Presentación de BluePatagon para el primer Foro Internacional de BigData de la universidad de Palermo

1. Universidad de Belgrano | 23-09-2014
Eduardo Azzola - Nicolás Leguizamón
Repensando Big Data

2. Las 4 “V”
(Un clásico)

3. Volumen
vs
Variedad

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

5. Infraestructura Big Data

6. Repensando…

7. ¿Las 4 “V”?

8. Las 5 “V”

9. Bajar Big Data al nivel de los ojos
Traten de determinar lo más rápido que puedan cuantas veces
aparece el número 5 en la siguiente lista:

10. Bajar Big Data al nivel de los ojos
Y ahora…

11. Bajar Big Data al nivel de los ojos
¿Cuál es la sub-categoría de producto de menor ganancia?

12. Bajar Big Data al nivel de los ojos
¿Cuál es la sub-categoría de producto de menor ganancia?

13. ¿Cuál es la sub-categoría de producto de menor ganancia?
Bajar Big Data al nivel de los ojos

14. Bajar Big Data al nivel de los ojos

15. Bajar Big Data al nivel de los ojos

16. Big Data
y
Tableau
Visualization

17. Análisis posibles
1. Análisis sentimental
Entender qué es lo que sus clientes sienten cuando se nombra
una marca o un producto, en tiempo real.
2. Navegación Web (Clickstream)
Capturar y analizar la traza de navegación de los usuarios de un
sitio web, con el fin de optimizarlo
3. Sensores/Máquinas industriales
Descubrir patrones en los datos que se toman automáticamente
de sensores o máquinas industriales
4. Geolocalización
Analizar datos basados en la localización para poder manejar
operaciones y tomar decisiones basándose en donde suceden
5. Logs de servidores
Investigar logs para diagnosticar fallas en los procesos y prevenir
brechas de seguridad
6. Datos no estructurados (txt, video, imagen, etc..)
Comprender patrones en archivos a lo largo de millones de
sitios web, mails, documentos, etc
Value

18. Demo

19. Visitanos
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