Your SlideShare is downloading. ×
Big data bbva
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Introducing the official SlideShare app

Stunning, full-screen experience for iPhone and Android

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

Big data bbva

1,883
views

Published on

Published in: Technology

1 Comment
3 Likes
Statistics
Notes
No Downloads
Views
Total Views
1,883
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
92
Comments
1
Likes
3
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. 6JUNIO 2013¿En qué punto estamos?Visión generalBig Data en los servicios financierosEs hora de generar valorde negocio con los datosBigDataTemas de interésTendencias tecnológicastambiénen estenúmero
  • 2. ¿En qué punto estamos?.............................................................4Visión general..........................................................................................14Big Data en los servicios financieros:Lo esencial..................................................................................................21BBVA y Big Data.................................................................................26Instantáneas globales..................................................................28Perspectivas de innovación.................................................34En profundidad..................................................................................40Secciones...................................................................................................42Temas de interés.........................................................................42Tendencias tecnológicas...................................................49Evento Big Data...................................................................................53Estudio realizado entre BBVA yel Ayuntamiento de Madrid..................................................54BBVA e IM35 en Latam..............................................................56Créditos.........................................................................................................58sumario
  • 3. Big Data:“¿En qué puntoestamos?”Big Data ya no es una promesa ni una tendencia. BigData está aquí y está provocando cambios profundos endiversas industrias. Desde el punto de vista tecnológicoya existen sectores empresariales que han adoptadode forma masiva proyectos y productos. El análisis detodos los datos disponibles está convirtiéndose en unelemento de disrupción. Así como internet es un factorde desintermediación que está afectando a muchascadenas de valor, el análisis de información en grandesvolúmenes, de diversas fuentes, a gran velocidad y conuna flexibilidad sin precedentes puede suponer un factordiferencial para aquellos que decidan adoptarlo.Junio 2013 | BIG DATA 0504
  • 4. 2,5Algunos ejemplos del mundo realFuentes:SAS | Big Data: www.sas.com/big-data.IBM | Big Data at the Speed of BusinessMcKinsey Global Institute | Big Data: The next frontierfor innovation, competition, and productivity, junio 2011.Los sistemas de RFID (identificaciónpor radiofrecuencia) generanhasta 1.000 veces más datosque los sistemas convencionalesde códigos de barras.Facebook cuenta con másde901millonesdeusuariosactivos generando datosde interacción social.Walmart gestiona más de1 millón de transaccionescon clientes por hora.En el mundo se registran cadasegundo 10.000 transaccionesde pagos con tarjetas.Más de 5.000 millonesde personas telefonean,mandan mensajesde texto, tuitean ynavegan por internetcon teléfonos móviles.Cada día se envían 340millones de tuits. Son unos4.000 por segundo.Al día se generan 2,5 trillonesde bytes de datos. El 90% delos datos que hay hoy en díaen el mundo se han creado tansólo en los dos últimos años.Crecimientode los datos >¿Qué ocurreen un minutoen internet?Fuente: Intel | What Happens in an Internet Minute?1,3 mill.Visualizaciones de vídeos30Horas de ví­deo subidas+2 mill.Búsquedas efectuadas+320Cuentas nuevas en Twitter20 mill.Fotos vistas3.000Fotos subidas61.141Horas de música+100Cuentas nuevasen LinkedIn47.000Descargas de apps1.300Nuevos usuarios móviles20Nuevas víctimas desuplantación de identidad$83.000En ventas6Nuevos artículos publicadosen Wikipedia204 mill.E-mails enviados639.800Gigabytes de datostransferidos en el mundo135Infecciones botnet277.000Logins en Facebook6 mill.Perfiles vistos en Facebook100.000Nuevos tweets06 Junio 2013 | BIG DATA 07
  • 5. Esto no ha hecho más que empezarEn 2015Costaría 5 años ver todoslos videos que se distribuirán enlas redes IP cada segundoFuente: Intel | What Happens in an Internet Minute?HoyEl númerode dispositivos en redequivale ala población mundialequivaldrá aPara 2015El número de dispositivos en redla población mundial2xY ya ha captado laatención de mucha genteTérminos de búsqueda como Hadoop, Big Datay Analítica de Datos registran tendencias al alza.Interés a lo largo del tiempoEl número 100 representa el pico en el interés en búsquedasLa oportunidad de mercadoSegún la reciente presentación de Gartner “Top TechnologyPredictions for 2013 and Beyond”:Fuente: Google Trends, abril 2013100806040200Big Datahadoopanalíticade datos2005 2007 2009 2011 2013Fuente: Gartner | Top Technology Predictionsfor 2013 and Beyond, febrero 2013En todo el mundo, las compañíascontratarán a muchos expertosen información empresarial paradar apoyo a la creciente cantidad,variedad y velocidad de los datos.La demanda de gastos en servi-cios de Big Data se calcula quealcanzará los 132.300 millones dedólares en 2015.En 2015 la demanda de Big Datasupondrá 4,4 millones de pues-tos de trabajo en todo el mundo,pero sólo un tercio de ellos esta-rán cubiertos.La demanda generará 550.000empleos en servicios externosdurante los próximos 3 años.Otros 40.000 empleos los gene-rarán vendedores de softwaredurante los próximos 3 años.PromedioJunio 2013 | BIG DATA 0908
  • 6. CaracterísticaseBay, por ejemplo, se enfrenta alfraude a través de PayPal analizando5 millones de transaccionesen tiempo real al día.Los modelos basados eninteligencia de negociosgeneralmente suelen tardardías en procesarse, frente alas necesidades analíticas“casi” en tiempo real de hoyen día debido al flujo dedatos a alta velocidad.La velocidad del movimiento,proceso y captura dedatos dentro y fuera dela empresa ha aumentadosignificativamente.Datos en streaming,cotizaciones bursátiles,medios sociales, máquina amáquina, datos de sensores…una creciente variedad dedatos necesitan ser procesadosy convertidos en información.La variedad de datos haexplotado, pasando deser datos almacenadosy estructurados,guardados en bancos dedatos empresariales, aser desestructurados,semiestructurados,audio, video, XML, etc.La Bolsa de Nueva Yorkgenera 1 terabyte de datosal día, frente a Twitter,que genera 8 terabytes aldía (o 80 MB por segundo).En 2020 se espera que segeneren 420.000 millonesde pagos electrónicos.Por ejemplo, el volumende datos procesado porcorporaciones ha crecidosignificativamente.Google procesa 20petabytes al día.El volumen de los datosalmacenados en los depósitosde las empresas ha pasadode ocupar megabytes ygigabytes a “petabytes”.Una definiciónBig Data es el término que seemplea hoy en día para descri-bir el conjunto de procesos, tec-nologías y modelos de negocioque están basados en datos y encapturar el valor que los propiosdatos encierran. Esto se pue-de lograr tanto a través de unamejora en la eficiencia gracias alanálisis de los datos (una visiónmás tradicional), como mediantela aparición de nuevos modelosde negocio que supongan unmotor de crecimiento. Se hablamucho del aspecto tecnológico,pero hay que tener presente quees crítico encontrar la forma dedar valor a los datos para crearnuevos modelos de negocio o deayudar a los existentes..Fuente: BBVA New TechnologiesFuente: Booz & Company |Benefitting from Big Data, 2012.A Big Data lecaracterizanlas tres “v”:Volumen,Variedad,VelocidadVolumenVelocidadVariedad10 Junio 2013 | BIG DATA 11
  • 7. Fuentes y tiposLas fuentes de datos son internas y externas, y lostipos de datos son estructurados y desestructurados.Fuente: Booz & Company | Benefitting from Big Data, 2012.Teléfonomóvil / GPSCRMForos onlineGoogle+ FacebookHistorial de créditoPerfiles web “Feeds” de las websInstagramHistorial de viajeRegistros de ventasShare PointTwitterRegistros inmobiliariosRegistros de RRHHSensor DataPinterestExterno a Sensor DataDatos del censoFinancierosDocumentos de textoInventarioBlogsTIPOS DE DATOSEstructuradosExternasInternasDesestructuradosFUENTESDEDATOSLos datos externos estruc-turados son una extensiónlógica de los actuales análi-sis sobre datos internos es-tructurados de la empresa.Los datos internos estruc-turados son la categoría mejorentendida por la empresa, perola empresa necesita cambiarel enfoque hacia los datosexternos y desestructurados.Los datos internos deses-tructurados son un excelentecampo de aprendizaje para quela empresa pueda entenderel modo de sacarle valor aestos formatos de datos.Este cuadrante representala mayor área de opor-tunidad para que la em-presa recoja informaciónde los consumidores.El camino haciala productividadEn conjunto, los macrodatos están en-trando en un “abismo de desilusión”“MapR, HortonWorks y Cloudera estaban debatien-do el estado de Hadoop. Y yo había oído desde elmismo centro del movimiento Hadoop que MapRe-duce siempre ha sido el techo de Hadoop o queHadoop está ya anticuado.”Se tratade resultadosempresarialesEn cierto sentido, Big Data puede tener las respues-tas a todas nuestras preguntas. Algunos incluso di-cen que es el fin de la teoría. Las empresas y lasorganizaciones que puedan hacer las preguntasadecuadas (en el momento preciso) incrementaránsu ventaja competitiva. Desde el punto de vista delos negocios, actualmente estamos yendo del “datascience” (ciencia de datos) al “data intelligence” (in-teligencia de datos).Desde el punto de vista de las tendencias, lo siguien-te a explorar es la búsqueda de valor empresarialy de resultado de negocio con Big Data. En otraspalabras: veamos en dónde está el valor del modelode negocios. ¿Qué puedo hacer en mi negocio conBig Data? ¿Qué puedo hacer con todos estos datospara crear nuevos modelos de negocio?.Mira este vídeo para ver lasseñales que sugieren “el iniciode la desilusión (y de pasoconsigue mucha informaciónútil). Enhorabuena, ¡la tecnologíadelBig Data está madurandocon rapidez!”12 Junio 2013 | BIG DATA 13
  • 8. VisióngeneralEn esta sección veremos cómose percibe Big Data, hablaremossobre las oportunidades y desafíosque conlleva y echaremos unvistazo a algunos modelos denegocio emergentes.Big Data:¿Qué es Big Datapara los gerentes quehan tenido éxito?Gran parte de la confusión sobre Big Data se debea malentendidos en torno a su propia definición. Enlugar de una única característica claramente domi-nante en lo que se entiende como Big Data, un son-deo reciente de IBM muestra cómo los encuestadostienen puntos de vista divididos sobre si Big Data sedefine mejor en relación al gran volumen de datosde hoy en día, a los nuevos tipos de datos y análisis,o a las nuevas necesidades de más análisis de infor-mación en tiempo real.¿Qué entiendenlos ejecutivosde negocios por“Big Data”?Datosde mediossociales7%Una nuevapalabrade moda8%Grandesvolúmenesde datos10%Flujo de datosde nuevastecnologíasMedios notradicionales13%Informaciónen tiempo real15%Nuevos tipos dedatos y análisis16%Un mayorabanico deinformación18%Fuente: The Financial Brand | Big Data: Big Opportunity inBanking ... or Big B.S.?, noviembre 2012 IBM I Survey ResultsJunio 2013 | BIG DATA 1514
  • 9. Se trata de informaciónExiste en la actualidad una ingente cantidad de información disponible.Y el límite a la ventaja que las firmas financieras pueden obtener de suactivo de información lo marca básicamente su imaginación.Los gestores que han sido exitosos en un entorno falto de datospuede que lo pasen mal para comprender el valor potencial de losdatos. Pueden carecer del tiempo y de la paciencia para explorarel cambio. Y aquellos que sí entienden los datos puede que seanincapaces de identificar las oportunidades más valiosas; quizás noentiendan la economía del negocio lo suficientemente bien. Unaempresa puede entender el potencial de sus activos de informaciónsólo cuando se derriban estas barreras.La economía vista a través de los datos generados en la industria financieraFuente: Oliver Wyman | State of the Financial Services Industry, 2013.El camino hacia la creaciónde valor: tres aspectos claveFuente: The Financial Brand | Big Data: Big Opportunity In Banking… Or Big B.S.?, noviembre 2012.3Los problemas deseguridad y privacidaddeben solucionarseMuchas discusiones deberán tenerlugar entre las partes interesadas.Por ejemplo: cómo superar losmiedos “Gran Hermano”; pro-blemas con el registro de datos;problemas con privacidad personaly pública; transparencia de lascompañías que trabajan con datos;o legislación que apoye y estimulela innovación.2Se necesitan recursosdifíciles de encontrarEncontrar expertos enestadística con conocimien-tos en informática es difícilporque no hay suficientes enel mercado de trabajo. Reunirlas habilidades para manejarBig Data conlleva disciplinay rigor; y pocos son los queterminarán adquiriéndolas.1Los datos debenllevar a la acciónEl valor inherente a los datossólo puede asumirse cuandolos clientes pueden actuarrespecto a oportunidades queles suscitan interés.Las oportunidades:Las empresas se pueden beneficiar de Big Data en varias áreas, comoel conocimiento del cliente, marketing, operaciones y gestión del riesgo.Marketing personalizado utilizando tendencias sociales Visión del negocio precisa Segmentación de los clientes Captura de oportunidades en ventas y marketing Toma de decisiones en tiempo real Detección de pérdida de clientes Detección de fraude Cuantificación del riesgo Tendencias del sentimiento de mercado Comprensión de cambio del negocio Planificación y predicción Mejor análisis de costes Análisis del comportamiento de los clientes Rendimiento de la producción OtrosÁreas que se benefician de Big Data % Respuestas6145413837353330303029292764Fuente: Booz & Company | Benefitting from Big Data, 201216 Junio 2013 | BIG DATA 17
  • 10. Las oportunidades: algunos ejemplosAnálisis de los clientes■■ Marketing impulsado por los clientes: promociones y ofertas personalizadas basán-dose en las pautas de compras individuales. Prevención de la pérdida de clientes.■■ Recomendación de productos: filtros colaborativos, recomendaciones basadas enla actividad multicanal.Análisis de marketing■■ Modelos del marketing mix: optimización del marketing mix y de las promocionesutilizando modelos econométricos para evaluar el aumento de ventas con diferentesherramientas de marketing e identificar el más efectivo.■■ Optimización de los precios: utilizar los datos para evaluar la sensibilidad de la deman-da a los precios y para optimizarlos en diversos puntos del ciclo de vida del producto.Análisis de internet/móviles/redes sociales■■ Análisis de la actividad del cliente: almacenar las preferencias del cliente para per-sonalizar lo que se muestra, monitorizar el uso para evaluar las métricas de la web.■■ Monitorizar los medios sociales: analizar los sentimientos del consumidor hacia lamarca y sus productos en redes sociales.Efectividad operativa■■ Análisis de datos operativos aprovechando abundantes datos de producción paramejorar los procesos y la calidad del producto.■■ Mejor planificación y predicción aprovechando la cantidad de datos de procesoshistóricos, recursos y productos.Análisis de fraude y riesgo■■ Análisis de datos sobre clientes, transacciones y mercados para cuantificar el riesgo declientes y productos.■■ Detección de fraude en tiempo real aprovechando datos de los puntos de venta y de lossistemas de transacciones y análisis.Fuente: Booz & Company | Benefitting from Big Data, 2012Modelos de negocio emergentesEstán surgiendo nuevos modelos de negocio en el mundo de Big Data.Destacan en general tres grandes planteamientos:Fuente: Harvard Business Review | What a Big-Data Business Model Looks Like? diciembre 2012.Fomentarmercadosde intercambio Impulsar acuerdos FacilitarlapublicidadyperspectivasVender informaciónenbrutoAportarpuntosdereferenciaSuministraranálisisCrearnuevasofertasdeserviciosSatisfaceralosclientesAportar relevanciacontextual3planteamientos3approaches3approaches3PlanteamientosRedes dedistribuciónbasadas en lainformaciónDiferenciaciónbasada en lainformaciónIntercambiobasado en lainformación18 Junio 2013 | BIG DATA 19
  • 11. Modelos de negocioemergentes (visión del sector)Diversos sectores están utilizando Big Data para transformar los mode-los de negocio y mejorar el rendimiento en muchas áreas:Manufacturas■■ Investigaciónde productos■■ Análisis de ingeniería■■ Mantenimientopredictivo■■ Análisis de procesosy calidad■■ Optimizaciónde la distribución■■ Optimizaciónde redes■■ Valoraciónde los clientes■■ Evitar pérdidade clientes■■ Prevencióndel fraudeMediosytelecomunicacionesEnergía■■ Redes inteligentes■■ Exploración■■ Modelos operacionales■■ Sensores de tendidoeléctricoSaludycienciasdelavida■■ Farmacogenómica■■ Bioinformática■■ Investigación farmacéutica■■ Investigación de resultados clínicosServiciosfinancieros■■ Trading automatizado■■ Análisis de riesgos■■ Detección del fraude■■ Análisis de carterasVenta minorista■■ Gestión de relacionescon el cliente■■ Ubicación y distribuciónde tiendas■■ Detección y prevencióndel fraude■■ Optimizar la cadenade suministros■■ Precios dinámicosGobierno■■ Gobernanza del mercado■■ Sistemas de armasy contraterrorismo■■ Econometría■■ Informática aplicadaa la saludPublicidad yrelacionespúblicas■■ Gestión de señalesde demanda■■ Publicidadpersonalizada■■ Análisis de senti-miento del mercado■■ Adquisiciónde clientesFuente: A.T. Kearney | Big Data and the Creative Destruction of Today’s Business ModelsBig Dataen los serviciosfinancieros:Lo esencialLa historia de Big Data se extiende portodas partes, expresándose de muchasformas diferentes. En esta secciónpresentamos los aspectos esencialesde Big Data, tal como los entendemos,desde el punto de vista de losservicios financieros.Junio 2013 | BIG DATA 21Junio 2013 | BIG DATA 2120
  • 12. Big Data surgió frutode la necesidadYahoo! y Google trataban de resolver sus problemasempresariales cuando nació Big Data (Hadoop).Ahora, pasados unos cuantos años, otras compañíasde internet como Amazon, Facebook y muchas másutilizan ahora Big Data para resolver sus problemasempresariales y explorar nuevas oportunidades denegocio.Fuente: GigaOm | The History of Hadoop:from 4 nodes to the future of data, marzo, 2013.El mundo tan sólo queríaun mejor motor de búsquedade código abierto¿Intención frente a decisión?¿Qué datos generan mayor rendimiento?Los datos de servicios financieros son maravillosos,especialmente cuando se trata de mejorar los mode-los de negocio actuales o de crear algunos nuevos.Mientras que datos de otro tipo, como Foursquare,permiten visualizar la intencionalidad de los consu-midores, los datos de los servicios financieros expre-san las decisiones de compra de los consumidores.Sin embargo, el valor de dichos datos no se puedeconcretar a no ser que proporcionen una oportu-nidad para actuar. Las compañías deben ofrecer alos consumidores el producto o servicio adecuadoen el momento adecuado; en otras palabras, nece-sitan entender las necesidades y deseos actualesde los clientes y tener capacidad para actuar enconsecuencia.Por este motivo, la rápida comprensión de los diver-sos flujos de datos y de la subsiguiente informaciónextraída con Big Data son procesos críticos. No re-sulta extraño pues que las visualizaciones de datossean también cada vez más importantes, ya queestán empezando a formar parte de los paneles degestión de muchos líderes.Analizando los datosrepresentados......deberías ser capaz de entenderlas necesidades y carencias delos clientes en tiempo real......actuaren consecuencia......y ofrecer al cliente elproducto más adecuadoen el momento preciso22 Junio 2013 | BIG DATA 23
  • 13. Los desafíosLas instituciones financieras deberían abordar cin-co grandes retos para capturar el valor que puedeofrecer el tratamiento adecuado de los datos:Costes excesivosGran parte de la gestión tradicional de datos bancarios y de las prác-ticas de gestión de datos es incapaz de soportar las exigencias de BigData, lo que puede desembocar en proyectos de análisis de datos cos-tosos y con retrasos.1Alineación con el negocioLos presidentes de los bancos y los accionistas principales tienen unosobjetivos empresariales muy claros. A menudo estos objetivos no es-tán alineados con las ideas relativas al Big Data, lo que genera un granobstáculo para las organizaciones de servicios financieros.2Límites presupuestariosImplementar un verdadero modelo de coste-beneficio puede ser difícilcuando con herramientas como Hadoop los altos costes de desarrollopor adelantado son habituales. Las nuevas plataformas analíticas llave enmano y basadas en la nube para Big Data hacen que poner en marchauna plataforma y lograr su rentabilidad sea más viable que nunca.3El “momento eureka”Los vendedores y proveedores de servicios deben de seguir aportan-do liderazgo intelectual, modelos de datos precisos y plantillas específi-cas para generar el “momento eureka” en las organizaciones, y aportarun modelo y una visualización mejor sobre cómo la tecnología puederesolver un problema de negocio de un modo más significativo.4Lagunas de conocimientoLas estrategias tecnológicas y los procesos de negocio para Big Datason muy diferentes. Las lagunas en el almacenamiento de datos y lasestrategias de procesamiento, así como la falta de conocimiento odirección por parte de los gerentes de sistemas pueden generar dudasen algunos bancos. Además, los profesionales de la tecnología bancar-ia todavía pueden carecer de conocimiento sobre las herramientas degestión de Big Data. La formación técnica y de usuario final tambiénpuede impedir a los bancos adoptar Big Data.5“La mayor parte de los sectores reconocen yaque Big Data y el análisis de datos pueden dis-parar la productividad, hacer que los procesossean más visibles y mejorar las prediccionessobre el comportamiento. Losanálisis posteriores definirán ladiferencia entre los perdedoresy los vencedores en el futuro,”dice Tim McGuire,director de McKinsey.Fuente: BMcKinsey | Making data analytics work:Three key challenges, marzo 2013. Ver videoJunio 2013 | BIG DATA 2524
  • 14. BBVA está trabajando para capturar el valor que losdatos encierran, tanto para mejorar los procesos denegocio actuales, como para crear nuevos produc-tos basados en datos.El dato financiero da una perspectiva única, tangible,dinámica y medible sobre la sociedad y sus diná-micas. El objetivo es buscar nuevas perspectivasen el uso de estos datos y combinarlos con otrosde forma que tanto BBVA como otras instituciones,empresas o personas puedan tomar mejores deci-siones.Desde el punto de vista tecnológico y de calidadde la información, BBVA lleva años trabajando enun “Master Data Program” que nos ha puesto enuna situación líder en aspectos informacionales ennuestra industria. Las iniciativas actuales son unacontinuación de esta filosofía, incorporando formasmás ágiles de procesar la información, el acceso afuentes de información más variadas y la adicióndel análisis de grandes volúmenes de datos no es-tructurados.Externamente, de forma que sean otras organiza-ciones las que se beneficien del valor de los datos:■■ Ayudar a retailers a entender mejor su rendimiento,sus clientes y su contexto geográfico y temporal.■■ Ayudar a los gestores urbanos a tomar mejoresdecisiones gracias a un mejor conocimiento dela ciudad.■■ Medir el impacto real de eventos o de decisionesconcretas (www.mwcimpact.com).■■ Permitir que terceros creen nuevos servicios devalor sobre datos anónimos y agregados propor-cionados por BBVA, en combinación o no conotras fuentes de datos.BBVA yBig DataAlgunas de las áreas en las que BBVA estáaplicando o investigando el uso de Big Data:Internamente, uso de los datos dentro del banco:■■ Análisis de riesgos, por ejemplo, para el caso delas PYMES, donde la idea es llegar a obtener unavisión más amplia de los clientes, que permita nolimitarse casi exclusivamente a su contabilidad ehistoria financiera.■■ Ubicación óptima de infraestructuras de servicioscomo cajeros y oficinas bancarias, de forma quesean lo más convenientes posible para los clien-tes.■■ Adecuación de la oferta de productos en funciónde las necesidades reales de los clientes, o “custo-mer centricity”.10101110001 101010010101010111101026 Junio 2013 | BIG DATA 27
  • 15. InstantáneasglobalesLos “jugadores” de Big Data se puedendividir entre profesionales de los datosy suministradores de tecnología. En estasección destacamos las empresas quetrabajan con Big Data en varios sectores,incluyendo la banca y los serviciosfinancieros. Los suministradores detecnología abarcan un espacio amplio, yaque esta tendencia aún está madurando.También hacemos un repaso al terrenotecnológico y echamos vistazo a algunascompañías que apuntan hacia dónde sedirige el futuro de Big Data.28 Junio 2013 | BIG DATA 29
  • 16. Software de gestión de tercerosHay terceros que también venden software paragestionar clústeres Hadoop, y sus productos songeneralmente agnósticos en cuanto a las distribu-ciones a las que dan soporte.DistribuciónEstos son productos de software empaquetadosque pretenden facilitar la implementación y gestiónde clústeres Hadoop, frente a tener que descargarlas diversas bases de código Apache e intentar con-cebir un sistema.Bases de datos operacionalesLas bases de datos operacionales son importan-tes para muchas, si no la mayoría, de las aplica-ciones web. Y si usted está desarrollando grandesnegocios en internet, hallar una que se ajuste a susvolúmenes de datos y que rinda según sus nece-sidades es vital.SQL en Hadoop“Las soluciones SQL en Hadoop… incrementan laaccesibilidad de Hadoop y permiten a las organi-zaciones reutilizar su inversión en el aprendizajede SQL.FrameworksGracias a los frameworks los desarrolladores y cien-tíficos de datos pueden sacarle rendimiento a Ha-doop de una manera barata y fácil. Los frameworkspermiten la expansión de las fuentes y almacenesde datos a los que da apoyo.Hadoop: COMO SERVICIODE APPS/ANALÍTICASEl modelo de nube deja a los usuarios sacar prove-cho de la inversión en infraestructura y de la expe-riencia en la materia de un proveedor de serviciossin tener que realizarlo internamente.Proveedorestecnológicosde Big DataDistribución■■ Cloudera■■ EMC Greenplum■■ Hadoop■■ Hortonworks■■ IBM■■ Intel■■ MapRSoftware degestiónde terceros■■ Apache Mesos■■ Corona■■ Stack IQ■■ WANdisco■■ ZettasetBases de datosoperacionales■■ Apache Accumulo■■ Apache HBase■■ Drawn to Scale■■ Lily■■ Splice Machine■■ Sqrrl■■ TempoDBFrameworks■■ Apache Hama Project■■ Apache Pig■■ Apache Tez■■ Cascading (Concurrent)■■ Mortar■■ Scalding (Twitter)Hadoop comoun servicioApps/AnáliTICAs■■ Birst■■ Cetas (VMWare)■■ Kontagent■■ Packetloop■■ Qubole■■ Treasure DataSQL en Hadoop■■ Apache Drill■■ Apache Giraph■■ Citus Data■■ Hadapt■■ Impala (Cloudera)■■ Lingual (Cascading)■■ Phoenix (Force.com)■■ Pivotal HD (Greenplum)■■ RainStor■■ The Hive■■ The Stinger Initiative(Hortonworks)30 Junio 2013 | BIG DATA 31
  • 17. Hadoop: infraestructuracomo servicioLo que el Mercado necesita realmente es algocomo un Dropbox para Big Data BI (BusinessIntelligence). Reducir el ruido que encontramosen las infraestructuras a la hora de implementarHadoop.Aplicacionesanalíticas & PlataformasNos movemos hacia una plataforma más unificadade análisis de Big Data. Con la introducción de con-sultas en tiempo real, Hadoop ha dado un gran pasohacia la unificación de la mayoría de las aplicacionesanalíticas de Big Data en una plataforma integral.Hadoop:infraestructurade servicio■■ Amazon Elastic MapReduce■■ GoGrid■■ Infochimps■■ Infosphere BigInsights (IBM)■■ Joyent■■ Mortar Data■■ Skytap■■ Sungard■■ VertiCloud (Beta)■■ Windows Azure (Microsoft)Aplicacionesanalíticas &Plataformas■■ 0xdata■■ Apache Mahout■■ Continuuity■■ Datameer■■ HStreaming■■ Karmasphere■■ NGData■■ PacketPig (Packetloop)■■ Platfora■■ Radoop■■ Tresata■■ WibiDataPlataformasalternativas■■ Disco■■ HPCC Systems■■ Pervasive Software(DataRush)■■ Spark/SharkAlternativas HDFS■■ Cassandra(via DataStax Enterprise)■■ Ceph■■ Cleversafe(Dispersed Storage Network)■■ EMC (Isilon)■■ IBM (GPFS)■■ NetApp (NetApp OpenSolution for Hadoop)■■ Lustre■■ Red Hat (Red Hat Storage/GlusterFS)■■ Quancast File SystemHadoop reenvasado■■ Data Direct Networks■■ Dell■■ HP■■ Microsoft■■ Nutanix■■ SGI■■ Teradata/Aster DataOtrosproveedores destacados32 Junio 2013 | BIG DATA 33
  • 18. Llegó la hora de levantarse y empezara ser activos con Big Data, puestoque “quedarse sentados esperando”ya no es una opción viable. En estasección veremos algunos consejos deprofesionales que comparten algunaslecciones aprendidas a lo largodel camino.Perspectivasde innovación34 Junio 2013 | BIG DATA 35
  • 19. No hacer nada quizásya no sea una opciónCon muchas instituciones poniendo en marcha unaestrategia de Big Data, la capacidad de que un com-petidor se lleve a sus mejores clientes es una ame-naza creciente. Más allá de eso, hay muchos pro-veedores alternativos que están creando estrategiaspseudobancarias, recolectando ingentes cantidadesde información que puede ser utilizada en su contraen el futuro. Google, PayPal, Amazon y otras orga-nizaciones están acumulando un acervo de datossobre patrones de compra de los consumidores.El futuro inmediatode Big DataImaginación y tecnología llevan un rumbo de coli-sión que cambiará el mundo de un modo profundo:¿Qué hacer?Empresas y profesionales deberían de ponersecomo objetivo adquirir capacidades para el análisisde flujos de datos en tiempo real mediante fuentesmultiestructuradas y con herramientas para gran-des volúmenes de datos.Los trabajadores de IT estánadquiriendo nuevos roleshaciendo de puente entrelas IT y los negocios.Los trabajos de Big Datarequieren analistas de negocio,chief data officers, científicos dedatos, profesionales de IT/legal,arquitectos de información,guardianes de datos, etc.Se necesitan capacidadesavanzadas de gestión deinformación/análisis yexperiencia en negocios.Fuente: Gartner | Top TechnologyPredictions for 2013 andBeyond, febrero 2013Desde BBVA, añadirí­amos:■■ Espera pronto una “taquilla de datos personales”,que ayudará al consumidor a gestionar los datosque genere.■■ Mezcla los datos para añadirles valor; combina-ciones distintas te darán resultados distintos.■■ Big Data dará paso a un nuevo tipo de empresa,la empresa dato-céntrica.Fuente: The Financial Brand | Big Data: BigOpportunity In Banking… Or Big B.S.?, noviembre 2012.Ciencia dedatos ¿ointeligenciade datos?El hombre yla máquinase unenContarhistorias condatosEl internetde las cosaslo sabetodoEsta vidasemánticaSi bien los datos internos de la organización supo-nen una clara ventaja competitiva, el conocimientodesestructurado disponible en la red, a través decanales móviles y redes sociales, es igualmente va-lioso. En el contexto actual, saber que se ha hechouna compra quizás no sea ya suficiente. Saber quées lo que se compró puede que sea el plus diferen-cial necesario para generar fidelidad.TO DO !VÍDEOS36 Junio 2013 | BIG DATA 37
  • 20. La senda haciala victoria rápidaEmpresas y profesionales deberían etiquetar la adquisición de habi-lidades en el análisis de datos generados en tiempo real, a través defuentes multi-estructuradas y con un gran volumen de herramientas:Fuente:The Financial Brand | From Science ToArt: Big Data Can Paint A Clear Picture ForBanking CMOs, CIOs, marzo 2013.Busca datos en nuevas fuentes, yendo más allá delas tradicionales fuentes de datos estructuradas.Audita y potencia información que ya existe en las fuentes de datoscorporativas. Entender los activos de datos ya existentes puede ayudaa impulsar casos de uso de Big Data más optimizados.Prioriza las inversiones en tecnología.No te embarquesen tareas demasiadoambiciosasBusca asesoramiento sobre cuáles son las mejores tec-nologías en las que debe invertir en función de las ac-tuales estrategias empresariales e inversiones.Desarrollauna hoja de rutaEncuentravalor desde dentroSé un líder enla revolución socialCrea un grupo de interés que promueva la colaboración,la comunicación abierta y la alineación de negocios y tecnología.Promueve un centrode competenciaLos bancos necesitan asegurar que se usan métodosy procedimientos estandarizados para minimizar elimpacto en la organización.La gestióndel cambio es crucialIncluye en los proyectos a analistas de datos con un enfoqueempresarial y asegúrese de que tienen el apoyo de IT y de los“guardianes” de los datos en la empresa, para que ayuden a alinearlas necesidades del negocio con las iniciativas de Big Data.Gestión del riesgo38 Junio 2013 | BIG DATA 39
  • 21. En profundidadUna lista de enlaces a otras herramientas y recursosútiles que pueden ser de utilidad como complemento ala información ofrecida en el informe “Big Data”.Libros &publicacionesA.T. Kearney | Big Data and the Creative Destruction ofToday’s Business ModelsBain & Company | Navigating the “Big Data” challenge,noviembre 2012Bank Systems & Technology | 7 Big Data Players to Watch, 2013Booz&co. | Benefitting from Big Data: Leveraging Unstruc-tured Data Capabilities for Competitive Advantage, 2012Booz&co. | Getting Results from Big Data: A Capabilities-Driven Approach to the Strategic Use of UnstructuredInformation, 2012Boston Consulting Group | The Value of our Digital Iden-tify, 2013Boston Consulting Group & World Economic Forum |Unlocking the Value of Personal Data: from Collection toUsage 2013Economist Intelligence Unit | Big Data: Lessons from theleaders, 2013Gartner | Big Data Hype Cycle, 2012GigaOm Pro | How to use Big Data to make better businessdecisions, 2013IBM | Understanding Big Data: Analytics for EnterpriseClass Hadoop and Streaming Data, 2012Jason Lanier | Who Owns the Future?Viktor Mayer-Schonbeger & Kenneth Cukier | Big Data: ARevolution That Will Transform How We Live, Work, and ThinkMcKinsey Global Institute | Big Data: The next frontier forinnovation, competition, and productivity, 2011McKinsey Quarterly | Big Data in the age of the telegraph,marzo 2013McKinsey Quarterly | Big Data: What’s your plan?, marzo 2013Evgeny Morozov & Allen Lane | To Save Everything, ClickHere: Technology, Solutionism, and the Urge to Fix Prob-lems That Don’t ExistOlivery Wyman | A MONEY and INFORMATION Business, 2013PricewaterhouseCoopers | Capitalizing on the promise ofBig Data, 2013Rick Smolen | The Human Face of Big Data, 2013All Things D | Big Data, Soft Sell: Netflix Pitches a Hand-OffApproach to Hollywood, marzo 2013BCG Perspective | Unleashing the Value of Consumer Data,enero 2013Business2community | Big Data in Retail Banking - TheOpportunities and Challenges, marzo 2013CIO | Forget Big Data, the Value Is in Big Answers, marzo 2013CrunchBase.comDaily Beast | IBM CEO Rometty SaysBig Data Are the Next Great NaturalResource, marzo 2013Fast Co.Exist | The Promise of Peril ofBig Data, marzo 2013Forbes | Big Bets on Big Data, junio2012Forbes | How Big Data Is Transform-ing the Hunt for Talent, marzo 2013Forbes | 3 Keys to Monetize Big Data,febrero 2013Forbes | Top 10 Most Funded Big DataStartups, marzo 2013Forbes | Tresata Offers Big Data ForFinancial Firms To Act On, julio 2012Forbes | Why Big Data Is Getting TheBully Treatment, febrero 2013Gartner | Big Data is Falling into theTrough of Disillusionment, marzo 2013Gartner | Top Technology Predictionsfor 2013 and Beyond, febrero 2013GigaOm | European governmentsagree to open up public data, abril 2013GigaOm | Forget data transparency:options grow for letting you hid yourdata, abril 2013GigaOm | Selling your Big Data initia-tive to your c-suite, abril 2013GigaOm | Stucture: Data event cover-age, marzo 2013GigaOm | The history of Hadoop:From 4 nodes to the future of data,marzo 2013Google | Google TrendsHarvard Business Review | The Com-panies and Countries Losing TheirData, marzo 2013Harvard Business Review | InsightCenter - Big Data: Beyond the HypeHarvard Business Review | The Case ofCrafting a Big Data Plan, marzo 2013Harvard Business Review | What aBig Data Business Model Looks Like,diciembre, 2012IBM | Big Data at the Speed of BusinessIDC | Big Data/AnalyticsInfoWorld | Big Data ChannelIntel | What Happens in an InternetMinute? 2013J W T Intelligence | Big Data ushers innew ways to determine creditworthi-ness, marzo 2013McKinsey & Company | Making dataanalytics work: Three key challenges,marzo 2013McKinsey & Company | Putting BigData and advanced analytics to work,septiembre 2012MIT Technology Review | The Prob-lem with Our Data Obsession, febrero2013New York Times | The Mayor’s GeekSquad, marzo 2013NPR | Explaining Big Data: NPR, marzo2013Pando Daily | Nate Silver to startups: Gofor the low hanging fruit, marzo 2013PSFK/Guardian | Big Data: For theGreater Good or An Invasion of Pri-vacy? marzo 2013Register | The Big Data Revolution:Big Bang or loud noise?, marzo 2013SAS | Big Data sectionSkoll World Forum | Debate: How CanBig Data Have a Social Impact?Smart Data Collective | Analytics,Graph Search, APIs: Is FacebookStruggling with Big Data?, marzo 2013TechCrunch | Payment Startups TakeThe Data, Design And DevelopmentRoute To Route To Reengineer TheCredit Card Business, marzo 2013TechCrunch | Big Data Right Now:Five Trendy Open Source Technolo-gies, marzo 2013The Financial Brand | Big Data: BigOpportunity in Banking ... Or Big B.S.?,noviembre 2012The Financial Brand | From Science toArt: Big Data Can Paint a Clear PictureEn la redFor Banking CMOs, CIOs, marzo 2013The Financial Brand | Is Banking ReallyReady for Big Data?, noviembre 2012The Financial Brand | The EmptyPromise of Big Data, enero 2013Total Customer | Kleenex Jumpsinto Selling Direct to Consumers inSearch for Big Data, marzo 2013Venture Beat | Why everyone needsto care about data, febrero 2013Venture Beat | Big Data sectionVenture Beat | ‘Big Data’ is dead.What’s next?, febrero 2013Wall Street Journal | Banks Using BigData to Discover ‘New Silk Roads’,febrero 2013Wall Street Journal | Big Data is Here -Now the Real Work Begins, marzo 2013Wall Street Journal | Moneyball, VCStyle, marzo 2013Wall Street Journal | Tracking SensorsInvade the Workplace, marzo 2013Wall Street Journal | When MoreTrumps Better, marzo 2013Wall Street Journal: CIO Report | DoYou Really Have a Big Data Problem?,diciembre 2012Wired | Does Big Data Mean the De-mise of the Expert -- And Intuition?,marzo 2013Yahoo | Big Data Generaates BigReturns: Q&A; With VC Roger Ehren-berg, marzo 2013YouTube: Kate Crawford | Algorith-mic Illusions: Hidden Biases of BigData, febrero 2013ZD Net | Big Data sectionZD Net | Big Data analytics can helpgamemakers be ‘next Angry Birds’,marzo 2013ZD Net | Big Data: How the revolutionmay play out, noviembre 2012ZD Net | Real-time Big Data in govern-ment: Big Data or Big Brother?, marzo201340 Junio 2013 | BIG DATA 41
  • 22. 42Plataformas de core bancarioNuevos formatosSocial BusinessBanca a través de móvilesEn esta sección puedes encontrar un resumen de las noticias más relevantes de unaselección de temas de interés para la industria bancaria. Los resúmenes y la infor-mación han sido preparados por nuestro equipo editorial.Temas de interésY el ganador es… Celent ha designado aun cliente de Accenture como Banco Modelode 2013 por llevar a cabo una exitosasustitución de la infraestructura de coreAccenture ha ayudado a BBVA Compass a implementar Alnova Financial Solutions, su plataforma decore bancario. (…) Alnova ha ayudado al banco a reducir el tiempo que le lleva abrir un nuevo depó-sito desde más de 40 minutos hasta tan sólo 5, y ha reducido el tiempo para comercializar nuevosproductos en hasta un 75 por ciento.“La innovación en tecnología core es un enorme elemento diferenciador en el actual mercado deservicios financieros”, asegura Richard Lumb, director ejecutivo de Servicios Financieros de Accenture.Presentamos al iPad, una navaja suizapara las sucursales bancariasUso potencial de los iPad a modo de quioscos informativos en las sucursales:■■ Para demostraciones, formación y solución de problemas.■■ Atraer a nuevos clientes a la banca digital.■■ Mostrar folletos digitales con presentaciones de productosy comparativas.■■ Sistema para registrar y organizar el tiempode espera de los clientes.■■ Formularios interactivos para abrir cuentasonline, cargar aplicaciones.■■ Otras opciones: calculadoras financieras, vídeos,directorio de sucursales, etc.La banca a través de dispositivos móvileses vital para fidelizar a los clientesUn nuevo estudio online de Harris Interactive muestra que la convenienciaes el factor dominante entre los motivos para seguir con un banco.■■ El 31% de los adultos de EE UU con cuenta bancaria utilizan la bancaa través de dispositivos móviles.■■ 1 de cada 3 propietarios de smartphones en EE UU acceden a informaciónbancaria a través de una app para el móvil.¿Qué es lo siguiente en social business?La economía colaborativaLas marcas alquilarán, prestarán, facilitarán suscripciones a productos y servi-cios a los clientes, e incluso permitirán a los clientes prestarse, intercambiar oregalar productos de marca o servicios.0 % 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%63 %48 %34 %33 %32 %32 %30 %30 %14 %13 %8 %6 %3 %2 %11 %Razones para continuar con su banco actual Conveniencia Servicios al cliente Sin comisiones, o comisiones bajas Satisfecho con la experiencia de banca móvil Satisfecho con la página web Cantidad de sucursales locales Sin comisiones en los cajeros, o bajas Ubicación de los cajeros Nunca he investigado otras opciones Me ofrece las principales tarjetas de crédito Hipoteca Opción de alta rentabilidad para los ahorrosTraslado reciente, y mi viejo banco no tiene sucursal en la zona Tengo un nuevo negocio OtrosJunio 2013 | BIG DATA 43
  • 23. Marcas y BrandingPagos a través de móvilesTemas de interésAmazon ha patentado un sistema de pagocon móviles que gestiona transacciones demanera anónima, con lo que se adentraríaen la esfera de los intermediarios de pagosVimeo conecta a las marcascon mentes creativasEl servicio de vídeos online Vimeo ha lanzado una herra-mienta nueva llamada “Brand Creative Fund”, que poneen contacto a marcas y personas creativas con el fin deproducir material publicitario original. Cada proyecto estáespecialmente adaptado a los deseos de la marca, y sacael máximo provecho de la comunidad Vimeo. El contenidoresultante puede ser compartido a través de la plataforma,y por lo tanto publicado en otras páginas web. El primerproyecto es fruto de la asociación del fabricante de cochesLincoln con cuatro cineastas, a los que se les pidió produ-cir cortometrajes para la campaña “Hello Again”.Un mercado paraproductos financiadoscolectivamenteSwish es un proyecto de Crowd Finance.Consiste en un catálogo de productos quepueden comprarse en internet, incluidos losque se financian a través de crowdfunding. Laplataforma no registra pedidos ni transaccio-nes en la mayoría de los casos. Si se quierecomprar un producto basta con hacer click ySwish redirige al usuario al portal correspon-diente.La línea aérea letona airBaltic permitirá dentro de poco a sus pasajerospersonalizar sus menús a bordo de los aviones. Durante el proceso dereserva, los pasajeros podrán elegir entre una serie de opciones queabarcarán tradiciones culinarias de diversas partes del mundo. Las per-sonas podrán diseñar su “bandeja aérea” virtual eligiendo entre 20 platosprincipales, tres ensaladas, pan, postres y bebida. Los pasajeros tambiénpodrán consultar la información nutritiva de cada plato y tomarasí una decisión basada en criterios saludables.El cliente en el centroCrowd FinanceSi Amazon implantase esto, podría convertirse en un competidor de los intermediarios depagos como PayPal. Dado que su tienda online ya compite con eBay, propietaria de PayPal,y que ya tiene millones de cuentas de usuarios con tarjetas de crédito grabadas en sus regis-tros, no es algo que se aleje demasiado del negocio principal de la compañía.Una aerolínea que deja a susclientes elegir sus menúsJunio 2013 | BIG DATA 4544
  • 24. Temas de interésEcosistema App Nueva experiencia bancariaBig DataGadgetología¿Por qué solo hay dos tiendas de apps?ING - Oda al naranjaEl interior de esta sucursal ha sido dividido entres zonas (banca autoservicio, zona de atencióna los clientes y áreas de asistencia), facilitando demanera significativa la orientación de los usua-rios dentro del banco.Destacan, entre otros detalles:■■ Teller Pods(mostradores automáticos).■■ Salas de reuniones.■■ Lámparas modernas.■■ Señalización en el suelo.Una plataforma paracosas interesantes que nohan sido lanzadasHypejar.com colecciona los últimos rumores so-bre productos que todavía no han sido lanzadosal mercado y dedica páginas específicas a nuevosaparatos, películas, software, etc. con informaciónque se actualiza automáticamente. Los usuariostambién pueden crear sus propios productos“hype” (de gran expectación), añadir datos útiles alos artículos, puntuarlos y saber más detalles so-bre fechas de lanzamiento. La plataforma gratificala actividad de los usuarios con puntos.¿Te puede permitir Big Data echarun vistazo a tu rendimiento académico(o al de tu hijo) en el futuro?Un nuevo motor analítico de la empresa de tecnología Desire2Learn utiliza Big Data para predecir ymejorar el rendimiento de los estudiantes en educación superior (…) basándose no en la experienciade otros, sino en el rendimiento de una persona en el pasado”.El presidente de la compañía asegura que “aporta una información más profunda a los profesoressobre cómo alcanzar mejores resultados, sobre qué está funcionando y qué no.Hay miles de millones de consumidores hambrientos de apps, yhay abundantes desarrolladores de aplicaciones invirtiendo ennuevos productos”, pero en realidad sólo hay dos tiendas de apps.Las tiendas de apps actuales son grandes plataformas de distribucióny gozan de la confianza de los consumidores, pero son cotos cerradosque imponen demasiadas restricciones a los desarrolladores.Debemos permitir que sea el mercado el que lidere la innovación yel desarrollo del ecosistema app, y no dejarlo bajo el dictado de laspolíticas de las tiendas de apps actuales.Para lograrlo se necesitaría un nuevo ecosistema abierto, que no li-mite a los desarrolladores o consumidores al ámbito de una tienday su conjunto de normas.46 Junio 2013 | BIG DATA 47
  • 25. En la siguiente sección resumimos las tecnologías que están llegando y que cambiarántodo, con predicciones de lo que se puede esperar de ellas en la industria financiera.Ayúdameadecidiro¿hazlopormí?La tarea más difícil a la que nos enfrentamos a diario es “la toma de de-cisiones”, sobre cualquier cosa... ¿A qué hora nos tenemos que levantar,teniendo en cuenta la reunión diaria a primera hora con nuestro equipo?¿Qué ropa debemos ponernos, teniendo en cuenta la climatología y laspersonas con las que nos vamos a reunir hoy? ¿Qué comemos? ¿Quélibro voy a leer? ¿Qué película vamos a ver al cine después de cenar (¿Yen qué restaurante?)¡Todo el día es una gran tareade toma de decisiones!Tendencias tecnológicasTemas de interésEl futuro del trabajoDIY, o hágalo usted mismoEl trabajo se realiza en, y a través de, pantallas. Esto facilitauna amplitud y profundidad de la conectividad con los de-más sin precedentes; ahora estamos inundados de datossobre el mundo. Esto cambiará la organización del trabajoy nuestros espacios laborales de manera sustancial.Los algoritmos en forma de robots y avatares aportansoluciones a problemas, facilitan la toma de decisiones,miden la productividad y, en general, se hacen cargo demuchas tareas rutinarias. En este futuro, más y más tra-bajo se centra en los trabajos no rutinarias que requierencolaboración.Bienvenidos al Movimiento Maker, un fenómeno social de millones de per-sonas que están asumiendo grandes riesgos para empezar sus propiospequeños negocios dedicados a crear y vender productos artesanales.En un mundo de cosas producidas en masa, las modernas tecnologíasfacilitan más que nunca al individuo concebir y distribuir productos perso-nalizados y únicos sin tener que contarcon intermediarios como los fabricantes.Esta tendencia creciente continuarádejándose notar en la economía, yprobablemente tendrá consecuenciassobre los grandes minoristas. Se trata deun momento especial en la Historia, quetendrá un impacto transformador sobrenuestro futuro.Y¿qué pasa con las apps? Puede estar seguro deque sólo unas cuantas de las aplicaciones queusamos a diario son lo suficientemente inteligentescomo para ayudar a hacer esta tarea más fácil en lavida real. Hay apps que recomiendan qué hacer ocomprar basándose en nuestros gustos o preferen-cias. La mayor parte de las tiendas online nos ofrecenrecomendaciones personalizadas de productos paraayudarnos a decidir qué comprar (Amazon), ver (Net-flix, Youtube) o comer (Alfred, Ness, Foodspoting, Yelpo incluso Foursquare). Sin embargo, hay pocas apli-caciones que nos ayuden a decidir dónde comprar ycómo pagar. Aquí analizamos dos de ellas:La era de pantallas y asistentesEl ascenso de los “makers”, unacomunidad que comparte inspiracionese ideas a lo largo de internet48 Junio 2013 | BIG DATA 49
  • 26. Convertirun“megusta”deFacebookenun“locompro”Las compras a través de Facebook no son exitosastodavía, pese a los esfuerzos de las marcas por lle-gar a sus clientes a través de esta red social. Actual-mente hay páginas para tiendas en Facebook (las f-stores), en donde los vendedores pueden subir uncatálogo de productos a modo de escaparate, verlas opiniones de los usuarios y crear un espacio endonde los clientes pueden comprar directamentesus productos. También hay aplicaciones externasde tiendas para Facebook, que el usuario tiene queinstalar y gestionar, al igual que cualquier otra appde la red social.Tendencias tecnológicasGlyph: Esta app le dice cuál es el mejor tipo de tarje-ta de crédito que lleva en su cartera (no exactamen-te cuál) para poder acumular los mejores premios(reembolso de dinero, puntos para viajes u hoteles,descuentos) y cualquier otro tipo de recompensavinculada a una tarjeta de crédito. La compañía cu-bre más de 250 tarjetas, incluyendo las 18 principa-les emisoras de EE UU, lo que representa el 90%de las transacciones con tarjetas de crédito en laactualidad (¡son muchas!).La app también envía alertas en tiempo real a suteléfono basándose en su ubicación, con informa-ción sobre establecimientos cercanos en donde lecompensa comprar y con cuál de sus tarjetas decrédito logrará los mejores premios.Walla.by: es un monedero digital basado en la nubeque funciona de un modo bastante similar a Glyph.Utilizando esta app el usuario paga con la tarjeta decrédito que le ofrece más premios. Walla.by funcio-na vinculada a una tarjeta de crédito universal emi-tida por la app. Cuando el usuario paga con ella, latransacción es redirigida a la tarjeta más apropiadabasándose en las preferencias del consumidor (ob-tener millas aéreas, un reembolso o cualquier otraParece que a los clientes les tendríaque resultar fácil interactuar con latienda, que no necesitan nada más…aparentemente. Sin embargo, el simplehecho de “estar en Facebook” y ofrecerla capacidad de poder comprar produc-tos en esa plataforma no significa quevaya a funcionar.recompensa). Basándose en estas reglas Walla.bytoma una decisión en tiempo real sobre a dónde di-rigir el pago. Por lo tanto, no se trata de un monederodigital corriente, sino una tarjeta en si misma que elusuario puede utilizar igual que cualquier otra.¿Cuál de estassoluciones prefiere usted?Las diferencias entre las dos apps son obvias y yahan sido expuestas, pero merece la pena detenersea pensar en los conceptos que implica cada una deestas soluciones.La opción “ayúdame a decidir” es lo que hemos es-tado viendo hasta ahora en el mundo digital, comoen el caso de las recomendaciones personalizadasmencionadas anteriormente. Sin embargo, estamospasando gradualmente de la recomendación a laacción. Todos soñamos con el próximo asistentevirtual que realice acciones basándose en nuestrocomportamiento, en el contexto, en todo lo que nosvayamos encontrando en el camino, algo totalmen-te personalizado y adaptado a nuestras necesida-des y preferencias. Pero… ¿es eso lo que queremosrealmente, o queremos seguir utilizando nuestralibertad de elección?50 Junio 2013 | BIG DATA 51
  • 27. Tendencias tecnológicasEventoBig DataBBVAInnovationCenter organizó BankingTrends, un evento trimestral que coincidecon la presentación del último número dela publicación multiplataforma InnovationEdge. En este foro se expusieron, debatie-ron y analizaron las tendencias más inno-vadoras centradas en el fenómeno de BigData y como éste está afectando al mundode los negocios, con un especial interés enel mundo de los servicios financieros.Algunos de los ponentes:Esteban Moro, profesor de la UniversidadCarlos III y director técnico del Instituto deIngeniera del Conocimiento.Miguel Luengo-Oroz, científico de datos,centrado en los desafíos globales en loscampos del desarrollo internacional y lainvestigación biomédica.JavierdelaTorre, fundador de Vizzuality,empresa especializada en analizar gran-des cantidades de información, que, unavez procesada, se convierte en historias ynarraciones inteligibles.Entonces, ¿qué falta?Ya hemos hablado sobre la tendencia de los pagosintegrados y cómo la información y la actividad enFacebook se muestran sin fricciones, permitiendola integración con algunas apps sin abandonar el Ti-meline; bien sea escuchar una canción, ver una fotoo un vídeo de YouTube, todo aparece ahora dentrodel Newsfeed (Noticias).Ribbon unifica ambos conceptos con el lanzamien-to de una solución que permite hacer pagos sin difi-cultades con tarjetas de crédito directamente desdeel Newsfeed de Facebook. La operación es ademásintegral, ya que una vez hecha la primera compra losdatos se almacenan para poder hacer los siguientespagos con un solo clic, tardando el usuario en com-pletar una transacción lo mismo que tarda en darleal “me gusta” si ve una foto de un lindo gatito. Deeste modo, los usuarios de Facebook pueden ver lafoto, el título, la descripción, el inventario, el precioy el icono para comprar un producto sin tener queabandonar el Newsfeed, y ahorrándose pasos quele puedan dirigir a otra página web o tienda online.Antes de este reciente lanzamiento, la compañía yahabía trabajado en la simplificación de los pagosdigitales, introduciendo un sistema de finalizaciónde compra (checkout) en una sola página al que sepuede enlazar desde cualquier página web, cuentade correo electrónico y medios sociales como Fa-cebook, Twitter, YouTube o Pinterest. El plus de Rib-bon está en que no han desarrollado una solucióndiferente para cada plataforma, sino tan sólo una,que detecta de dónde viene el usuario y adapta laexperiencia según corresponda.Vea este vídeoQue hablen las cifras…¿Será la solución al “fracaso” del f-commerce? Pareceque Tim Draper (Draper Associates), Siemer Ventu-res, Emil Michael (COO de Klout), Naguib Sawiris,Winston Ibrahim (Hydros) y MicroVentures confíanen que pueden ser la solución a parte del problema,y han participando en una reciente ronda de finan-ciación de 1,6 millones de dólares (antes habían lo-grado 120.000 dólares de AngelPad, Gokul Rajaram,Sierra Ventures e InterWest Partners).Veamos los resultados de 2013. Quizás descubra-mos que lo que necesitamos son procesos de com-pra automatizados más fáciles e instintivos, y que nose trata de un tema relacionado con el contenido ycon lo que los usuarios quieren ver (y hacer) en suspáginas y timelines de Facebook.1156 5555 9982 1123Carlos GarcíaPodrás volver a ver todas las conferen-cias a través de la web BBVA InnovationCenter y consultar todo el archivo con lasmejores entrevistas, resúmenes e imáge-nes del evento.www.centrodeinnovacionbbva.comVuelvea vivirel eventoMás informaciónJunio 2013 | BIG DATA 5352
  • 28. Dinámicas del Turismo en la Ciudad de Madrid, un estudiobasado en la actividad comercial real del año 2012 analizael comportamiento de los turistas a partir de su actividadcomercial, usando tecnologías de datos masivos o ‘Big Data’.El estudio es el primer resultado práctico de la colaboraciónque mantienen BBVA y el Ayuntamiento de Madrid en materiade promoción de la innovación y de las ciudades inteligentes.BBVA y el Ayuntamientode Madrid presentanun innovador estudiobasado en ‘Big Data’■ NEXTBANK MadridNext Bank Madrid es una conferencia colabo-rativa sobre la innovación, transformación yla disrupción que representan las startupspara los servicios financieros. En NextBank Ma-drid se dan cita los actores tradicionales comobancos, consultores y proveedores de tecnolo-gía con los players alternativos como startups,ecosistemas digitales y actores de otras indus-trias, para formar la nueva comunidad de in-novadores fintech que tratará el futuro real delos servicios financieros y las grandes ideas quecambiarán la industria.Fecha: 25 de Junio■ InnovaDataPrimer reto de Periodismo de Datos.InnovaData es un Challenge internacional, or-ganizado por BBVA en colaboración con laFundación Ciudadana Civio, cuyo objetivo enesta primera edición es el de contribuir al im-pulso del periodismo de datos en el marco deuna sociedad global y tecnológica.Fecha: 26 de Junio■ Api HourThe API Hour nace con la intención de conver-tirse en el foro específico de los profesionalesde este sector para divulgar las característi-cas, utilidades y futuro de las APIs (applica-tion programming interfaces). Su objetivo esdar a conocer las experiencias que se estándesarrollando en España y fuera de este paísdesde diferentes ópticas.Fecha: 11 de JulioAgenda de eventosEl Centro de Innovación de BBVA acogió la presenta-ción del estudio Dinámicas del Turismo en la Ciu-dad de Madrid, un estudio basado en la actividadcomercial real del año 2012. El trabajo es fruto de unaño de colaboración entre el banco y la Oficina de Tu-rismo Madrid Visitors & Convention Bureau.En la presentación participaron Hugo Nájera, Chief In-novation Officer de BBVA, junto con Dolores Flores,coordinadora general de Economía y Empleo delAyuntamiento, de Madrid, y Mar de Miguel, directoragerente de Madrid Visitors & Convention Bureau.“Para BBVA, el concepto Big Data tiene un enfoquebasado en la gestión inteligente de la informacióndigital, que al analizarla puede ayudar a fundamentardecisiones que redunden en la mejora de las condicio-nes de vida de las personas”, ha destacado Hugo Náje-ra. Algunas de las conclusiones de este informe descri-ben cómo los visitantes procedentes de EstadosUnidos son los que más gasto generan en la ciudad deMadrid, seguido de los que vienen de Francia, ReinoUnido, Italia y Brasil.Descárgateel informeaquíJunio 2013 | BIG DATA 5554
  • 29. BBVA ha anunciado un nuevo y reforzado acuerdocon la edición en español de MIT Technology Re-view por el que se convierte en su socio global en laorganización de los premios Innovadores menoresde 35 (antes conocidos como TR35) en los principa-les países de Latinoamércia.El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT),uno de los principales promotores de la innovacióna nivel mundial, convoca estos premios desde hacemás de una década. Los MIT Technology Review In-novadores menores de 35 se han constituido comoun referente en el descubrimiento y apoyo al talentoemergente.Su objetivo es reconocer a los jóvenes investiga-dores y emprendedores que a través de la tecno-logía están llevando a cabo proyectos creativos einspiradores que dan solución a problemas reales.Una filosofía que encaja perfectamente con la visiónde BBVA, que ha hecho de la interacción con losemprendedores una de las piezas angulares en suestrategia de innovación.“Con esta alianza, BBVA apoya la creación de una co-munidad internacional de innovadores que liderarála vanguardia tecnológica y los negocios en el futu-ro”, declaró Ignacio Deschamps, director de BancaRetail de BBVA, al anunciar el acuerdo con el MITTechnology Review durante la conferencia EmtechUn modelode innovación abiertaEl director de Banca Retail en BBVA, Ignacio Des-champs, coincidió en que “sin duda algo esencial esla inspiración de ecosistemas en los que se generangrandes ideas que parecen locas y se convierten enempresas como Google o Facebook”.Junto a Deschamps, Sergio Salvador, director deSistemas de Información y Operaciones, BBVA Ban-comer fue otro de los encargados de entregar lospremios a los 10 jóvenes innovadores menores de 35México 2013. “La tecnología está cambiando nuestraforma de comportarnos”, aseguró Salvador.En este sentido, destacó la apuesta de BBVA por lainnovación abierta, ya que, en su opinión, es lo que“nos lleva a escuchar lo que pasa en el ecosistemaa nivel global”.BBVAexpande enLatinoaméricalos premiosInnovadoresmenores de 35del MITIM35México, Colombia, Perú, Chile, Brasil, Centroamérica,Argentina y Uruguay, además de España, son los paísesdonde el MIT Technology Review busca a jóvenesemprendedores gracias al acuerdo renovado con BBVA.en México. “Queremos estar cerca del talento y delas nuevas ideas que nos ayuden a construir un me-jor futuro para las personas”, subrayó Deschamps.Los premios abarcan todas las áreas de la tecnolo-gía: biomedicina, energía, materiales, telecomunica-ciones, informática o Internet. Los únicos requisitospara estar entre los candidatos es tener la naciona-lidad del país desde donde se convoca el premio ytener menos de 35 años de edad.El evento de EmTech celebrado en México fue el pri-mer escenario elegido para presentar este acuerdoentre BBVA y el MIT Technology Review.Con más de 800 asistentes de 10 nacionalidades,se celebraron hasta paneles temáticos sobre inter-net, educación, la ciudad del futuro, cambio climá-tico, medicina, materiales del futuro, el panoramainversor y los ecosistemas de emprendedores.www.centrodeinnovacionbbva.comSíguenos en:www.facebook.com/centrodeinnovacionbbva twitter.com/cibbvawww.youtube.com/user/centroinnovacionbbva www.slideshare.net/CIBBVA56 Junio 2013 | BIG DATA 57
  • 30. Desarrollado porProdigioso Volcán(www.prodigiosovolcan.com)‘BBVA Innovation Edge’ es la primera publicacióncorporativa multiplataforma centrada en innovación.Esta publicación tiene como objetivo explicarlas nuevas tendencias, anticipar las tecnologíasemergentes y reflexionar sobre cuestiones específicasque puedan afectar a la industria financiera.¿Te interesaInnovation Edge?Suscríbete al newsletterpara estar al día de losnuevos números.WEB: ... y también en la web:www.centrodeinnovacionbbva.com/magazines/innovation-edgeAPP: Disponible en App Store...Más informaciónPDF: Para leer offline©BBVA2012Ninguna parte de esta publicación puede reproducirse o transmitirse de ninguna forma, o porningun medio electrónico o mecánico, incluida la fotocopia, grabación o cualquier otro sistemade almacenaje y recuperación de información, sin el permiso previo del editor, BBVA.Innovation Edge esel resultado de unesfuerzo colaborativoy abierto de todas laspersonas que trabajamosen innovación dentrodel Grupo BBVA.HAN COLABORADO EN LA REDACCIÓNY EDICIÓN DE ESTE NÚMERO:Elena AlfaroMaria Pilar ÁlvarezAlfonso BeyReyes BolumarMarco BressanRaquel CalvilloVanesa CasadasLuz FernándezAntonio GarcíaLuz MartínManolo MoureCarlos PérezPablo PérezAlicia SánchezJavier SebastiánMarcelo SoriaGustavo VinacuaIgnacio Villoch“Phil” Sang Yim