Post on 14-Feb-2017
Centro de Investigación en Matemáticas, A.C. Abril 2016
Contenido• Introducción
• Propósito • Concepto Big Data
• S: Iniciar con estrategia • M: Identificar métricas y datos • A: Analizar los datos • R: Reportar resultados • T: Transformar la toma de decisiones • Referencias
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¿Cómo iniciar un proyecto de BigDatay no morir en el intento?
@freddyiniguezAbril 2016
Propósito• Proveer una guía para transformar en valiosa la
información de una organización • Identificar los datos correctos
• No perdernos en nuestros propios datos • Proveer serie de pasos para tratamiento de la
información en proyecto de Big Data
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¿Cómo iniciar un proyecto de BigDatay no morir en el intento?
@freddyiniguezAbril 2016
Big Data• Big Data son datos que sobrepasan las
capacidades de procesamiento convencionales de los sistemas de bases de datos.
• Los datos son muy grandes, se mueven muy rápido o no se ajustan a las estructuras de tu base de datos.
• Para obtener valor de estos datos, necesitas alternativas para procesarlos.
(O’Reilly, 2012)
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Big Data (2)• Volumen, Velocidad, Variedad
• Muchos datos, producidos de manera muy rápida de muchas formas diferentes
• Cuatro V’s adicionales • Veracidad • Variabilidad • Visualización • Valor
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Big Data (3)• ¿La falta de información es un problema?
• Realidad: la mayoría de las organizaciones son ricas en datos, pero pobres en visión
• Verdad: Los dioses de los datos (Google, Facebook, Twitter, Amazon) tienen la ventaja
• Científicos de datos • Crear preguntas que no sé cómo responder
• Enfocarse en los datos SMART (Bernard, 2015), no en Big Data
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SIniciar con estrategia
Start with strategy
¿Cómo iniciar un proyecto de BigDatay no morir en el intento?
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S• No se puede iniciar sin estrategia
• ¿Cómo identificar la información necesaria? • El valor de los datos no son los datos por sí
mismos, sino lo que se puede hacer con los datos
• ¿Qué necesito saber? • ¿Qué información necesito para responder las
preguntas?
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S (2)• Los datos pueden ser obsoletos, o caducados,
¡como la comida!
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S (3)• Tener estrategia:
• Reduce costos • Reduce requerimientos • Reduce niveles de estrés
• “Recolectar todo por si acaso…” • “Recolectar X y Y para responder Z”
• Aquí Big Data se vuelve posible
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Tablero SMARTPropósito
• Misión y visión de la organización
Clientes• ¿Segmento de
mercado? • ¿Propuesta de valor? • ¿Satisfacción del
cliente?
Finanzas• ¿Cómo generar
ganancias? • ¿Modelo de
negocio? • ¿Cuánto costará?
Operaciones
• ¿Proveedores, distribuidores, socios, algún intermediario?
Recursos
• ¿Sistemas IT, datos, infraestructura, personas, talento, cultura, valores?
Competencia y riesgos
• ¿Principal competencia y por qué?
• ¿Riesgos o bloqueo?
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Tablero SMART (2)• De cada panel obtener:
• Identificar un número de preguntas (de 2 a 5) • Aclarar las preguntas • Utilizar las preguntas para guiar nuestras
necesidades de datos
• Eric Schmidt (presidente ejecutivo Alphabet): “We run the company by questions, not by
answers.”
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Identificar métricas y datos
Measure metrics and data
M
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M• ¿Por qué iniciar con una estrategia?
• Increíble cantidad de datos • ¿Qué sucede en Internet cada minuto?
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M (2)• Tipos de datos
• Estructurados • No estructurados • Internos • Externos
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M (3)• Datification: nuevas formas de datos
Datos de actividades
Datos de conversaciones
Datos de fotos y videos
Datos de sensores
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M (4)• Para responder nuestras preguntas, comenzar
con: 1. Datos internos estructurados 2. Datos internos semi-estructurados 3. Datos internos no estructurados 4. Datos externos estructurados 5. Datos externos no estructurados
Si podemos responder nuestras preguntas con datos internos, ¿para qué buscar fuera?
Más fáciles y baratos de conseguir
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M (5)• Para cada uno de los paneles:
• Nombre del conjunto de
datos
• Descripción del tipo y
localización (internos/externos)
• Formato (estructurados/
no estructurados)
• ¿Cómo se van a recolectar los
datos?
• Describir la velocidad/frecuencia
• Describir la veracidad de
los datos
¿Cómo serán analizados los
datos?
Costo asociado por capturar, almacenar y
analizar los datos
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M (6)Dónde comenzar
Datos necesariosMétodo menos costoso
de obtener los datos
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Analizar los datosApply analytics
A
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A• Analizar los datos (darles sentido) agregará valor
a los datos • Periodismo digital, Fact Checking • Contar una historia
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A (2)• Análisis de texto
• Categorización de textos • Extracción de conceptos • Análisis de sentimientos
• Análisis de voz• Siri/Cortana/Google Now
• Análisis de video/imagen• Identificación (reconocimiento de rostros) • Análisis de comportamiento
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A (3)• El dark side del Big Data
• Reconocimiento de rostro sin permiso/consentimiento de la persona
• Existe mucha información nuestra en Internet
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RReportar resultados
Report your results
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R• Mostrar resultados de una manera que la gente
lo entienda • Mensajes claros
• Lo importante escondido en reportes largos
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R (2)• La mejor manera: gráficos • Visualización de datos
• Gráficos de barras • Histogramas • Gráficas de pastel • Gráficas de puntos
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R (3)• Mapas
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R (4)• Texto
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R (5)• Datos
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R (6)• Comportamiento y emociones
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R (7)• Infografías
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R (8)• No usar las 20 fuentes solo por estar disponibles:
1. Identificar a tu audiencia 2. Personalizar la visualización de los datos 3. Darle un título claro y atractivo 4. Vincular la visualización con tu estrategia 5. Elegir gráficos adecuadamente 6. Utilizar negritas en las palabras clave 7. Agregar una breve narrativa, si es necesario
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TTransformar la toma
de decisionesTransform your business and decision
making
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T• Big Data está cambiando al mundo, incluídos los
negocios • Entender mejor e identificar clientes • Mejorar y optimizar los procesos de negocio • Mejorar la salud de las personas • Incrementar la seguridad y evitar fraudes • Manejar negocios y el rendimiento de las
personas
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T (2)• Big Data transformará los negocio:
• Taxistas: Auto de Google + Uber • Personal de control en frontera:
Reconocimiento de rostros • Pilotos • Doctores • Agentes de servicios o productos • …
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Conclusiones
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Referencias• Bernard, M. (2015). Using smart big data,
analytics and metrics to make better decisions and improve performance. Wiley.
• O’Reilly Media, Inc. (2012). Big Data Now: 2012 Edition. O’Reilly.
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