BIG DATA: MEGATENDENCIAS DIGITALES QUE DAN FORMA AL NEGOCIO INTELIGENTE

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Última modificación:2 de diciembre de 2013

Edison Coimbra G.

Apuntesde clases

Móviles, Redes Sociales, Nube, Internet de las Cosas, Big Data

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Ingeniero Electrónico

Especializado en Redes de Telecomunicaciones

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.

Mi nombre es Edison Coimbra G.

Las megatendencias digitales impulsan nuevas especialidades en las que actualmente me preparo:

¿Quién soy?

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Para acceder a ellos con facilidad y rapidez, se requiere una solución de Big Data que los transforme. Al 2013 hay una explosión de “grandes

datos”: 4 a 5 Zettabytes (1021) (HP, 2013).

De 5 megatendencias digitales que dan forma al negocio inteligente

¿De qué hablaré hoy?

Generan enormes volúmenes de datos que se producen a gran velocidad y son de múltiple variedad.

Se está generando un Big (amount of) Data.

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Los consumidores de tecnología móvil transformarán el modelo de negocio

Megatendencia 1: Tecnología móvil

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).

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).

Búsquedas en Google

La tecnología móvil generará una gran variedad de oportunidades y aplicaciones de negocios.

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Una de cada cuatro aplicaciones son abandonadas tras el primer uso.

Las aplicaciones móviles corporativas arrancaron ya

Tecnología móvil – Aplicaciones móviles

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).

Los consumidores de tecnología móvil pasan el 82% del tiempo de consumo en las Apps y solo el 12% en los sitios de navegación.

Proporción de consumo

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Las redes sociales se aproximan más a la sociología y a la sicología que a la tecnología.

Las redes sociales son las detonantes del Big Data

Megatendencia 2: Redes sociales

Con sus más de 1.000 millones de usuarios van a redefinir los negocios y los límites personales.

El 93% de los marketeros utiliza las redes sociales para realizar negocios (Afshar, 2013).

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

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La web visual está impulsado el crecimiento de Pinterest y Tumblr, con tasas del 88% y 74% (Afshar, 2013).

¿Cuáles son las Top 5 de las redes sociales?

Redes sociales – Las Top 5

Dos nuevos usuarios se unen a Facebook cada segundo (SAP, 2013).

98.000 tweets se envían cada 60 segundos (SAP, 2013).

100 horas de video se suben a YouTube cada 60 segundos (YouTube, 2013). ¿Está su compañía contribuyendo?

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.

YouTube llaga a más adultos de los EE.UU en las edades de 18 a 34 años que cualquier red de cable (SAP, 2013).

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Esta infraestructura sirve para atraer clientes, “conversar” con ellos, conocer sus intereses, preferencias, opiniones.

Los negocios y la infraestructura digital en torno a su sitio Web

Redes sociales – Infraestructura digital

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.

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.

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La reputación online ya no es sólo cosa de las grandes marcas.

El contenido es rey en la infraestructura digital

Redes sociales – El contenido

En Twitter no se puede estar diciendo una cosa y otra en Facebook.

Ahora los negocios deben desarrollar una estrategia de comunicación que transmita una sola voz en diferentes redes sociales.

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.

Huella digital

El 39% ha subido algo de lo que se ha arrepentido después (Afshar, 2013).

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¿Qué información registran las redes sociales? – Ejemplo

Redes sociales – ¿Qué información registran?

Datos de usuario1. Sociodemográficos Edad Sexo Residencia

2. Sicográficos Intereses Preferencias Opiniones

Actividad Seguidores Menciones Retweets

Actividad Fans Me gusta Comentar Compartir

¿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.

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¿Cómo alimentar con Facebook una base de datos de empresa

Redes sociales – ¿Cómo aprovechar a Facebook?

Primero se debe segmentar la información disponible en la base de datos.¿Qué variables se utilizan?

Socio-demo-gráfica

Sico-gráfica

Trans-accio-

nal

Segmentación avanzada

¿Qué hacer para saber más de los clientes?

1 A través de una App, se los invita a participar en una promoción en Facebook (Ej.: sorteo de muebles).

La App pide las autorizaciones para acceder a la información del usuario.

La App fusiona los datos de Facebook con los de la base de datos y entrega la información sobre el usuario.

3

2 Perfil completo de usuario

Luego se incorporan nuevos datos

Con más datos se mejora el análisis y se maximizan las ventas.

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Las redes sociales ayudan a segmentar información para la toma de decisiones

Redes sociales – Ayudan a segmentar información

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 a través del número de amigos que tiene, cantidad de publicaciones que hace y la interacción de sus contactos con las publicaciones.

Se sabe cuáles son las categorías que le interesa. Dentro de la categoría, se conoce también sus intereses específicos.

Se sabe cuáles son las categorías de marcas que le interesa. Dentro de cada categoría, se conoce también las marcas específicas que le interesan.

¿Cuál es el nivel de influencia de cada usuario de las redes sociales?

¿Sigue a la competencia?

¿Qué le interesa?

¿Qué marca le interesa?

Permiten segmentar en función del estilo de vida y personalizar la comunicación para cada segmento.

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En la nube, se paga por los servicios que se necesitan, ya sea por mes o por horas.

La computación en la nube llega a la mayoría de edad

Megatendencia 3: Computación en la nube

Son sistemas que ofrecen servicios de computación a través de Internet.

Muchas empresas no necesitarán construir sistemas propietarios o adquirir hardware costoso.

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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.

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).

Computación en la nube – Volumen de datos

El 82% de las empresas ahorraron cuando se subieron a la nube (Afshar, 2013).

¿Cuánto se invierte en cloud?

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).

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Al 2013: más de30 millones de sensores + 30% tasa anual.

El Internet de las cosas es ahora el “Internet de todo”

Megatendencia 4: Internet de las cosas

Internet se expande a medida que se adicionan sensores.

Se conectan a Internet a través de GPRS, GSM, NFC, BlueTooth o WiFi.

Se incrustan en teléfonos, autos, relojes, marcapasos, etc.

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Internet de las Cosas representa la próxima evolución de Internet.

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).

Se está generando un Big (amount of) Data.

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Megatendencia 5: Big Data¿Qué es el Big Data?

Entrega de informacióncon fines predictivos en un tiempo reducido.

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.

¿Cuál es la finalidad?Datos estructurados 15%Son internos de empresa: clientes, productos, transacciones, etc.

Escenario propicio para Big Data

Datos no estructurados 85%Provienen de la Web, Redes Sociales e Internet de las Cosas, en formato texto, audio, video, imagen.

Velocidad

Volumen

Variedad

Big Data ha despertado el mercado del análisis predictivo.

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Es muy probable que estas categorías se extiendan con el avance tecnológico.

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?

Una buena clasificación ayuda a entender mejor la amplia variedad de tipos de datos a analizar.

Primero: se tiene que clasificar la información

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Big Data – El análisis inteligenteLa nueva era del análisis: el Analytics inteligente (IBM, 2013)

¿Qué ha ocurrido?

¿Dónde, cuánto, con

qué frecuencia?

¿Cuál es el problema?

¿Qué acciones

son necesarias?

¿Qué puede ocurrir?

Simulación

¿Qué ocurrirá si se

mantienen las

tendencias?Pronóstico

¿Qué ocurrirá si…?

Modelo predictivo

¿Cómo obtener los mejores resultados?

Optimización

¿Cómo obtener los mejores resultados

contemplando todas las variables?

Optimización Estocástica

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.

Sofisticación del AnalyticsAnalytics inteligente =Big Data + Analytics avanzado.

El 68% de las empresas no cuentan con planes de Business Intelligence/Analytics (SAP, 2013).

Analítica Descriptiv

a

Analítica Predictiva

Analítica Prescriptiva

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Hadoop es una plataforma de código abierto que consiste de todo un ecosistema de proyectos.

Big Data – Herramientas y tecnologías de Big DataProveedores líderes

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Un cambio de llantas se fundamenta en datos que se procesan, correlacionan y analizan en tiempo real.

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.

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 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.

“Todas las ideas son de segunda mano, consciente e inconscientemente tomadas de un millón de fuentes externas”

Big Data es una tendencia que permite que aquello que antes era simple azar sea controlable.

Según Mark Twain (1885)

Un ejemplo de la evolución

¿Y ahora en el 2013?

Big Data – ¿Es la evolución del pensamiento?

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Big Data – Recurso para ciudades inteligentesBig Data el nuevo recurso natural para las ciudades inteligentes

AprovechaMúltiples

fuentes de datos.

AprovechaAlgoritmos

predictivos para resolver los problemas

proactivamente.

AprovechaLa

colaboración ciudadana y de

negocios.

Analiza los datos a través

de la tecnología analítica.

Permite a los líderes servir mejor a los ciudadanos y negocios en un mundo cambiante.

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Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 1 Big Data ayuda al transporte inteligente en Dublín (Irlanda) – Solución IBM

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.

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).

La información archivada sirve para analizar a posteriori y entender loque pasó y tomar medidas para optimizar el tráfico.

1

2

3

DublínPoblación

2013: 1.660.000

Captura Información Anticipa/predice el problema Decide y Actúa.

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La brasilera Vortio (2013) analizó todas las conversaciones en las redes sociales sobre la palabra clave “cerveza”, en diferentes idiomas y países.

Se analizaron y midieron percepciones, opiniones, etc.

Biga Data ayuda a cerveceras a delinear su marketing de acuerdo al país

Resultado: a diferentes culturas, diferentes comportamientos frente a la cerveza.

Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 2

En 2 semanas de análisis, parece que:

Los americanos (EE.UU) beben para relajarse.Los italianos por causa de problemas de relación con su pareja.

Los argentinos porque es saludable.

Los brasileros beben cuando salen a fiestear.

Los alemanes para abastecer el tanque.

Los franceses para apreciar el gusto.

Los bolivianos beben por todos los motivos anteriores (broma).

Este conocimiento puede ayudar a las cerveceras a comprender mejor al consumidor y a delinear estrategias de marketing de acuerdo al país.

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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.

Mejores decisiones con mayor volumen de datos

Es una solución a problemas de volumen.

Big Data ayudó a Obama a ganar las elecciones el 2012

Analizaron la información a fin de identificar los gustos y preferencias de sus seguidores.

1 Traducir datos en bruto para realizar análisis predictivo.

Establecer las preferencias de los votantes.

Crear campañas de marketing mediante microsegmentación.

Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 3

Crearon diferentes aplicaciones para:

2

3

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Hasta el 2010, Macy’s seguía utilizando hojas de cálculo Excel para analizar grandes volúmenes de datos de clientes.

Mismas decisiones en menos tiempo

Big Data ayuda a las tiendas Macy´s de EE.UU. a incrementar sus ventas

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.

1 Un incremento del 10% en sus ventas.

Tomar decisiones en menos tiempo.

Que los datos estén en sus manos.

Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 4

Han conseguido:

2

3

Es una solución a problemas de velocidad.

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Productos y servicios innovadores

Big Data ayuda a General Electric a mejorar sus productos

1 Identificar problemas de mantenimiento antes de que ocurran.

Mejorar la eficiencia de combustible en aviones.

Realizar mejoras operacionales.

Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 5

El aprovechamiento de estos datos les permite, entre otros:

2

3

Es una solución a problemas de variedad.

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.

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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.

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.

Además

Todo ello con el análisis y utilización de la información en tiempo real.

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Big Data – Como generador de empleosBig 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.

Referencias bibliografía

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¿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-on-the-future-of-business

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BIG DATA: MEGATENDENCIAS DIGITALES

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