Big Data, un gran océano de datos. Business intelligence en el sector formación, elearning, turismo, RRHH, salud, energía.

1. Big Data
Un gran océano de datos

2. • Finales
90
en
la
crisis
.com
tuve
la
suerte
de
aprender
de
personas
que
revolucionaron
internet.
• 2001:
Directora
buscador
de
cursos
Infocurso.com
y
Todocursosgra;s.com
mejor
web
de
formación
Expansión
IBM
2006.
Web
scrapping.
• 2010:
Consultora
MarkeFng
Digital
(SEO,
SEO,
SMO).
• 2012:
¡Salto
a
Emprender!
Fundadora
chequeformacion.es
y
Wannalea.com,
conecta
a
empresas
(Directores
RRHH
y
Formación)
con
proveedores
de
formación.
• 2014:
Socia
Centrologic.com
soQware
de
monitorización
y
datos.
@EscarlataGlez

3. “Acumulación de datos masivos
para encontrar patrones
repetitivos.”
¿Qué es Big Data?

4. hTps://www.youtube.com/watch?v=nswpM1W1APs
QuinFllones
de
datos…

5. Apps,
Tarjetas,
Whatsapp,
Redes Sociales,
Correos Electrónicos
Formularios, documentos
Informes médicos, ratón
GPS (Tracking), sensores,
Pupilas, cámaras de vigilancia,…
Fuentes de Datos

6. Nadie es tan listo como todos juntos

7. Problemas Big Data
• Espacio:
Petabytes,
Zetabytes
• Formatos:
Word,
pdf,
jpeg,
pendrive,
MP4,
tracking
• AnalíFca
4
Fpos
de
análisis:
1.
Por
asociación.
Ej:
pañuelos
rojos
San
Fermín.
2.
Minería
de
datos.
Movimientos
predicFvos.
Los
domingos
a
las
11:00
los
alumnos
se
conectan
más
a
cursos
online.
3.
Clustering:
agrupación
de
similitudes.
Publicidad
segmento
(Directoras
RRHH)
4.
Análisis
Text:
palabras
clave
en
texto
(“inglés”)

8. Datos
estructurados
resultado
de
la
organización,
eFquetado
y
categorización
de
la
información.
Ejemplo:
reserva
añadida
a
través
del
PMS
(sistema
de
gesFón
hotelera)
con
información
del
cliente:
fecha
de
llegada,
nombre,
ciudad…
Fácil
ordenarla
y
acceder
a
ella
a
través
de
filtros,
lo
que
nos
permiFrá
idenFficar
patrones
de
reservas.
Análisis
predic;vo
analiza
tendencias
pasadas
y
determina
perspecFvas
de
futuro.
EsFmaciones
no
100%
seguras.
Ejemplo:
esFmación
de
las
reservas
de
la
próxima
temporada
basándose
en
las
tendencias
de
reserva
del
periodo
anterior.
Combina
datos
estructurados
y
no
estructurados
uFlizando
sistemas
informáFcos
avanzados
(algoritmos
analizando
grandes
canFdades
de
datos)
Big
data
en
hoteles.
Datos
no
estructurados
diiciles
de
categorizar.
Información
desorganizada
que
también
Fene
el
potencial
de
ofrecer
conocimiento
valioso
para
la
organización.
Ejemplo:
opiniones
sobre
nuestro
hotel
en
TripAdvisor,
las
cuales
pueden
influenciar
la
decisión
de
los
potenciales
clientes.

9. Disco de Creta
Disco duro

10. Ventajas Big Data
• RRHH:
redes
sociales,
capacidad
económica.
• Banca:
crisis
económicas,
bolsa
• Salud:
predicción
enfermedades
• Deporte:
lograr
mejor
rendimiento.
NBA
y
FC
Barcelona
• Ecosistema:
monitorización
agricultura,
smart
ciFes.
• Educación:
>>>

11. Si Cristobal Colón desembarcara en nuestra época…
quedaría fascinado con los avances tecnológicos en todos los sectores

12. Es
cualquier
escuela
o
universidad
parece
que
todo
se
manFene
casi
igual.
Pero si visitase
cualquier
escuela o
universidad
le parecería
que todo
se mantiene
CASI IGUAL.
Tras múltiples reformas educativas, hemos mejorado:
Equipamiento audiovisual, plataformas online, tablets,
pizarras digitales,… Mayor participación de los alumnos.
Pero mejoras “estéticas”, todavía no hemos llegado a
modificar el núcleo del sistema educativo.

13. Del “café para todos” a
“una educación a la carta”
El aprendizaje es una experiencia individual, pero si cada
alumno procesa la información de forma distinta,
¿por qué a día de hoy los libros de texto, los pdf’s y
cursos en moodle son prácticamente iguales?

14. Ecosistema
del
Big
Data
en
2016
hTps://Fcsyformacion.com/

15. No
lo
digo
yo,
lo
dicen
los
datos

16. • El
aprendizaje
online
está
creciendo…
pero
los
usuarios
empresas
prefieren
la
formación
presencial
o
in
company.
(datos
Wannalea.com)
• La
gamificación,
los
videocursos,
las
apps
de
formación
a
través
del
móvil
se
están
extendiendo
para
hacer
más
atracFva
la
formación,
pero
impera
Moodle.
• Los
ebook
suponen
a
día
de
hoy
sólo
el
4%
de
las
ventas
en
Amazon
y
Agapea.
• Los
MOOCs
crecen
en
búsquedas
pero
el
abandono
de
los
másteres
virtuales
es
del
35%
y
llega
al
90%
en
los
MOOC.
Oleadas de datos:

17. Modalidades demandadas
empresas
Ponencia
Formador
experto
1,5%
Presencial
47,7%
Semipresencial
10,8%
A
distancia
7,7%
In
Company
6,2%
Online
26,2%
Formación
presencial
en
el
60%
de
los
casos

18. • Prevención
de
riesgos
laborales
• Energías
renovables
2005
•
Autocad,
fotograia
photoshop
•
Educación
infanFl
2006
•
Auxiliar
enfermería,
DietéFca
y
nutrición
•
EscaparaFsmo
2007
•
Prevención
de
riesgos
laborales
•
Energías
renovables
2008
•
Comercio
y
Ventas,
Personal
shopper
•
Manipulador
alimentos
2009
•
Gestor
de
cobros,
finanzas
•
Médico
de
familia,
técnico
de
laboratorio
2010
•
Programador
Java
•
Controller,
analista
financiero
2011
•
MarkeFng
digital
SEO
SEM
•
Community
Manager
2012
•
Presentaciones,
Comunicación
verbal
y
no
verbal
•
Coaching
2013
•
Programación,
App,
smartphones,
Animación
3D
videojuegos
•
Ingeniería,
aeronáuFca
2014
2015
*
Java,
Big
Data,
MarkeFng
Digital,
FP
instalaciones
eléctricas
Éxitos de taquilla: cursos más demandados
Inglés
Fuentes:
BBDD
Infocurso,
Barómetro
Aprendemas,
Los
mas
buscados
de
Adecco.
Cursos
graFs

19. curso
graFs
curso
online
mooc
video
curso
curso
graFs
mooc
Tendencias de búsqueda Google

20. big
data
mooc
machine
learning
Tendencias de búsqueda Google

21. hTps://www.youtube.com/watch?v=DVwHCGAr_OE
Sigue
buscando…

22. 22
Pasamos de “arrear vacas” a “atraer gatos”

23. Mercado de oferta
Múltiples búsquedas para encontrar hotel.
Resultados que a veces no cubren necesidades.
Portales
Amigos

24. Mercado de demanda
Usuario que sabe lo que quiere
Generación Millenials
Nuevos dispositivos y formatos
Empresas: presupuestos a medida
La
empresa
ya
no
elige
al
candidato,
el
candidato
elige
la
empresa
o
proyecto

25. hTps://www.youtube.com/watch?v=KfprZg2OEe4
¿Fans
o
clientes?

26. • Profundizar
en
la
interacción
del
“estudiante”
con
el
contenido
del
curso
online
ya
sea
durante
las
evaluaciones
y
ejercicios,
la
visualización
y
retención
de
vídeos
y
textos
o
los
sistemas
de
colaboraciones
entre
pares
y
grupos
de
trabajo.
• Personalizar
el
proceso
de
aprendizaje
y
modular
en
;empo
real
la
ac;vidad
en
función
del
rendimiento
y
competencias
individuales
del
estudiante.
• Analizar
mediante
machine
learning
(algoritmos
que
aprenden
de
los
usuarios)
el
contenido
y
estructura
de
los
cursos
con
el
fin
de
opFmizar
cada
uno
de
sus
elementos
y
poder
adecuarlos
a
objeFvos
específicos.
Objetivos Big Data en Educación

27. David
Karger,
Pofesor
de
Computer
Science
en
el
MIT
Feedme:
comparFr
contenidos
con
amigos
gracias
al
análisis
de
datos.
Mientras
estás
leyendo,
aparece
una
pequeña
barra
de
herramientas
con
los
amigos
a
quienes
podría
interesar
ese
contenido.
Las
personas
todavía
no
estamos
preparadas
para
ese
gran
cambio,
no
nos
gusta
que
nos
interrumpan
pero
aunque
lo
hagan
los
grupos
de
whatsapp
aun
no
nos
hemos
acostumbrado
a
que
Siri
nos
recomiende
conFnuamente
cosas.
Machine learning: aprendizaje automático

28. -­‐
¿Big
Data?
“Pero
no
sé
cómo
aplicarlo
a
mi
empresa”

29. Patrón
de
comportamiento
en
el
alumno:
-­‐
Se
le
ha
llamado
en
horario
laboral
y
no
responde.
-­‐
Las
conexiones
a
la
plataforma
disminuyen.
-­‐
No
profundiza
en
el
temario.
-­‐
Está
haciendo
más
de
un
curso.
Si
los
alumnos
que
Fenen
estas
caracterísFcas
han
sido
baja
en
cursos,
es
previsible
que
los
que
todavía
son
alumnos
y
Fenen
este
mismo
comportamiento
estén
en
riesgo
de
marcharse
en
un
91,97%
de
probabilidades.
Si
el
Dpto.
de
Formación
tuviera
esta
informació́n,
podría
proponerles
proacFvamente
un
cambio
de
curso,
o
de
horario,
o
de
metodología.
Big Data y Machine learning
aplicado a la empresa
CASO:
Averiguar
qué
alumnos
van
a
causar
baja
en
un
curso
a
través
de
datos
en
una
plataforma
Moodle.

30. CASOS
DE
ÉXITO
BIG
DATA

31. Tan simple como dar wifi gratuito a los clientes,
redujeron en un 20% los comentarios negativos

35. ü Gracias
a
plataformas
digitales
Moodle
se
puede
capturar,
almacenar
y
procesar
datos
de
alumnos
en
Fempo
real.
ü En
la
formación
presencial
ya
se
están
implementando
técnicas
de
reconocimiento
facial
para
saber
qué
sienten
los
alumnos
en
una
clase.
ü Se
está
dando
la
chispa
necesaria
para
comenzar
a
implementar
correctamente
las
tecnologías
del
Big
Data.
ü Con
una
monitorización
de
los
alumnos
se
podría
idenFficar
las
áreas
específicas
en
las
que
cada
uno
de
ellos
necesitan
ayuda
y
personalizar
los
contenidos
formaFvos.
ü Gracias
al
Big
Data
los
formadores
podrán
definir
una
ruta
personalizada
para
cada
alumno.
ü Se
trata
de
que
el
alumno
sea
la
mejor
versión
de
“sí
mismo”.
ü Así
nos
centraremos
en
el
proceso
de
aprendizaje,
en
vez
de
centrarnos
en
evaluar
resultados.
ü El
Big
data
es
una
herramienta
que
ha
llegado
para
dar
un
giro
a
la
formación.
ü Ahora
queda
que
gobiernos,
universidades,
centros
y
empresas
se
pongan
de
acuerdo
con
“la
tecnología”
haciendo
un
buen
uso
de
ésta
para
que
en
definiFva
consigamos
una
sociedad
mejor
preparada,
más
creaFva,
con
una
menor
tasa
de
desempleo
y
más
compeFFva!

36. ¡Ojo al data!
La
tecnología
está
ahí.
Los
datos
también.

37. Hay
que
pasar
a
la
acción!!

38. @EscarlataGlez
egonzalez@centrologic.com
¡GRACIAS!

39. Big
Data
University:
Totalmente
especializado
en
Big
Data.
Coursera:
aquí
podéis
ver
una
lista
muy
completa.
Además
de
las
conocidas
Data
Science
y
Datamining,
ahora
han
añadido
Big
Data,
Business
AnalyFcs
,
Data
Warehousing,
Python
e
IOT.
Como
otros
cursos
individuales
interesantes,
yo
he
realizado
también
el
de
Data
Analysis
and
StaFsFcal
Inference.
Miríada
X:
Cursos
en
español.
Destaca
la
segunda
edición
de
la
Introducción
a
Business
Intelligence
y
Big
Data
de
UOC,
donde
yo
colaboro
personalmente.
Además
he
localizado
un
par
de
ellos
sobre
estadísFca
descripFva
e
introducción
al
tratamiento
de
datos
con
R
y
R
Studio,
aunque
no
estén
orientados
a
la
integración
con
Big
Data.
EDX:
No
es
muy
específico
de
Big
Data,
pero
existen
algunos,
por
ejemplo
éste
deMachine
Learning
en
MicrosoQ,
uno
llamado
Scalable
machine
Learning
y
otro
del
MIT
sobre
Big
Data.
Open
to
Study:
He
encontrado
éste
de
Big
Data
for
BeTer
Performance.
Udacity:
Hay
varios
sobre
Data
Science.
Google:
Curso
Making
Sense
of
Data.
University
of
Waikato:
Curso
Data
Mining
with
Weka.
Standford
University:
Cursos
StaFsFcal
Learning
,
Machine
Learning
y
Mining
Massive
Datasets.
Otras
recopilaciones
de
recursos
y
formación:
Data
science
masters
y
KDNuggets
community
Cursos
MOOC
sobre
Big
Data:
Formación
Hadoop:
Cursos
online
con
algunos
capítulos
gratuitos.
Culture
Lab:
MongoDB
y
Hadoop.
Bidoop:
Cursos
de
Hadoop
oficiales
de
Cloudera.
MongoDB:
Cursos
online
de
este
fabricante.
Amazon:
Big
Data
on
AWS.
Core
Networks:
Cursos
oficiales
de
Cloudera.
Netmind:
Bases
de
datos
y
Big
Data.
NoSQL
Center:
Cursos
de
Big
Data
y
NoSQL.
Diplómate:
Varios
cursos
Big
Data
que
incluyen
Hadoop.
PUE:
Cursos
oficiales
de
Cloudera
en
Barcelona,
Madrid
y
online.
Cursos
Monográficos:
Información
de:
www.soydata.net

40. Universitat
Oberta
de
Catalunya
(UOC):
Máster
Online
de
Inteligencia
de
Negocio
y
Big
Data.
Escuela
de
Organización
Industrial
(EOI):
Programa
superior
en
Big
Data
&
Business
AnalyFcs.
Datahack:
Programa
acelerado
8
semanas
tecnologías
Big
Data
y
AnalyFcs.
KSchool:
Cursos
Big
Data,
dos
másters:
Data
Science
y
Arquitectura
Big
Data.
Centro
Universitario
U-­‐Tad:
Programa
de
experto
en
Big
Data
y
otros
como
el
de
Data
Science.
MBIT
School:
Máster,
Programas
y
Cursos
monográficos
Big
Data
y
Business
Intelligence.
Universidad
Internacional
de
La
Rioja
(UNIR):
Máster
Online
de
Visual
AnalyFcs
y
Big
Data.
InsFtuto
de
Empresa
(IE):
Master
in
Business
AnalyFcs
and
Big
Data.
Madrid
School
of
MarkeFng:
Máster
ExecuFve
en
Big
Data
y
AnalyFcs.
Barcelona
GSE:
Master
in
Data
Science.
Insa
Business
School:
Master
en
Big
Data
&
Data
Intelligence
(Barcelona).
CIFF
–
Universidad
de
Alcalá.
Máster
en
Big
Data
y
Business
AnalyFcs.
Universitat
de
Barcelona.
IntroducFon
to
Data
Science
and
Big
Data.
Universidad
de
Málaga.
Máster
en
Big
Data
AnalyFcs.
Universidad
de
Deusto:
Programa
en
Big
Data
y
Business
Intelligence.
Online
Business
School
(OBS):
Máster
online
en
Data
Management
e
Innovación
Tecnológica.
AFI
Escuela
de
Finanzas:
Máster
en
Data
Science
y
Big
Data
en
Finanzas.
Universidad
Europea
de
Madrid:
Máster
en
Big
Data
AnalyFcs.
Universidad
Politécnica
de
Valencia:
Máster
en
Big
Data
AnalyFcs.
CICE:
Máster
de
Big
Data
y
Business
Intelligence.
Colegio
Universitario
Cardenal
Cisneros:
Máster
online
en
Big
Data
para
gestores.
La
Salle:
Máster
en
Big
Data
(Barcelona)
Universidad
Complutense
de
Madrid:
Máster
Minería
de
Datos
e
Inteligencia
de
Negocio.
Universitat
Politecnica
de
Catalunya:
Postgrado
Big
Data
Management
and
AnalyFcs.
Universitat
Pompeu
Fabra:
Master
of
Science
in
Management.
Universitat
Internacional
de
Catalunya:
Máster
ExecuFve
en
Business
Intelligence
y
Big
Data,
en
colaboración
con
MBIT
School.
También
Fene
otro
orientado
a
perfiles
de
negocio,
Máster
ExecuFve
en
Big
Data
Business
Decisions.
EAE
Business
School:
Máster
en
Business
Intelligence
e
Innovación
Tecnológica
(Barcelona).
Universidades
de
SanFago
de
Compostela
y
Murcia
(USC
y
UMU):
Máster
interuniversitario
en
Tecnologías
de
Análisis
de
Datos
Masivos
–
Big
Data.
Universidad
Carlos
III
de
Madrid:
Máster
universitario
en
Métodos
AnalíFcos
para
Datos
Masivos.
Big
Data.
Cámara
de
Comercio
de
Madrid:
Curso
superior
en
Big
Data.
Orientado
exclusivamente
a
gesFón
y
negocio.
ITMadrid:
Programa
en
Business
Intelligence
&
Big
Data.
Online.
Next
InternaFonal
Business
School:
Master
in
Big
Data
and
Business
Intelligence.
Amaranto
Campus:
Curso
de
Big
Data.
Programas
y
Másters: