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Este Cmap, tiene información relacionada con: 12.1 Datos Generados por organicacion, 12.1 DATOS GENERADOS POR LA ORGANIZACION Ejemplo organizaciones que se benefician de grandes datos., ???? En general, al aprovechar Big Data y análisis, Walmart ha mantenido su posición como un minorista superior, estimación de la cantidad de datos que tiene UPS en operaciones es de 16 petabytes ???? UPS entrega 16 millones de envíos por día. Reciben alrededor de 40 millones seguimiento de solicitudes, 12.1 DATOS GENERADOS POR LA ORGANIZACION Ejemplo organizaciones que se benefician de grandes datos., Una organización del dominio de compras minoristas que utiliza grandes cantidades de datos, 2.5 petabytes de datos por hora ???? Recopilan datos en Twitter tweets eventos locales, clima local, compras en la tienda, clics en línea y muchas otras ventas, clientes y datos relacionados con el producto, ???? Una organización del dominio de compras minoristas que utiliza grandes cantidades de datos, 2.5 petabytes de datos por hora, ???? Los grandes datos intervienen cuando en su utilización optimiza los grandes conjuntos de datos que pueden conducir a optimizaciones de ruta que fueron anteriormente no visible para la empresa, ???? estimación de la cantidad de datos que tiene UPS en operaciones es de 16 petabytes, En general, al aprovechar Big Data y análisis, Walmart ha mantenido su posición como un minorista superior ???? Walmart es una gran organización de 250 millones de clientes en 10,000 tiendas, Los grandes datos intervienen cuando en su utilización optimiza los grandes conjuntos de datos que pueden conducir a optimizaciones de ruta que fueron anteriormente no visible para la empresa ???? Pueden reducir la distancia recorrida por cada camión, incluso por una milla, UPS puede ahorrar hasta $ 50 millones en los EE. UU. por año., Recopilan datos en Twitter tweets eventos locales, clima local, compras en la tienda, clics en línea y muchas otras ventas, clientes y datos relacionados con el producto ???? Usan esta información para encontrar patrones como qué productos se compran con frecuencia juntos, y cuál es el mejor nuevo producto para introducir en sus tiendas, para predecir la demanda en la ubicación particular y para personalizar las recomendaciones de los clientes.