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BIG DATA ANALYTICS CON PROPÓSITO
“Piensa en toda la belleza que hay a tu alrededor y se FELIZ”
Ana Frank
¿QUIEN SOY’
Javier Samir Rey
Ingeniero de SistemasHealth Machine Learning Engineer - DirektioCo-organizer meetup Big Data Colombia - 3500+
[email protected]/jasam
EL VIAJE DEL HÉROE
Origen: Wikipedia
ESTRATEGIAS DE CRECIMIENTO ECONÓMICO
Siglo Estratégia económica
Pre - siglo 18
Siglo 19 - 20
Siglo 21
Cultivo y extracción
Manufactura & industria
Poder de cómputo + potencial humano
Origen: KP trends 2017
BIG DATA EN UN MINUTO
BIG DATA
CRITERIOS DE BIG DATA - USANDO NLP
Journal of innovation management - Perspectives to Definition of Big Data : A Mapping Study and Discussion
NO TODO ES BIG DATA - PERO SÍ “CASI TODO” PUEDE TENER ANALYTICS!
Fundamentalmente hoy por hoy, casi cualquier negocio es potencialmente una compañía de información y de software, pero debemos mejorar nuestros sistemas orientarnos en datos.
+
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ORGANIZACIONES ORIENTADAS EN DATOS (DATA DRIVEN)
Fuente: Accenture Analytics in action
“Without data you’re just another person with an opinion. William Edwards Deming.”
ORGANIZACIONES DATA DRIVEN
ORGANIZACIONES ORIENTADAS EN DATOS (DATA DRIVEN)
Fuente: Creating a driven-data culture organization - Carl Anderson
Cual es el objetivo que persigo? Visión de la compañía
ORGANIZACIONES DATA DRIVEN“Without data you’re just another person with an opinion. William Edwards Deming.”
Fuente: Creating a driven-data culture organization - Carl Anderson
PIRÁMIDE DE VALOR Y DATOS
Source: datasyndrome
DAMA - DMBOK GUIDE
Fuente: The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge" (DAMA-DMBOK Guide)
EstrategiaPromover CulturaEmpoderar
Educación
ENTENDIMIENTO DE LOS DATOS
Source: mckinsey and company
Silos de información!!
ENTENDIMIENTO DE LOS DATOS - SENSORES
Source: The Rise of Consumer Health Wearables
DATA UNDERSTANDING - HEALTH
Source: rock health consumer survey (12/16)
FASES TÍPICAS DE UN PROYECTO DE ANALÍTICA
Source: Wikipedia
Primero defina su cultura y equipo de trabajo, es un muy importante tener un equipo de trabajo multidisciplinar
CRISP-DMCross Industry Standard Process for Data Mining
MACHINE LEARNING - BLUEPRINT
Source: sci-kit learn
½ hora de ejercicio diaria ó 10000 pasos recorridos a buen ritmo
Ciudadano colombianoEdad: 34 añosDx: Colesterol total y triglicéridos por encima de límites normales.Fecha Dx: sep/16
¿POR QUÉ NO EMPODERARNOS?
VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
ALGUNOS AVANCES - GOOGLE LENS
Fuente: http://www.kpcb.com/internet-trends
ALGUNOS AVANCES - GOOGLE ASISTANT
Fuente: http://www.kpcb.com/internet-trends
ALGUNOS AVANCES - GOOGLE VOICE
Fuente: http://www.kpcb.com/internet-trends
ALGUNOS AVANCES - GOOGLE TRENDS
Diabetes (query de google)
Fuente: ggogle trends
ALGUNOS AVANCES -HERRAMIENTAS OPEN SOURCE
PERSPECTIVAS DE SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN - BIG DATA Y ANALYTICS
Source: Wikipedia
● Requerimiento de cumplimiento de estándares de seguridad y auditoría (ISO 27000, HIPAA, PCI, PII, SOX PIPEDA)
● Evaluación de Vulnerabilidad de Base de Datos● Mantenimiento en seguridad de datos● Administración de acceso● Seguridad de internet● Seguridad de dispositivos móviles● Análisis de patrones de tráfico● Agentes de monitoreo● Corrección de datos● Encripción de datos● Gobernanza de seguridad de la información● Administración de riesgo informático● Administración de identidades ● Metricas● Regulaciones de gobierno y estándares de industria
UNA REFLEXIÓN SOBRE IA - BIEN SOCIAL
● La recolección de grandes cantidades de datos plantea cuestiones serias en relación con la privacidad de los pacientes y la confidencialidad sacrosanta de los registros médicos. Estas son otras problemáticas que deben estudiarse con anticipación.
● Por último, debemos tener en cuenta que en muchos países en desarrollo no hay grandes cúmulos de datos por recabar o en efectos falta acceso a recursos como electricidad, etc. Estos son países que aún no cuentan con sistemas de información en que almacenar los registros civiles y las estadísticas de causas de muerte.
● En resumen, la inteligencia artificial en el sector de la salud tiene un potencial inmenso, pero también es inmensa la necesidad de tomar algunas precauciones.
http://www.who.int/dg/speeches/2017/artificial-intelligence-summit/es/
CONCLUSIONES BIG DATA ANALYTICS CON PROPÓSITO
Source: Wikipedia
● Es un dominio vasto de información y trabajo por ejecutar, pero es importante anteponer el valor que puede producir el proyecto, antes de de caer en la ilusión de la novedad tecnológica.
● Tener una mirada integral del desafío u proyecto.● Contar con institucionalidad● La necesidad de entendimiento del contexto y regulación en un entorno tan
cambiante es un desafío en sí mismo.● La seguridad es algo no negociable sin embargo hay que encontrar frentes de
comunes de trabajo que faciliten el avance de los frentes.● Quedan muchos interrogantes por responder, y todavía no estamos seguros de saber
cuáles son todas las preguntas que necesitamos hacer.● Áreas como los datos abiertos aún tienen zonas “grises” que deben ser trabajadas.● Se avecinan paradigmas como los contratos inteligentes haciendo uso de
tecnologías distribuidas como blockchain.● Open Source y open data, tienen un gran, gran potencial pero deben ser bien
entendidos.
GRACIAS!