Building Innovative Data Products in a Banking Environment

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En esta sesión se explicarán algunos de los retos y amenazas a los que se enfrentan el entorno financiero derivados de la necesaria transformación digital. Durante la conferencia se expondrán casos de uso reales de proyectos desarrollados por los equipos de analítica de BBVA que demuestran el potencial de los datos para generar productos que agregan valor a la relación con los clientes y contribuyen a solventar sus necesidades.

Technology

Demystifying Big Data / 2
Diego J. Bodas Sagi
Data Scientist at BBVA Data & Analytics
PhD. AI
MBA
PMP
MSc. in Mathematic
@DiegoBodasSagi
diegobodas@yahoo.es

Big Data Analytics at BBVA
BBVA Data & Analytics
The Analytic Center of Excellence of
BBVA (fully owned subsidiary)
Goal: to globally drive BBVA
transformation into a digital data-driven
business
45 people from 10 countries, 33%
women, 16 PhDs
Madrid - Barcelona - México D.F.

Big Data Analytics at BBVA
Outlines
 New opportunities
 The data-driven company
 New context
 BBVA examples

Big Data Analytics at BBVA
Vídeo del presidente

Big Data Analytics at BBVA
Vídeo Carlos Torres

Big Data Analytics at BBVA
Vídeo peace of mind

Big Data Analytics at BBVA
Una compañía data-driven
Comprenden lo que el cliente quiere de ellas.
Ajustan sus experiencias a la expectativas del cliente
Entienden el trade-off confianza-datos en su relación con el cliente
Usan los datos de forma automática en sus decisiones
Gracias a los datos, aprenden y se adaptan de manera ágil
¿Qué tienen
en común
las empresas
data-driven?Elena Alfaro
Global Head of Data &
Open Innovation

Big Data Analytics at BBVA
Why?
• To Be Data-Driven: support & eliminate decision making

New context
New Technologies
New Expectations
from our Customers
New Regulations
Multichannel interactions
& cloud computing
Inmediate answers
& customized solutions
New challenges
& new opportunities

Big Data Analytics at BBVA
Big Data is the answer,
but what is the
question?

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The
Knowledge
Hierarchy
predict
recommend
score and rate
classify
detect
optimize

For BBVA
decision making:
Customer Knowledge
Risk & Fraud Analytics

Big Data Analytics at BBVA
Client X9TSX445
Bought in Zara Gran Vía on
Thursday 19th 2017 at13:50
What we see
Time & Space

Big Data Analytics at BBVA
Client X9TSX445
demographic data
Time & Space
Profiles & Behaviors
15€
78€
22€
12€
33€
11€9€
12€
12€
99€
25€
25€
25€
What we see

Big Data Analytics at BBVA
Time & Space
Profiles & Behaviors
Patterns
Relations
What we see

Big Data Analytics at BBVA
Risk & Fraud data products
Risk & Fraud
vs

Big Data Analytics at BBVA
04/07/16 REPSOL
56,72
05/07/16 RESTAURANT FORN
10,00
05/07/16 RETIRADA EFECT.
40,00
06/07/16 PAGO COMUNIDAD
30,00
07/07/16 HOLY SUSHI
9,95
07/07/16 ZARA
19,95
…
Account operations
Categorizer
Categorization engine

Big Data Analytics at BBVA
• Processes 30M monthly time series derived from customers expenses & incomes
• Will feed functionalities such as financial calendar or financial alerts
Anticipating: Financial Calendar
04/07/16 REPSOL
56,72
05/07/16 RESTAURANT FORN
10,00
05/07/16 RETIRADA EFECT.
40,00
06/07/16 PAGO COMUNIDAD
30,00
…
M-5 M-4 M-3 M-2 M-1 M
Output: Forecast for next month
If possible, next date
Input: Monthly Data
Prediction
engine

For businesses:
Commerce360
Democratize contextual business
intelligence to small retailers
https://www.commerce360.es/

Big Data Analytics at BBVA
What does a retailer really know?
vs

Big Data Analytics at BBVA
We do apply privacy filters
to generate statistics
involving a minimum
number of cardholders
and commerces

Big Data Analytics at BBVA
For urban and
tourism managers
& 3rd parties
Detailed reporting on mobility and
economic impact of events, tourism and
decision making. Data as a service
http://bbvatourism.vizzuality.com/

Big Data Analytics at BBVA
DATA
Urban & Tourism Analytics

For
social good:
Hurricane Odile
Measuring economic resilience to
disasters in partnership with United
Nations and BBVA Bancomer
http://odile.bbvadata.com/

Thank you!
“DATA IS THE NEW OIL?
NO: DATA IS THE NEW SOIL”
DAVID MCCANDLESS

What's hot

La cantidad de datos textuales acumulados por las empresas va en aumento cada día. Hoy en día se pueden utilizar tweets, comentarios en redes sociales, correos electrónicos, logs de atención al cliente y muchas otras fuentes de información, para descubrir insights sobre nuestros consumidores. Lamentablemente, muchas empresas no aprovechan la información contenida en los datos textuales por la incertidumbre de cómo analizar esta data. En esta presentación explicaremos cual es el proceso para aplicar Text Mining a grandes cantidades de datos textuales, y presentaremos ejemplos de insights obtenidos en retail e investigación usando Text Mining.

Descubrimiento de Insights a través de Text Mining: cómo y para qué analizar ...

Big-Data-Summit

Azzurra Ragone - Un viaggio nella professione del Data Analyst: cosa significa essere un Data Analyst oggi, come lo si diventa, qual è il suo ruolo in azienda, quali sono le tecnologie che occorre conoscere. Come l'analisi dei dati crea valore e può portare ad un vantaggio competitivo reale, perché non è solo importante raccogliere i dati, ma comprenderli e, poi, passare all'azione. Gli Open Data un mondo ancora inesplorato e che offre nuove opportunità di business, spesso sottovalutate.

Data Analyst: il top player che tutti desiderano in azienda

Data Driven Innovation

Francesco Furiani - Marketing is a serious business, moreover tracking and monetizing the campaign that allows your marketing to flourish is very important: our tool allows anyone to monitor, compare and optimize all those campaigns (delivered via links) in one place and to deliver insights about who's using those links. Making this infrastructure, making it works, deliver results in real-time (when necessary) and keep everyone happy from the customer to the CFO will be the point of this talk, from the design to the final result with an eye on the costs/risks/benefits of having everything in the cloud.

Ingesting click events for analytics

Data Driven Innovation

What is the concept of Big Data?

Sushil Deshmukh

20191106 brasil it 2

Pedro Junqueira

Big Data analytics

The Marketing Distillery

Giuseppe Liotta - We present visualization techniques for the visual analysis of financial activity networks. We combine enhanced graph drawing methods to devise novel algorithms and interaction functionalities for the visual exploration of networked data sets, together with tools for Social Newtork Analysis and for the automatic generation of reports. An application example constructed on real data is presented. We also report the results of a study aimed at qualitatively understanding the satisfaction level of the analysts when using VisFAN, a system designed according to the above principles.

Network visualization for financial crime detection

Data Driven Innovation

Presentation for tech job

TechMeetups

Synthetic Data for Big Data Privacy

MOSTLY AI

Kognitio spark modern data platform print

Michael Hiskey

Talend mike hirt

BigDataExpo

Go through the slides to know what is Big Data and what is Data Science and Know the difference between Big Data and Data Science. DataMites is a global institute, providing industry-aligned courses in Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence. The Certified Data Scientist certification offered by DataMites covers all the important aspects of data science knowledge. The course is designed based on the accepted standards which demonstrates the quality of knowledge of a data science professional. For more details please visit: https://datamites.com/data-science-course-training-chennai/

Data Science Courses - BigData VS Data Science

DataMites

Business Intelligence, where is the innovation?

ALTIC Altic

Abstract—Recently the world is experiencing an deluge of data from different domains such as telecom, healthcare and supply chain systems. This growth of data has led to an explosion, coining the term Big Data. In addition to the growth in volume, Big Data also exhibits other unique characteristics, such as velocity and variety. This large volume, rapidly increasing and verities of data is becoming the key basis of completion, underpinning new waves of productivity growth, innovation and customer surplus. Big Data is about to offer tremendous insight to the organizations, but the traditional data analysis architecture is not capable to handle Big Data. Therefore, it calls for a sophisticated value chain and proper analytics to unearth the opportunity it holds. This research identifies the characteristics of Big Data and presents a sophisticated Big Data value chain as finding of this research. It also describes the typical challenges of Big Data, which are required to be solved. As a part of this research twenty experts from different industries and academies of Finland were interviewed.

Big data characteristics, value chain and challenges

Musfiqur Rahman

Big data Seminar/Presentation

Kirtimaan Chhabra

Data Science Innovations : Democratisation of Data and Data Science

suresh sood

AI & Big Data Analytics : Innovation trends and use cases

Sarvesh Kumar

Big Data

Thanakrit Lersmethasakul

What's hot (18)

Descubrimiento de Insights a través de Text Mining: cómo y para qué analizar ...

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Big Data

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Big-Data-Summit

Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos. Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia. Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.

BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes

Big-Data-Summit

¿Y si pudiéramos medir nuestra pasión? Lo que nos motiva, lo que nos empuja, lo que nos hace levantarnos cada mañana. Y si la respuesta es sí, ¿cómo lo hacemos? ¿Qué se mide? ¿Qué es relevante? En esta sesión descubriremos cómo una nueva startup plantea resolver este reto mediante el uso de big data y analytics, para el segundo tema puedo explicar que estoy haciendo en Institute of Passion. Somos una startup y estamos en fase experimental pero hay cosas que puedo explicar. Sino tengo otros ejemplos de ayudar a una startup como CDO en la sombra.

BDAS-2017 | Comprendiendo nuestras motivaciones a través de Big Data

Big-Data-Summit

El uso de datos masivos (big data) y datos abiertos (open data) en las ciencias sociales y de la salud aumenta cada día debido a las mejoras en los procesos de predicción y reconocimiento de patrones, entre otros. El aprendizaje automático y las nuevas tecnologías ofrecen la oportunidad de utilizar nuevas fuentes de información que agregan un valor importante a nuestros sistemas de información y facilitan la toma de decisiones. Sin embargo, las fuentes de datos son diversas y los conjuntos de datos no están estructurados, por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario un pre-procesado adecuado de datos: la recolección, la limpieza y la integración son procesos clave que no podemos ignorar si queremos que los resultados del análisis estadístico tradicional sean confiables. En esta conferencia se mostrarán varios proyectos en los que se deben procesar varias fuentes de información: datos de historia clínica, datos de monitoreo en tiempo real automatizados (de acelerómetros) y datos proporcionados por los pacientes a través de aplicaciones móviles (con y sin supervisión del usuario). Los proyectos ejemplos son: 1. Bip4cast, cuyo objetivo es la predicción de crisis en el trastorno bipolar; 2. WAP Madrid, para el fomento del deporte y el control de obesidad y colesterol en los ciudadanos de Madrid.

Proyectos Big Data en Healthcare

Big-Data-Summit

En el mundo del retail, la inteligencia de cliente siempre ha sido un elemento nuclear de gestión. Conocer qué compra, cómo lo hace, qué gustos tiene, etc., ha sido, en el mundo del comercio, consumo y retail, una oportunidad de desarrollo de nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, otros instrumentos de gestión, igualmente importantes, no había sido fácil de gestionar hasta la aparición del paradigma del Big Data. La optimización de precios, el emplazamiento óptimo de producto, el aprovisionamiento más inteligente y eficiente o la logística optimizada, son conceptos ligados a la capacidad de procesamiento que ofrece el paradigma del Big Data y sus algoritmos de machine learning. A través de un ejemplo real de una de las mayores cadenas de retail de España, veremos cómo la optimización de un precio es un caso de uso típico en el retail, que de ser definido en tiempo real, tiene muchas implicaciones en políticas de precio, comerciales, distribución, logística, etc. Este ejemplo, formará parte de una intervención amplia viendo las oportunidades que abre el Big Data y la transformación digital en el mundo del retail.

BDAS-2017 | Big Data y Retail: fidelizando a mis clientes en un entorno compe...

Big-Data-Summit

En el proceso de transformación digital, el dato se está convirtiendo en el activo más importante de las organizaciones. Para poder explotar el dato de forma eficiente es necesario convertirse en un nuevo tipo de organización fundamentada en nuevos procesos, enfoques, capacidades y tecnología. ¿Existen estas organizaciones? ¿Cómo son? ¿Cómo han llegado a convertirse en este tipo de empresas? En esta sesión, discutiremos lo que significa ser una organización orientadas al dato.

BDAS-2017 | Organizaciones Orientadas al dato

Big-Data-Summit

Breve Descripción: Esta presentación tratará sobre la convergencia entre las tendencias de Datos Abiertos y Big Data. Gobiernos alrededor del mundo están abriendo cada vez más conjuntos de datos de valor y estos están siendo parte de dataductos creando valor en el sector privado. Esta charla comentará ejemplos y casos y discutirá algunas tendencias. También se dará un ejemplo práctico de datos abiertos importados a r para generar análisis y valor.

BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias

Big-Data-Summit

BDAS-2017 | Innovación con base en datos en Silicon Valley y Latino América

Big-Data-Summit

Las ciudades inteligentes o Smart Cities ha comenzado a aparecer como un concepto que permite dotar a las ciudades de una mayor capacidad de entender lo que sucede dentro de las mismas. De esta manera, adquieren una inteligencia (Smart) que las permite ofrecer unos mejores servicios a sus ciudadanos. Para ello, resulta fundamental no solo entender cómo se comporta el ciudadano, sino también lo que demanda, qué le podría venir bien, etc. Y en ello, la sensórica y dispositivos que el paradigma del Internet of Things provee, abre un nuevo escenario de gobernanza para las ciudades. Con el caso de Big Bilbao (de la ciudad de Bilbao en España), entenderemos cómo los paradigmas del Big Data e Internet of Things abren nuevas oportunidades para las ciudades, su promoción económica y mejor gobernanza.

BDAS-2017 | Big Bilbao: Big Data e Internet of Things para la promoción econó...

Big-Data-Summit

Los datos hoy en día cumplen un rol estratégico en las organizaciones. Las herramientas tradicionales de escritorio se han quedado cortas para generar reportes y los análisis descriptivos ya no son suficientes; debemos avanzar en temas prescriptivos y predictivos para una mejor toma de decisión. Conozca la plataforma ideal para un procesamiento analítico sin precedentes y sus diferentes usos.

BDAS-2017 | Conozca la plataforma ideal para un procesamiento analítico sin p...

Big-Data-Summit

Las tecnologías de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) han hecho posible la creación de nuevos servicios, como por ejemplo los asistentes virtuales, que pretenden ofrecer una interacción más natural con los usuarios sin renunciar a las grandes capacidades de automatización del Big Data. Sin embargo, lograr una interacción natural requiere la integración de múltiples funciones cognitivas además del lenguaje. En esta sesión se analiza el papel que juegan la arquitecturas cognitivas a la hora de construir bots que integren capacidades avanzadas de memoria semántica, atención, razonamiento, emoción, empatía, etc.

BDAS-2017 | De los Bots a las Arquitecturas Cognitivas

Big-Data-Summit

Es común referirse al "Dark Data" como aquellos conjuntos de datos que no son directamente aprovechables por medios automatizados y que requerirían la intervención de expertos humanos para interpretarlos correctamente. En esta sesión se presentan las nuevas técnicas y herramientas de Deep Learning, que hacen posible la extracción automática de metadatos y relaciones semánticas mediante el uso de redes de neuronas profundas. En particular, se analizarán los casos de uso más habituales en los ecosistemas Big Data: visión artificial y comprensión del lenguaje.

BDAS-2017 | Deep Learning para Extracción de Valor en Contenidos Digitales

Big-Data-Summit

Los modelos predictivos de fuga de clientes churn tratan de predecir la probabilidad de que un cliente sea desertor de la empresa analizando su comportamiento histórico y su información socio económica. Esta herramienta permite maximizar los resultados de las campañas de retención. Los actuales algoritmos de clasificación de última generación no están bien alineados con los objetivos comerciales, en el sentido de que los modelos no incluyen los costos y beneficios financieros reales durante las etapas de entrenamiento y evaluación. En esta presentación, se muestra una nueva metodología sensible al costo para el modelo predictivo de churn de clientes. Primero proponemos una nueva medida financiera para evaluar la efectividad de una campaña de churn teniendo en cuenta la cartera de ofertas disponible, su costo financiero individual y la probabilidad de aceptación de la oferta en función del perfil del cliente. Luego, usando un conjunto de datos de churn del mundo real, comparamos diferentes algoritmos de clasificación y mediremos su efectividad basándonos en su poder predictivo y también en la optimización de costos. Los resultados muestran que el uso de un enfoque sensible al costo produce un aumento en los ahorros de costos de hasta el 26,4%.

BDAS-2017 | Maximizing a churn campaign’s profitability with cost sensitive m...

Big-Data-Summit

El Internet de las cosas se convertirá en la principal fuente del Big Data para muchas organizaciones latinoamericanas en los próximos años. El IoT ya está presente en diversos sectores, como el del transporte, la aeronáutica y la industria pesada; igualmente también estará presente, el día de mañana, en el sector bancario, en las aseguradoras, en la industria del automóvil, en el comercio minorista y en las ciudades inteligentes. Más sin embargo, recolectar enormes volúmenes de datos generados por millones de sensores, no será suficiente. Es necesario, analizar estos datos y transformarlos, casi siempre en tiempo real, en decisiones. Mediante la explicación de casos prácticos serán presentados siete tipos de análisis de datos en el transcurso de esta conferencia, entre los cuales estarán el análisis predictivo, el análisis geo-espacial, análisis de flujo e incluso el aprendizaje profundo.

BDAS-2017 | IoT Analytics: Analítica de datos provenientes del Internet de la...

Big-Data-Summit

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The QueBIT solution, which was built on IBM Planning Analytics, enabled the client to achieve two things that were not possible before the implementation. First, the solution identified correlations between historical sales and external factors such as inflation, Consumer Price Index (CPI), Gross Domestic Product (GDP), and commodity prices. This process which was built on IBM Planning Analytics and enhanced using QueBIT’s Euclid Studio tool, validated some prior assumptions by the business, while invalidating others. Second, the solution made it possible for the client to create numerous scenarios around reopening and consumer behaviors, including calculations of the resulting impact to business performance (volume and mix by channel). The future is still dynamic, and the QueBIT solution allows the business to identify its best assumptions and the resulting financial plan based on those assumptions.

QueBIT Agile Crisis Planning - A Better Way to Plan for Uncertain Times

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Today's world, Big Data seems to be buzz word and enabling BI seems to be the dream come true. In traditional world, all BI systems have run on RDBMS and embraced Star Model to enable DWH queries. Imagine, enabling the same for data lying in Hadoop clusters along with RDBMS and bringing down the barrier for business to be able to play with this data. The slides essentially covers around this theme.

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En los últimos 10 años, la minería de datos y la generación de modelos predictivos ha cambiado radicalmente. Mientras en el 2007, cuando Frank Vanden creo Timi Modeler, el único foco era generar modelos de alta precisión en el menor tiempo posible, hoy en día, el crecimiento del Big Data ha forzado a los vendedores a crear nuevas soluciones. Frank comparte con nosotros las razones por las cuales ha desarrollado una herramienta con la filosofía de liberar los datos, ayudar las empresas a salir de un lock-in. Con Daniel Soto, Director Ejecutivo de Timi Américas, nos presenta lo desafíos técnicos y los retos que le motivan ¡Por qué a veces es mejor ir con la industria... y porque a veces es mejor ir en contra!

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Sidekick Solutions uses Bonterra Impact Management (fka Social Solutions Apricot) and automation solutions to integrate data for business workflows. We believe integration and automation are essential to user experience and the promise of efficient work through technology. Automation is the critical ingredient to realizing that full vision. We develop integration products and services for Bonterra Case Management software to support the deployment of automations for a variety of use cases. This video focuses on the deployment of external web forms using Jotform for Bonterra Impact Management. This solution can be customized to your organization’s needs and deployed to support the common use cases below: - Intake and consent - Assessments - Surveys - Applications - Program registration Interested in deploying web form automations for Bonterra Impact Management? Contact us at sales@sidekicksolutionsllc.com to discuss next steps.

Web Form Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions Apri...

Jeffrey Haguewood

AXA XL - Insurer Innovation Award Americas 2024

The Digital Insurer

Data Cloud, More than a CDP by Matt Robison

Anna Loughnan Colquhoun

Abhishek Deb(1), Mr Abdul Kalam(2) M. Des (UX) , School of Design, DIT University , Dehradun. This paper explores the future potential of AI-enabled smartphone processors, aiming to investigate the advancements, capabilities, and implications of integrating artificial intelligence (AI) into smartphone technology. The research study goals consist of evaluating the development of AI in mobile phone processors, analyzing the existing state as well as abilities of AI-enabled cpus determining future patterns as well as chances together with reviewing obstacles as well as factors to consider for more growth.

Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors

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In the thrilling conclusion to 2023, ransomware groups had a banner year, really outdoing themselves in the "make everyone's life miserable" department. LockBit 3.0 took gold in the hacking olympics, followed by the plucky upstarts Clop and ALPHV/BlackCat. Apparently, 48% of organizations were feeling left out and decided to get in on the cyber attack action. Business services won the "most likely to get digitally mugged" award, with education and retail nipping at their heels. Hackers expanded their repertoire beyond boring old encryption to the much more exciting world of extortion. The US, UK and Canada took top honors in the "countries most likely to pay up" category. Bitcoins were the currency of choice for discerning hackers, because who doesn't love untraceable money?

Ransomware_Q4_2023. The report. [EN].pdf

Overkill Security

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Andrey Devyatkin

As privacy and data protection regulations evolve rapidly, organizations operating in multiple jurisdictions face mounting challenges to ensure compliance and safeguard customer data. With state-specific privacy laws coming up in multiple states this year, it is essential to understand what their unique data protection regulations will require clearly. How will data privacy evolve in the US in 2024? How to stay compliant? Our panellists will guide you through the intricacies of these states' specific data privacy laws, clarifying complex legal frameworks and compliance requirements. This webinar will review: - The essential aspects of each state's privacy landscape and the latest updates - Common compliance challenges faced by organizations operating in multiple states and best practices to achieve regulatory adherence - Valuable insights into potential changes to existing regulations and prepare your organization for the evolving landscape

TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments

TrustArc

Scaling API-first – The story of a global engineering organization Ian Reasor, Senior Computer Scientist - Adobe Radu Cotescu, Senior Computer Scientist - Adobe Apidays New York 2024: The API Economy in the AI Era (April 30 & May 1, 2024) ------ Check out our conferences at https://www.apidays.global/ Do you want to sponsor or talk at one of our conferences? https://apidays.typeform.com/to/ILJeAaV8 Learn more on APIscene, the global media made by the community for the community: https://www.apiscene.io Explore the API ecosystem with the API Landscape: https://apilandscape.apiscene.io/

Apidays New York 2024 - Scaling API-first by Ian Reasor and Radu Cotescu, Adobe

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Modernizing Securities Finance: The cloud-native prime brokerage platform transforming capital markets. Madhu Subbu, Managing Director, Head of Securities Finance Engineering Apidays Singapore 2024: Connecting Customers, Business and Technology (April 17 & 18, 2024) ------ Check out our conferences at https://www.apidays.global/ Do you want to sponsor or talk at one of our conferences? https://apidays.typeform.com/to/ILJeAaV8 Learn more on APIscene, the global media made by the community for the community: https://www.apiscene.io Explore the API ecosystem with the API Landscape: https://apilandscape.apiscene.io/

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The value of a flexible API Management solution for Open Banking Steve Melan, Manager for IT Innovation and Architecture - State's and Saving's Bank of Luxembourg Apidays New York 2024: The API Economy in the AI Era (April 30 & May 1, 2024) ------ Check out our conferences at https://www.apidays.global/ Do you want to sponsor or talk at one of our conferences? https://apidays.typeform.com/to/ILJeAaV8 Learn more on APIscene, the global media made by the community for the community: https://www.apiscene.io Explore the API ecosystem with the API Landscape: https://apilandscape.apiscene.io/

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Building Innovative Data Products in a Banking Environment

1. Big Data Analytics at BBVA

2. Demystifying Big Data / 2 Diego J. Bodas Sagi Data Scientist at BBVA Data & Analytics PhD. AI MBA PMP MSc. in Mathematic @DiegoBodasSagi diegobodas@yahoo.es

3. Big Data Analytics at BBVA BBVA Data & Analytics The Analytic Center of Excellence of BBVA (fully owned subsidiary) Goal: to globally drive BBVA transformation into a digital data-driven business 45 people from 10 countries, 33% women, 16 PhDs Madrid - Barcelona - México D.F.

4. Big Data Analytics at BBVA Outlines  New opportunities  The data-driven company  New context  BBVA examples

5. Big Data Analytics at BBVA Vídeo del presidente

6. Big Data Analytics at BBVA Vídeo Carlos Torres

7. Big Data Analytics at BBVA Vídeo peace of mind

8. Big Data Analytics at BBVA Una compañía data-driven Comprenden lo que el cliente quiere de ellas. Ajustan sus experiencias a la expectativas del cliente Entienden el trade-off confianza-datos en su relación con el cliente Usan los datos de forma automática en sus decisiones Gracias a los datos, aprenden y se adaptan de manera ágil ¿Qué tienen en común las empresas data-driven?Elena Alfaro Global Head of Data & Open Innovation

9. Big Data Analytics at BBVA Why? • To Be Data-Driven: support & eliminate decision making

10. New context New Technologies New Expectations from our Customers New Regulations Multichannel interactions & cloud computing Inmediate answers & customized solutions New challenges & new opportunities

11. Big Data Analytics at BBVA Big Data is the answer, but what is the question?

12. 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 The Knowledge Hierarchy predict recommend score and rate classify detect optimize

13. Big Data Analytics at BBVA Impact

14. For BBVA decision making: Customer Knowledge Risk & Fraud Analytics

15. Big Data Analytics at BBVA Client X9TSX445 Bought in Zara Gran Vía on Thursday 19th 2017 at13:50 What we see Time & Space

16. Big Data Analytics at BBVA Client X9TSX445 demographic data Time & Space Profiles & Behaviors 15€ 78€ 22€ 12€ 33€ 11€9€ 12€ 12€ 99€ 25€ 25€ 25€ What we see

17. Big Data Analytics at BBVA Time & Space Profiles & Behaviors Patterns 15€ 25€ Time Accountbalance 9€ 99€ 11€ Client X9TSX445 has a money-saving profile What we see

18. Big Data Analytics at BBVA Time & Space Profiles & Behaviors Patterns Relations What we see

19. Big Data Analytics at BBVA Risk & Fraud data products Risk & Fraud vs

20. Big Data Analytics at BBVA

21. Big Data Analytics at BBVA 04/07/16 REPSOL 56,72 05/07/16 RESTAURANT FORN 10,00 05/07/16 RETIRADA EFECT. 40,00 06/07/16 PAGO COMUNIDAD 30,00 07/07/16 HOLY SUSHI 9,95 07/07/16 ZARA 19,95 … Account operations Categorizer Categorization engine

22. Categorization Engine

23. Big Data Analytics at BBVA • Processes 30M monthly time series derived from customers expenses & incomes • Will feed functionalities such as financial calendar or financial alerts Anticipating: Financial Calendar 04/07/16 REPSOL 56,72 05/07/16 RESTAURANT FORN 10,00 05/07/16 RETIRADA EFECT. 40,00 06/07/16 PAGO COMUNIDAD 30,00 … M-5 M-4 M-3 M-2 M-1 M Output: Forecast for next month If possible, next date Input: Monthly Data Prediction engine

24. For businesses: Commerce360 Democratize contextual business intelligence to small retailers https://www.commerce360.es/

25. Big Data Analytics at BBVA What does a retailer really know? vs

26. Big Data Analytics at BBVA

27. Big Data Analytics at BBVA

28. Big Data Analytics at BBVA We do apply privacy filters to generate statistics involving a minimum number of cardholders and commerces

29. The Data-Driven Bank / 29

30. Big Data Analytics at BBVA

31. Big Data Analytics at BBVA

32. Big Data Analytics at BBVA For urban and tourism managers & 3rd parties Detailed reporting on mobility and economic impact of events, tourism and decision making. Data as a service http://bbvatourism.vizzuality.com/

33. Big Data Analytics at BBVA DATA Urban & Tourism Analytics

34. Data Democratization

35.

36. Big Data Analytics at BBVA

37. For social good: Hurricane Odile Measuring economic resilience to disasters in partnership with United Nations and BBVA Bancomer http://odile.bbvadata.com/

38. odile.bbvadata.com

39. Big Data Analytics at BBVA

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41. Big Data Analytics at BBVA

42.

43. Thank you! “DATA IS THE NEW OIL? NO: DATA IS THE NEW SOIL” DAVID MCCANDLESS