Descripción: La analítica de comportamiento se refiere al análisis de las interacciones y patrones de uso de los usuarios en diversas plataformas digitales. Este enfoque permite a las organizaciones comprender mejor cómo los usuarios interactúan con sus productos o servicios, lo que a su vez ayuda a mejorar la seguridad y la experiencia del usuario. A través de la recopilación y el análisis de datos en tiempo real, las empresas pueden identificar comportamientos anómalos que podrían indicar fraudes o amenazas a la seguridad, así como optimizar la interfaz y las funcionalidades de sus aplicaciones para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios. La analítica de comportamiento se apoya en tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para procesar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa que puede ser utilizada para la toma de decisiones estratégicas. En el contexto de la computación en el borde (Edge Computing), esta analítica se realiza más cerca de la fuente de datos, lo que permite una respuesta más rápida y eficiente, minimizando la latencia y mejorando la experiencia del usuario en tiempo real.
Historia: La analítica de comportamiento tiene sus raíces en el análisis de datos y la minería de datos, que comenzaron a ganar popularidad en la década de 1990. Con el auge de Internet y la digitalización de los negocios, las empresas comenzaron a recopilar grandes cantidades de datos sobre el comportamiento de los usuarios. A medida que la tecnología avanzaba, especialmente con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático en la década de 2000, la analítica de comportamiento se convirtió en una herramienta esencial para las empresas que buscaban mejorar la experiencia del cliente y la seguridad. En los últimos años, la integración de la computación en el borde ha permitido que este análisis se realice de manera más eficiente y en tiempo real, lo que ha ampliado aún más su aplicación.
Usos: La analítica de comportamiento se utiliza en diversas industrias, incluyendo el comercio electrónico, la banca, la salud y la seguridad cibernética. En el comercio electrónico, se aplica para personalizar la experiencia del usuario, recomendando productos basados en comportamientos anteriores. En la banca, ayuda a detectar fraudes al identificar patrones inusuales en las transacciones. En el sector salud, se utiliza para monitorear el comportamiento de los pacientes y mejorar la adherencia a tratamientos. En la seguridad cibernética, permite identificar y mitigar amenazas en tiempo real al analizar el comportamiento de los usuarios y detectar anomalías.
Ejemplos: Un ejemplo de analítica de comportamiento en el comercio electrónico es Amazon, que utiliza datos de navegación y compra para recomendar productos a los usuarios. En el sector bancario, instituciones como PayPal emplean analítica de comportamiento para detectar transacciones fraudulentas al analizar patrones de compra. En el ámbito de la salud, aplicaciones como MyFitnessPal utilizan el análisis del comportamiento del usuario para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre dieta y ejercicio. En ciberseguridad, empresas como Darktrace utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar comportamientos anómalos en redes corporativas.
