big data en entornos corporativos
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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 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)
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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