big data: grandes retos, grandes retornos
TRANSCRIPT
Big Data:
Grandes retos,
grandes retornos
Víctor Pichardo
VP LATAM
Problemática actual
• Una avalancha de datos es creada cada día porlas interacciones de millones de personas.
• 2.5 trillones de bytes de Big Data se generantodos los días y se espera que el crecimiento deltráfico exceda el 100% anual hasta el 2015.
• Las empresas tienen dificultades para almacenary gestionar grandes volúmenes de datos.
• Sistemas heredados fueron diseñados hacedécadas.
La solución: Big Data
• Tecnología para almacenar de manera eficiente, gestionar yanalizar cantidades prácticamente ilimitadas de datos.
• Son datos bien distribuidos, con poca estructura(casi nula) y de volumen increíble.
• Canalizar estos torrentes de datos en información útil yaccionable para:
Identificar necesidades
Proveer servicios
Predecir y prevenir crisis
Las 3 V’s de Big Data
• Volumen: Cantidad de datos creados desde elinterior de la empresa y desde afuera del firewallmediante la web, dispositivos móviles,infraestructura TI, por citar algunos.
• Variedad: Datos basados en texto sin estructurar osemiestructurado como los datos de las redessociales, basados en la ubicación, o datos de logueo.
• Velocidad: La velocidad con la que se crean datos y lanecesidad de analíticas en tiempo real derivan en unvalor de negocio.
¿Dónde se genera Big Data?
• Redes sociales y medios
• Dispositivos móviles
• Transacciones en internet
• Geolocalización
• Machine data
• Open data
• Operaciones
• Incluso áreas científicas(biología, meteorología,física, etc.)
Servicios Aplicaciones potenciales
Big Data creada
por y sobre
los individuos que
usan los servicios
tecnológicos
Soluciones centradas en el usuario
• Servicios financieros: Información sobregastos y hábitos de ahorro. Historial crediticio.Detección de fraudes.
• Educación: Comprensión de necesidadeseducativas y lagunas de conocimiento.
• Salud: Tendencias de salud. Frenar brotes.Comparación de tratamientos.
• Retail: Optimización de precios.
Soluciones específicasMás de 8.300 oficinas en 146 países. Al aplicar
soluciones de analítica predictiva obtuvieron información sobre sus clientes, mejoraron la
operación en Filadelfia e incrementaron la satisfacción del cliente.
Utiliza mil elementos de datos para la administración óptima de
la flota y mejorar la productividad. Ha ahorrado millones de dólares
en costos de operación cada año.
Al aprovechar los datos de las redes sociales junto con los datos de transacción del CRM y sistemas de facturación, T-Mobile USA fue capaz de reducir la pérdida de clientes a la mitad en un solo trimestre.
Return on Investment
Big Data, grandes retornos• Incrementa la productividad. Un importante departamento de
policía metropolitana alcanzó un 863% de ROI al combinar su basede datos de antecedentes penales con una base de datos nacionaldel crimen creado por una universidad importante.
• Incrementa los márgenes. Un ROI del 942% fue generado por ungran fabricante que utiliza Big Data para examinar compras y datosrelacionados con los costos en todas las bases de datos de susvendedores, dando lugar a la consolidación de proveedores yreducir el costo de ventas.
• Incrementa los ingresos. Una organización optimiza sus campañasonline para rastrear los clicks y los datos que se colectan de todoslos puntos de contacto con el cliente para monitorearcontinuamente y afinar sus programas, lo que genera un aumentode los ingresos.
Principales sectores• Salud, la implementación de Big Data podría generar 300 mdd
anuales.
• Gobierno, un ejemplo es la Unión Europea que, al utilizar BigData en el sector público podría reducir sus costos en un 20%lo que equivale a 300 millones de Euros.
• Retail, el aumento de los márgenes de operación con BigData podría ser de 60%
• Manufactura, Big Data puede reducir los costos de operacióncerca del 50% en todos los sectores de manufactura.
• Tecnología de localización personal, el superávit delconsumidor anual podría ser de 60 millones de USD; lo quemás genera es el GPS, Marketing y redes sociales.
¿Dónde puedo empezar?
I
II
III
IV
Comienza con un clúster en la nube y estarás
analizando datos en un lapso de 24hrs.
Apóyate en nuestros Científicos de Datos para
analizar tus requerimientos y formular
recomendaciones sobre sus proyectos.
Inicio rápido de Big Data en tu propio Data Center:
5 días de Servicio Profesional y software de inicio.
Educación: Los clientes que invierten en
capacitación, generalmente tiene mayor retorno
de inversión en un lapso más corto. Excelerate
Systems cuenta con entrenamientos presenciales
y en línea.
Entonces, ¿importa?
Conocimiento espoder, pero de nadasirve tener muchainformación si no sesabe cómo utilizarla,ahí radica el valor deBig Data.
