big data: de la ilusión a la realidad
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Big Data: De la ilusión a la
realidad
EL RETO DE TRANSFORMAR LOS DATOS EN
VALOR PARA MI EMPRESA
Big Data: De la ilusión a la
realidad
EL RETO DE TRANSFORMAR LOS DATOS EN
VALOR PARA MI EMPRESA
El ciclo de la
publicidad exagerada
de Gartner
Big Data: de la ilusión a la
realidad
Gartner Hype Cycle
26.03.19 Big Data: De la ilusión a la realidad 5
Emerging Technologies 2010 - Cloud
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Emerging Technologies 2011 - Cloud
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Emerging Technologies 2012 - Cloud
26.03.19 Big Data: De la ilusión a la realidad 8
Emerging Technologies 2013 - Cloud
26.03.19 Big Data: De la ilusión a la realidad 9
Emerging Technologies 2014 - Cloud
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Emerging Technologies 2015 - Cloud
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Emerging Technologies 2016 - Cloud
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Emerging Technologies 2017 - Cloud
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Emerging Technologies 2018 - Cloud
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Emerging Technologies 2010 - IoT
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Emerging Technologies 2011 - IoT
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Emerging Technologies 2012 - IoT
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Emerging Technologies 2013 - IoT
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Emerging Technologies 2014 - IoT
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Emerging Technologies 2015 - IoT
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Emerging Technologies 2016 - IoT
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Emerging Technologies 2017 - IoT
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Emerging Technologies 2018 - IoT
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Emerging Technologies 2010 - Analytics
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Emerging Technologies 2011 - Analytics
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Emerging Technologies 2012 - Analytics
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Emerging Technologies 2013 - Analytics
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Emerging Technologies 2014 - Analytics
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Emerging Technologies 2015 - Analytics
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Emerging Technologies 2016 - Analytics
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Emerging Technologies 2017 - Analytics
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Emerging Technologies 2018 - Analytics
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Emerging Technologies?
• Una vez madura una tecnología, se genera
nueva tecnología en base a ella
• Base científica de >50 años (IA, Machine
Learning)
• Los términos se repetirán una y otra vez…
hasta quedar completamente integrados en el
día a día
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Las cosas claras:
Unas definiciones
Big Data: de la ilusión a la
realidad
Big Data
“Big Data” hace referencia al conjunto de información que es demasiado compleja como para ser procesada mediante TI tradicionales de manera
aceptable
–Min Chen, Shiwen Mao, and Yunhao Liu. Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications,
19(2):171–209, 2014.
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Big Data
“Big Data hace referencia al conjunto de información que es demasiado compleja como para ser procesada mediante TI tradicionales de manera
aceptable
–Min Chen, Shiwen Mao, and Yunhao Liu. Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications,
19(2):171–209, 2014.
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Ecosistema Hadoop (Big Data)
Apache
Pig:
Scripting
Almacenamient
o redundante y
fiable
YARNGestiona
recursos del
Cluster
Procesamiento
Distribuido de
datosZookee
per:
Coordin
a la
distribuc
ión
Data
Warehous
e
Machine
LearningColector
de datos
Conector
BBDDR-
HDFS
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Machine Learning
• Machine Learning: o aprendizaje automático es una
rama de la IA cuyo objetivo es desarrollar técnicas
que permitan a las computadoras aprender.
– Aprendizaje Supervisado
– Aprendizaje no-supervisado o Clustering
• Las técnicas de ML son algoritmos para la
adquisición de descripciones estructurales a partir de
ejemplos
– Árboles de decisión, redes bayesianas, redes
neuronales, vecino más cercano, SVM, K-medias,
Reglas de asociación,….
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La realidad. ¿Por
qué a veces falla?
Big Data: de la ilusión a la
realidad
La realidad
Solo el 26% de
encuestados han tenido
éxito en iniciativas IoT[Cisco, 2017]
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La realidad
85% de proyectos de
Big Data fracasa
[Gartner, 2017]
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La realidad
77% de empresas afirman
que la adopción de Big Data e
iniciativas de IA seguirá siendo un reto…
[NVP, 2019]
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“The biggest problem in the analysis
process is having no idea what you are
looking for in the data”
[Tom Davenport, Deloitte Analytics, 2017]
26.03.19 Mondragon Unibertsitatea 43
¿Por qué?
• La Comunicación:
– Objetivo (técnico) del proyecto vs. Objetivo
de negocio
– Expectativa (inducida) del desconocedor
vs. capacidad de la tecnología (con datos
existentes)
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¿Por qué?
• Los Datos:
– Cuánto almacenamos?
– Con qué calidad?
– Con qué objetivo?
– Diseñando los conjuntos de datos que vaya a dar
respuesta a las preguntas adecuadas?
– Fuentes de datos, actualización, fiables
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Qué quieroobtener
Qué datosnecesitopara ello
De dóndeobtengo
esos datos
Ingenieríade Datos
Análisis de Datos para
darrespuesta a la pregunta
incial
¿Por qué?
• Magia?– Reto: Human-Centric Artificial Intelligence
• Algoritmos difíciles de entender
• Opacos (cajas negras)
– Fiabilidad y Confiabilidad (credibilidad)
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Urko Zurutuza
Loramendi, 4. Apartado 23
20500 Arrasate – Mondragon
T. 943 71 21 85
Eskerrik asko
Muchas gracias
Thank you