Introducción al Big Data y el Business Intelligence

Gana dinero, evita perderlo y reduce costes con el correcto análisis de datos

Alex Rayón JerezDirector Programa Big Data y Business Intelligence

alex.rayon@deusto.es@alrayon

Diciembre, 2014

Tabla de contenidos● Tendencias en la sociedad● Generación de datos y computación barata● Big Data y Business Intelligence● Aprovechando el dato en las PYMEs● Economía de la influencia● Analizando la semántica de las expresiones

Tabla de contenidos● Tendencias en la sociedad● Generación de datos y computación barata● Big Data y Business Intelligence● Aprovechando el dato en las PYMEs● Economía de la influencia● Analizando la semántica de las expresiones

Tendencias en la sociedadIntroducción

Según un reciente estudio del Supervisor Europeo de Protección

de Datos (EDPS), un 57% de los negocios de la UE utilizan ya algún

sistema para procesar los datos que generan los 369 millones de

internautas europeos

Tendencias en la sociedadInternet

Internet de los ingenieros

Internet de las empresas

Internet de las personas

Internet de los servicios

Laboratorio

Presencia

Participación

Negocio

- 1995

1995 - 2005

2005 - 2015

2015 - ...

Tendencias en la sociedadInternet (II)

Estamos ante un momento histórico que ha modificado

1) El sistema de transmisión de conocimiento2) El sistema productivo

… y por ende, nuestra sociedad

Tendencias en la sociedadInternet (III)

Otras tecnologías que cambiaron el sistema productivo

1) Tecnología lítica

2) La domesticación de especies

3) Industrialización

División del trabajo

Fuente: http://html.rincondelvago.com/pecuaria.html

Fuente: http://10cosasdetecnologia.blogspot.com.es/2011/08/dependencia-tecnologica.html

Almacén; propiedad privada

Fuente: http://ambitosociolinguisticoportugos.blogspot.com.es/2010/12/principales-focos-industriales-de-la.html

Del campo a la ciudad

Tendencias en la sociedadInternet (IV)

Otras tecnologías que cambiaron el sistema productivo

4) La digitalización

Fuente: http://www.paperendydigitalizacion.com/Pages/Servicios.aspx

Competitividad

Modelos de negocio

Tendencias en la sociedadInternet (V)

Otras tecnologías que cambiaron el sistema de transmisión de conocimiento

1) Jeroglífico

2) Escritura

3) Imprenta

4) Audio

5) Vídeo

6) Digital

Fuente: http://www.iabogado.com/esp/blogcfm/1/2009/12/La-fea-y-rancia-jerga-jurdica-del-siglo-XXI.html

Fuente: http://www.educacionyculturaaz.com/noticias/conmemoraran-bicentenario-de-la-imprenta-en-yucatan/

Fuente: http://www.educacionyculturaaz.com/noticias/conmemoraran-bicentenario-de-la-imprenta-en-yucatan/

Fuente: http://www.oldbarnaudio.co.uk/

Fuente: http://midnightlumiere.com/our-crew/

Tendencias en la sociedadNueva sociología

● El concepto Big Data no es tecnológica ni conceptualmente nada nuevoo Realmente, es el tratamiento de datos de toda la vida

en el campo de la Sociología

Fuente: http://escueladebellasartesmanuelbelgrano.wordpress.com/category/4o-ano/sociologia/

Tendencias en la sociedadNueva sociología (II)

● Sin embargo, lo que sí se dispone ahora es de nuevas tecnologías que facilitan hacer ese tratamiento de datos

● Por lo tanto, el Big Data, no introduce un nuevo modelo para hacer las cosas; sino que aporta una nueva capacidad

Tendencias en la sociedadEconomía digital

Fuente: http://mundocontact.com/actualidad/page/119/

La nube se ha consolidado como el modelo sobre el que se desarrolla

el ecosistema digital

Por ello el acceso se ha convertido, como anticipara el sociólogo y

economista Jeremy Rifkin, en la puerta de entrada a la economía

digital

Tendencias en la sociedadLa economía digital (II)

● Cambio demográficoo Decisiones en manos de generación 70 y 80o No son aún nativos digitales, pero tienen una serie de

valores distintivos: Individualismo Personalización Inmediatez

Fuente: http://www.todocoleccion.net/mabel-somo-generacion-80-una-noche-amor-45-hispavox-1979-pedido-minimo-10%E2%82%AC~x25950258

Tendencias en la sociedadLa economía digital (IV)

FromConsumer-oriented Internet

towards Company-oriented Internet

Source: http://pame95.wordpress.com/2012/11/03/mi-ensayo-planeta-web-2-0-la-intercreatividad-y-web-2-0/

Source: http://antoniotoriz.blogspot.com.es/2013/08/internet-de-las-cosas.html#sthash.hAa2ha7K.dpbs

Tendencias en la sociedadTransformación digital

Fuente: http://www.mujeresconsejeras.com/estrategia-digital-5-errores-que-puedes-evitar/2014/02/20/

Tendencias en la sociedadPalancas de transformación digital

1)Social Media● Estrategia de captación y fidelización● Objetivo: movilizar actitudes para cambiar

comportamientos● Crecimiento en B2B● Tráfico en buscadores vs. tráfico en redes

sociales

Tendencias en la sociedadPalancas de transformación digital (II)

2) Movilidad● Uso de móvil ya es superior al del PC

o España, Francia y UK lideran el uso de smartphones● Aplicaciones B2B a punto de superar las

aplicaciones B2Co De una Internet de consumidores a una Internet de

empresaso Entornos B2B: desarrollar canales de comunicación

con consumidor final, que sirvan de prescriptores y hagan pull sobre los distribuidores

Tendencias en la sociedadPalancas de transformación digital (III)

3) eCommerce● La tecnología expansiona mercados● Plan único estrategia on-off

o Vinculado con estrategias pricing y clientingo Herramientas como Minderest

Fuente: http://www.comunicacion-cultural.com/2012/05/21/la-expansion-internacional-de-las-librerias-abre-nuevos-mercados/comment-page-1/

Tendencias en la sociedadData Economy

“Cerca de 66% de las empresas en todo el mundo ya

han comenzado a implementar proyectos de

Big Data y el 88% de los encuestados lo considera una

prioridad absoluta para diferenciarse, según el

estudio”

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Datos y computaciónIntroducción

Fuente: https://elblogdemaripozo.wordpress.com/2011/03/17/hello-world/

Datos y computaciónFuentes

Source: http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/understanding-sources-big-data-infographic/

Datos y computaciónFuentes (II)

Datos y computaciónCoste de computación

Fuente: http://dupress.com/articles/from-exponential-technologies-to-exponential-innovation/

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Una introducción

Una introducción (II)● Herramientas cognitivas

o Extienden el aprendizaje y la percepción humanao Fueron inventadas y desarrolladas por nuestros

antepasados para darle sentido al mundo y actuar de manera más efectiva en él Historias que enseñaron a las personas a recordar

cosas haciendo el conocimiento más interesante Metáforas que permitieron a las persona entender

una cosa analizándola en términos de otra Oposiciones binarias como bueno/malo que

ayudaron a las personas a organizar y categorizar conocimiento

¿Y qué podéis ganar vosotros/as, PYMEs?

Ganar dinero

Evitar perderlo

Optimizar costes

Big data

Source: http://de.nr-apps.com/blog/2014/01/09/zukunft-des-handels-big-data-und-bitcoins/

Big Data (II)

Source: http://de.nr-apps.com/blog/2014/01/09/zukunft-des-handels-big-data-und-bitcoins/

Big Data (III)● Desde una perspectiva de Teoría del

Conocimiento, tres usos de datos:o Deducción

Preguntas a resolver con la Base de Datos que se dispone (enfoque estadístico tradicional)

o Inducción Analizar los datos con la esperanza de encontrar

algo (Data Mining)o Abducción

Deducción + Inducción

Business IntelligenceDefinición

La raíz conceptual de la inteligencia de negocios puede relacionarse con el

libro “El Arte de la Guerra” de Sun Tzu

“Para poder ser exitosos en la Guerra, se debe conocer complemente las fortalezas y debilidades de uno

mismo, así como las del enemigo. El no saber alguna de ellas podría significar

la derrota”

Fuente: http://www.taringa.net/posts/apuntes-y-monografias/17030452/El-arte-de-gobernar-

bien.html

Business IntelligenceDefinición (II)

En 1989, Howard Dresner, un investigador de Gartner Group,

popularizó el acrónimo de BI (Business Intelligence) para indicar

“El conjunto de conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones en

los negocios, utilizando sistemas de apoyo basado en hechos”

Business IntelligenceDefinición (III)

● En la actualidad, incluye una amplia categoría de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten:o Reunir, acceder, transformar y analizar ...o …. datos, transacciones e información no

estructurada (interna y externa) …o …. con el propósito de ayudar a los usuarios de una

compañía a tomar mejores decisiones de negocio

Business IntelligenceDefinición (IV)

Fuente: http://maaw.info/ArticleSummaries/ArtSumKaplanNorton2001.htm

Fuente: http://www.executivestrategymanager.com/

Business IntelligenceModelo integral de una solución BI

SQL

XML

CSV

...

Data Management /

Integration

Ciclo / Proceso

datos

Modelodatos

Dashboard

Report

API

Ciclo de análisis de datosIntroducción

Ciclo de análisis de datosProceso

1) Seleccionar 2) Capturar 3) Agregar 4) Procesar 5) Utilizar 6) Refinar

Más datos no es más

conocimiento

Extracción, muestreo y

ética

Proceso de calidad de

datos

Análisis+

Acción

Hacer operativos los

trabajos anteriores

Post-procesamiento

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Aprovechando dato PYMEData Layer

● En la actividad digital, todo genera un datoo Tarjetas de créditoo Teléfonos móvileso Redes socialeso Proveedores de Interneto Tarjeta de fidelización de

mercado

Fuente: http://www.privacidadlogica.es/2012/05/31/modelo-de-informe-sobre-sistema-de-control-horario-basado-en-huella-digital/

Aprovechando dato PYMEData Layer (II)

No obtiene respuestas quién posee los datos, sino quien sabe hacer las preguntas

Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/

Aprovechando dato PYMEData Layer (III)

En la economía digital, captar datos de clientes es cada vez más crítico

o De 1º Vender 2º Capturar el dato

o A 1º Capturar el dato 2º vender

Aprovechando dato PYMEData Layer (IV)

Estrategia de venta directa

1) Gestionar audiencia

2) Capturar datos

3) Convertir a ventas

Aprovechando dato PYMEData Layer (V)

1) Gestionar audiencia● Fijar público objetivo● Identificar espacios digitales donde

encontrarlos● Crear espacios propios para captar datos y

crear la Base de Datos● Definir líneas editoriales y métodos de

captación

Aprovechando dato PYMEData Layer (VI)

2) Captar datos● Creación landing page para captar dato● Pedir datos necesarios y clasificarlos● Realizar seguimiento

Aprovechando dato PYMEData Layer (VII)

3) Convertir a venta● Segmentación de usuarios● Personalización de la oferta● Planificar acciones● Realizar seguimiento

Aprovechando dato PYMEData Layer (VIII)

Fuente: http://www.ft.com/intl/cms/s/2/927ca86e-d29b-11e2-88ed-00144feab7de.html#axzz2z2agBB6R

Aprovechando dato PYMEData Layer: aplicaciones de negocio

Aprovechando dato PYMEData Layer: aplicaciones de negocio (II)

Aprovechando dato PYMEData Layer: aplicaciones de negocio (III)

Aprovechando dato PYMEData Layer: aplicaciones de negocio (IV)

Aprovechando dato PYMEData Layer: aplicaciones de negocio (V)

Aprovechando dato PYMEData Layer: aplicaciones de negocio (VI)

Aprovechando dato PYMEBeneficios

1) Procesamiento eficiente de información

Aprovechando dato PYMEBeneficios (II)

2) Relaciones y patrones entre actividades de negocio y operaciones

Fuente: http://www.mediameasurement.com/my-my-a-smoky-eyed-surprise/

Aprovechando dato PYMEBeneficios (III)

3) Identificar y actuar en tendencias emergentes cuanto antes

Fuente: http://www.propertyweek.com/emerging-trends-sustainability-given-the-green-light/5065937.article

Aprovechando dato PYMEBeneficios (IV)

4) Manipular e interactuar directamente con datos

Fuente: http://blog.visual.ly/interaction-design-for-data-visualizations/

Aprovechando dato PYMEBeneficios (V)

5) Fortalecer un nuevo lenguaje de negocio

Fuente: http://www.qualia.hr/businessq/visualize/

Descubriendo conocimientoMétodos

1. Métodos predictivos

2. Descubrimiento estructuras

3. Minería de relaciones

Descubriendo conocimientoNecesitamos datos, la materia prima :-)

Descubriendo conocimiento¿Dónde tenemos esos datos hoy en día?

Fuente: http://www.datanami.com/2014/08/19/cloud-era-rising-analytics/

Descubriendo conocimiento¿Dónde tenemos esos datos hoy en día? (II)

Descubriendo conocimientoCrowd Analytics/Sensing

Descubriendo conocimientoClasificación

Source: Data Mining with WEKA MOOC (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/mooc/dataminingwithweka/)

Descubriendo conocimientoClasificación (II)

Source: Data Mining with WEKA MOOC (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/mooc/dataminingwithweka/)

Descubriendo conocimientoClasificación (III)

Fuente: https://bigml.com/user/czuriaga/gallery/model/50de5497035d0769700000a4

Descubriendo conocimientoAnálisis de clústers

Fuente: http://lookfordiagnosis.com/mesh_info.php?term=An%C3%A1lisis+Por+Conglomerados&lang=2

Descubriendo conocimientoAnálisis factorial

Fuente: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?pid=S1668-298X2012000200003&script=sci_arttext

Descubriendo conocimientoAnálisis de Redes Sociales

Fuente: http://gob20.wordpress.com/2012/11/27/analisis-de-redes-sociales-difusion-de-protesta-en-sociedades-heterogeneas/

Descubriendo conocimientoReglas de asociación

Fuente: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:IF-THEN-ELSE-END_flowchart.png

Descubriendo conocimientoAnálisis correlacional

Fuente: http://naukas.com/2012/08/01/correlacion-no-implica-causalidad/

Descubriendo conocimientoPatrones secuenciales

Fuente: http://www.cazatormentas.net/foro/temas-de-meteorologa-general/avenidas-historicas-del-rio-guadalfeo-salobrena-motril-(granada)/40/

Fuente. http://www.empresa-pyme.com/img/entries/1307487813.png

Descubriendo conocimientoAnálisis de causalidad

Aprovechando dato PYMEAspectos éticos y legales

Aprovechando dato PYMEAspectos éticos y legales

Aprovechando dato PYMEAspectos éticos y legales (II)

Aprovechando dato PYMEAspectos éticos y legales

Aprovechando dato PYMEAspectos éticos y legales (III)

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Economía de la influenciaIntroducción

Source: http://rs.resalliance.org/2010/11/03/reading-list-using-social-network-analysis-sna-in-social-ecological-studies/

Economía de la influenciaIntroducción (II)

● Poder llegar decirle a una empresa quién o qué influye más en la decisión de compra de un cliente

● Ante el juego de suma cero que resulta conseguir clientes, poder apalancar una relación con unas personas para llegar a otras, resulta de enorme atractivo

Fuente: http://figurasalud.mex.tl/958287_Plan-de-negocio.html

Economía de la influenciaCentralidad de un nodo

● La centralidad no es un atributo intrínseco de los nodos o actores de una red sino un atributo estructuralo Es decir, un valor asignado que depende estrictamente

de su localización en la red● La centralidad mide según un cierto criterio la

contribución de un nodo según su ubicación en la red, independientemente de si se esté evaluando su importancia, influencia, relevancia o prominencia

Economía de la influenciaCentralidad de un nodo (II)

● Existen cuatro medidas de centralidad que son ampliamente usadas en análisis de redes:o La centralidad de grado

(«degree centrality»)o La cercanía («closeness»)o La intermediación

(«betweenness»)o La centralidad de vector

propio («eigenvector centrality»)

Economía de la influenciaAplicaciones

Fuente: http://www.cienciaxplora.com/divulgacion/futbol-matematicas-desmontando-pulpo-paul_2014042000104.html

Economía de la influenciaHerramientas

Fuente: http://gephi.github.io/images/screenshots/datatable.png

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Semántica expresionesIntroducción

● Podríamos asignar un score a nuestros clientes o Quiénes debiéramos cuidar más y cuáles menoso A quién dar regalos promocionales para intentar

fidelizarles y a quién no resulta ya tan necesarioo etc.

● … sumándole una semántica de sus expresiones

Semántica expresionesIntroducción (II)

● Marketing orientado a la actitud y a las emocioneso Muchos productos se han comoditizado, por lo que por

precio es difícil ya diferenciarseo De ahí que la influencia, la semántica de las

expresiones, jueguen un papel fundamental de diferenciación

Fuente: http://saludyeconomia.net/tag/mlm/

Semántica expresionesHerramientas

“Perfection is achieved not when there is nothing more to add, but when there is nothing

left to take away”

Antoine de Saint-Exupery

Introducción al Big Data y el Business Intelligence

Gana dinero, evita perderlo y reduce costes con el correcto análisis de datos

Alex Rayón JerezDirector Programa Big Data y Business Intelligence

alex.rayon@deusto.es@alrayon

Diciembre, 2014