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Copyright © 2015, SAS Institute Inc. All rights reserved. BIG ANALYTICS EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA DAVID CERVI HEAD OF PRACTICE | ANALYTICS & FORECASTING [email protected] GUSTAVO MAHIA ACCOUNT EXECUTIVE | ANALYTICS [email protected]

BIG ANALYTICS - SAS · 2 - Proponer un “desafío de gran valor” expresado en términos de negocio. 3 - Volcar al laboratorio fuentes de información variadas y diversas. 4 - Formar

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BIG ANALYTICS

EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA

DAVID CERVI

HEAD OF PRACTICE | ANALYTICS & FORECASTING

[email protected]

GUSTAVO MAHIA

ACCOUNT EXECUTIVE | ANALYTICS

[email protected]

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CONTENIDOBIG ANALYTICS

EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA

• El contexto de big data

• El ciclo analítico

• Big Analytics

• Comentarios finales

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EL CONTEXTO DE BIG DATA

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EL CONTEXTO “BIG DATA” DESDE UNA PERSPECTIVA DE NEGOCIO

VOLUMEN

VARIEDAD

VELOCIDAD

VALOR

HOY FUTURO

DA

TO

S -

CA

NT

IDA

DLA ERA DE BIG DATA

DATOS RELEVANTES

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EL CONTEXTO SOBRECARGA DE INFORMACIÓN

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EL CONTEXTO DIGITALIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE NEGOCIOS

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EL CONTEXTO

40 terabytes/hora

1 gigabyte/segundo

INTERNET OF THINGS

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EL CONTEXTO ¿Y AHORA QUÉ?

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EL CONTEXTO ANALYTICS… ANALYTICS… ANALYTICS..

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EL CONTEXTO … ¿LO DICEN LOS NÚMEROS?

Fuente: google trends

Big data

Analytics

Business Intelligence

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EL CONTEXTO … ¿LO DICEN LOS EXPERTOS?

COMPLETENESS OF

VISION

AB

ILIT

Y T

O E

XE

CU

TE

2012

Business Intelligence Platforms

COMPLETENESS OF

VISION

AB

ILIT

Y T

O E

XE

CU

TE

2013

Business Intelligence and Analytics Platforms

COMPLETENESS OF

VISION

AB

ILIT

Y T

O E

XE

CU

TE

2014

Advanced Analytics Platforms

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EL CONTEXTO … ¿LO DICE LA LITERATURA?

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EL CONTEXTO … ¿LO DICEN LAS BUENAS PRACTICAS?

Mantenimiento

predictivoFraudeRiesgo de Crédito

Segmentación de clientesAdquisición /

Retención

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ALARM

SYSTEM

Alarmas

Sistema

Redes

Roberto:

#Messi

Hoy la

rompe!

María

Laura:

Juega la

selección!ALERTA X-

SELL: 12 pk

Gaseosas

@FMRamiro

Mamá: te dejé

una Pizza!

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EL CICLO ANALÍTICO

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EL CICLO

ANALÍTICORESOLVER PROBLEMAS CON LOS DATOS

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EL CICLO

ANALÍTICOLA NATURALEZA DE LAS DECISIONES

Estratégicas

de 10 a 20 por año

Tácticas

00‘tas por trimestre

Operativas

000‘es por día

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EL CICLO

ANALÍTICOLA FÁBRICA DE ANALYTICS

INSIGHTS MODELOS

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LA FÁBRICA: INSIGHTSEL CICLO

ANALÍTICO

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LA FÁBRICA: MODELOS

BUILD

MODEL

VALIDATE

MODEL

DEPLOY

MODEL

IDENTIFY

BUSINESS

PROBLEMS

DATA

PREPARATION

DATA

EXPLORATION

TRANSFORM &

SELECT

ANALYTICAL

MODELLING

VALIDATE

MODELS

DEPLOY

MODELS

EVALUATE /

MONITOR

RESULTS

VALIDATE

MODEL

DEPLOY

MODEL

IDENTIFY

NEEDS /

CHALLENGES

MODEL

CALIBRATION

DEPLOY

MODELS

EXPOSE

MODELS

LINK DATA

DELIVERY

EMBED IN

APPS

RUN

MODELS

EVALUATE /

MONITOR

EL CICLO

ANALÍTICO

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EL CICLO

ANALÍTICOLA FÁBRICA: VISIBILIDAD Y SINERGIA

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EXPLORACIÓN IMPLEMENTACIÓN

Flexible, Ad Hoc Procesos documentados y definidos,

Mejores prácticas

Prototipado Gobierno (de datos, procesos y tecnología)

Científicos de datos, Analistas de negocios Científicos de datos, Ingenieros, DBA, IT

Departamental, Personal, Equipos de trabajo Corporativo

Innovación, experiencia, ensayo y error Escalable, Replicable, Predecible

DATA

Datos crudos, estructurados y desestructurados Preparado para Analytics

EL CICLO

ANALÍTICOEL CÍRCULO VIRTUOSO: ARTE Y PROCESO

“ Arte ” “ Proceso ”

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BIG DATA ANALYTICS

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BIG DATA

ANALYTICS¿CÓMO APLICAR ANALYTICS EN “BIG DATA”?

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Manipulación

de datos

Exploración /

VisualizaciónModelado

Implementa

ción

BIG DATA

ANALYTICSEXPERIENCIA ANALÍTICA INTEGRADA

ESTADÍSTICO/CIENTÍFICO DE DATOS /PROGRAMADOR

Visual

Analytics

Visual

Statistics

IMSTAT for

Hadoop

GUI GUI PROGRAMMING

ANALISTA DE NEGOCIOS

SAS Data Loader for

Hadoop HADOOP

LASR SERVER

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COMENTARIOS FINALES

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LA ECUACIÓN DEL DOLOR…

PROBLEMA DE

NEGOCIOS

DECISIÓN DE

NEGOCIOS

20%80%

Preparativos para resolver

el problema

Solución del

problema

COMENTARIOS

FINALES

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… EL OBJETIVO

20% 80%

COMENTARIOS

FINALES

Preparativos.. Solución del problema

PROBLEMA DE

NEGOCIOS

DECISIÓN DE

NEGOCIOS

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En un contexto de generación creciente de datos la capacidad de definir y

ampliar nuestra curva de información relevante, está directamente vinculada a

que tan buenos y ágiles seamos en los procesos de exploración de datos.

COMENTARIOS

FINALESACELERAR LA CURVA DE APRENDIZAJE

BIG DATA

DATOS RELEVANTES

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MONTAR LA FÁBRICA DE INSIGHTS

Nuevas fuentes de datos

Estructuras híbridas.

Toda la información disponible.

EXPLORACIÓN TRADICIONAL BIG DATA

ANALYTICS

COMENTARIOS

FINALES

Nuevas fuentes de datos

Estructuras híbridas.

Toda la información disponible.

Análisis:

• Interactivo

• Autosuficiente:

• Al preparar datos,

• Al aplicar Analytics.

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COMENTARIOS

FINALESSI “NO SABES QUE NO SABES”... AGILIDAD

Data Lake

BI Tradicional

Definir objetivos y métricas

Seleccionar data sets apropiados

Análisis y reportes Toma de decisiones

Big Data Analytics

Seleccionar

fuentesExplorar y adecuar

Determinar aplicaciones

Toma de decisiones

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COMENTARIOS

FINALESDE UNA PROFESIÓN SEXY A UNA CULTURA SEXY

Democratizar

Colaborar

Comunicar

Capitalizar oportunidades

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¿QUE TAN LEJOS ESTOY DE BIG ANALYTICS?... UN PASOCOMENTARIOS

FINALES

1 - Poner en agenda el desarrollo de un “Big data” lab.

2 - Proponer un “desafío de gran valor” expresado en términos de negocio.

3 - Volcar al laboratorio fuentes de información variadas y diversas.

4 - Formar un equipo y proponer un horizonte de tiempo para generar “insights”

5 - Comunicar, comunicar, comunicar…

¡ “Hands On”!… participar del workshop mensual de Big Data Analytics

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GUSTAVO MAHIA

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