Desde siempre y en toda circunstancia, las compañías han intentado localizar las mejores técnicas para aumentar al máximo su beneficio: qué productos se venden más, qué estrategias de marketing atraen más clientes del servicio, qué días se efectúan más ventas, etc.

Gracias a la tecnología, la cantidad de datos que se recogen y se emplean ha crecido de forma exponencial. La forma en que funciona el Big Data (o macrodatos) cambian la manera en que las compañías se relacionan con sus clientes del servicio, ya que dejan un análisis considerablemente más pormenorizado y complejo del perfil individual de cada uno de ellos de ellos. 

Cada ámbito tiene unas necesidades concretas con respecto a los datos que compendia y, más tarde, examina, por lo que no hay una sola forma de delimitar el análisis de datos. De hecho, aun en exactamente la misma empresa, el uso que se da de los datos cambia de forma notable entre departamentos. Por ejemplo, el departamento de RR.HH enfocará el análisis de datos para progresar el proceso de contratación de nuevos empleados y valorar el desempeño de cada trabajador, al tiempo que el departamento de publicidad y marketing procurará optimar la manera en la que se efectúan diferentes campañas de publicidad para atraer nuevos clientes del servicio y/o acrecentar las ventas.

El análisis de datos no es solo algo exclusivo de grandes empresas, los vendedores minoristas pueden respaldarse en ellos para examinar el tráfico web que produce su tienda o crear promociones concretas. Asimismo, el análisis de datos puede asistir a optimar los costos relacionados con el envío o localizar gastos que pueden reducirse.

La demanda de una mayor cantidad de comestibles al tiempo que se solicita al ámbito ser sustentable y respetuoso con el medioambiente ha llevado a la agricultura a emplear el análisis de datos para convertir la agricultura tradicional en nuevas formas de agricultura inteligente, como la agricultura de precisión.

Esta nueva agricultura inteligente se fundamenta en datos de satélite y otros recogidos por diferentes dispositivos como sensores de campo o drones, a los que se les aplica diferentes algoritmos (por poner un ejemplo, índices de flora) que dejan comprender cuál es la situación real del campo y los cultivos. Puede localizar soluciones basadas en análisis de datos para la administración del campo aquí.

Los datos juegan un papel esencial en la industria, tanto en los procesos más viejos como en los modernos. En los procesos viejos, los datos recogidos por los sensores instalados en el equipo pueden asistir a conocer la eficacia en la cadena de producción, tanto de los robots como de los empleados. En los procesos modernos, merced a los avances en automatización y robótica el análisis de datos puede señalar qué procesos son más veloces y eficaces y cuáles precisan de algún cambio.

Asimismo, no es extraño ver que los fabricantes incluyan algún género de colector de datos en sus productos, lo que les deja conocer de primera mano el uso que hacen los clientes del servicio y el desempeño que pueden proveer.

Los vendedores minoristas precisan proseguir la estela de las grandes corporaciones y emplear el análisis de datos para progresar al límite su negocio y comprender qué necesidades tienen sus clientes del servicio. Desde datos relativos a las compras o el número de visitas efectuadas hasta sus comentarios en redes sociales y foros de discusión, pasando por el interés en programas de fidelización o en temporada de rebajas, todos esos datos muestran una idea general de en qué productos se debe centrar el negocio y qué aspectos son más relevantes en el momento de efectuar una campaña de publicidad adaptada.

La industria de las telecomunicaciones tiene en los datos un poderoso aliado. El análisis de datos les deja conocer el grado de satisfacción del usuario y meditar en diferentes formas de progresar su experiencia. Pero los datos no solamente les sirven para eso, asimismo para examinar de qué forma es la administración de la red y progresar aquello que no funcione, ver la distribución de los clientes del servicio geográficamente y efectuar promociones concretas en zonas donde desean acrecentar el número de ellos, etc.

Aquellas fuentes de energía no renovable, como gas o petróleo, pueden encontrarse con situaciones imprevisibles ocasionadas por la inestabilidad a nivel político de la zona, nuevos impuestos a la extracción y/o el transporte o, aun, la finalización de la reserva de la que se extraía.

Por ello, la industria energética se apoya en el análisis de datos para entender en qué sitio es más rentable efectuar la extracción dependiendo del instante, calcular de forma estimada el volumen de extracción y, en consecuencia, decidir el costo de venta.

Cuando se trata de seguridad, no hay forma de prever lo que puede acontecer en el futuro, mas sí puede aprovechar los datos recogidos por dispositivos de vigilancia para valorar posibles riesgos y en qué zonas del área o circuito hay más opciones de que esto ocurra. Estos son solo ciertos ejemplos donde el Big Data está revolucionando la forma de trabajar, mas no son los únicos. Con el correr del tiempo, el análisis de datos va a ser un estándar en todos y cada uno de los negocios y aquellos que sepan utilizarlos apropiadamente se transformarán en los líderes del ámbito.