo es información sobre edad o ubicación, también obtenemos más conocimiento sobre las preferencias o gustos de los usuarios.

A partir de la información recopilada y analizada a través de herramientas big data, podemos tener una visión integral de los clientes. Con estos datos podemos establecer patrones de conducta y de compra, con la finalidad de diseñar experiencias vinculantes a un producto que se adapten a las necesidades y expectativas del cliente.

Primeros pasos hacía Big Data

Para mejorar la experiencia del cliente a través de la información obtenida tenemos que tener en cuenta varias premisas.

En primer lugar, tenemos que hacernos con una herramienta big data con capacidad para cruzar grandes volúmenes de datos de distintas fuentes. Además, que tenga un cuadro de mandos usable y comprensible por cualquier usuario, sin necesidad de que este tenga nociones avanzadas en informática.

A continuación, creamos segmentos de nuestros usuarios y clientes potenciales. Podemos empezar por centrarnos en los mejores clientes, aquellos más fieles y con mayor valor. Las campañas se pueden crear entorno a las preferencias específicas de un target, aumentando así las posibles ventas.

A la hora de plantear la campaña de marketing, proceso de compra y postventa, es fundamental diseñar una experiencia de cliente acorde a los gustos de nuestro target. De esta forma nos aseguramos que captará su atención y calará en su recuerdo. No es fácil diseñar una experiencia para el cliente, pero tampoco imposible. Es importante descubrir la forma en la que el producto o servicio mejorará la vida de nuestros clientes, es una buena forma de empezar.

Las personas compramos productos por varias razones, entre ellas, por necesidad o por satisfacer un deseo o como capricho. Por tanto, tenemos que tener claro si nuestro producto satisface un deseo de nuestro target o bien es algo que por las características del cliente cubrirá una de sus necesidades. A partir de aquí, arrancamos la lluvía de ideas y a crear una experiencia inolvidable.

Por último, tenemos que medir el efecto de nuestra campaña, si realmente los datos obtenidos a través de Big Data se han filtrado e interpretado de forma correcta, así como comprobar que la campaña ha alcanzado el objetivo marcado inicialmente.

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Para optimizar los recursos de una empresa y lograr el éxito puede aprovecharse toda la información de los clientes, así como de los usuarios que siguen a la empresa en redes sociales. La mejor forma de cruzar datos y analizar cuales son las preferencias de nuestros posibles clientes es trazar datos e información con Big Data. Además, existen plataformas que nos permiten obtener estos datos en tiempo real.

Para trabajar con Big Data de una forma correcta debemos tener en cuenta tres premisas.

Los datos deben ser una prioridad en Big Data

Si queremos tener éxito tenemos que priorizar y tener en cuenta que los datos no mienten. Si la idea principal estaba orientada a un target o a un producto concreto, pero tras analizar los datos del carrito de compra o de las preferencias de los usuarios a través de Big Data detectamos que estamos equivocados. Sencillamente lo estamos. Lo ideal es desechar la idea original o permutar a favor de los resultados obtenidos del análisis. Estos datos nos ayudarán a optimizar la campaña y lograr un mayor número de conversiones.

Escoger la herramienta adecuada

Una vez tenemos claro que necesitamos la estrategia de análisis en nuestra estrategia empresarial, el siguiente paso es escoger las herramientas adecuadas. No debemos dejarnos llevar y escoger una al azar o aquella con mejor reputación. Debemos analizar nuestras necesidades como empresa y seleccionar una herramienta que se ajuste a ellas. No tiene las mismas necesidades un ecommerce textil que una agencia de servicios.

La nube está cambiando completamente la disponibilidad de Big Data. De muchas maneras está haciendo que Big Data sea una posibilidad real para empresas de todos los tamaños. No hay infraestructura costosa para instalar, no hay servidores para mantener, no hay costosos costos de inicio y mucha más flexibilidad. 

Contrate a las personas adecuadas

En su equipo debe trabajar con las personas adecuadas, con formación y profundo conocimiento de Big Data, así como con capacidad de análisis e interpretación de datos. Lo ideal es contar con personas, que además de profesionales, sean capaces de innovar y encontrar la forma adecuada de implantar en la empresa la tecnología Big Data.

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Aunque te resistas a dar tus datos y vigiles con cautela toda la información referente a tu persona, el simple hecho de acceder a internet o a una cuenta de gmail desde un smartphone hace que tus datos vuelen por la red.

Gracias al análisis de datos obtenidos a través de sistemas inteligentes como móviles las empresas pueden definir con mejor carácter una estrategia de comunicación.

Móviles, tablets y Televisión inteligente, datos para Big Data 

El cuño “teléfono inteligente” se aplicó en su día con fines comerciales, pero con el tiempo adopta más sentido. Estos teléfonos tienen mucha más capacidad para almacenar datos y aplicaciones, hasta el punto que parecen pequeños ordenadores de bolsillo. Los teléfonos hoy en día sirven para todo, donde tener una conversación telefónica casi parece de otra era.

En los móviles podemos instalar aplicaciones de mensajería instantánea como es el caso de Whatsapp. Para ello, nos exige que tengamos una cuenta Gmail y además nos propone que enlacemos la cuenta con Facebook y de rebote con Instagram. Parece increíble pero solo por tener una aplicación nuestros datos se pueden llegar a compartir en dos redes sociales y una cuenta de mensajería de email. Puede que no uses estas redes sociales pero tus datos ya estarán en la red.

Con herramientas de Big Data podemos analizar las preferencias de los usuarios, incluso su ubicación en tiempo real lo que permite a las empresas lanzar cupones de descuento geolocalizados. Por ejemplo, en el caso de una cadena de comida rápida tipo McDonalds, se pueden lanzar a los smartphones cupones de descuento cuando una persona pasa en un radio de 30 metros y en horas puntuales relativas a la comida y la cena. La finalidad es atraer a esa persona hacía el establecimiento. Es una estrategia de geomarketing.

Con las tablet sucede algo similar, aunque es menos común desplazarse con ella, mucha gente la utiliza en el sofá o en el lugar de trabajo. Es ideal para aplicar estrategias de marketing dirigidas a captar leads a través de suscripciones. Es un buen soporte para realizar lecturas más largas, ya que su pantalla es mucho más grande.,

Por último las televisiones inteligentes. Estas han entrado en los hogares de una forma más lenta, pero hoy en día es complicado encontrar una televisión que no se denomine “smart tv”. Estas plataformas recogen mucha información sobre los programas televisivos, series y películas que tienen más demanda, incluso permite detectar target de público específico repartidos en distintas horas del día. Analizar a través de Big Data el consumo de estas plataformas permite establecer la preferencia de la audiencia. De hecho, Netflix es un caso de estudio que ha aplicado Big Data  para detectar los gustos de sus clientes por los géneros y, a partir de aquí, ha sido capaz de lanzar su propio producto con éxito.

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Los datos permiten optimizar el personal hasta los recursos económicos de una ciudad. Incluso potenciar los servicios como la hostelería o el ocio. Lo único que se necesita es contar con información sobre los movimientos que realizan los ciudadanos y turistas.

A primera vista parece algo intrusivo, recopilar información del móvil de un ciudadano. Pero no es así. En realidad se aplican estrategias mucho más sutiles y donde la colaboración de comercios puede ser clave.

Desde la central de radiotaxi o la venta de bonos para tranvía o el metro, pasando por un seguimiento de los servicios realizados en cafeterías o restaurantes ubicados en zonas estratégicas de la ciudad, hasta el movimiento de los vehículos en las zonas con más tránsito de la ciudad.

Estos datos pueden ayudar a desplazar servicios a determinadas zonas. En el caso de detectar una alta demanda de taxis se pueden redistribuir las rutas con el fin de mejorar el servicio en las zonas más colapsadas. Del mismo modo, si el tráfico es mucho más intenso en la zona de costa pueden acudir personal para dirigir el tráfico y mejorar la fluidez.

Ciudades inteligentes, sistemas automatizados

Además de optimizar recursos en tiempo real de forma prácticamente manual, las ciudades inteligentes tienen la capacidad de autogestionarse.

Desde regular el consumo de agua dependiendo del volumen de turistas, que está ligado en muchas ciudades a la época del año. Hasta aplicar medidas sostenibles como paneles fotovoltaicos en las comunidades o urbanizaciones con un elevado consumo eléctrico, así como en centros comerciales o públicos. También se pueden optimizar los medios de transporte públicos con vehículos eléctricos e instalar paneles solares para semáforos o señales luminosas.

Estos sistemas automatizados de nada sirven sin una revisión periódica. Desde hace años, vemos como los aspersores del jardín público se encienden y riegan el césped y parte de la calzada. Aunque la medida apunta a mejorar la optimización del consumo de agua acaba por terminar en una mala acción, ya que los aspersores no se revisan ni regulan adecuadamente.

En España, Barcelona ocupa el puesto 21 en el ranking de smart cities europeas, mientras que Valencia se sitúa en el puesto 23. Esta última gestiona un total de 45 servicios municipales de forma inteligente a través de la plataforma digital VLCi. Una gestión que permite ahorrar a la ciudad 140.000 euros al año.

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Hoy en día, gracias a las nuevas tecnologías, disponemos de una gran nivel de información respecto a nuestros clientes. No sólo el volumen de compras generales, sino qué productos son los más populares y, si vamos más allá, podemos saber los productos preferidos por un cliente concreto.

Cuando nos aventuramos en un negocio y como autónomos nos vemos solos ante el abismo del mercado, tenemos que contar con la mayor información y las mejores herramientas. Se trata de no dar pasos en falso y estar seguro de que nuestra inversión traerá beneficios prósperos.

Ventajas de Commerce 360

Commerce 360 se presenta como una solución Big Data ideal para negocios ecommerce. Con ella podemos analizar tareas rutinarias a las que en principio no prestamos atención. Commerce 360 está ligada a las transacciones ligadas al TPV de BBVA con el fin de analizar las ventas y optimizar estrategias de negocio.

Si hay algo que todos queremos saber, y más cuando somos autónomos, es descubrir cualquier oportunidad de negocio. Asistir a networking, tener una buena red de contactos, observar con detalle a la competencia y tener los ojos abiertos es algo que todos hacemos. Pero si a esto le sumamos una herramienta que nos descubra dónde podemos mejorar y obtener beneficios mucho mejor. Commerce 360 da esa oportunidad.

¿Qué datos obtenemos con Commerce 360?

Commerce 360 analiza grandes volúmenes de datos, tiene capacidad para detectar información que a simple vista no podemos identificar. Esta herramienta facilita que conozcamos mejor a nuestro cliente y lleguemos mucho mejor a él. Podemos filtrar las preferencias de nuestros clientes y analizar cuales son las más populares con el fin de centrar la atención del marketing en estos productos. Del mismo modo, conocer por localización cuales son los productos más demandados y fortalecer la segmentación de nuestros clientes.

Analizar las ventas, por supuesto que sí. Con Commerce 360 tendremos un balance minucioso de nuestras ventas a través de TPV. Además, nos permite filtrar las ventas por días y horas para optimizar los lanzamientos de las campañas como email marketing o en social media, así como establecer cupones de descuento en momentos claves para maximizar las ventas.

Por otro lado, podemos analizar la competencia. Con estos datos tenemos una tendencia en los precios del mercado, que nos ayudará a planificar nuestras tarifas o precios de producto de forma más competitiva.

Si el trabajas con el TPV de BBVA no dudes en probar esta herramienta, la finalidad es maximizar los beneficios y tener un negocio próspero, que bajar la persiana no esté presente en tus pensamientos si tienes la oportunidad de analizar mejor el mercado.

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