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Big data: gestión estratégica de los datos masivos en entornos corporativos. Conferencia de Juan José Larrea en la 4° Conferencia Internacional de Relaciones Públicas
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@jjlarreawww.juanjoselarrea.com
Big Data: Gestión estratégica de datos masivos en entornos
corporativos.
Lic. Juan José Larrea
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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.
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¿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.
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Internet, en tiempo real...
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3 V del Big Data
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¿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
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MoneyBall
● Rompiendo Las Reglas
● Protagonistas: Brad Pitt, Jonah Hill, Philip Seymour Hoffman
● Dirección: Bennett Miller
● País: Estados Unidos● Año 2011
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MoneyBall
http://youtu.be/lLclCZsRGSk
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Unidades de almacenamiento
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Fuente: EMC
1 Exabyte = 1 000 000 000 gigabytes
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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)
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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.
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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.
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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
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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.
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Análisis predictivo: para reducir la delincuencia
http://youtu.be/8SJQtn4RO7I
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Análisis predictivo: para encontrar oportunidades ocultas
http://youtu.be/pTNOY_aRtBk
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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)
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Privacidad de Datos: Malte Spitz
http://youtu.be/J1EKvWot-3c
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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.
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Big Data y la Privacidad de Datos
● Conocimiento.
● Transparencia con los usuarios.
● Incentivar buenas prácticas de
comportamiento.
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Soluciones Big Data
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Soluciones Big Data
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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”.
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Organizaciones que usan Big Data
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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...
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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.
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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.
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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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Empresa competitiva sería...
● Big Data
● Cloud.
● Experiencia de cliente - CX.
● Internet de las Cosas - IoT.
● Movilidad
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¡Gracias!
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