big data en entornos corporativos - commcorp
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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 total
Director: D.J. Caruso
Protagonista: Shia LaBeouf y Michelle
Monaghan.
País: Estados Unidos
Año: 2008
youtu.be/IO3k9chchjw
3 V del Big Data
VOLUMEN VELOCIDA
D
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
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.
Big Data: Equipo de Trabajo
■ 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 on line 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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