Relaciones Públicas y Big Data

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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...

http://pennystocks.la/internet-in-real-time/

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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

http://www.youtube.com/watch?v=lLclCZsRGSk




Unidades de almacenamiento


Fuente: EMC

1 Exabyte = 1 000 000 000 gigabytes

http://argentina.emc.com/leadership/programs/digital-universe.htm


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

http://www.youtube.com/watch?v=8SJQtn4RO7I


Análisis predictivo: para encontrar oportunidades ocultas

http://youtu.be/pTNOY_aRtBk

http://www.youtube.com/watch?v=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

http://www.youtube.com/watch?v=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


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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