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05/07/2013
1
Big Data y Hadoop
Agenda
1. Big Data
2. Hadoop
3. Personal especializado
4. Recomendaciones
Evolución de la Tecnología
BIG DATA
WEB
Petabytes
CRM
Terabytes
Gigabytes
ERP
Exabytes
Implementación de nuevas tecnologías
User Generated
Content
Mobile Web
SMS/MMS
Sentiment
External
Demographics
HD Video
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Service Logs
Social Network
Business Data
Feeds
User Click Stream
Web Logs
Offer History A/B Testing
Dynamic Pricing
Affiliate Networks
Search Marketing
Behavioral
Targeting
Dynamic Funnels
Payment
Record Support Contacts
Customer TouchesPurchase
Detail
Purchase
Record
Offer Details
Segmentation
05/07/2013
2
Carácterísticas
Volumen
2 a 100 Teras
Velocidad
ETL < 1 hora
In Memory
Variedad
No Estructurada
Múltiples fuentes
Necesidad Plataforma Unificada
Análisis con SAS, R, SQL, Java, C++, Python Visualization con BI, Mobile, Excel
Descubrir y Explorar
Datos no estructurados
Análisis datos
estructurados
Capturar y Refinar datos
Red
Social
SMS Textos Audio Video Imágenes ERP Logs CRM
Visualizar y
Compartir
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Hadoop
05/07/2013
3
Definicion
Apache Hadoop es un framework de software que
soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia
libre. Permite a las aplicaciones trabajar con miles
de nodos y petabytes de datos.
Hadoop se inspiró en los documentos Google para
MapReduce y Google File Systems (GFS).
Wikipedia
Diversas Fuentes de Informacion
• Perfiles redes sociales
• Influenciadores sociales
• Aplicaciones en la nube SaaS
• Informacion publica web
• Resultados Map Reduce
• Data warehouse appliances
• Bases de datos columnares NoSQL
• Video e imagines
• Logs y sensores
Granja de servidores
05/07/2013
4
Ecosistema
HDFS
HBase
Pig, Hive,
Mahout
Map Reduce
Sqoop Flume
Resource
Management
& Workflow
Yarn
Zookeeper
Apache Pivotal HD Added Value
Configure,
Deploy,
Monitor,
Manage
Command
Center
Hadoop Virtualization (HVE)
Data Loader
Pivotal HD
Enterprise
Xtension
Framework
Catalog
Services
Query
Optimizer
Dynamic Pipelining
ANSI SQL + Analytics
HAWQ– Advanced
Database Services
Pivotal HD Architecture
Uso de Hadoop
Conseguir Personal
Especializado BIG DATA
05/07/2013
5
Falta Personal Especializado
Las empresas van a tener que adecuar sus
organizaciones para poder manejar Big
Data:
• Quien debe ser el dueño de la Data ?
• Chief Analytics Officer ? Chief Big Data
Analytics Officer ?
• Las empresas van a necesitar areas de
Big Data Analytics
Falta Personal Especializado
• Demanda de Talento analítico
insatisfecha.
• Es difícil de ubicar Personal especializado
en Big Data, son muy escasos.
• Nuevos Talentos requeridos con nuevos
perfiles.
• Las Universidades tienen que crear
nuevas carreras que recien egresaran en
3 o 5 años.
Falta Personal Especializado
• Se van a generar más escuelas de
Analytics y Big Data.
• Se va a generar un nuevo ecosistema de
empresas que ofrecen estos servicios
como PowerData
• Data Scientist ? www.datascientist.net
05/07/2013
6
Recomendaciones
• No es el GRANDE en que
se come al chico
• Es el RAPIDO el que se
come al lento
• Si Usted no puede tomar
decisiones con rápidez,
cualquier acción que tome
no alcanzará la velocidad
adecuada.
Jason Jennings y Laurence Haughton
Big or Fast ?
1. Pensar con Rápidez
1. Prever
2. Detectar tendencias
3. Filtrar ideas
4. Dejar que gane la mejor
2. Decisiones rápidas
1. Reglas de negocios
2. Eliminar burocracia
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4. Intercambiar carteras
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3. Salir al mercado con mayor
rápidez
1. Lanzar una Cruzada
2. Ventaja competitiva
3. Que sea sencillo
4. Intercambiar carteras
4. Mantener la velocidad
1. Cuentas claras
2. Ser implacable con los recursos
3. Ser flexible en las finanzas
4. No engañarse
Jason Jennings y Laurence Haughton
05/07/2013
7
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Big data y hadoop

  • 1. 05/07/2013 1 Big Data y Hadoop Agenda 1. Big Data 2. Hadoop 3. Personal especializado 4. Recomendaciones Evolución de la Tecnología BIG DATA WEB Petabytes CRM Terabytes Gigabytes ERP Exabytes Implementación de nuevas tecnologías User Generated Content Mobile Web SMS/MMS Sentiment External Demographics HD Video Speech to Text Product/ Service Logs Social Network Business Data Feeds User Click Stream Web Logs Offer History A/B Testing Dynamic Pricing Affiliate Networks Search Marketing Behavioral Targeting Dynamic Funnels Payment Record Support Contacts Customer TouchesPurchase Detail Purchase Record Offer Details Segmentation
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  • 3. 05/07/2013 3 Definicion Apache Hadoop es un framework de software que soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia libre. Permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos. Hadoop se inspiró en los documentos Google para MapReduce y Google File Systems (GFS). Wikipedia Diversas Fuentes de Informacion • Perfiles redes sociales • Influenciadores sociales • Aplicaciones en la nube SaaS • Informacion publica web • Resultados Map Reduce • Data warehouse appliances • Bases de datos columnares NoSQL • Video e imagines • Logs y sensores Granja de servidores
  • 4. 05/07/2013 4 Ecosistema HDFS HBase Pig, Hive, Mahout Map Reduce Sqoop Flume Resource Management & Workflow Yarn Zookeeper Apache Pivotal HD Added Value Configure, Deploy, Monitor, Manage Command Center Hadoop Virtualization (HVE) Data Loader Pivotal HD Enterprise Xtension Framework Catalog Services Query Optimizer Dynamic Pipelining ANSI SQL + Analytics HAWQ– Advanced Database Services Pivotal HD Architecture Uso de Hadoop Conseguir Personal Especializado BIG DATA
  • 5. 05/07/2013 5 Falta Personal Especializado Las empresas van a tener que adecuar sus organizaciones para poder manejar Big Data: • Quien debe ser el dueño de la Data ? • Chief Analytics Officer ? Chief Big Data Analytics Officer ? • Las empresas van a necesitar areas de Big Data Analytics Falta Personal Especializado • Demanda de Talento analítico insatisfecha. • Es difícil de ubicar Personal especializado en Big Data, son muy escasos. • Nuevos Talentos requeridos con nuevos perfiles. • Las Universidades tienen que crear nuevas carreras que recien egresaran en 3 o 5 años. Falta Personal Especializado • Se van a generar más escuelas de Analytics y Big Data. • Se va a generar un nuevo ecosistema de empresas que ofrecen estos servicios como PowerData • Data Scientist ? www.datascientist.net
  • 6. 05/07/2013 6 Recomendaciones • No es el GRANDE en que se come al chico • Es el RAPIDO el que se come al lento • Si Usted no puede tomar decisiones con rápidez, cualquier acción que tome no alcanzará la velocidad adecuada. Jason Jennings y Laurence Haughton Big or Fast ? 1. Pensar con Rápidez 1. Prever 2. Detectar tendencias 3. Filtrar ideas 4. Dejar que gane la mejor 2. Decisiones rápidas 1. Reglas de negocios 2. Eliminar burocracia 3. Desatarlo todo 4. Intercambiar carteras Como ser más Rápidos 3. Salir al mercado con mayor rápidez 1. Lanzar una Cruzada 2. Ventaja competitiva 3. Que sea sencillo 4. Intercambiar carteras 4. Mantener la velocidad 1. Cuentas claras 2. Ser implacable con los recursos 3. Ser flexible en las finanzas 4. No engañarse Jason Jennings y Laurence Haughton
  • 7. 05/07/2013 7 Como ser más Rápidos ¡MUCHAS GRACIAS!