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Tendencias en gestión y analítica de datos para el negocio

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Presentado por: Luis Bonilla

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Tendencias en gestión y analítica de datos para el negocio

  1. 1. Leobardo Morales IBM Cloud lmorales@mx1.ibm.com @leobardomt
  2. 2. 2IBM Confidential
  3. 3. La misión crítica Eduardo Gutiérrez Presidente y Director General IBM México @lalogtzg El Hombre en la Luna 50 años
  4. 4. Nuestra trayectoria en México Desde su fundación en México en 1927, IBM se encuentra a la vanguardia de las soluciones tecnológicas. Hoy la compañía sigue siendo, tanto globalmente como en el mercado mexicano, líder de la industria. Nos transformamos y pasamos de ser una empresa de hardware y software a ser una empresa que se especializa en ofrecer soluciones de alto valor a los clientes. Con nuestro Campus Tecnológico en Guadalajara –un activo centro de innovación, talento y exportación tecnológica – fortalecemos nuestro compromiso en acercar tecnología innovadora a los sectores empresarial, gubernamental y académico. IBM tiene una sólida trayectoria de colaboración con el país: desde la introducción de la primera supercomputadora en México en una de las principales universidades de Latinoamérica, hasta nuestro enfoque en programas de ciudadanía corporativa que promueven la educación de comunidades rurales, nos hemos convertido en un agente activo del progreso y el crecimiento de la nación.
  5. 5. https://sg.com.mx/revista/57/60-años-computacion-mexico Primera computadora (1958) En 1958 el Ing. Sergio Beltrán trae la primera computadora al recién creado Centro de Cálculo Electrónico de la Facultad de Ciencias. Fue una IBM 650, una de las primeras computadoras de propósito general construida por IBM, que pesaba alrededor de 900 kg. 60 años de la Computación en la UNAM y … en México
  6. 6. 6 6 75% LESS NODES for superior density ~29x PER NODE PERFORMANCE (>40TF) 16x MORE MEMORY per node “SUMMIT” on POWER vs.“TITAN” on x86 >
  7. 7. Líder en Soluciones de Nube e Inteligencia Artificial Líder en Soluciones Open Source + IBM Cloud IT Analyst Summit / November 15, 2018 / © 2018 IBM Corporation Líder en Multi Nube Híbrida Abierta
  8. 8. Linux es la base de código abierto. Red Hat es el líder. de las aplicaciones de la nube funcionan en Linux54% # 1 la plataforma más utilizada para desarrollo actualmente 71% aportando a Kubernetes de código abierto de contenedores alojados en Linux79% # 2 del valor en el mercado es Red Hat Enterprise Linux
  9. 9. Conocimiento – Ecosistema Un ecosistema construído con código y estándares abiertos acelera la innovación
  10. 10. IBM Cloud
  11. 11. IBM Cloud / October 2018 /© 2018 IBM Corporation 11 Clientes Empresariales usando Multiples Nubes94% Clientes Empresariales usando más de un proveedor de Nube Pública 67% El mundo real es Multi Nube Movimiento entre Nubes 73% prioridad Administración 67% prioridadConectividad entre Nubes 82% prioridad $640B in 2020 18-20 CAGR -9% $609B in 2020 18-20 CAGR 18% IT tradicional Public Clouds & SaaS Private Clouds Dedicated Clouds $438B in 2020 18-20 CAGR 15% Source: IBM MD&I; :McKinsey research La Multi Cloud Híbrida presenta nuevas oportunidades y nuevos retos…
  12. 12. v v v v v v Microservicios Liberty Node.js Go Python Swift TomcatRuby Xpages ASP.NET PHP • Ágiles • Bajo Costo • Simples • Flexibles
  13. 13. Contenedores Proyecto de Código Abierto Automatiza el despliegue de aplicaciones
  14. 14. ¿Caos?
  15. 15. Kubernetes Orquesta y Gobierna los contendores Kubernetes – (Κυβερνήτης – Capitán en Griego)
  16. 16. ¿Qué es OpenShift? Es una plataforma de contenedores basada en open source, está construida sobre Docker containers y Kubernetes para el manejo de los contenedores.
  17. 17. Con el crecimiento de la adopción de nube, OpenShift se ha vuelto uno de las plataformas de contenedores mas populares entre los developers, gracias a sus herramientas de Desarrollo las cuales hacen que la creación e innovación de aplicaciones sea ágil y sencilla. ¿Por qué OpenShift?
  18. 18. MultiCloud Manager
  19. 19. La próxima fase… Multinube híbrida – Estándares abiertos liberan aplicaciones, cargas de trabajo, desarrolladores – Ecosistemas de código abierto aceleran la innovación – Acceso Seguro, abierto a datos + AI para nuevos conocimientos Modernice una vez. Innove en cualquier lugar.
  20. 20. Permitir que las empresas trabajen en entornos públicos, privados y tradicionales. Híbrida Gestionar nubes de otros proveedores, identificando la realidad de que los entornos de los clientes son heterogéneos. Multicloud Proporcionar confiabilidad y seguridad permanente para el entorno del cliente. Segura Crear capacidades que estén abiertas desde el diseño, permitiéndole al cliente flexibilidad y evitando bloqueos del proveedor. Abierta Ofrecer un nivel consistente de soporte, registro, gestión y entrega en todo el entorno de conexión a la nube. Gestión Cinco principios definen el enfoque de IBM para cloud
  21. 21. IBM Data and AI Luis Bonilla Offering Manager Data & AI bonillag@mx1.ibm.com August 2019
  22. 22. IBM Board of Advisors / June 2019 / © 2019 IBM Corporation 30
  23. 23. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 Capacidad y habilidad para adaptarse Proliferación de los datos Fotos Audios Vídeos Documentos Noticias Datos sensoriales Posts TIEMPO VELOCIDAD . A medida que el volumen de datos, la transformación digital y el ritmo de los cambios tecnológicos se aceleran, la capacidad de las organizaciones y los profesionales de acompañar y capitalizar la oportunidad es cada vez más desafiante. Datos estructurados AI para empresas / IBM Latin America / March 22, 2019 / © 2019 IBM Corporation
  24. 24. Volumen Velocidad Variedad Veracidad Data en reposo Terabytes a exabytes de datos existentes para procesar Data en movimiento Streaming data, milisegundos a segundos para responder Data en muchas formas Estructurados, no estructurados, texto, multimedia Data dudosa Incertidumbre debido a la incoherencia de los datos & incompleta, latencia, manipulaciones. Alinear los datos y los análisis a la velocidad deseada del negocio IBM Data & AI 32IBM Cloud / Introduction to IBM DataFirst Method / 2019 / © 2018 IBM Corporation
  25. 25. 33 La principal barrera para entregar valor de negocio es la falta de incorporar exitósamente IA en las aplicaciones Trust and Transparency for AI Market Focus Gartner Paper: How to Operationalize Machine Learning and Data Science Projects
  26. 26. Los datos son los que impulsan la transformación digital Sin embargo, solo el 15% obtiene lo que necesita de sus datos De los ejecutivos dicen que mejorar el uso de datos es una prioridad tienen un plan para construir un sistema de información para convertirse en Data Driven companies 90% 71%
  27. 27. A data-centric approach accelerates business results and accommodates future needs and technologies Focusing on immediate tactical projects and postponing strategic data design IBM Data & AI Leverage data as a strategic asset, building for the future … instead of … 35IBM Cloud / Introduction to IBM DataFirst Method / September 18, 2018 / © 2018 IBM Corporation
  28. 28. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 Capacidad y habilidad para adaptarse Proliferación de los datos Fotos Audios Vídeos Documentos Noticias Datos sensoriales Posts TIEMPO VELOCIDAD . Datos estructurados Conocimiento y capacidades apalancadas por sistemas con AI A medida que el volumen de datos, la transformación digital y el ritmo de los cambios tecnológicos se aceleran, la capacidad de las organizaciones y los profesionales de acompañar y capitalizar la oportunidad es cada vez más desafiante. La Inteligencia Artificial (AI) ofrece una oportunidad para ayudar a profesionales y empresas a cerrar la brecha y aprovechar todo el potencial de los datos, creando nuevas herramientas para mejorar su trabajo y sus resultados. AI para empresas / IBM Latin America / March 22, 2019 / © 2019 IBM Corporation Reality (“most information architectures”) Ideal State (“ICP for Data”) • Fast • Pre-integrated and governed • Containerized • Slow • Siloed data and workflows • Multiple disjunct stacks
  29. 29. Self driving cars react to changing conditions Waze provides a personalized driving experience Uber delivers food that you like and is the right temperature Netflix provides personalized recommendations Data & AI is Everywhere Influencing Everything We Do Some Very successfully Some not as successful But ALL based on DATA and AI https://www.youtube.com/watch?time_continue=388&v=JwHzqYN0WTA
  30. 30. Las empresas han declarado el viaje a la IA como una prioridad estratégica Operational BI and Data Warehousing Self-Service Analytics New Business Models TRANSFORMATION Value MODERNIZATIONCOST REDUCTION INSIGHT-DRIVEN Most are here 85% ve a la IA como una oportunidad estratégica 38
  31. 31. Porque es importante? 8 de cada 9 proyectos de análisis fallan debido a: • Costo de integración en los Datos. • Demasiado tiempo para obtener insights de los datos. En promedio, un modelo predictivo tarda 1,2 años en alcanzar la producción. • Sólo 1 de cada 100 modelos llega producción. • Los modelos son en su mayoría batch. Como lo resolvemos ? Con una plataforma de análisis de datos integrada Un nuevo enfoque ágil para Analytics
  32. 32. 40 La escalera de la IA El ciclo del Dato: Colecta, Organiza, Analiza y Explota o monetiza el valor de la data con AI. Nuestro AI Portfolio El univo proveedor que tiene una plataforma pre integrada para manejar todo el ciclo del dato end to end. IA aplicada Casos de uso de Inteligencia Artificial apalancados en datos. IBM AI: Una historia, 3 capítulos
  33. 33. Para capturar los beneficios de la IA, necesitamos enfocarnos en el iceberg completo IA = Inteligencia Artificial AI = Arquitectura de Información
  34. 34. COLLECT - Make data simple and accessible ORGANIZE - Create a business-ready analytics foundation ANALYZE – Build and scale AI with trust & transparency Data of every type, regardless of where it lives INFUSE – Operationalize AI throughout the business The AI Ladder A prescriptive approach to accelerating the journey to AI 42 AI AI-optimized systems infrastructure MODERNIZE Unlock the value of data for an AI and multicloud world
  35. 35. 43 IBM Offerings in the AI Ladder Watson Data Science Platform (DS/AI) Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson ML, Watson OpenScale, Decision Optimization, SPSS, Watson Apps & Solutions Watson Assistant, Watson Discovery, Watson APIs, Cognos Analytics, Planning Analytics, BPM, GBS DataOps & Governance Infosphere Family, Watson Knowledge Catalog Hybrid Data Management Db2 Family, Hadoop/Cloudera, MongoDB LOB Execs and Business Analysts Data Stewards, Data Engineers, Compliance Officers Data Engineers, Data Developers and Data Admins Data Scientists, AI Developers, Programmatic Analysts Cloud Pak for Data IBM Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Data System, Add-on Catalog CIO, CTO, CDO, Cloud & Data Architects Speed time to value with prebuilt AI apps Collect and manage hybrid Data of all types Deploy a unified Data & AI Cloud Platform
  36. 36. 80%de los datos son inaccesibles, no confiables o sin análisis 81%no entiende que se require para tener IA No hay IA, sin AI (arquitectura de información) 44 No hay ninguna cantidad de sofisticación algoritmica con IA que sea suficiente para resolver la falta de una arquitectura de información… datos sin gobierno es paralizante “
  37. 37. Data Sources Analytical Data Management & Storage Security Platform Actionable Insight Analytics In-Motion Enhanced Applications Discovery & Exploration Ingestion & Integration Data Access Machine & Sensor data Image & Video Content Services Social Data Weather Data Commercial Data Sets Third-Party Data Transactional Data System of Record Data Dataacquisition&applicationaccess Internet Data Sets Application Data Customer Insights New Business Models Planning & Analysis Compliance & Fraud Security 45 Que es una Arquitectura de Datos ? Reference Architecture – IBM Data & AI Operations Information Management & Governance
  38. 38. Data Sources Analytical Data Management & Storage Security Platform Actionable Insight Analytics In-Motion Enhanced Applications Discovery & Exploration Ingestion & Integration Data Access Machine & Sensor data Image & Video Content Services Social Data Weather Data Commercial Data Sets Third-Party Data Transactional Data System of Record Data Dataacquisition&applicationaccess Internet Data Sets Application Data Customer Insights New Business Models Planning & Analysis Compliance & Fraud Security 46 Que es una Arquitectura de Datos ? Reference Architecture – IBM Data & AI Operations Information Management & Governance Collect Organize and Govern Analyze Infuse / Monetize your data (AI)
  39. 39. 47 La escalera de IA Powered by: Watson & Cognos o AI Machine learning (ML) o Despliegue y construcción o Gestión de modelos o Reportes & dashboards o Visualización analítica Powered by: InfoSphere o Descubrimiento y busqueda o Transformación de datos o Catálogo de datos o Glosario o Políticas, reglas y privacidad Powered by: Db2 Family o Virtualización o Data warehousing o Bases de datos abiertas o Ingestión o Procesamiento distribuido Servicios Multicloud Recolectar datos Organizar datos Analizar datos • Log • Monitoreo • Metering • Almacenamiento • Gestión acceso • Docker Registry / Helm • Kubernetes • Seguridad … Add-ons extienden la plataforma. De IBM, open o de terceros IBM IBM IBMIBM OSISVIBM Propio IBM Cloud Private for Data Plataforma abierta, integrada, multi nube para datos y IA Desarrolladore s Ingeniero Datos Asociados Científico Datos Admon. DatosAnalista Negocio
  40. 40. 20 48
  41. 41. Offerings Elevator Pitch Data and AI platform Access data up to 4.3x faster Business Impact 1. Connect data for self serve analytics 2. Operationalize AI with trust & transparency 3. Avoid lock-in, run anywhere with agility Financial Impact • Visualize data 400% faster • Reduce data prep time by 80% • Automate 80% of data science process • Deploy in 4 hours; not 4 days CP4D – Value Proposition / Pricing / ELA & Disscounts Cloud Pak for Data IBM containerized software Container Platform Operational Services + Offerings Prices Price Metric Bundle Bundle Explained OpenShift License
  42. 42. IBM Data & AI / © 2019 IBM Corporation The Ladder to AI Powered by: Watson & Cognos o AI Machine learning learning o AI Model build & deploy o AI Model management o Dashboards & reporting o Analytical visualization Powered by: InfoSphere o Discovery & search o Data transformation o Data cataloging o Business glossary o Policies, rules & privacy Powered by: Db2 Family o Data virtualization o Data warehousing o IOT / Streaming Data o Data source ingestion o Distributed processing Multicloud Services Collect Data Organize Data Analyze Data • Logging • Monitoring • Metering • Persistent Storage • Identity Access Mgmt. • Docker Registry / Helm • Kubernetes • Security … Extensible “add-ons” from IBM’s Data & AI Portfolio & 3rd Party Services IBM IBM IBMIBM OSSISVIBM Custom Cloud Pak for Data – Extensible Platform Data StewardsData Engineers Business UsersData ScientistsApp Developers Business Partners Open, Extensible API Platform 50 Personalized, Collaborative Team Platform
  43. 43. Expanding 3rd Party Ecosystem An expanding ecosystem of Partner add-ons Persistent storage for apps deployed using Kubernetes Cloud Pak for Data Open source NoSQL scalable database Datameer Agile Self Service Data Prep & Exploration Kubernetes storage & data mgmnt Automates human-like tasks in ML Distributed SQL database with horizontal scaling across multiple clouds CockroachDB Reactive micro-services for cloud native application development * 15+ 3rd party ecosystem add-ons & growing IBM Cloud Explore, Transform & Visualize large Data sets Analogy :
  44. 44. For each VPC of entitlement, the customer can use the VPC towards any of the following services : • Db2 Warehouse • Data Virtualization • IBM Streams • Cognos Dashboards • Watson Studio • Watson Machine Learning • Watson Knowledge Catalog • And many other services (see link) Cloud Pak for Data – Pricing and Packaging IBM Cloud / August 2019 / © 2019 IBM Corporation IBM Internal & Business Partner Use Only Position IBM and 3rd Party add-on Services as needed (App Store Model) Determine Quantity of VPCs using Cloud Pak for Data Sizing Tool 1 2 3 Perpetual Part Number: D1YGZLL 1 VPC = $16,800 @ List Price Term Part Number: D1YH5LL 1 VPC = $679 @ List Price per Month Cloud Pak for Data Optional Add-Ons Sizing Tool * Committed Term License (CTL) available in October
  45. 45. Migration Play to Committed Term License (CTL)  Db2 AESE  DataStage  Cognos Analytics  SPSS Modeler  Db2 AESE for Cloud Pak for Data  DataStage for Cloud Pak for Data  Cognos Analytics for Cloud Pak for Data  Watson Studio Premium for Cloud Pak for Data Existing Customer Entitlements: S&S Add-ons with restricted license of Cloud Pak for Data Committed Term License 20% - 35% Premium Work in Progress: Coming October 2019
  46. 46. 20 54
  47. 47. 55 Use Case Articulate Use Case - Source of Value Putting AI to Work for Business One use case at a time… Data* Unlock Data & Break Down Silos Tools Apply latest AI Technologies and Techniques Integration & Trust Integrate AI in your business workflow and Applications Skills* Build an open, collaborative and Data Science team To Accelerate AI, You need the right Platform Agile* Create an Agile process to iterate use case development, Winning with AI is based on Rate and Pace of projects
  48. 48. Engage with us, Now! AI & Data Science Elite Engagement Analytics Global Elite Academy Customized 4-6 week Data Science consulting on a real client use case ICP Experiences & IBM Expert Advice IBM Cloud Garage With Watson ICP for Data Use Case Workshops Complementary 2 hour industry focused use case workshop Experience a 20 minute guided journey to build AI-powered applications A customized 1-2 day learning event, delivered onsite to select clients ibm.biz/zacs2020 ibm.biz/Welcome_global_Elite ibm.biz/experienceICP4D Ibm.com/analytics/expert-advice www.ibm.com/analytics/ globalelite/ibm-analytics-data- science-elite-team For more information visit: ibm.com/analytics - ibm.com/watson - ibm.com/cloud 56 Use the IBM Cloud Garage Method for accelerated results using Watson ibm.com/cloud/garage
  49. 49. “As-Is” Architecture (Example) 57IBM Cloud / IBM DataFirst Method Delivery Overview / September 20, 2018 / © 2018 IBM Corporation IBM Analytics – IBM DataFirst Method Pain Points EDW is only “source of the truth” but it’s a fraction of the data needed Operational reporting users collide with heavy data science workloads, especially Monday AM Can’t move fast enough to add new data sets for “what if” analysis and modeling Lack of strong cross-capability solution architecture skills
  50. 50. Whiteboarding Future-State Architecture Capture users, use, and flow of data (Data Topology) IBM Analytics – IBM DataFirst Method Leverage IBM Analytics Reference Architecture (capabilities) Data Topology IBM Cloud / IBM DataFirst Method Delivery Overview / September 20, 2018 / © 2018 IBM Corporation IBM Analytics Referen ce Architecture Actionable Insight Discovery & Exploration Ingestion & Integration Analytical Data Lake Storage Data Access Data Sources Enhanced Applications Analytics In-Motion Analytics Operating System Security Platform Information Management & Governance 58 CATALOG GUIDED ANALYTICS ZONE (Integrated Warehouse, Marts) DEEP DATA ZONE DISCOVERY ZONE Self-Service Data Exploration Model Development & Training subject-oriented data Operational Data IN-FLIGHT DATA ZONE Third-Party Data New Data Ingestion & Landing Zone (source format) COMMON DATA
  51. 51. Future-State Architecture (Example) 59IBM Cloud / IBM DataFirst Method Delivery Overview / September 20, 2018 / © 2018 IBM Corporation IBM Analytics – IBM DataFirst Method Focus Area and Priorities Foundational footprint from which a robust data science practice can grow Integration and Governance – Catalog Franchise reporting data marts (offload) Analytics Sandboxes (support data scientists)
  52. 52. IBM Data Science Elite team. IBM Cloud / DOC ID / Month XX, 2017 / © 2017 IBM Corporation Kick-start your AI project IBM’s Data Science Elite team Invest in your AI Journey... An international team of Data Science and AI experts available to engage with you regardless of where you are in your Data Science journey. Who are we? An international team of Data Scientist and Engineers. What do we offer? No cost experts on-site to kick start your AI journey by coding AI proof of value using agile methodology. What do ask of Client? Dedicated resources to work with us on team, become IBM Advocate on success and use IBM AI platform. What is DSE? More Information:
  53. 53. NA Europe AP LA GCG Global Elite CoE 2 14 7 128 Active Client Engagements Across Industries and the Globe, 79 In-market Data Science Experts 78 30 20 6 Communications 17 20 18 44 23 IndustrialFinancial ServicesPublic Sector Computer Services Distribution 15,000 6500 7428 1700 991 6551 1000 9528 Strata Data Joint Statistical Meeting Workshops Informs AU Virtual DS Community Day Think Community Day Community Webinars World Wide F2F, Virtual, Community Events For Both Data Science Leaders and Practitioners Total since 2017: 235 42 14 Global Industries Experts Events Meet ups Data Science related Meetups YTD | 1,903 Members 151,283 Countries 36 Groups 101 Registrations | 48,698
  54. 54. How we are different… How do we help clients take AI journey. 62 To win with AI it’s a combination of having the right Tools, People and Process Focused on a Use Case Using Open Source and IBM Tools Following an Agile Methodology With resources who have expert Skills Think 2019 / Chief Data Office, IBM Data & AI / January 2019 / © 2019 IBM Corporation
  55. 55. IBM Watson Studio: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Solutions IBM Watson Knowledge Catalog: Machine Learning Data Catalogs IBM Cloud Pak. for Data: Enterprise Insight Platforms IBM Watson Assistant: Conversational Computing Platforms IBM Watson Discovery: AI-Based Text Analytics Platforms Forrester Wave™ and Forrester New Wave™ Leaders Full source information for all analyst reports on this page is contained in the speaker notes. The Forrester Wave™ and Forrester New Wave™ are copyrighted by Forrester Research, Inc. Forrester, Forrester Wave™, and Forrester New Wave™ are trademarks of Forrester Research, Inc. The Forrester Wave™ and Forrester New Wave™ are graphical representations of Forrester's call on a market. Forrester Wave™ is plotted using a detailed spreadsheet with exposed scores, weightings, and comments. Forrester does not endorse any vendor, product, or service depicted in the Forrester Wave™ or the Forrester New Wave™. Information is based on best available resources. Opinions reflect judgment at the time and are subject to change. IBM #1 in AI Market Share Industry Awards Reddot Design Awards IBM Industry Leadership IBM Watson Discovery: Cognitive Search
  56. 56. Machine Learning, IA, Deep Learning, Deep Analytics, Data Science, … Inteligencia Artificial Machine Learning Ciencia de Datos Deep Learning / Deep Analytics Redes Neuronales
  57. 57. 65 Adoptar AI es una viaje y cada empresa elige por dónde iniciar la suya Análisis Documentos / Contratos / Procesos Clasificación de Imágenes Comparación de documentos / cumplimiento La Voz del Mercado / Noticias / Legislación Modelos Predictivos (Planificación / Riesgo Mantenimiento / Precios / Etc.) Organización del Conocimiento y Asistencia a los Expertos Back-Office Cognitivo (Automatización de procesos) Transforme la toma de decisión y el Back-Office con AI Back-Office WatsonAI&DS (Apps,APIs,Tools) Watson Machine Learning Watson OpenScale Watson Assistant Watson Discovery Visual Recognition Watson Studio Natural Language Classifier Natural Language Understanding Knowledge Studio Front-Office Apply.AI Scale.AI Datos estructurados Datos no estructurados Interacción masificada Interacción personalizada Crecimiento de Ingresos / Experiencia del Cliente Eficiencia Operativa Chatbot para respuestas simples Agente Virtual para servicios al cliente (Integración CRM) Agente Virtual con Imágenes, Contexto y Emociones Agente Virtual con Voz y Multi- Canales Agente Virtual con recomendaciones y análisis de abandono Transforme el servicio al cliente con AI Asistente Virtual para Agentes Humanos Call Center Cognitivo (Integrando Agentes Virtuales y Humanos)

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