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Foro de Innovación en Red. II Beyond Internet Barcelona. Ponencia 'Experiencias de utilización de Big Data en Estrategias Open Innovation' Sr.   Francesco Domenico Sandulli, Director de la Cátedra Orange, Universidad Complutense de Madrid
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Qué es el Big Data, Aplicación tecnológica del Big Data, Aplicación de negocio del Big Data, Innovación abierta como solución de negocio …

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  • 1. Open Innovation y Big Data Francesco D. Sandulli Orange Chair on Information Society Universidad Complutense de MadridBEYOND THE INTERNET II: Foro de Innovación en Red 8.11.2012
  • 2. Qué es Big DataFuente: James Phillips, Cofundador de Couchbase
  • 3. Objetivo de Big Data Convertir de forma rápida un gran volumen de datos dispersos, noestructurados y que no siempre están en un repositorio en información.
  • 4. El valor de Big Data1. Evita el sesgo de presentación: Los datos pueden ser almacenados en su estructura original.2. Evitan el sesgo de almacenamiento: Se evita perder datos no adecuados a los sistemas de almacenamiento y formatos de queries.
  • 5. Aplicación Tecnológica de Big Data 1. Comunicaciones M2M 2. Archivo de datos 3. Integración de metadatos
  • 6. Aplicación al Negocio de Big Data ANTICIPACIÓN RESPUESTA EFICIENCIA
  • 7. Cadena de Valor de la Información INFORMACIÓN Detección Filtrado DATOS y Y Explotación Recogida Estructuración
  • 8. El Reto Big Data ¿Por qué no aprovechar el potencial de BigData en mi empresa?
  • 9. El Reto Big Data“No tenemos los datos” “No sabemos cómo extraer/manipular los datos”“No sabemos transformar los datos en información”
  • 10. Una Solución Open Business Model INFORMACIÓNDATOS Detección Filtrado Explotación y Y Recogida Estructuración
  • 11. Detección y Recogida1. UTILIZACIÓN DE REPOSITORIOS DE DATOS EXTERNOS (PÚBLICOS Y PRIVADOS)
  • 12. Utilización de Repositorios de Datos Externos
  • 13. Utilización de Repositorios de Datos ExternosEstrategia de bajo coste pero…datos ya manipulados y repositorio de datos limitado.
  • 14. Detección y Recogida2. MODELOS DE RECOGIDA COLECTIVA DE DATOS
  • 15. Modelo de Recogida Colectiva de Datos
  • 16. Modelo de Recogida Colectiva de DatosEstrategia de alto valor pero…elevados costes y tiempos de obtención de representatividad.
  • 17. Filtrado y Estructuración1. Competiciones
  • 18. Competiciones
  • 19. CompeticionesEstrategia de bajo coste…se necesita una comunidad,retos no confidenciales,incentivos.
  • 20. Filtrado y Estructuración2. Estándares abiertos y comunidades de desarrolladores
  • 21. Estándares abiertos y comunidades de desarrollo
  • 22. Estándares abiertos y comunidades de desarrollo Estrategia de alta flexibilidad, elevado servicio y fiable… requiere fuertes capacidades internas de la empresa, empowerment de desarrolladores y arquitectos (internos y externos).
  • 23. Explotación1. Competiciones
  • 24. Competiciones
  • 25. CompeticionesEstrategia de bajo coste…se necesita una comunidad,retos no confidenciales,incentivos.
  • 26. Explotación2. Comunidades de conocimiento
  • 27. Comunidades de Conocimiento
  • 28. Comunidades de conocimientoEstrategia de alto valor…información no siempre propietaria, incentivos.
  • 29. Explotación3. Soluciones completas
  • 30. Soluciones Completas
  • 31. Soluciones CompletasEstrategia de fácil implantación…Información no propietaria, información difícil de adaptar/ampliar.
  • 32. Conclusiones“No reinventes larueda, inventa elcarro”
  • 33. Open Innovation y Big DataPara dudas, preguntas, proyectos,ofertas, quejas e insultos dirigirsea: Francesco Sandulli sandulli@ccee.ucm.es MUCHAS GRACIAS

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