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del bit…al Big DataJesús Llevadias JanéDirector Corporativo Innovación y Tecnología
John Wanamaker (1838-1922)“ Ya sé que la mitad deldinero que empleo enmarketing no tiene ningúnefecto”El problema es que n...
Finalmente seguimos hablando de…
Este mes vendimos 5MMen esta tienda, farmacia,etc...¿...y que más…?
¿Cuantas cosas llevan en promedio?¿Nos prefieren?¿Recomendación?¿Está ahora mismo cerca de alguna tienda?
No es tan sencillo…
INDIVIDUALES, dentro de un GRUPO…
INTERACTUAMOS constantemente…
DISTINTAS FORMAS y dispositivos
GENERAMOS mucha información
Centrémonos en lo útil…Un 23% seestima es útil
Esta es la realidad actual- Etiquetamos un 3%- Analizamos un 0.5%
* Big Data: Más allá del ruido - Un Estudio de Interxion - Marzo, 2013¿Qué opinión tiene ustedes…?Si ni el dinero ni los r...
Tres “mega” tendencias tecnológicas• Nuevo valor• Otros enfoques a nivelinfraestructura• Adaptar sus procesosactuales y fu...
Tres “mega” tendencias tecnológicasBig DataQueMediosSocialDondeCloudComoMovilidad• “Como”– Servicios basadosubicación y co...
Máximo valor para el negocio• Big Data se ha catalogadocomo– “La próxima meta eninnovación, competitividad yproductividad”...
Telcos: Sangre esta en la red móvil• Telefónica Dynamic Insights– Smart Steps• Anónimo y agregado• Analiza el movimiento d...
Retail: Redes Sociales• Walmart-Labs– Shopycat• Analiza en tiempo real toda lainformación de redes sociales– Productos, ti...
Marca: Segmentación de Clientes• Invertimos mucho en posicionarnuestra marca• Nuestro mejor cliente ha dejadode ser el que...
Plataforma para Big Data
Plataforma para almacenamientode datos a gran escala Escalable Tolerancia FallosComponentes BásicosHDFSMap/ReduceGRANDES...
BIG DATA
Gracias por su atenciónjllevadias@powerdataam.comwww.linkedin.com/in/jllevadias/
Del bit al big data
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Del bit al big data

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Del bit al big data

  1. 1. del bit…al Big DataJesús Llevadias JanéDirector Corporativo Innovación y Tecnología
  2. 2. John Wanamaker (1838-1922)“ Ya sé que la mitad deldinero que empleo enmarketing no tiene ningúnefecto”El problema es que no sé dequé mitad se trata…
  3. 3. Finalmente seguimos hablando de…
  4. 4. Este mes vendimos 5MMen esta tienda, farmacia,etc...¿...y que más…?
  5. 5. ¿Cuantas cosas llevan en promedio?¿Nos prefieren?¿Recomendación?¿Está ahora mismo cerca de alguna tienda?
  6. 6. No es tan sencillo…
  7. 7. INDIVIDUALES, dentro de un GRUPO…
  8. 8. INTERACTUAMOS constantemente…
  9. 9. DISTINTAS FORMAS y dispositivos
  10. 10. GENERAMOS mucha información
  11. 11. Centrémonos en lo útil…Un 23% seestima es útil
  12. 12. Esta es la realidad actual- Etiquetamos un 3%- Analizamos un 0.5%
  13. 13. * Big Data: Más allá del ruido - Un Estudio de Interxion - Marzo, 2013¿Qué opinión tiene ustedes…?Si ni el dinero ni los recursos fuesen una barrera, ¿qué beneficios cree queel uso eficiente y estratégico de Big Data puede aportar a su organización?Mejora decisionesSatisfacción ClientesAumenta Ventas(cruzada y dirigida)ProductoPermite innovarEs corporativoProductividad
  14. 14. Tres “mega” tendencias tecnológicas• Nuevo valor• Otros enfoques a nivelinfraestructura• Adaptar sus procesosactuales y futuros:– Nueva Realidad– Nuevas Exigencias• Como se lleve a cabo estatransición, definirá elcrecimiento de su empresaBig DataMediosSocialCloudMovilidad
  15. 15. Tres “mega” tendencias tecnológicasBig DataQueMediosSocialDondeCloudComoMovilidad• “Como”– Servicios basadosubicación y contexto• “Donde”– Más fragmentación• “Que”– de transaccionesa interacciones
  16. 16. Máximo valor para el negocio• Big Data se ha catalogadocomo– “La próxima meta eninnovación, competitividad yproductividad” 2• Brinda unas oportunidades sinprecedentes para aumentar– Ingresos– Rendimiento– Conocimiento• Negocio, Mercado y Cliente2) McKinsey Global Institute: «Big Data: The Next Frontier for innovation, Competition, and Productivity»,
  17. 17. Telcos: Sangre esta en la red móvil• Telefónica Dynamic Insights– Smart Steps• Anónimo y agregado• Analiza el movimiento de lagente• Saben quienes visitan queáreas y lo analizan• Capacidad de segmentar por:– Tiempo– Edad– Genero
  18. 18. Retail: Redes Sociales• Walmart-Labs– Shopycat• Analiza en tiempo real toda lainformación de redes sociales– Productos, tiendas, marcas,lugares, eventos…• Recomienda regalos para tusamigos y familiares• Teniendo en cuenta susgustos• Sino tienen el producto, tederiva a otro proveedor
  19. 19. Marca: Segmentación de Clientes• Invertimos mucho en posicionarnuestra marca• Nuestro mejor cliente ha dejadode ser el que más compra• Ofrecemos distinción, el tratopersonalizado es necesidad• No es un individuo, puede y debeinteractuar con nosotros– Dispositivos móviles• Fidelizarlo ya no es suficiente– Conseguir que nunca deje de sercliente
  20. 20. Plataforma para Big Data
  21. 21. Plataforma para almacenamientode datos a gran escala Escalable Tolerancia FallosComponentes BásicosHDFSMap/ReduceGRANDES DATOS PROBLEMAS DIFICILES NUEVAS OPORTUNIDADES• Cualquier tipo• De cualquier fuente• Datos No-Estructurados• En escala• Análisis profundo• Exhaustivo y Detallado• Sofisticados Algoritmos• Obtener resultados conrapidez• Obtener más valor• De más datos• Más rentable• Con mayor flexibilidad
  22. 22. BIG DATA
  23. 23. Gracias por su atenciónjllevadias@powerdataam.comwww.linkedin.com/in/jllevadias/

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