Categoría: Big data

El futuro para la minería de datos luce muy prometedor ya que momento a momento, los datos solo van en aumento. ¿Sabías que durante el 2020, los datos digitales acumulados crecieron alrededor de 44 zettabytes y 1,7 megabytes de información nueva es creada por segundo para cada persona alrededor del mundo?

Al igual que las técnicas de minería han evolucionado gracias a las mejoras en la tecnología, también lo han hecho esas tecnologías que se encargan de extraer información valiosa de los datos. Hace un tiempo atrás, solo organizaciones como la NASA podían usar sus supercomputadoras para analizar datos; el costo de almacenar y computar datos era demasiado alto. 

Actualmente las empresas están haciendo todo tipo de cosas interesantes con el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo con lagos de datos basados ​​en la nube. ¡Así es el caso de LISA Insurtech!

El Internet de las cosas y la tecnología portátil han convertido a las personas y los dispositivos en máquinas generadoras de datos que pueden generar conocimientos ilimitados sobre personas y organizaciones. Es así como las empresas pueden recopilar, almacenar y analizar una gran cantidad de información.

Las soluciones de análisis basadas en la nube harán que sea más práctico y rentable para las organizaciones acceder a datos masivos y recursos informáticos. La computación en la nube favorece a que las empresas puedan recopilar rápidamente datos de ventas, marketing, Internet, sistemas de producción e inventario y otras fuentes; y actuar en consecuencia para mejorar los resultados.

¿Cómo deben ser las empresas para obtener el mayor valor de la minería de datos? Estas deberán seleccionar una plataforma que:

• Incorpore las mejores prácticas para la industria o tipo de proyecto. Las organizaciones sanitarias, por ejemplo, tienen necesidades diferentes a las de las empresas de seguros.
• Gestione todo el ciclo de vida de la minería de datos, desde la exploración de datos hasta la producción.
• Se pueda alinear con las aplicaciones empresariales, incluidos los sistemas de BI, CRM, ERP, financiero y otro software empresarial con el que debe interoperar para obtener el máximo retorno de la inversión.
• Se integra con los principales lenguajes de código abierto, proporcionando a los desarrolladores y científicos de datos la flexibilidad y las herramientas de colaboración para crear aplicaciones innovadoras.
• Satisface las necesidades de TI, científicos de datos y analistas, al mismo tiempo que atiende las necesidades de informes y visualización de los usuarios comerciales 

¿Por qué es tan importante la minería de datos para la industria de seguros?

Uno de los activos más importantes para la industria de los seguros es su información y todo lo que podemos hacer gracias a ella.

Podemos analizar, entender y llevar a cabo planes para ofrecer mejores productos, servicios y una atención personalizada a cada uno de los clientes.

Entender que las industrias van cambiando con la avalancha tecnológica actual, nos obliga a movernos rápidamente para así estar a la altura de lo que nuestros antiguos y nuevos clientes desean.

LISA Insurtech cuenta con la experiencia necesaria para acompañar a las compañías de seguros tradicionales en su transformación digital.

¡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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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:

5V	Definición
Volumen	El almacenamiento de la masiva cantidad de datos pueden ser recolectados de múltiples fuentes como páginas web, social media, IoT, etc.
Velocidad	Los datos se generan en tiempo real gracias a las interacciones con las fuentes mencionadas, por lo que deben ser procesados con la misma velocidad.
Variedad	Todo tipo de datos, ya sea estructurados o no estructurados, podrían ser tablas, texto, imágenes, videos, audio, bases de datos, etc.
Veracidad	Es la calidad y confiabilidad de los datos. Al llegar de diversas fuentes, se vuelve complejo realizar su limpieza para evitar usar valores incorrectos.
Valor	Los 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! 💜

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.

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