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BIG DATA 30 MIN HOW TO
September 2014
M. en I. Tenoch Gonzalez
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CAFETERA CONECTADA A TWITTER!
QUE ES BIG DATA
Conjuntos de datos que son muy grandes para
manipular con métodos o herramientas estándar.
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QUE ES BIG DATA
Gartner usa las siguientes v’s
para hablar de Big Data.
• volumen la cantidad de
data.
• velocidad la velocidad en
que se genera y fluye la
información en la empresa.
• variedad el tipo de data
disponible.
• veracidad que tan
confiable es la información.
• valor que representa para
la empresa.
QUE ES BIG DATA
Gartner usa las siguientes v’s
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data.
• velocidad la velocidad en
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BIG DATA DESCRIPCIÓN GRÁFICA.
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TANTOS DATOS?
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COMO EMPEZAR!
Is the Data!
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PROYECTO.
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Completo.
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Que es critico para tu negocio?
Están los campos críticos para la empresa
guardados en el sistema?
… guardamos las urls que referimos
http://example.com/123?referrer=ourclient.com
COMPLETO
Que es critico para tu negocio?
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SERVICIO DE TRANSPORTE DE PASAJEROS
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REVISA CONTRA EL SENTIDO COMÚN.
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retail/financieras no llevan la conexión
entre el cliente y la compra.
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cliente???
HERRAMIENTAS UTILES EN EL CAMPO
Conjunto de utilerías que permiten trabajar
los logs desde terminal.
En python
Está en github
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Utilerías en línea de comandos para
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En python
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CIENCIA DE DATOS ES DE CAMPEONES!
TE DAMOS TODA LA PERSPECTIVA
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Big data data How to y casos de exito

  • 1. BIG DATA 30 MIN HOW TO September 2014 M. en I. Tenoch Gonzalez tenoch@ieee.org @tenoch_g Linkedin.com/in/tenochgonzalez
  • 2.
  • 4. QUE ES BIG DATA Conjuntos de datos que son muy grandes para manipular con métodos o herramientas estándar.
  • 5. QUE ES BIG DATA Conjuntos de datos que son muy grandes para manipular con métodos o herramientas estándar.
  • 6. QUE ES BIG DATA Gartner usa las siguientes v’s para hablar de Big Data. • volumen la cantidad de data. • velocidad la velocidad en que se genera y fluye la información en la empresa. • variedad el tipo de data disponible. • veracidad que tan confiable es la información. • valor que representa para la empresa.
  • 7. QUE ES BIG DATA Gartner usa las siguientes v’s para hablar de Big Data. • volumen la cantidad de data. • velocidad la velocidad en que se genera y fluye la información en la empresa. • variedad el tipo de data disponible. • veracidad que tan confiable es la información. • valor que representa para la empresa.
  • 9. DE DONDE SALIERON TANTOS DATOS? Google propuso soluciones a sus problemas de almacenamiento, consulta y procesamiento de información: Google File System y Map Reduce
  • 10. CUANDO TIENES UN MARTILLO TODO SE VE COMO UN CLAVO.
  • 11. UNA BUENA SOLUCIÓN SIRVE PARA MÁS DE UN PROBLEMA.
  • 12. COMO EMPEZAR! Is the Data! Is the Data! Vamos con una historia…
  • 14. PORQUE PREOCUPARSE? Se supone que los científicos de datos son magos no?
  • 15. UN ALGORITMOS SÓLO ES TAN BUENO COMO LOS DATOS CON LOS QUE LOS ALIMENTAS
  • 16. NO IMPORTA EL TAMAÑO DE TU PROYECTO.
  • 17. Tu data set debe ser Completo. Correcto. Conectable .
  • 18. Que es critico para tu negocio? Están los campos críticos para la empresa guardados en el sistema? … guardamos las urls que referimos http://example.com/123?referrer=ourclient.com COMPLETO
  • 19. Que es critico para tu negocio? Están los campos críticos para la empresa guardados en el sistema? … guardamos las urls que referimos http://example.com/123?referrer=ourclient.com Campo critico para el negocio referrer=ourclient.com COMPLETO
  • 20. Volumen. Se están guardando tantos datos como esperas? Google analytics dice que tienes 50,000 visitas y tu tienes datos de 500 :S Perdiendo 99% de los datos. Revisa el volumen. COMPLETO
  • 21. Captura eventos no sólo errores! Todo lo que hacen en tu app, sitio, servicio, etc. COMPLETO
  • 22. Fecha del servicio. Hora que se buscó el viaje. Lugar y hora de origen. Lugar y hora de destino. Tiempo del viaje. Clima Monto de la transacción. Cliente SERVICIO DE TRANSPORTE DE PASAJEROS
  • 23. Fecha del servicio. Hora que se buscó el viaje. Lugar y hora de origen. Lugar y hora de destino. Tiempo del viaje. Clima. Monto de la transacción. Cliente. VIAJES
  • 24. Fecha del servicio. Hora que se buscó el viaje. Lugar y hora de origen. Lugar y hora de destino. Tiempo del viaje. Clima. VIAJES SÓLO CAPTURABAN: Monto de la transacción. Cliente. THE HORROR!!!
  • 25. REVISA CONTRA EL SENTIDO COMÚN. CORRECTO
  • 26. M : 579 H : 6870 ?????? Por mucho tiempo no se capturaba el genero del usuario y en los datos se hacía default a ‘M’ REVISAN Y LOS RESULTADOS
  • 29. No hacemos e-commerce… La mayoría de las compañías de retail/financieras no llevan la conexión entre el cliente y la compra. CONECTABLE??
  • 30. CONECTABLE?? 3ª vez mi numero de cliente???
  • 32. Conjunto de utilerías que permiten trabajar los logs desde terminal. En python Está en github pip install csvkit Está en github JSON, SQL CSVKIT
  • 33. Utilerías en línea de comandos para análisis de datos. En python Está en github pip install data_hacks Está en github JSON, SQL DATA_HACKS
  • 35. iPython Numpy Scipy PyMC Matplotlib Pandas COMO SE TRABAJA CON LOS DATOS? NO ES “FÁCIL” PERO ES POSIBLE.
  • 36. PORQUE HACER ESTO? 5 Historias de éxito con ciencia de datos.
  • 37. SISTEMA DE RECOMENDACIONES BASADO EN LO QUE HAZ VISTO, COMPRADO Y WISH LIST
  • 38. PUBLICIDAD ENFOCADA A PERFILES ESPECIFICOS…
  • 39. QUE PERSONAS ES MAS PROBABLE QUE CAMBIEN SU VOTO SI SE LES CONTACTAY PORQUE MEDIO. EL EQUIPO SE ADJUDICA 3 A 4% DE VENTAJA.
  • 40. PUBLICIDAD ENFOCADA POR REGIÓN NO POR PAÍS.
  • 41. SE ALIO CON SAP ANALISIS DEL EQUIPO E INDIVIDUAL. LOGRARON BAJAR EL TIEMPO DE POSESIÓN DE 3.4 A 1.1 SEGUNDOS
  • 42. CIENCIA DE DATOS ES DE CAMPEONES!
  • 43. TE DAMOS TODA LA PERSPECTIVA tenoch@ieee.org @tenoch_g

Hinweis der Redaktion

  1. HOLA SOY