1. Propósito
Este documento muestra casos reales donde empresas
aplican inspección, limpieza y modelado de datos para
descubrir información útil y apoyar decisiones
estratégicas, tal como se presenta en tu diapositiva de
“Análisis de datos”.
2. Panorama rápido
(keywords por empresa)
| Airbnb |
Recomendaciones; cambios de demanda |
| Amazon |
Motor de recomendación; inventario/logística |
| Netflix |
Recomendaciones; producción guiada por datos |
| Tesla |
Telemetría; Autopilot; mantenimiento |
| Starbucks |
Ubicaciones; menú; lealtad |
| Walmart |
Demanda; inventario; logística |
| DHL |
Rutas; última milla |
| General Electric (GE) |
Sensores; mantenimiento predictivo |
| Coca-Cola |
Distribución; inventario por región |
| Zara (Inditex) |
Dashboards horarios; RFID; reposición |
3. Casos (resumen
accionable)
Airbnb — Ajuste de
oferta según nuevas preferencias
- Detectó, vía análisis de búsquedas y reservas, mayor demanda
de estancias remotas durante la pandemia.
- Ajustó el algoritmo para priorizar alojamientos
fuera de grandes ciudades e introdujo “escapadas
cercanas”.
- Incorporó protocolos de limpieza y
políticas de cancelación flexibles basadas en datos de
usuarios. Fuente: Pontia【1】.
Amazon —
Personalización e inventarios optimizados
- Motor de recomendación con datos de navegación,
compras y afinidades de usuarios.
- Optimización de inventarios y logística para
disponibilidad y entregas ágiles.
- Extiende la personalización a Prime Video.
Fuente: Pontia【1】.
Netflix —
Recomendaciones y producción guiadas por datos
- Recomendaciones según hábitos de visualización
(qué, cuándo, en qué dispositivo).
- Producción original orientada por tendencias y
preferencias detectadas (p. ej., Stranger Things).
- Ajustes de calidad de streaming según la conexión
del usuario. Fuente: Pontia【1】.
Tesla — Telemetría y
mejora continua
- Cada vehículo recopila datos en tiempo real
(sensores, cámaras).
- Datos entrenan y actualizan Autopilot; habilitan
mantenimiento predictivo y
personalización del habitáculo. Fuente:
Pontia【1】.
Starbucks —
Ubicaciones y ofertas con data
- Selección de ubicaciones con datos demográficos,
tráfico y competencia.
- Menús regionalizados y ofertas
personalizadas vía programa de lealtad/app. Fuente:
Pontia【2】.
Walmart — Predicción
de demanda y ahorros
- Modelos predictivos usan patrones de compra,
temporada y eventos locales.
- Reducción de exceso de inventario y mejora
logística; ahorros estimados ≈ US$1,000M/año.
Fuente: Psico-Smart【3】.
DHL — Rutas
eficientes con analítica predictiva
- Combinación de visualizaciones y modelos
predictivos para optimizar rutas.
- Reducción de costos operativos ≈ 15 %.
Fuente: Psico-Smart【3】.
General Electric (GE)
— Mantenimiento predictivo industrial
- Sensores en equipos industriales alimentan modelos
para predecir fallos.
- Disminución del tiempo de inactividad y mayor
eficiencia. Fuente: Initium【4】.
Coca-Cola —
Distribución y producción adaptativas
- Combina ventas históricas con variables
externas (eventos, clima).
- +15 % en eficiencia de cadena de suministro;
−10 % en costos de transporte. Fuente:
Psico-Smart【3】.
Zara (Inditex) —
Data-intelligence y RFID
- Informes horarios (ventas, tallas, colores) +
comentarios de clientes/redes/tiendas.
- Diseño apoyado en dashboards y
microtendencias; lanzamiento de productos en
10-15 días (vs. 150 del sector).
- RFID por prenda: trazabilidad en tiempo real,
reposiciones automáticas y +17 % en
ventas tras su despliegue. Fuente: Bismart【5】; IE
Insights【6】.
4. Ideas para llevar al
aula/empresa
- Conectar objetivos de negocio → preguntas de datos
→ métricas y fuentes (data lake/warehouse).
- Establecer calidad de datos (catálogo, linaje,
validaciones) antes de modelar.
- Empezar con casos de alto valor (inventario,
recomendación, rutas/logística).
- Cerrar el ciclo: insights → decisión → medición del
impacto.