Estudios de casos de Big Data AWS

Los hechos son mejores que las suposiciones

Ya sea que esté comercializando, administrando o trazando una estrategia, uno de los errores más comunes (y a veces mortales) que cometen los líderes organizacionales es tomar decisiones clave basadas en suposiciones en lugar de datos. En la era del big data, las organizaciones tienen acceso a datos en calidades y cantidades que son exponencialmente más efectivas que nunca.

Pero un aumento en los datos disponibles es solo una parte del panorama. Hasta hace poco, la potencia informática necesaria para realizar análisis comerciales complejos no era muy accesible, por lo que los macrodatos no podían aprovecharse en todo su potencial. Hoy en día, la computación basada en la nube a través de servicios como Amazon Web Services (AWS) ejecuta algoritmos complejos usando big data para predecir el comportamiento de compra usando información recolectada de redes sociales, programas de lealtad o incluso historiales de navegadores web. Las empresas inteligentes utilizan los datos y patrones descubiertos por AWS para tomar decisiones estratégicas muy precisas.

Veamos algunas empresas que han utilizado o no han utilizado big data y análisis de negocios para su beneficio.

Yelp: uso de AWS para pruebas de simulación rápidas y completas

El proveedor de información de Internet Yelp ha utilizado la potencia de la computación en la nube proporcionada por AWS para reducir drásticamente los tiempos de desarrollo de su software. La mayor parte de esta condensación del calendario de desarrollo proviene de reducciones masivas en el tiempo que lleva realizar pruebas integrales, especialmente simulaciones. Debido a que AWS proporciona un alto nivel de potencia informática, los algoritmos basados ​​en escenarios se pueden ejecutar rápidamente, incluso con miles de variables.

¿Qué tipo de organizaciones se beneficiarían de la capacidad de analizar grandes cantidades de datos rápidamente? Yelp usó AWS para ejecutar pruebas basadas en escenarios en nuevo software, pero ¿qué otros productos o industrias se beneficiarían de la capacidad de usar la computación en la nube para realizar rápidamente cientos o miles de simulaciones?

JCPenney: No utilizar Big Data para informar la estrategia de precios

Desde aproximadamente el año 2000 hasta bien entrada la década de 2010, la tienda por departamentos nacional JCPenney luchó por encontrar una estrategia para mejorar las ventas menguantes y la competencia feroz. Durante este tiempo, el minorista intentó abandonar el modelo típico de precios alto-bajo bajo el supuesto de que muchos clientes querían primero el mejor precio en lugar de un precio alto que bajaba con el tiempo.

Esta suposición, al menos en parte, resultó ser inexacta. En realidad, las ventas cayeron aún más con la nueva estrategia. Después de realizar un análisis más detallado, el minorista se dio cuenta de que la investigación de mercado en realidad indicaba que los clientes estaban mucho más entusiasmados con obtener una gran oferta que simplemente con un precio bajo. Dado que el nuevo modelo de precios de Penney abandonó las ventas o los descuentos, los clientes que estaban acostumbrados a trabajar duro por una ganga eran en gran medida ambivalentes a los precios más bajos. Al final, el minorista se vio obligado a volver a adoptar un modelo de precios que se parecía al statu quo.

¿Cuál fue el error más grave de JCPenney en este caso? ¿Qué se perdió o no utilizó la empresa al planificar el nuevo modelo de precios? ¿Un análisis de big data a través de AWS habría ayudado al minorista en este caso? ¿Por qué o por qué no?

NASA: Uso de Big Data para seguir siendo relevante

Aunque la NASA no es realmente una empresa en el sentido tradicional, vale la pena visitar su uso de big data porque la agencia también enfrentó algunos problemas clásicos comunes a las organizaciones no gubernamentales. Cuando escuchamos el nombre “NASA”, la mayoría de nosotros probablemente evocamos imágenes mentales de una nave espacial o un traje protector de astronauta. En realidad, esto constituye solo una parte de los proyectos de la agencia. Pero a medida que el programa de transbordadores de la NASA comenzó a disminuir, se habló mucho sobre la agencia. ¿Todavía necesitaba existir? ¿Por qué la agencia debería seguir recibiendo financiación? ¿Debería privatizarse? Todas estas fueron preguntas excelentes, y la NASA recurrió al big data para obligar a la agencia a emprender una nueva misión que el público pudiera apoyar.

Muchas empresas enfrentan desafíos similares de “evolucionar o morir”. Antes de continuar, tómese un breve momento para ver si puede identificar tres o cuatro empresas o industrias que, como la NASA, tendrán que encontrar nuevas formas de ofrecer valor a sus clientes o se arriesgarán a volverse obsoletas.

La NASA contempló la misma pregunta que todas las empresas deberían hacerse con frecuencia: “¿Qué es exactamente lo que hacemos mejor que los demás?” Una de las respuestas de la NASA a esta pregunta se encontró en su biblioteca de imágenes. En ese momento, la NASA era la fuente principal de imágenes del espacio, pero las imágenes no se guardaban en un depósito central. De hecho, estaban distribuidos en diferentes universidades, bases de datos y observatorios. Por lo tanto, si un investigador quisiera mirar imágenes de Neptuno, tendría que buscar en múltiples ubicaciones. Si no supieran dónde buscar, es posible que no encuentren una imagen importante.

La NASA usó AWS por varias razones (todas relevantes también para las empresas):

• Al utilizar la computación en la nube, la NASA no necesitaba nuevos centros de datos, servidores u otra infraestructura de TI importante
• AWS permitió a la NASA utilizar la computación en la nube para indexar rápidamente activos multimedia con metadatos estandarizados para una búsqueda más rápida
• Debido a que los datos estaban en la nube, los investigadores que no pertenecían a la NASA también podían acceder a la base de datos y publicar nuevas imágenes sin tener que acceder a ninguna infraestructura perteneciente a la NASA.

Si piensa en su lista de organización de “evolucionar o morir”, ¿podría alguno de esos negocios utilizar big data como lo hizo la NASA? ¿Qué tipo de valor nuevo podría crearse para los clientes cuando se pueda acceder a la potencia de la computación en la nube?

Poniendolo todo junto

En estos tres casos de estudio, hemos analizado dos usos de la computación en la nube de AWS. También hemos analizado un ejemplo de un problema empresarial que podría haberse evitado o resuelto con AWS.

Ahora piense en su organización y su papel en ella. ¿Qué funciones comerciales en su ámbito podrían beneficiarse del poder de la computación en la nube?