Gestión Big Data masivos

@jjlarreawww.juanjoselarrea.com
Big Data: Gestión
estratégica de datos
masivos en entornos
corporativos.
Lic. Juan José Larrea

¿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...

3 V del Big Data

¿Cómo utilizar Big Data?
Operational intelligence
● Datos: fluyen
● Tiempo real
● Resultados -
maquinas
● Automatiza
● Puede almacenar
Business Intelligence
● Base de datos
● Analiza con tiempo
● Resultados -
Humanos
● Proyecta
● Almacena

MoneyBall
● Rompiendo Las
Reglas
● Protagonistas: Brad
Pitt, Jonah Hill, Philip
Seymour Hoffman
● Dirección: Bennett
Miller
● País: Estados Unidos
● Año 2011

MoneyBall
http://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.
● Mantenimiento de
activos.
● Precisión en ofertas:
día, hora, alcance.
● Visualizar y detener
fraudes.
● Mayor personalización
en los servicios.
● KPI

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.

Análisis predictivo: para reducir la
delincuencia
http://youtu.be/8SJQtn4RO7I

Análisis predictivo: para encontrar
oportunidades ocultas
http://youtu.be/pTNOY_aRtBk

Big Data y la Privacidad de Datos
● Desconocimiento en los cuidados.
● 62% Empresas que 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
http://youtu.be/J1EKvWot-3c

¿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.

● Conocimiento.
● Transparencia con los usuarios.
● Incentivar buenas prácticas de
comportamiento.

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.
● 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.

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.

Empresa competitiva sería...
● Big Data
● Cloud.
● Experiencia de cliente - CX.
● Internet de las Cosas - IoT.
● Movilidad

¡Gracias!
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