a. Identificar tendencias emergentes y factores de riesgo. 

La ventaja más obvia de Big Data es la identificación de tendencias emergentes y existentes entre los consumidores. A través del análisis estadístico, las nuevas compañías pueden formar planes comerciales más detallados, mientras que las compañías establecidas pueden detectar cambios en el comportamiento de los usuarios de manera temprana, lo que permite mitigar el riesgo de mover el negocio en una nueva dirección. 

Estos análisis también pueden identificar factores que contribuyen a la deserción de los clientes, lo que ayuda a reducir y prevenir altas tasas de abandono. 

b. Evaluar ubicaciones potenciales de negocios 

Al establecer un nuevo negocio inmobiliario, establecer una ubicación física es una decisión clave. En los viejos tiempos, las empresas tenían que confiar en una gran cantidad de pruebas y errores, pero gracias a Big Data, las empresas en la era digital pueden usar análisis para encontrar datos demográficos clave y las mejores ubicaciones cerca de esos clientes potenciales. Cuando ya sabe dónde está su mercado objetivo, elegir una ubicación comercial deja de ser un juego de adivinanzas y se convierte en una decisión altamente informada. 

c. Identificación de posibles fraudes 

Si bien es cierto que la era digital ha creado algunos riesgos que no existían hace unas décadas, ha creado aún más soluciones para gestionar esos riesgos. Para las empresas que se ocupan en gran medida de la información financiera y / o personal, el Big Data permite identificar posibles fraudes mediante el análisis de factores de riesgo y la identificación de comportamientos y discrepancias inusuales en un proceso altamente racionalizado y filtrado.  

d. Evaluar el riesgo financiero 

Pocas empresas necesitan más gestión de riesgos que las instituciones financieras. Big Data proporciona las estadísticas que estas organizaciones necesitan para evaluar y mitigar los riesgos financieros, como el fraude con tarjetas de crédito, el riesgo de mercado y la responsabilidad por activos. 

Mediante el uso de modelos predictivos y la creación de servicios sin riesgos basados en análisis, las organizaciones financieras pueden mantener la continuidad del negocio y mejorar la satisfacción del cliente. 

e. Gestión de riesgos asociados a proveedores. 

Si decide involucrar a los proveedores en su negocio, debe tener cuidado ya que pueden comprometer la integridad de sus sistemas de seguridad. 

Es aconsejable que utilice análisis de Big Data para administrar los riesgos operativos y de reputación vinculados a su participación en su negocio. Utilizará este enfoque para supervisar de cerca las operaciones de los proveedores, lo que facilita su proceso de evaluación de su capacidad para proteger sus datos privados. Incluso después de usar este enfoque, es necesario que establezca medidas para frenar los riesgos de terceros. Pueden incluir contraseñas seguras, autenticación de dos factores y firewalls.

f. Control de la competencia para no perder clientes.

La pérdida de clientes es dolorosa. Como tal, deben utilizarse todas las medidas para medir la probabilidad de perder a sus clientes frente a un competidor. Una de las técnicas más seguras implica el uso de análisis de Big Data. 

Cuando monitorea el comportamiento de sus clientes, notará rápidamente el descontento y las quejas que influirán directamente en su proceso de toma de decisiones. 

Siempre asegúrese de abordar todas las quejas de los clientes. Esto conducirá a una mayor satisfacción del cliente, una tasa de abandono reducida y una productividad general mejorada.

g. Gestión de impagados.

Es primordial que administre el riesgo analizando grandes datos para determinar el historial económico anterior de sus clientes. 

Este enfoque le permitirá evaluar los patrones de pago, las compras y cualquier otro factor que pueda indicar posibles lagunas. 

Una vez que use esta técnica, experimentará una increíble disciplina financiera en su organización.

h. Gestión de seguros de la construcción.

Las estrategias de gestión de riesgo basadas en análisis de datos se están aplicando en los seguros de Daños y Responsabilidad Civil. 

i. Anti-blanqueo de dinero

Los análisis de big data pueden mejorar los procesos de detección de blanqueamiento de dinero. 

Este nuevo enfoque permite el análisis estadístico de datos estructurados, visualización de ellos y minería de texto de estos datos. 

Estos enfoques proveen un vistazo rápido a los diferentes vínculos ocultos existentes entre transacciones y cuentas y descubrir patrones de transacciones sospechosos a través de técnicas de Machine Learning.