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Big Data, Big Customer Value, Big Results
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Big Data, Big Customer Value, Big Results

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Jimmy Martínez, Domain Expert de Information Management para SAS Latinoamérica Norte

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  • 1. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. BIG DATA BIG CUSTOMER DATA BIG RESULTS JIMMY MARTÍNEZ SAS INSTITUTE / JULIO, 2013
  • 2. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. AGENDA • Valor para el cliente • ¿Qué es Big Data? • ¿Qué es importante saber y definir? • Web Data • Retos • Otros tipos • Los 7 pasos
  • 3. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. VALOR PARA EL CLIENTE Combinar la información de Social Media con analítica para ofrecer productos a sus clientes. Correr su código de análisis en segundos en lugar de horas y días. Predecir el comportamiento de compra y criterio de decisión de sus clientes varias semanas antes que la competencia. Obtener el beneficio de ser el primero en ofrecer algo a tus clientes que no han sido identificados por sus competidores. Responder a las necesidades del cliente con la última información generada. Mejorar la experiencia de los clientes para incrementar su valor.
  • 4. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. MAYOR PRECISION MAYOR DESEMPENO MAYOR PROFUNDIDAD Y AMPLITUD MEJORES RESULTADOS DEL NEGOCIO NUESTRA PERSPECTIVA BIG DATA ES RELATIVO NO ABSOLUTO Big Data » Cuando el volumen, velocidad y variedad de los datos excede la capacidad de almacenamiento o procesamiento de una organización para tomar decisiones de forma precisa y oportuna. » SAS: Variabilidad y Complejidad
  • 5. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VALOR HOY EL FUTURO CANTIDADDATOS AVANZANDO EN LA ERA DEL BIG DATA
  • 6. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. CARACTERÍSTICAS DE BIG DATA • Es a menudo generada automáticamente por una máquina o proceso (video, sensores, web data) • Es típicamente una nueva fuente de datos (como la captura de comportamiento de exploración de los clientes) • No está diseñada para ser amigable • Es descrita como no estructurada aunque la mayoría está al menos semi-estructurada • Las fuentes estructuradas son aquellas que ya conocemos de manera tradicional
  • 7. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. ¿UN EJEMPLO?
  • 8. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. SU VENTAJA COMPETITIVA Orientar Observar Actuar Actuar Orienta r Decidir OPORTUNIDAD EN EL MERCADO Decidir ¿QUÉ ES IMPORTANTE SABER? • ¡Lo que las empresas hacen con el Big Data es lo más importante: Tomar Acciones! • Muchas fuentes de datos tienen un alto porcentaje de contenido sin uso o de bajo valor • 70%-80% de tiempo se invierte en recolectar y preparar los datos • El resto es usado en su análisis
  • 9. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. ¿QUÉ DEBEMOS DEFINIR? • Alguna información será para uso estratégico de largo alcance • Otra será para uso táctico de corto tiempo • Otra simplemente no importa para mis propósitos… Operational Tactical StrategicPolicy Procedure Execution
  • 10. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. Información/comportamiento del cliente Intención de compra. Definir la mejor oferta para el cliente. Nick names, cuentas, preferencias Es la línea final de la vista de 360 grados del cliente Comportamiento de compra Paquetes para incrementar la compra Comportamiento de investigación Conocer confianza en recursos como fotos, comentarios de usuarios, especificaciones técnicas Tipo de datos ¿Por qué es importante? WEB DATA
  • 11. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. MUCHA INFORMACIÓN En demasiados lugares CALIDAD DE DATOS POBRE No puede ser de confianza DATOS INCONSISTENTES A través de múltiples fuentes La estrategia de datos no está habilitada para soportar la estrategia de negocios RETOS DENTRO DEL BIG DATA
  • 12. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. Ejemplo ¿Por qué es importante? Datos de Telemática Miden velocidad, kilometraje, frenado. Impacto en tarifas y tráfico Datos de tiempo y ubicación “Cuándo” sus clientes están “Dónde”. Global Positioning Systems (GPS). Recursos de la empresa, además de personas Datos de rastreo de chips RFID. Uso en cobros de peajes, inventario de productos, comportamiento de compra dentro de la tienda, evitar fraudes por retorno de productos robados OTROS EJEMPLOS
  • 13. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. COLLECT PROCESS MANAGE MEASURE CONSUME ETAPA 1 ETAPA 2 ETAPA 3 ETAPA 4 ETAPA 5 Recolección de datos Procesamiento: 1. Seres Humanos 2. Máquinas con alto poder de procesamiento Big Data se presenta en diferentes formatos. Toda debe ser entendida, definida, anotada, limpia y auditada Los requerimientos de negocio definen cómo medir los resultados para su rastreo El uso resultante de los datos debe encajar con el con el requerimiento original. Esto aplica para acceso personal o máquina a máquina Gobierno de datos LOS 7 PASOS PARA LA ANALÍTICA DEL BIG DATA Almacenamiento de corto y largo plazos
  • 14. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. CONCLUSIONES IDEAS FINALES
  • 15. Copyr ight © 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. ¡GRACIAS! JIMMY.MARTINEZ@SAS.COM INFORMATION MANAGEMENT

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