Big Data en la industria

Tras realizar en el anterior post una mera introducción de qué es Big Data, y sobre todo, cómo nos afecta, en este post hablaremos sobre la relevancia del Big Data en la industria.

Hoy en día, hay muchos más sistemas comunicándose entre sí, que los tenemos incluso dentro de nuestras casas (los IoT). Además de la proliferación del uso de los teléfonos móviles, donde generamos una gran cantidad de datos, incluso sin ser casi conscientes de ello. Se estima que la generación de datos crecerán en torno al 15-20% cada año, llegando a ver más de 30 mil millones de dispositivos conectados a Internet en el año 2020 [1].

Respecto a la industria de las TI, esta está actualmente viviendo una revolución enorme, además de que lo está sufriendo casi constantemente, con la inclusión de nuevos conceptos como: cloud, mobile, visualización… Que buscan explotar para poder obtener beneficios.Estas buscan poder analizar ese enorme volumen de datos que las empresas disponen, con la mayor celeridad posible, y que estos sean lo suficientemente diversos y fiables para que den una imagen de lo que se quiere encontrar.

Debido a esa necesidad, las empresas requieren disponer de las herramientas necesarias para poder analizar los datos disponibles, y así proporcionar información relevante para actuar de inmediato en caso de detectar algún tipo de fraude u oportunidad de negocio, y así poder actuar antes de que esto ocurra; y aquí es donde entra las técnicas de Big Data.

Para dar unos números de su presencia en el negocio, según un informe de la auditora Deloitte sobre los tópicos relevantes de la auditoría interna de las TI en el año 2018 en el Reino Unido, los tópicos relacionados con el Big Data han estado entre los 10 más relevantes para las auditorías internas en los pasados 7 años (los resultados solo muestran los pasados 7 años, así que puede haber sido relevante más años atrás), estando en 3º posición desde 2016, como se puede ver en la imagen de abajo [2]. Esto es debido a la necesidad de poder predecir/actuar ante ciertas situaciones peligrosas para la empresa, como pueden ser el incremento del fraude a las empresas, los nuevos riesgos surgidos o la insatisfacción del cliente cuando un producto/servicio no satisfacen sus expectativas.

Ejemplos de uso del Big Data contra el fraude [3]

Fraude contra las compañías de seguros

La industria de los seguros está tomando la delantera en el uso del Big Data. Muchas aseguradoras ahora analizan sus datos internos, como llamadas a sus centros, junto con datos de redes sociales y detalles de terceros para obtener información sobre reclamaciones potencialmente fraudulentas. Por ejemplo, si alguien declarara que su coche sufrió daños por unas inundaciones, en sus redes sociales podría haber publicado fotos de ese día, donde se ve que era un día totalmente soleado.

Según Morgan Stanley [4], este tipo de análisis ayuda a las aseguradoras a mejorar las tasas de detección de fraude en un 30%. Además de los ahorros en costes, estos análisis ayudan a las empresas a mejorar la experiencia del cliente.

Fraude contra las telecomunicaciones

La industria de las telecomunicaciones también está utilizando el análisis de datos para combatir el fraude que asciende a unos 38.000 millones de $ al año. Para ello, analizan los registros de llamadas diarias junto con otros datos de clientes para crear perfiles de usuarios más completos, y así se puede detectar irregularidades de manera más efectiva y rápida.

Por ejemplo, los operadores móviles están compartiendo datos de GPS de los teléfonos inteligentes de sus clientes con los bancos para monitorearlos, y así, prevenir el fraude con las tarjetas de crédito, al verificar el uso de la tarjeta de una persona con su ubicación.

Fraude a la atención médica

El Big Data también se está utilizando para detectar reclamaciones fraudulentas en la atención médica. El Servicio Nacional de Salud británico (NHS) implementó una nueva infraestructura de análisis que le ha permitido identificar aproximadamente 100 millones de libras en ahorros potenciales, gracias a la reducción en el fraude y el riesgo de error humano.

Otras áreas de relevancia [5]

Otra área que se beneficia del Big Data es la implementación de planes de modernización de las empresas, ya que estas están empezando a utilizar ese gran volumen de información que disponen para poder trazar su estrategia de modernización.

Gracias al Big Data, se pueden ofrecer las fuentes de datos posibles, además de ciertas ideas, para así poder concretar el área de análisis a mejorar. De esta forma, se puede detectar más rápidamente las aplicaciones que requieren de cambios, y así hacer ese proceso de modernización mucho más ágil.

Añadido a lo anterior, gracias a esos planes de mejora, las empresas llegan a generar un enorme volumen de datos, como puede ser la monitorización de sus componentes. Por ello, gracias al Big Data se puede analizar todas esas trazas, y de esa forma, se obtiene información relevante respecto a posibles fallos que puedan ocurrir, y así, poder actuar antes de que ocurran.

En conclusión, parece que el Big Data está aquí para quedarse, debido a que permite a las empresas detectar posibles conductas sospechosas en las actividades de sus clientes, y así poder evitar posibles fraudes; además, también permiten a las empresas el poder monitorizar sus actividades, para así poder encontrar ciertas áreas de mejora. Dicho esto, me despido por hoy, y espero veros el la próxima entrada. 

Referencias

1. Universitad de Barcelona (2015). En 2020, más de 30 mil millones de dispositivos estarán conectados a Internet. Accedido el 20 de octubre del 2018
2. Deloitte UK (2018). 2018 Hot Topics for IT internal Audit in financial services. Accedido el 20 de octubre del 2018
3. Trotman, W. (2017). 3 Big Data Analytics Use Cases Against Fraud. Accedido el 20 de octubre del 2018
4. Stanley, M. (2014). Evolution and Revolution in a Digital World
. Accedido el 20 de octubre del 2018
5. Mohapatra, B., Parisa, B & Banerjee, J. (2014). The Value of Big Data Analytics to the Business. Accedido el 20 de octubre del 2018