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Analítica de nueva generación y Big Data
aplicados a los sistemas informacionales
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Analítica nueva generacion y BD aplicado a los sistemas informacionales

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Presentación de BEEVA para el Foro IT sobre Big Data y analítica avanzada de nueva generación.

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Analítica nueva generacion y BD aplicado a los sistemas informacionales

  1. 1. [+34] 902 20 25 52 hablemos@beeva.com www.beeva.com
  2. 2. Presentación corporativa BEEVA 2014 2 Segmentación y analítica avanzada Conocimiento íntegro multivariable Predicción y prescripción Venta mejorada digitalmente Marketing predictivo y comportamientos Reducción procesos cliente Customer centric Multicanalidad Autoservicio Mejora del rendimiento Nuevas carácterísticas y funciones Trabajar en cualquier momento y lugar Comunicaciones ágiles y rápidas Expertos y comunidades de KM Trasnsparencia Unificación  Decisiones Data-driven Aumento del producto/servicios Integración mundo físico y virtual Digital wrappers Productos digitales Economía colaborativa Negocios basados en datos y servicios Integración digital corporativa Toma de decisiones distribuida Servicios digitales distribuidos  Integración Negocio & IT Desarrollo de soluciones integrales Unificación de procesos y datos Capacidades analíticas
  3. 3. Presentación corporativa BEEVA 2014 3
  4. 4. Presentación corporativa BEEVA 2014 4 Fuentes de datos internas, limitadas y ya estructuradas Necesidad de estructurar los datos antes de ser analizados La mayoría de la analítica es descriptiva o reporting Alto coste La preparación de datos para modelos analíticos es un proceso pesado Analistas separados de los responsables y decisiones de negocio Time-to-market lento Vendor lock-in Bajo rendimiento Cuellos de botella en ETL
  5. 5. Presentación corporativa BEEVA 2014 5 Acceso total a la información: “High resolution view” Infraestructura flexible. Costes racionalizados Usuarios expertos en Negocio, no tecnología Perfiles analíticos avanzados. Data Scientist Dar respuesta al Negocio, sin limitar la visión de negocio
  6. 6. Presentación corporativa BEEVA 2014 6
  7. 7. Presentación corporativa BEEVA 2014 7 Esta analítica avanzada solo puede desarrollarse sobre una plataforma que permita disponer de la información como un nuevo activo REAL de la empresa ► Ingesta de nuevas fuentes ► Escalabilidad ► Concurrencia ► Disponibilidad ► Seguridad ► Operativa ► Data Cleaning ► Potencia de procesamiento: Hadoop ► ELT ► Potenciador de Nuevos Servicios y modelos de negocio ► Herramientas analíticas, interactivas
  8. 8. Presentación corporativa BEEVA 2014 8
  9. 9. Presentación corporativa BEEVA 2014 9 Data-Platform
  10. 10. Presentación corporativa BEEVA 2014 10 ► Filesystem distrubuido (HDFS) + framework de programación (MapReduce) ► Paralelización automática de la ejecución en clústeres de servidores ► Aísla al programador de la definición de la paralelización; es tolerante a fallos ► Sin esquema de BBDD: no hay separación de código y estructura de datos ► Herramientas de alto nivel sobre MapReduce: Hadoop en AWS ► El filesystem distribuido reside en S3: abstrae más aún de la configuración de infraestructura ► Los programas MapReduce se cargan y ejecutan en un servicio de AWS: Elastic MapReduce Amazon EMR S3 Hadoop como herramienta que facilita el ELT Pseudo SQL Sripting para tratamiento de datos
  11. 11. Presentación corporativa BEEVA 2014 11 ► NoSQL: “not only SQL”. ► Sin esquema prefijado (schema-less); sin relación preestablecida ► No existe un estándar en cuanto a estructura o lenguaje de consultas (cuando se permite). Clave-valor Cada fila puede tener distinta configuración de columnas Columnares Documentales Familias principales de bases de datos NoSQL Grafos Las filas se indexan con una clave Los datos son una colección de documentos Representan relaciones Casos de uso Ejemplos Analítica: queries, reports, dashboards APIs; alto rendimiento Índices para geolocalización Sets de objetos relacionados (RR SS) Amazon Redshift DynamoDB
  12. 12. Presentación corporativa BEEVA 2014 12 Explotación • Entorno para la analítica y construcción de servicios de terceros Carga incremental Capa de Servicio: Data Warehouse Real Time Streaming Capa de Velocidad Capa Batch sobre Hadoop: carga y persistencia Explotación y visualización Desarrollo de aplicaciones Integración de datos Aplicaciones & Analítica BI / Reporting Visualización / Exploración App Funcional / Sectorial Análisis Predictivo Análisis Semántico Integración • Conectores con herramientas de BI, con aplicativos y APIs para servicios de datos Core de la plataforma • Arquitectura en 3 capas: total escalabilidad • Cada capa ofrece distintos niveles de agregación de información y de latencia Ingesta de datos • Posibilidad de carga batch o por streaming
  13. 13. Presentación corporativa BEEVA 2014 13 CargaincrementalRealTimeStreaming Amazon Redshift DynamoDB Amazon EMR S3 • Capa de velocidad • Data Warehouse • Capa batch De ETL a Cloud ELT
  14. 14. Presentación corporativa BEEVA 2014 14 Extracción y carga de archivosETL CRM Legacy Supply Chain ERP SW de 3ºs Social Media Webs Logs Texto Sensores BI Tools Developer Tools Power User Business User Desarrollador Data Scientist Datos tratados Data Warehouse RDBMS Capa de Servicio Vistas de negocio Hadoop Plataforma BEEVA Business User BI Tools
  15. 15. Presentación corporativa BEEVA 2014 15 ELT Plataforma Big Data EMR Data Pipeline AWS S3 Extrac,CargayProcesam SW de 3ºs ERP Supply Chain Legacy Meta Datos Data Mart 1…N ETL Fuentes ODS Business Warehouse Explotación Plataforma BI Estándard BI / Data Analysts End users Regulatorio Otros Sistemas… Salidas CRM ETL MdN Data Warehouse RDBMS ETLCarga
  16. 16. Presentación corporativa BEEVA 2014 16 ELT Plataforma Big Data EMR Data Pipeline AWS S3 Extrac,CargayProcesam SW de 3ºs ERP Supply Chain Legacy Meta Datos Data Mart 1…N ETL Fuentes ODS Business Warehouse Explotación Plataforma BI Estándard BI / Data Analysts End users Regulatorio Otros Sistemas… Salidas CRM ETL MdN Data Warehouse RDBMS ETL Amazon Redshift DynamoDB
  17. 17. Presentación corporativa BEEVA 2014 17 ELT Plataforma Big Data EMR Data Pipeline AWS S3 Extrac,CargayProcesam SW de 3ºs ERP Supply Chain Legacy Meta Datos Data Mart 1…N ETL Fuentes ODS Business Warehouse Explotación Plataforma BI Estándard BI / Data Analysts End users Regulatorio Otros Sistemas… Salidas CRM ETL MdN Data Warehouse RDBMS ETL Amazon Redshift DynamoDB BI / Data Analysts End users APIsDesarrollador Procesos… Sensores Logs Webs Social Media
  18. 18. Presentación corporativa BEEVA 2014 18 ELT Transformación - Agregación Data Collection Levantamiento – Ingesta(real time) - Limpieza APIs Visualización Analítica APIs Api Manager APIs Aplicación Aplicación Aplicación Aplicación Back-End Capa de Almacenamiento ODS Staging Area Transaccionales API’s de Datos
  19. 19. Presentación corporativa BEEVA 2014 19 Analítica de nueva generación y Big Data aplicados a los sistemas informacionales

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