4. El poder de los
datos y la
información
¿Cuál es tu interés en Big Data?
5. La revolución del Big Data
Contenidos
¿Qué es?
+ Vs. El valor de los datos en un mundo de información
El tamaño si importa
Por qué es interesante el Big Data a las empresas
Tecnología Big Data
6. Big Data in action
Contenidos
¿Qué hacer con Big Data?
Casos prácticos
Comunicación, Publicidad y Social Intelligence
Nuevas Tendencias
8. ¿Qué es Big Data?
"Big Data is high-volume, high-velocity and high-
variety information assets that demand cost-
effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision
making.”
http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/
Gartner, 2012
16. ¿Qué es Big Data?
Variedad
Los datos han pasado de ser estructurados a semi-estructurados o
completamente no estructurados
● Estructurados: BDRM, tablas
● No estructurados: Texto, imágenes, video
● Semi estructurados: XML, JSON
Tendencia: 10% estructurado - 90% no estructurado
25. La revolución del Big Data
Beneficios en el análisis de datos masivos:
Ventajas competitivas
Optimización de procesos
Incremento ventas
Satisfacción clientes
…
36. La revolución del Big Data
¿Por qué?
El Big Data no hace magia
Quizás no lo necesitas
Es muy probable que no estés preparado
37. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Los proyectos de Big Data deben responder a una
necesidad de negocio y no a una decisión
tecnológica
El negocio primero
38. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Determina el problema que quieres resolver.
Identifica qué temas preocupan más a tu
organización y busca qué información le puede
ayudar a solucionarlo.
El problema
39. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Entiende cuál es el impacto de esos problemas en
tu organización y desarrolla casos de uso para
ejemplificarlo
Valora el impacto
40. La revolución del Big Data
¿Cómo?
¿Cómo vas a a medir el éxito de tu proyecto?
¿Cuáles son las principales métricas que vas a
tener que monitorizar durante todo el proyecto?
Con KPIs
Define métricas de éxito
41. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Si el problema se resuelve, ¿qué va a mejorar en tu
organización? ¿Cuánto más va a vender? ¿Cuánto
menos va a gastar? ¿Cómo van a cambiar los
procesos?
Asegura el encaje
45. La revolución del Big Data
El contexto del fenómeno
Espíritu Open Source.
Las principales herramientas Big Data son de código abierto e impulsadas por
grandes empresas
49. La revolución del Big Data
¿Qué hacer con Big Data?
Regression Classification Clustering Summarization
Anomaly
detection
Machine LearningMachine Learning
Data MiningData Mining
51. Big Data in action
Casos prácticos
Por su carácter transversal, la analítica de datos en
entornos Big Data es de interés para todos los
departamentos de las organizaciones y
prácticamente todos los sectores de negocio
52. Big Data in action
UtilitiesUtilitiesComercioComercio
BancaBanca MediosMedios
SaludSaludAAPPAAPP
OperacionesOperaciones
MarketingMarketing
EstrategiaEstrategia
FinanzasFinanzas
Recursos humanosRecursos humanos
53. Big Data in action
Casos prácticos - Marketing
Segmentación de cliente
Estimación del gasto de cada cliente en las diferentes categorías de
producto
Análisis de la churn-rate
Optimización de la cartera de productos (¿qué productos minimizan la
churn-rate?)
Recomendadores y cross-selling
Políticas de fidelización y descuentos
54. Big Data in action
Casos prácticos – Recursos humanos
Identificación de talento
Recomendación de itinerarios de formación
Métricas de monitorización del talento
Predicción de la tasa de abandono de los empleados
56. Big Data in action
Casos prácticos – Comercio
Gestión de precios por periodo, artículo y tienda
Localización óptima de las nuevas tiendas
Disposición de los productos en las tiendas
Gestión de inventario
Gestión de la cesta de la compra
Análisis de la política de ofertas
58. Big Data in action
Ajuste en tiempo real del precio de 73 millones de
artículos, a partir del análisis cruzado de la demanda y el
inventario
59. Big Data in action
Cadena de restaurantes fast-food que analiza la
composición (longitud, tipología de clientes) de las colas
delante de sus mostradores para determinar qué
productos mostrar en las pantallas que se encuentran
junto a la cola. Cola larga -> productos que se sirven
rápido. Cola corta -> productos más elaborados
61. Big Data in action
Un caso de
estudio
en la red:
Privalia
62. Big Data in action
Diferentes campañas en canales sociales
63. Big Data in action
Foto publicada en wall ¿Qué analizamos?
64. Big Data y medios
Contenidos
El sector de los medios en la era del Big Data
Nuevos actores y aplicaciones del Big Data en
comunicación y publicidad
Referentes internacionales
Tendencias
Big Data en Media.
Ejemplos
65. Big Data in action
Impacto en doble sentido
Periodismo de datos Mayores ingresos
67. Big Data in action
El sector de los medios en la era del Big Data
audiencia = f(contenidos) + l(contexto)
La analítica de datos en entornos Big Data permite definir
modelos para maximizar la audiencia como resultado de
la adaptación de contenidos y la computación del
contexto.
68. Big Data in action
Estrechar la distancia
entre el cliente y el
negocio
69. Big Data in action
Referentes internacionales
Captura masiva de la interacción con el usuario (BBC
iPlayer)
Generación automática de contenido enriquecido
semánticamente
70. Big Data in action
Referentes internacionales
Micro-categorización de contenidos a partir de las
aportaciones de los usuarios (76.987 géneros)
Personalización de contenidos para micro-segmentos de
audiencia
71. Big Data in action
Referentes internacionales
Optimización de contenido, verificación de la eficacia de
la publicidad, regulación de la localización de la
publicidad.
Personalización de contenidos para micro-segmentos de
audiencia
86. Gracias !! No veo lógico rechazar datos porque parezcan increíbles.
Fred Hoyle (1915-2001) Astrofísico y escritor británico.
Resulta una gran verdad que el destino es una ley cuyo significado se nos escapa, porque nos faltan una inmensidad de datos.
Ferdinand Galiani (1728-1787) Diplomático y economista italiano.
La vida es el arte de sacar conclusiones suficientes a partir de datos insuficientes.
Samuel Butler (novelista) (1835-1902) Novelista inglés.
Duda siempre de ti mismo, hasta que los datos no dejen lugar a dudas.
Louis Pasteur (1822-1895) Químico y microbiólogo francés.