Big Data en Latinoamerica

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Están las empresas en Latino América listas para iniciar un proyecto de Big Data ? Que retos van a tener que asumir ?

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Big Data en Latinoamerica

  1. 1. ESTAN LAS EMPRESAS LATINOAMERICANASLISTAS PARA BIG DATA ?
  2. 2. 1. Definición Big Data2. Retos para las empresasLatinas3. Mensaje Final: Big or Fast ?Agenda
  3. 3. DEFINICIONBIG DATA
  4. 4. Que es Big Data ?Big Data (del idioma inglés “grandes datos”) es en el sector detecnologías de la información y la comunicación una referenciaa los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos (odata sets). Las dificultades más habituales en estos casos secentran en la captura, el almacenado, búsqueda,compartición, análisis, y visualización.Wikipedia.org
  5. 5. CarácterísticasVolumen2 a 100 TerasVelocidadETL < 1 horaIn MemoryVariedadNo EstructuradaMúltiples fuentes
  6. 6. Evolución de la TecnologíaBIG DATAWEBPetabytesCRMTerabytesGigabytesERPExabytesImplementación de nuevas tecnologíasUser GeneratedContentMobile WebSMS/MMSSentimentExternalDemographicsHD VideoSpeech to TextProduct/Service LogsSocial NetworkBusiness DataFeedsUser Click StreamWeb LogsOffer History A/B TestingDynamic PricingAffiliate NetworksSearch MarketingBehavioralTargetingDynamic FunnelsPaymentRecord Support ContactsCustomer TouchesPurchaseDetailPurchaseRecordOffer DetailsSegmentation
  7. 7. Necesidad Plataforma UnificadaAnálisis con SAS, R, SQL, Java, C++, Python Visualization con BI, Mobile, ExcelDescubrir y ExplorarDatos no estructuradosAnálisis datosestructuradosCapturar y Refinar datosRedSocialSMS Textos Audio Video Imágenes ERP Logs CRMVisualizar yCompartirInformación
  8. 8. RETOSBIG DATA
  9. 9. Hay tres retos principales que requieren cumplirlas empresas Latinas:1. Priorizar al negocio sobre la tecnología. Losproyectos Big Data deben nacer del negocio.2. Lograr una visión global del negocio para nogenerar silos de información.3. Necesidad Talento: Las empresas debencomprender que además de información ytecnología, deben incluir expertos de Big Dataen su organización.Retos Big Data
  10. 10. Priorizar el NegocioSobre la Tecnología
  11. 11. Flujo tradicional de informaciónDe Tecnología al Negocio
  12. 12. Flujo priorizando el NegocioDel Negocio a Tecnología
  13. 13. Lograr una VisiónGlobal del Negocio
  14. 14. Etapas de un Proyecto de Inteligencia de Negocios1MODELO DE NEGOCIO2SEMÁNTICA3IMPLEMENTACIÓN
  15. 15. Directivos,Ejecutivos,UsuariosEstructuradel NegocioConsultorAIdentificación dela Estructuradel NegocioDirectivos,Ejecutivos,UsuariosModeloConceptual deAnálisisConsultorBDefinición delModelo deAnálisisConsultorDefiniciónde DatosUsuariosCAnalistaInterpretación yValidación de DatosSEMÁNTICAMODELO DEL NEGOCIOFASE “CERO” DE UN PROYECTO BINi las herramientas de Inteligencia de Negociosni los procesos ETL intervienen en esta Fase
  16. 16. MODELO DE NEGOCIO SEMÁNTICAConsiste en la Identificaciónde la Estructura del Negocioy en la Definición delModelo de Análisis
  17. 17. REGIÓNGrupo Norte Grupo OrienteEMPRESA EMPRESALÍNEA DENEGOCIOEléctricas HidrocarburosTIPO DENEGOCIOTIPO DENEGOCIOHidrocarburosGeneración TransmisiónEMPRESA EMPRESA EMPRESAGeneraciónNorteTransmisiónNorteTransmisiónOrienteGeneraciónOrienteProducciónOrienteMODELO DE NEGOCIO SEMÁNTICAEjemplo:
  18. 18. MODELO DE NEGOCIO SEMÁNTICAConsiste en laInterpretaciónde los DatosqueAlimentarán elModelo deNegocios
  19. 19. MODELO DE NEGOCIO SEMÁNTICAGestores deInformaciónOrigen de losdatos Decision Makers¿De dónde provienen y qué significan los datos?
  20. 20. MODELO DE NEGOCIO SEMÁNTICALos gestores de informacióncumplen el rol de enlace entrelas necesidades de información yel origen de los datosREGIÓNGrupo Norte Grupo OrienteEMPRESAEMPRESALÍNEA DENEGOCIOEléctricas HidrocarburosTIPO DENEGOCIOTIPO DENEGOCIOHidrocarburosGeneración TransmisiónEMPRESAEMPRESAEMPRESAGeneraciónNorteTransmisiónNorteTransmisiónOrienteGeneraciónOrienteProducciónOrienteModelo deNegociosCAPA SEMÁNTICA
  21. 21. MODELO DE NEGOCIO SEMÁNTICALos “Decision Makers” se entiendenen términos de negocio que hansido validados POR ELLOS MISMOS alo largo del proceso deidentificación, recopilación ydefinición de información.CAPA SEMÁNTICA
  22. 22. Conseguir PersonalEspecializado BIGDATA
  23. 23. Falta Personal EspecializadoLas empresas van a tener que adecuar susorganizaciones para poder manejar BigData:• Quien debe ser el dueño de la Data ?• Chief Analytics Officer ? Chief Big DataAnalytics Officer ?• Las empresas van a necesitar areas deBig Data Analytics
  24. 24. Falta Personal Especializado• Demanda de Talento analíticoinsatisfecha.• Es difícil de ubicar Personal especializadoen Big Data, son muy escasos.• Nuevos Talentos requeridos con nuevosperfiles.• Las Universidades tienen que crearnuevas carreras que recien egresaran en3 o 5 años.
  25. 25. Falta Personal Especializado• Se van a generar más escuelas deAnalytics y Big Data.• Se va a generar un nuevo ecosistema deempresas que ofrecen estos servicios.• Data Scientist ?The Data Scientist role is a role of thefuture!www.datascientist.net
  26. 26. BIG OR FAST ?
  27. 27. • No es el GRANDE en quese come al chico• Es el RAPIDO el que secome al lento• Si Usted no puede tomardecisiones con rápidez,cualquier acción que tomeno alcanzará la velocidadadecuada.Jason Jennings y Laurence HaughtonBig or Fast ?
  28. 28. 1. Pensar con Rápidez1. Prever2. Detectar tendencias3. Filtrar ideas4. Dejar que gane la mejor2. Decisiones rápidas1. Reglas de negocios2. Eliminar burocracia3. Desatarlo todo4. Intercambiar carterasComo ser más Rápidos3. Salir al mercado con mayorrápidez1. Lanzar una Cruzada2. Ventaja competitiva3. Que sea sencillo4. Intercambiar carteras4. Mantener la velocidad1. Cuentas claras2. Ser implacable con los recursos3. Ser flexible en las finanzas4. No engañarseJason Jennings y Laurence Haughton
  29. 29. Como ser más Rápidos
  30. 30. Quienes Somos ?• Big Data SAC es una empresa Peruana creadapara asesorar a las empresas de Latino Américaen su camino hacia el mundo de Big Data.• Ayudamos a las empresas a potenciar suplataforma de datos con fuentes noestructuradas.• Ayudamos a las empresas a ser rápidas yobtener una ventaja competitiva con el análisisde grandes volúmenes de datos.Think BIG and your Business will grow !
  31. 31. ¡MUCHAS GRACIAS!Luis Barragán ScavinoAlcanfores 1255Miraflores, Lima 18, Perú+51 #975002719 RPM+51 99 417 6340 Nextelluis.barragan@bigdata.pe

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