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Big Data: megatendencias digitales

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Big Data: megatendencias digitales que dan forma an negocio inteligente

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Big Data: megatendencias digitales

  1. 1. BIG DATA: MEGATENDENCIAS DIGITALES QUE DAN FORMA AL NEGOCIO INTELIGENTE Apuntes de clases Móviles, Redes Sociales, Nube, Internet de las Cosas, Big Data Última modificación: 2 de diciembre de 2013 Edison Coimbra G. www.coimbraweb.com 1
  2. 2. ¿Quién soy? Mi nombre es Edison Coimbra G. Ingeniero Electrónico Especializado en Redes de Telecomunicaciones Las megatendencias digitales impulsan nuevas especialidades en las que actualmente me preparo: Desorganizador Corporativo Es un experto en implantar un “caos organizado” en las empresas para favorecer la cultura del start-up dentro de las mismas. En la actualidad, las grandes empresas están siendo superadas por pequeñas start-up llenas de ideas innovadoras. Experto en Hackschooling Es un educador que estimula a explorar y experimentar las posibilidades que ofrece la tecnología, en lugar de seguir los caminos tradicionales en la educación. El futuro es incierto y una educación tradicional no satisface las exigencias de la sociedad del futuro. Hay también: Terapeuta de Desintoxicación Tecnológica. www.coimbraweb.com 2
  3. 3. ¿De qué hablaré hoy? De 5 megatendencias digitales que dan forma al negocio inteligente Generan enormes volúmenes de datos que se producen a gran velocidad y son de múltiple variedad. Al 2013 hay una explosión de “grandes datos”: 4 a 5 Zettabytes (1021) (HP, 2013). Se está generando un Big (amount of) Data. Para acceder a ellos con facilidad y rapidez, se requiere una solución de Big Data que los transforme. www.coimbraweb.com 3
  4. 4. Megatendencia 1: Tecnología móvil Los consumidores de tecnología móvil transformarán el modelo de negocio A finales del 2013, el número de dispositivos móviles conectados a Internet excederá el número de habitantes en el planeta (Cisco, 2013), es decir habrán más de 7.000 millones. Entre el 2011 y el 2016 la cantidad de tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual de 78% (Cisco, 2013). Búsquedas en Google El tráfico global de datos móviles alcanzará a 130 Exabytes (1018) anuales el 2016. Este volumen de tráfico equivale a 33.000 millones de DVD (Cisco, 2013). Actualmente, la mitad de todas las búsquedas realizadas en Google son hechas mediante los teléfonos móviles (Microsoft, 2013). La tecnología móvil generará una gran variedad de oportunidades y aplicaciones de negocios. www.coimbraweb.com 4
  5. 5. Tecnología móvil – Aplicaciones móviles Las aplicaciones móviles corporativas arrancaron ya Más de 1,5 millones de Apps se encuentran disponibles en Apple App Store y Google Play (New Afshar, 2013). En el 2013 se descargarán 82 mil millones de aplicaciones en todo el mundo (Afshar, 2013). El 40% de los negocios tiene previsto desarrollar una aplicación móvil en los próximos años (Aerlcon, 2013). Proporción de consumo Los consumidores de tecnología móvil pasan el 82% del tiempo de consumo en las Apps y solo el 12% en los sitios de navegación. Una de cada cuatro aplicaciones son abandonadas tras el primer uso. www.coimbraweb.com 5
  6. 6. Megatendencia 2: Redes sociales Las redes sociales son las detonantes del Big Data Con sus más de 1.000 millones de usuarios van a redefinir los negocios y los límites personales. El 85% de los usuarios dice que las redes sociales les ayuda a decidir qué comprar (IBM, 2013). Al 62% de las personas les gusta más las marcas que integran las redes sociales en sus productos. (Afshar, 2013). Mensaje: los negocios que “escuchen” las demandas y preferencias de sus clientes, expresadas a través de redes sociales, son los que van a prosperar. Marketing en redes sociales El 93% de los marketeros utiliza las redes sociales para realizar negocios (Afshar, 2013). Las redes sociales se aproximan más a la sociología y a la sicología que a la tecnología. www.coimbraweb.com 6
  7. 7. Redes sociales – Las Top 5 ¿Cuáles son las Top 5 de las redes sociales? Dos nuevos usuarios se unen a Facebook cada segundo (SAP, 2013). 100 horas de video se suben a YouTube cada 60 segundos (YouTube, 2013). ¿Está su compañía contribuyendo? YouTube llaga a más adultos de los EE.UU en las edades de 18 a 34 años que cualquier red de cable (SAP, 2013). 98.000 tweets se envían cada 60 segundos (SAP, 2013). Linkedin es 277% mas efectivo para generar clientes potenciales que Facebook y Twitter (Afshar, 2013). El 71% de las grandes marcas mundiales ya usa Instagram (Afshar, 2013). Es la red que más rápido está adquiriendo popularidad entre los marketeros. La web visual está impulsado el crecimiento de Pinterest y Tumblr, con tasas del 88% y 74% (Afshar, 2013). www.coimbraweb.com 7
  8. 8. Redes sociales – Infraestructura digital Los negocios y la infraestructura digital en torno a su sitio Web Así como un negocio requiere una infraestructura física, requiere también una infraestructura digital en torno a su sitio web. ¿Cómo se la construye? Abriendo cuentas en diferentes redes sociales. Ejemplos de creación de comunidades en torno a una marca o a una persona se dan en el cine, el deporte, la política, la música, etc. Lo que cambia ahora es que esas mismas comunidades se organizan con un teléfono móvil, tablet o PC, ¿dónde?, en las redes sociales. Esta infraestructura sirve para atraer clientes, “conversar” con ellos, conocer sus intereses, preferencias, opiniones. www.coimbraweb.com 8
  9. 9. Redes sociales – El contenido El contenido es rey en la infraestructura digital El contenido es el alimento que mantiene viva la iniciativa digital, y mientras mejor sea la calidad de ese alimento (contenido) el crecimiento será orgánico y saludable. Ahora los negocios deben desarrollar una estrategia de comunicación que transmita una sola voz en diferentes redes sociales. En Twitter no se puede estar diciendo una cosa y otra en Facebook. Huella digital El 39% ha subido algo de lo que se ha arrepentido después (Afshar, 2013). La reputación online ya no es sólo cosa de las grandes marcas. www.coimbraweb.com 9
  10. 10. Redes sociales – ¿Qué información registran? ¿Qué información registran las redes sociales? – Ejemplo Actividad  Fans  Me gusta  Comentar  Compartir Actividad  Seguidores  Menciones  Retweets Datos de usuario 1. Sociodemográficos  Edad  Sexo  Residencia 2. Sicográficos  Intereses  Preferencias  Opiniones ¿De qué volumen de datos se trata? Solo Facebook almacena, accesa y analiza más de 30 Petabytes (1015) de datos generados por sus usuarios (Afshar, 2013). Facebook registra y guarda todas las direcciones IP de donde se conectan sus usuarios. www.coimbraweb.com 10
  11. 11. Redes sociales – ¿Cómo aprovechar a Facebook? ¿Cómo alimentar con Facebook una base de datos de empresa Primero se debe segmentar la información disponible en la base de datos. ¿Qué variables se utilizan? Sociodemográfica Sicográfica Segmentación avanzada Transaccional Luego se incorporan nuevos datos 1 2 La App pide las autorizaciones para acceder a la información del usuario. 3 ¿Qué hacer para saber más de los clientes? A través de una App, se los invita a participar en una promoción en Facebook (Ej.: sorteo de muebles). La App fusiona los datos de Facebook con los de la base de datos y entrega la información sobre el usuario. Con más datos se mejora el análisis y se maximizan las ventas. Perfil completo de usuario www.coimbraweb.com 11
  12. 12. Redes sociales – Ayudan a segmentar información Las redes sociales ayudan a segmentar información para la toma de decisiones ¿Cuál es el nivel de influencia de cada usuario de las redes sociales? ¿Qué le interesa? Se sabe cuáles son las categorías que le interesa. Dentro de la categoría, se conoce también sus intereses específicos. Se sabe a través del número de amigos que tiene, cantidad de publicaciones que hace y la interacción de sus contactos con las publicaciones. ¿Sigue a la competencia? ¿Qué marca le interesa? Se conoce si sigue marcas de la competencia o no y cuál es la importancia (a través de la penetración de fans) que tienen esas marcas. Se sabe cuáles son las categorías de marcas que le interesa. Dentro de cada categoría, se conoce también las marcas específicas que le interesan. Permiten segmentar en función del estilo de vida y personalizar la comunicación para cada segmento. www.coimbraweb.com 12
  13. 13. Megatendencia 3: Computación en la nube La computación en la nube llega a la mayoría de edad Muchas empresas no necesitarán construir sistemas propietarios o adquirir hardware costoso. Son sistemas que ofrecen servicios de computación a través de Internet. En la nube, se paga por los servicios que se necesitan, ya sea por mes o por horas. www.coimbraweb.com 13
  14. 14. Computación en la nube – Volumen de datos Las empresas reconocen que sus aplicaciones Web en nube son el futuro Actualmente hay más de 1 Exabyte (1018) de datos en la nube (Afshar, 2013). La nube reemplazará al PC como lugar para guardar el contenido personal, acceder a servicios y centrar la vida digital de los individuos. La arquitectura cliente-servidor pasa a arquitectura cliente-cloud. ¿Cuánto se invierte en cloud? En el 2013 un tercio de los presupuesto de TI de las empresas se destinó a la computación en la nube, y llegará a la mitad en los próximos 2 años (CloudHyperMarket, 2013). El 82% de las empresas ahorraron cuando se subieron a la nube (Afshar, 2013). Los profesionales de sistemas pasan el 70% de su tiempo haciendo mantenimiento de los sistemas y el 30% creando valor estratégico. La situación se podrá revertir. En EE.UU cada semana se destruyen 140.000 discos duros (Afshar, 2013). www.coimbraweb.com 14
  15. 15. Megatendencia 4: Internet de las cosas El Internet de las cosas es ahora el “Internet de todo” Internet se expande a medida que se adicionan sensores. Se incrustan en teléfonos, autos, relojes, marcapasos, etc. Se conectan a Internet a través de GPRS, GSM, NFC, BlueTooth o WiFi. Al 2013: más de30 millones de sensores + 30% tasa anual. www.coimbraweb.com 15
  16. 16. Internet de las cosas – Volumen de datos ¿Cuál es el volumen de datos con que contribuirá el Internet de las cosas? En el futuro cercano, Internet de las cosas generará datos del orden de Brontobyte. Los datos que tiene la NSA y el FBI sobre las “personas que espía” es del orden de Yottabytes (HP, 2013). Internet de las Cosas representa la próxima evolución de Internet. Se está generando un Big (amount of) Data. www.coimbraweb.com 16
  17. 17. Megatendencia 5: Big Data ¿Qué es el Big Data? Es una tendencia digital que busca aprovechar y darle valor a la cantidad inmensa de datos no estructurados y estructurados, que tienen su origen en fuentes internas y externas de información. Datos no estructurados 85% Datos estructurados 15% ¿Cuál es la finalidad? Provienen de la Web, Redes Sociales e Internet de las Cosas, en formato texto, audio, video, imagen. Son internos de empresa: clientes, productos, transacciones, etc. Entrega de información con fines predictivos en un tiempo reducido. Escenario propicio para Big Data Volumen Big Data ha despertado el mercado del análisis predictivo. Variedad Velocidad www.coimbraweb.com 17
  18. 18. Big Data – ¿Qué analizar? ¿Qué información se debe analizar? (IBM, 2013) Muchas organizaciones se enfrentan a esta pregunta. Sin embargo, la pregunta debe enfocarse hacia: ¿qué problema es el que se quiere resolver? Primero: se tiene que clasificar la información Una buena clasificación ayuda a entender mejor la amplia variedad de tipos de datos a analizar. Es muy probable que estas categorías se extiendan con el avance tecnológico. www.coimbraweb.com 18
  19. 19. Big Data – El análisis inteligente La nueva era del análisis: el Analytics inteligente (IBM, 2013) Analytics inteligente = Big Data + Analytics avanzado. Sofisticación del Analytics ¿Qué ha ocurrido? ¿Dónde, cuánto, con qué frecuencia? Datos estructurados y no estructurados      Números Texto Audio Video Imágenes Hacer que los datos sean disponibles y accesibles por todos, optimizados para cada uso específico, en el punto de origen, para poder tomar mejores decisiones y acciones. ¿Qué puede ocurrir? Simulación ¿Qué ocurrirá si se mantienen las tendencias? Pronóstico ¿Cómo obtener los mejores resultados? Optimización ¿Qué acciones son necesarias? Qué ocurrirá si…? Modelo predictivo ¿Cómo obtener los mejores resultados contemplando todas las variables? Optimización Estocástica Analítica Descriptiva Analítica Predictiva Analítica Prescriptiva ¿Cuál es el problema? El 68% de las empresas no cuentan con planes de Business Intelligence/Analytics (SAP, 2013). www.coimbraweb.com 19
  20. 20. Big Data – Herramientas y tecnologías de Big Data Proveedores líderes Hadoop es una plataforma de código abierto que consiste de todo un ecosistema de proyectos. www.coimbraweb.com 20
  21. 21. Big Data – ¿Es la evolución del pensamiento? Según Mark Twain (1885) “Todas las ideas son de segunda mano, consciente e inconscientemente tomadas de un millón de fuentes externas” Un ejemplo de la evolución Fangio, campeón de Fórmula 1 (1951-57), y su equipo, tomaban decisiones con base en su intuición. Para predecir el clima apelaban al aroma del viento, para calcular los tiempos, empleaban lápiz y papel. ¿Y ahora en el 2013? Ahora las escuderías deciden sobre la pista con base en la información que proporcionan más de 100 sensores ubicados en cada rincón del auto. Un cambio de llantas se fundamenta en datos que se procesan, correlacionan y analizan en tiempo real. Un plan de carrera se modifica sobre la marcha, en función de los resultados que arrojan los datos del clima, temperatura de los frenos o estado del motor. Todo ello, gracias a la solución Big Data. Big Data es una tendencia que permite que aquello que antes era simple azar sea controlable. www.coimbraweb.com 21
  22. 22. Big Data – Recurso para ciudades inteligentes Big Data el nuevo recurso natural para las ciudades inteligentes Aprovecha Múltiples fuentes de datos. Analiza los datos a través de la tecnología analítica. Permite a los líderes servir mejor a los ciudadanos y negocios en un mundo cambiante. Aprovecha Algoritmos predictivos para resolver los problemas proactivamente. Aprovecha La colaboración ciudadana y de negocios. www.coimbraweb.com 22
  23. 23. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 1 Big Data ayuda al transporte inteligente en Dublín (Irlanda) – Solución IBM 1 Se puede ver el estado actual de toda la red de buses de un vistazo, y en forma detallada en áreas donde hay problemas para identificar la causa de la congestión nada más producirse y antes de que se extienda por otras rutas. Dublín Población 2013: 1.660.000 3 La información archivada sirve para analizar a posteriori y entender lo que pasó y tomar medidas para optimizar el tráfico. Captura Información  Anticipa/predice el problema  Decide y Actúa. 2 Parte importante de la solución es el elemento predictivo “te adelantas en oposición a reaccionar”: Captura el valor del dato tras que se produce (porque minutos más tarde pierde mucho valor). www.coimbraweb.com 23
  24. 24. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 2 Biga Data ayuda a cerveceras a delinear su marketing de acuerdo al país La brasilera Vortio (2013) analizó todas las conversaciones en las redes sociales sobre la palabra clave “cerveza”, en diferentes idiomas y países. Resultado: a diferentes culturas, diferentes comportamientos frente a la cerveza. En 2 semanas de análisis, parece que: Los americanos (EE.UU) beben para relajarse. Este conocimiento puede ayudar a las cerveceras a comprender mejor al consumidor y a delinear estrategias de marketing de acuerdo al país. Los italianos por causa de problemas de relación con su pareja. Los alemanes para abastecer el tanque. Los franceses para apreciar el gusto. Los argentinos porque es saludable. Los brasileros beben cuando salen a fiestear. Se analizaron y midieron percepciones, opiniones, etc. Los bolivianos beben por todos los motivos anteriores (broma). www.coimbraweb.com 24
  25. 25. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 3 Big Data ayudó a Obama a ganar las elecciones el 2012 El equipo de dirección de campaña creó una mega base de datos con información de votantes y simpatizantes a partir de múltiples fuentes desde las elecciones de 2008. Analizaron la información a fin de identificar los gustos y preferencias de sus seguidores. Crearon diferentes aplicaciones para: Mejores decisiones con mayor volumen de datos Traducir datos en bruto para realizar análisis predictivo. 2 Establecer las preferencias de los votantes. 3 Es una solución a problemas de volumen. 1 Crear campañas de marketing mediante microsegmentación. www.coimbraweb.com 25
  26. 26. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 4 Big Data ayuda a las tiendas Macy s de EE.UU. a incrementar sus ventas Hasta el 2010, Macy’s seguía utilizando hojas de cálculo Excel para analizar grandes volúmenes de datos de clientes. Ahora, con Big Data, analiza decenas de millones de Terabytes (1012) de información cada día, y ha pasado de 22h a 19min para rehacer el precio de sus artículos. Han conseguido: Mismas decisiones en menos tiempo Un incremento del 10% en sus ventas. 2 Tomar decisiones en menos tiempo. 3 Es una solución a problemas de velocidad. 1 Que los datos estén en sus manos. www.coimbraweb.com 26
  27. 27. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 5 Big Data ayuda a General Electric a mejorar sus productos En el 2011, GE invirtió mil millones de dólares en un centro de investigación para mejorar sus diferentes productos. Allí analizan un gran volumen de datos procedentes de multitud de sensores y otros dispositivos digitales. El aprovechamiento de estos datos les permite, entre otros: 1 Identificar problemas de mantenimiento antes de que ocurran. 2 Mejorar la eficiencia de combustible en aviones. 3 Realizar mejoras operacionales. Productos y servicios innovadores Es una solución a problemas de variedad. www.coimbraweb.com 27
  28. 28. Big Data – Sueños hechos realidad ¿Se podrán hacer realidad estos sueños? Predecir lo que sucederá – Tendencias, comportamiento de los clientes, oportunidades de negocios….¿problemas? Tomar las decisiones correctas basadas en información en tiempo real para prevenir catástrofes, realizar mantenimiento preventivo, medicina preventiva o negocios en tiempo real. Además Iniciar acciones automáticamente. Comprender planamente la causa de los costos. Saltar actividades inútiles. Cuantificar y reducir al mínimo los riesgos. Saber, lo que no se sabe. Todo ello con el análisis y utilización de la información en tiempo real. www.coimbraweb.com 28
  29. 29. Big Data – Como generador de empleos Big Data, una vía para la generación de empleo (Gartner, 2013) Según Gartner, en el 2015 van a ser necesarios 4,4 millones de personas formadas en Big Data & Business Analytics. Por cada puesto de trabajo creado en el sector de las TI, se generarán tres puestos adicionales fuera de la industria tecnológica. Lo que da una cifra cercana a los 15 millones de trabajos nuevos relacionados con Big Data en el 2015, a nivel mundial. Las empresas van a tener que adecuar sus organizaciones para manejar Big Data. Las empresas van a necesitar áreas de Big Data Analytics. Las Universidades tienen que crear nuevas carreras que recién egresaran en 3 ó 5 años. www.coimbraweb.com 29
  30. 30. Referencias bibliografía ¿Cuáles son las referencias bibliográficas? Referencias: Afshar, V. (20 de Noviembre de 2013). SlideShare.net. Obtenido de http://www.slideshare.net/ValaAfshar/6297-top50megatrends-v3. Gartner. (Noviembre 26 de 2013). Gartner Predicts . Obtenido de http://www.gartner.com/technology/research/predicts/ Hewlett Packard (25 de Noviembre de 2013). http://www.bdigitalglobalcongress.com. Obtenido de http://www.bdigitalglobalcongress.com/zona/programa/ IBM (28 de Noviembre de 2013). http://www.bdigitalglobalcongress.com. Obtenido de http://www.bdigitalglobalcongress.com/zona/programa/ SAP. (20 de Noviembre de 2013). SlideShare. Obtenido de http://www.slideshare.net/sap/99-facts-onthe-future-of-business FIN Tema de: BIG DATA: MEGATENDENCIAS DIGITALES Edison Coimbra G. www.coimbraweb.com 30

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