Big data en entornos corporativos

BIG DATA: Gestión estratégica de datos

masivos en entornos corporativos.

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¿Qué es el Big Data?

■ TÉCNICO: captura, gestión y procesamiento de enormes volúmenes de datos.

■ NEGOCIO: procesos de flujos de información para el éxito de la empresa.

■ REFLEXIVO: es un cambio de concepción que debe tomar la empresa. Un desafío.

¿Por qué es Big Data?

Evolución en■ Bases de datos: Transaccional, analítica,

operativa.■ Registros de información: logs, elementos webs o

servidores. Mainframe, Servers, web servers, NetWorks, virtual machines, Databases, APP Servers, security devices, otros.

■ Información que generan las personas en las redes sociales, contactos, call center, otros.

Internet, en tiempo real…

Control totalDirector: D.J. Caruso

Protagonista: Shia LaBeouf y Michelle Monaghan.

País:Estados Unidos

Año: 2008

youtu.be/IO3k9chchjw

Rápidos y FuriososDirector: James Wan

Protagonista: Vin Diesel

Paul Walker

Dwayne Johnson

Jason Statham

País: Estados Unidos - Japón

Año: 2015

youtu.be/cUOGHXx_TZM

3 V del Big Data

VOLUMEN VELOCIDAD VARIEDAD

¿Cómo utilizar Big Data?

Operational intelligence

■ Datos: fluyen ■ Tiempo real■ Resultados -

máquinas ■ Automatiza■ Puede almacenar

Business Intelligence

■ Base de datos ■ Analiza con tiempo ■ Resultados -

Humanos.■ Proyecta■ Almacena

Rompiendo Las ReglasProtagonistas: Brad Pitt, Jonah Hill, Philip

Seymour Hoffman

Dirección: Bennett Miller

País: Estados Unidos

Año 2011

youtu.be/lLclCZsRGSk

Unidades de almacenamiento

Fuente: EMC

1 Exabyte = 1 000 000 000 gigabytes

1 Petabyte = 1 000 000 Gigabytes

■ Google procesa alrededor de 24 Petabytes de información por día.

■ AT&T, transmite 19 Petabytes de datos x mes.■ Facebook que almacena entorno a 100

Petabytes sólo en fotografías y vídeos.■ El 90% de los datos existentes han sido

creados en los 2 últimos años. (IBM)

Big Data: Equipo de Trabajo

■ “Big Data Analyst” o “Data scientist” ■ Antes sociólogos, encuestadores, otros … ■ Ahora también matemáticos, infógrafos,

cartógrafos digitales, estadísticos.■ Hay más datos complejos y diversos. ■ Se necesitan diseñar patrones especulativos de

conductas.■ Hay un desplazamiento de sociólogos a

matemáticos.

Internet de las cosas

■ Más información en tiempo real

■ Integración al Big Data ■ Monitoreo salud en línea■ Control de tránsito ■ Stock de mercaderías ■ Personalizar productos y

servicios

Big Data: Oportunidades■ Internet de las cosas ■ Geolocalización ■ Segmentaciones ■ Identificar comportamientos, patrones, relaciones,

tendencias■ Experimentar, observar y/o analizar en tiempo real ■ Tomar decisiones con mayor seguridad■ Precisión en ofertas: día, hora, alcance■ Visualizar y detener fraudes■ Mayor personalización en los servicios

Análisis Predictivo

■ Reemplazando el estudio del historial de los sucesos por la verdadera prevención e influencia en las acciones futuras.

■ BI Tradicional: el usuario debía identificar las partes que utilizaría de esa información y definir cómo utilizarla.

■ Análisis BD: ¿Por qué está sucediendo esto? ¿Qué sucederá después? ¿Cómo se puede cambiar?

■ El análisis predictivo evita que ocurran ciertos hechos y posibilita cambiar el curso de las acciones.

youtu.be/8SJQtn4RO7I

Análisis predictivo: para reducir la delincuencia

Análisis predictivo: para encontrar oportunidades ocultas

youtu.be/pTNOY_aRtBk

Big Data y la Privacidad de Datos

■ Desconocimiento en los cuidados. ■ 62% Empresas evita utilizar datos obtenidos

online por temor a incumplir normas de privacidad. (Fuente: Silverpop)

■ Empresas & movimientos defensores. ■ Una empresa víctima de un ataque de

seguridad pierde el 30% de su valor bursátil. (Serv. Seguridad de TI en HP)

Privacidad de Datos: Malte Spitz

youtu.be/J1EKvWot-3c

Big Data y la Privacidad de Datos

¿Qué sienten los consumidores?

■ 84% de los consumidores reconoce ser monitoreado.

■ 65% acepta a cambio de un beneficio.■ 72% abierta al diálogo con las marcas.■ Preocupación por privacidad de datos.

Fuente: “La verdad sobre la privacidad”, realizada a más de 6.500 personas x McCann Erickson.

Big Data y la Privacidad de Datos

■ Conocimiento.■ Transparencia con los usuarios. ■ Incentivar buenas prácticas de

comportamiento.

Soluciones Big Data

Soluciones Big Data

Big Data y las PyMES

■ No están preparadas. No disponen recursos.

■ Algunas carecen de CRM (sistemas para la relación con clientes) o ERP (sistemas de gestión).

■ Deben recibir el servicio fácil y “encapsulado”.

Organizaciones que usan Big Data

Big Data en Organismos Públicos

USA: Salud Pública: inundadas en un maremoto de información biomédica, utilizan Big Data para mejora de resultados de la atención y la salud de la población.

Big Data en Organismos Públicos

Italia: La administración ayuda a entidades públicas a cooperar, compartir buenas prácticas y optimizar procesos internos. Como resultado, ahorran tiempo, reducen costos y satisfacen las necesidades de los ciudadanos…

Posibles soluciones ofrecidas

■ Ventas inteligentes.■ Demanda en tiempo real.■ Construcción de marcas.■ Mantenimiento predictivo.■ Fidelización.■ Personalización de casos.■ Productos recomendados.■ Detección de fraudes.■ Ciudades inteligentes.

Empresa competitiva sería...

■ Big Data■ Cloud■ Experiencia de cliente■ Internet de las Cosas - IoT■ Movilidad

Algunos puntos negativos

■ Dudas de los usuarios sobre el uso de sus datos.

■ Ataque a la seguridad de las empresas.

■ Tácticas utilizadas para la recolección de datos de los públicos.

Algunos puntos positivos

■ Datos: pueden ser analizados en tiempo real.

■ La Nube: seguridad, bajo costo y actualizaciones.

■ Nuevas aplicaciones de datos permitiendo gestionar e integrar la información.

■ Perfil mayor del cliente o usuario.

■ Al integrar big data y almacenamiento, aumenta la eficiencia operativa.

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