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Edwin Bernal Holguin
Big Data para la toma de
decisiones en viajes corporativos y
reuniones de negocio
Michael
Burry
Los datos ya no solo sirven para
analizar el pasado,
también para predecir y anticipar
comportamientos futur...
La respuesta está en los datos.
¿En dónde abrir nuevos almacenes?
¿Qué nuevos productos o servicios lanzar al mercado?
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Con la interpretación de los datos es generado por los usuarios,
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datos para la obtención de resultados que permitan: mejorar
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Características que
definen al Big
data
Las 4V
Big data implica:
• Datos complejos,
• Capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos,
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 El real time bidding
 El ‘semillado de cookies’,
 El clustering,
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Fuentes
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Datos DesestructuradosDatos Estructurados
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Fuentes
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2. Datos transaccionales (int)
3. Datos compilados (ext)
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ALGUNAS FUENTES DE DATOS
• Acceso a datos de Internet gratuitos
1.- Portal de datos abiertos de UE con 8116 datasets
2.- P...
Modelo de predicción de precios de vuelos,
muestra a los usuarios el posible cambio en el
precio de un vuelo a lo largo de...
El uso de Hadoop por Air France-KLM como base
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corporativo
La cadena Dickey’s Ba...
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Un líder corporativo que piensa en
Big Data debe:
• Conocer el poder de los datos.
• Sabe transmitir la cultura analítica....
Retos • Adquisición: Fuentes de difícil acceso y desestructuradas.
• Serialización: “homogeneizar” la información.
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LA
COMODIDAD, EL
GRAN ENEMIGO..,
Herramientas
• Axiis
• BigQuery,
• CartoDB
• Chart.js
• ChartBlocks
• Chartist.js
• D3.js
• Datawrapper
• FusionCharts
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EN LA ENCRUCIJADA DE
BIG DATA
HACIA UNA EXPERIENCIA
DEVIAJE OPTIMIZADA…
Conclusiones • Big Data Ofrece oportunidades para que las empresas de
viajes puedan mejorar tanto su negocio como la exper...
Edwin Bernal
Holguín
Hackoi - Laboratorio de
negocios
www.turismoytecnologia.co
m
Agradecimientos
y preguntas
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Big data para la toma de decisiones en empresas de Turismo

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Hablando de BigData y SmallData a gerentes de turismo corporativo y agencias de viaje, esta es la pesnetación realizada en el mi charla de “Big Data para la toma de decisiones en viajes corporativos y reuniones de negocio” en el evento ViajesCorp que se hizo el pasado 11 de abril del 2016 en Cartagena CO

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Big data para la toma de decisiones en empresas de Turismo

  1. 1. Edwin Bernal Holguin Big Data para la toma de decisiones en viajes corporativos y reuniones de negocio
  2. 2. Michael Burry Los datos ya no solo sirven para analizar el pasado, también para predecir y anticipar comportamientos futuros
  3. 3. La respuesta está en los datos. ¿En dónde abrir nuevos almacenes? ¿Qué nuevos productos o servicios lanzar al mercado? ¿Cómo anticipar que un cliente va a dejar de pagar? ¿Cuánto producto se puede comprometer a entregar? ¿Cómo saber de antemano las solicitudes y quejas que van a hacer los clientes? ¿Cómo prevenir los fraudes? ¿Cómo crear la promoción ideal? La analítica de negocios es inteligencia de negocios con testosterona
  4. 4. Tratamiento inteligente de datos, Conectividad móvil Personalizac de la experien
  5. 5. Conectividad móvil El viajero conectado convencional.. Se inspira, Busca, Reserva, Vive la experiencia del viaje Y comparte,., Los móviles son auténticos sensores del sector 2.000 millones de personas dedican a FB unos 20.000 millones de horas y generan, +/- 70.000 millones de comentarios al mes.
  6. 6. Tratamiento inteligente de datos, “El Big Data tiene el potencial de ser un potente controlador de cambio para la industria de los viajes y transformar la manera en la que las empresas ofrecen servicios al viajero”. Una fuente de conocimiento e insights clave para las estrategia empresarial
  7. 7. Destino Turístico Inteligente, (desde lo tecnológico) Con la interpretación de los datos es generado por los usuarios, con experiencias únicas y a la medida. El Big Data puede hacerlo realidad.
  8. 8. Gestión, procesamiento y tratamiento de enormes bases de datos para la obtención de resultados que permitan: mejorar procesos, Ganar en eficiencia, Incrementar la rentabilidad, crear estrategias comerciales. (otras muchas cosas)
  9. 9. Características que definen al Big data Las 4V
  10. 10. Big data implica: • Datos complejos, • Capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos, • Filtrado y análisis. Y la mayoría de las empresas no controlan los datos que tienen cerca.
  11. 11. delSmallDataalBigData  El real time bidding  El ‘semillado de cookies’,  El clustering, retargeting/remarketing,  No se consultan los datos,  Sistema de medición básico,  Analizan el retorno de sus campañas  Procesos de extracción y análisis de datos manuales.  Inicio la integración con CRM  Intro a herramientas de business intelligence (BI),  Etc.
  12. 12. Ejemplo dashboard Basic Data – El Arte de Medir
  13. 13. Fuentes de datosConsultora Booz & Company 2012 Datos DesestructuradosDatos Estructurados InternosExternos 1. Datos creados o provocados 2. Datos transaccionales (int) 3. Datos compilados (ext) 4. Datos experimentales 5. Datos capturados 6. Datos generados por usuarios (ext)
  14. 14. Fuentes de datos 1. Datos creados o provocados 2. Datos transaccionales (int) 3. Datos compilados (ext) 4. Datos experimentales 5. Datos capturados 6. Datos generados por usuarios (ext)
  15. 15. ALGUNAS FUENTES DE DATOS • Acceso a datos de Internet gratuitos 1.- Portal de datos abiertos de UE con 8116 datasets 2.- Portal de datos abiertos de USA 3.-Data sets públicos de Amazon 4.-Facebook Graph Api 5.-indicadores de Gapmainder 6.- Quandl es un buscador de datos financieros, económicos y sociales. 7.- DBPedia o los datos extraidos de la Wikipedia • Socios colaborativos con datos útiles
  16. 16. Modelo de predicción de precios de vuelos, muestra a los usuarios el posible cambio en el precio de un vuelo a lo largo de un periodo de siete días, Solución de gestión de la reputación incorpora al modelo de negocio las más de 100.000 opiniones y comentarios de clientes que reciben al año, con la que han reducido el feedback negativo en un 20% + posicionamiento y visibilidad En Barcelona, Málaga y Santander, usan Big Data para planificar sus sistemas de Smart City. Informan a residentes y turistas, en tiempo real, de itinerarios y esperas de metro y autobuses, grado de ocupación de los aparcamientos, avisos del momento más óptimo para regar los jardines, la iluminación varia por actividad o luz del sol insuficiente.
  17. 17. El uso de Hadoop por Air France-KLM como base del sistema de gestión de ingresos a nivel corporativo La cadena Dickey’s Barbecue Pit, + 500 restaurantes, “Barbacoas y Big Data, ¡vamos a hacer este trabajo!”, analizan cada 20 mins datos y toman decisiones, como ventas de último minuto a clientes georeferenciados Proyecto PISTA, del centro tecnológico Barcelona Digital. escapaz de sugerir en tiempo real una oferta cultural y de ocio según las preferencias de las personas. Contempla a los usuarios con dificultades auditivas, visuales o motoras, así como mayores. la tecnología, elabora perfiles de usuarios y hace recomendaciones de forma automática afines en tiempo real. Proyecto PISTA
  18. 18. Lista Newbrandanaly tics análisis de las conversaciones que los clientes en 6 redes hablando de restaurantes Cathay Pacific, Eurostar, Facebook, Frontier Airlines,, Hoteles Marriott, el Aeropuerto de Múnich, Goldcar Rentals, Intercontinental, Disney o Moovit Intercontinental, Make
  19. 19. Un líder corporativo que piensa en Big Data debe: • Conocer el poder de los datos. • Sabe transmitir la cultura analítica. departamento de analítica cultur analítica. • Contrata científicos de datos. • Encuentra información clave en tiempo real. • Toma decisiones basado en datos. Big data exige grandes ideas y el coraje para ponerlas en práctica
  20. 20. Retos • Adquisición: Fuentes de difícil acceso y desestructuradas. • Serialización: “homogeneizar” la información. • Almacenamiento • Servidores: Creación de una red virtual para procesar grandes volúmenes de datos con rapidez a través de clústeres. • La búsqueda y contratación de los escasos profesionales con conocimientos de big data; • El manejo y análisis de datos ya no es un problema para los departamentos de TI por sí solos, sino que está impulsando la agenda de negocios de la industria de viajes. Hacer frente a las innovaciones con una gestión más intensa, eficiente e inteligente de los millones de datos que acompañan a los procesos de búsqueda,
  21. 21. LA COMODIDAD, EL GRAN ENEMIGO..,
  22. 22. Herramientas • Axiis • BigQuery, • CartoDB • Chart.js • ChartBlocks • Chartist.js • D3.js • Datawrapper • FusionCharts • Gráficas de Google • Gráficas Ember • Hadoop, • Highcharts • Infogram • Leapleft • MapReduce • n3-gráficos • NodeXL • NVD3 • Open Refine • Plot • Polymaps • Processing.js • Qlik • Raw • Sigma JS • Tableau • Visual
  23. 23. EN LA ENCRUCIJADA DE BIG DATA HACIA UNA EXPERIENCIA DEVIAJE OPTIMIZADA…
  24. 24. Conclusiones • Big Data Ofrece oportunidades para que las empresas de viajes puedan mejorar tanto su negocio como la experiencia del viaje: • Reenfocarlo hacia las necesidades y preferencias,, en lugar de centrarse en los procesos industriales. • Mejor capacidad para tomar decisiones, • Mayor innovación en cuanto a productos y servicios, • Anticipación a las necesidades de los turistas". • Relaciones más estrechas con los clientes. • Se estima que la inversión de los prox años en del BIG DATA + de 100 mil millones de euros. • Un 18% de las empresas ha invertido o prevé invertir en 2016 en optimización del Big Data.
  25. 25. Edwin Bernal Holguín Hackoi - Laboratorio de negocios www.turismoytecnologia.co m Agradecimientos y preguntas

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