Presentación de BEEVA para Foro IT sobre Big Data aplicado al Business Intelligence.

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2. 2014 2
Transformación
modelo de negocio
Aplicación a
procesos actuales de manera masiva
Diseño de estrategia y
creacion de capacidades
Tiempo
%Competenciasanalíticas
Situación
actual
2014-15 2016-18 2018+

3. 2014 3
IDENTIFICACIÓN DE
VALOR
APROVISIONAMIENTO
DEL DATO
INFRAESTRUCTURA
TECNOLÓGICA
RECURSOS INTERNOS Y
OPERATIVA
Los proyectos de Big Data
deben estar asociados a un
ROI. El valor de los
resultados obtenidos es el
driver principal, junto con la
Innovación
Los aspectos técnicos en la
extracción del dato, junto
con los requerimientos
legales en protección de la
información, son elementos
clave en los proyectos Big
Data
Los proyectos Big Data
requieren una infraestructura
IT muy avanzada. La nube
permite realizar proyectos
sin inversión previa y
fácilmente operativizables
Es necesario definir las
necesidades en cuanto a
capacidades internas de los
RRHH. Los requerimientos
de la operativa Big Data
obligan también a redefinir
procesos

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• Incertidumbre tecnológica
• Falta de certeza estratégica acerca del ecosistema de vendors
• Altos costes iniciales y reducción drásticas a medio plazo
• Compañias embrionarios o de nicho
• “Clientes por primera vez”
• Ausencia de estandarización
• Confusión de clientes
• Regulatorios y políticos
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES COMUNES – VISTA CLIENTE

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• Costes de volver a formar al equipo técnico
• Costes de adquisión de nuevos sistemas
• Costes de investigación y desarrollo del cambio
• Costes de modificar la cadena de producción o aspectos conexos
del negocio, cambios en la operativa
• Servicios de soporte internos
• Recursos para el cambio, cambio de proceso interno de IT: capital,
ingeniería y personal especializado
INTRODUCCIÓN DE TECNOLOGÍA EMERGENTE

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9. 2014 9
• Identificación de fuentes de datos de valor en silos no integrados
• Quién es el dueño del dato
• De dónde procede el dato
• Cómo se transforma el dato
• Limitaciones técnicas para su exportación
• Integración de fuentes de distintos silos
Aspectos técnicos y operativos
Aspectos de seguridad y legales
• Protección de datos
• Seguridad de la información
• Cumplimiento de normativas internas de seguridad lógica
• Estándares de seguridad y especificaciones para Cloud

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• Formación de grupo de trabajo para PoC
• Identificar pequeña PoC con alcance acotado
• Elección del caso de uso según necesidades de negocio
• Duración acotada: recomendable entre 3 y 6 semanas.
• Identificación KPIs finales PoC
• Ejecución de la PoC
• Valoración de KPI’s y modelos de integración
Implementando la PoCDefiniendo la POC

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Map Reduce
ETL Tradicional
ERP CRM
SW de
3ºs
Data Warehouse
RDBMS
Nuevos
Canales
Nuevas
Fuentes
Logs,
text, IoT
HDFS
Core Info.
Reporting
Volumen
Coste
Procesamiento
Nuevas fuentes
Nueva analítica
Analytics Platform
MPP y NoSQL

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Grupos de trabajo
• Creación Grupo de Big Data
• Definición de valor de negocio
• Definición de fuentes de datos
• Definición de skills y competencias
• Creación Grupo Governance del dato: BI + Big Data
• Asegurar independencia de ambos sistemas en cuanto a recursos e interrelación para integración
• Establecimiento de políticas de monitorización y gobernabilidad del BI y Big Data
• Identificación del líder-departamento de la iniciativa Big Data. Opciones principales:
1. Dep. de BI: si la iniciativa es de optimización tecnológica para un caso de uso claramente definido
2. Dep. ad-hoc: si la iniciativa emerge de negocio y permite cierta independencia de IT
Liderando Big Data en la organización

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• Definición de objetivos de negocio
• Descubrimiento del dato
• Networking con sistemas: plataforma tecnológica
• Definición de KPI’s
• Prueba y evalúa en rendimiento: POC
• Define los modelos de integración con los sistemas analíticos actuales
• Evalúa tu nueva estructura organizativa
Integración de la tecnología BigData en tu organización

16. Presentación corporativa BEEVA 2014 16
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