El valor de la gestión de datos

Aplicaciones big data y casos de uso para tener ventajas competitivas

Posted on Wed, May 31, 2017

Las diferentes aplicaciones big data en las empresas están cambiando el panorama competitivo. Quienes lo aplican de forma correcta toman ventaja llegando al mercado más rápido, con productos y servicios que están mejor alineados con las necesidades y deseos de sus clientes.


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Créditos fotográficos: Viperfzk

Las aplicaciones big data más habituales buscan mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia de los procesos, aunque existen muchos otros interesantes casos de uso.

A continuación, veremos un ejemplo de una de las aplicaciones big data más interesantes por el valor que aporta y por los beneficios que permite disfrutar a fabricantes y consumidores, en concreto, a empresas farmacéuticas y pacientes, puesto que el caso se encuadra en el sector salud.

 

Aplicaciones big data que ayudan a reducir el tiempo de comercialización

La aceleración de los negocios es posible cuando se logra reducir el tiempo necesario para completar las etapas del ciclo de vida de un producto previas a su lanzamiento. La nube es el entorno más adecuado para explotar el potencial de las nuevas aplicaciones big data, algo que ya están haciendo las empresas líderes en sectores como el farmacéutico.

Tal y como apuntan en InformationWeek, Bristol-Myers Squibb ha conseguido reducir el tiempo que se tarda en ejecutar las simulaciones de ensayos clínicos en un 98%, gracias a las capacidades que la tecnología le brinda.

En su caso, la reducción del tiempo necesario para la comercialización de un medicamento tiene que ver con el aumento de la eficiencia de los procesos, que a su vez, también le permite:

  1. Optimizar los niveles de dosificación.
  2. Hacer los medicamentos más seguros.
  3. Requerir menos muestras de sangre de pacientes con ensayos clínicos.

Las simulaciones de ensayos clínicos realizadas en el cloud mediante aplicaciones big data hacen posible acelerar el aprendizaje, reducir los costes y limitar las cargas innecesarias en los pacientes que participan en las pruebas.

Antes de decidirse a dar el paso a la nube no existían entornos de pruebas específicos para cada proyecto o científico, sino que todos los tests se realizaban en un entorno interno compartido. La carga de trabajo superaba la centena y ello requería un mínimo de 60 horas de procesamiento para la ejecución de los trabajos. Desde que su estrategia incluye el cloud:

  • Cada científico puede disponer de un entorno designado.
  • El trabajo de los equipos no impacta en el rendimiento de otros proyectos en curso.
  • Cargas de trabajo muy superiores a las asumidas antes de la era cloud pueden procesarse en 1.2 horas.

El resultado de la correcta elección de aplicaciones big data ha sido el reducir el número de sujetos participantes en determinados estudios clínicos a cerca de la mitad (concretamente, de 60 a 40 en una iniciativa del área de Pediatría), a la vez que se conseguía acortar la duración del estudio en más de un año.

Por supuesto, en lo que respecta a la nube, la seguridad es un aspecto importante que debe tenerse en cuenta desde la planificación estratégica. Debido a que los datos de los ensayos clínicos son altamente sensibles, Bristol-Myers Squibb optó por la encriptación de datos y la construcción de un túnel VPN, dos decisiones que habrían de sumarse a la de configurar una nube privada virtual para que los entornos quedaran aislados completamente de los clientes públicos.

No es el único caso de éxito de aplicaciones big data. La optimización de la fuerza de trabajo, el impulso al rendimiento financiero o la promoción de la innovación empresarial son ventajas al alcance de las organizaciones que saben aliarse con la tecnología para seguir adelante.

¿Puedes integrar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para una toma de decisiones ágil y precisa? ¿Está tu organización en disposición de mantener el crecimiento? ¿Podría beneficiarse de una mayor colaboración entre negocio e IT?

 

¿Ya sabes qué aplicaciones big data le convienen más?

 

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Topics: Big Data