eDreams DATA.HUB, del Big Data al Smart Data
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eDreams DATA.HUB, del Big Data al Smart Data
- 1. 0 DAVID MARTÍNEZ ARQUIITECTO eDreams DATA.HUB DEL BIG DATA AL SMART DATA
- 2. 1 Nuevas fuentes de ingresos en e-commerce Octubre 2014 PABLO DE PORCIOLES DIRECTOR DE DESARROLLO DE NEGOCIO Introducción sobre eDreams ODIGEO
- 4. 3 eDreams ODIGEO: conecta a la perfección con proveedores y clientes finales Viajes de empresa Viajes de ocio Consumidor final Hoteles Alquiler de coches Seguros Trenes Proovedores Aerolíneas Paquetes vacacionales Otras OTAs Non-travel Conexión directa GDS Agregadores Afiliados Directo Búsquedas Meta White label / XML Agencias de viajes offline
- 5. 4 30 – Promedio de días para reservar con antelación De asientos se venden cada día10 mill. 300 mill. 510 mill. 9,792 mill. 39,168 mill. 109,670.4 mill. 1 trillón de precios cambian 1.7 – Viajes internacionales (2 países) sobre el 70% del tráfico (2 x 70% + 1 x 30%) 19.2 – 9 combinaciones diferentes en rutas con 3 aerolíneas para vuelos internacionales (70% del tráfico) (3 x 9 x 70% + 1 x 30%) 4 – Combinaciones disponibles en Conexión Directa/GDS 2.8 – Multi-stops i.e 10 opciones en el 20% del tráfico (10 x 20% + 1 x 80%) 10 – Combinación de maletas, tarjetas, etc. MÁS DE 1 TRILLÓN DE PRECIOS CAMBIAN DIARIAMENTE
- 6. 5 Mercado OTA: Competitivo y Dinámico
- 7. 6 Mercado OTA: Retos GESTIONAR NUEVOS CANALES con GRAN VOLUMEN de INFORMACIÓN MAYOR CONOCIMIENTO PROPIO y de tu MERCADO
- 9. 8 From Big To Smart º VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VERACIDAD VALIDEZ VISIBILIDAD VALOR
- 10. 9 Retos: Sacar mayor valor a los datos con tecnología e innovación
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- 23. 22 Sistema de Alertas: reacción inmediata • Marca • Mercado • Canal • Ruta + 25 MILLONES DE COMBINACIONES OBSERVADAS AL INSTANTE
- 24. 23 … en resumen
- 25. 24 En resumen…
- 26. 25 En resumen…
- 27. 26 En resumen…
- 28. 27
Notas del editor
- - Poner lugar en la organización que ocupa
- Explicar el porqué de la creación del DataHub: los problemas de decrementar el tiempo de iteración en análisis y toma de decisiones (data-driven company). Expllicar que estamos en un entorno muy dinámico altamente competitivo.
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar los pasos que diferencia smart data de big data. Se añaden valor y veracidad. La parte de veracidad implica chequear los datos. La parte de valor implica mucho más: implica conocer tu modelo de negocio, implica conocer en qué kpi’s te basas para tomar decisiones, implica enteder esos kpi’s y saber cómo se consiguen (directa o indirectamente).
- Explicar el porqué de la creación del DataHub: los problemas de decrementar el tiempo de iteración en análisis y toma de decisiones (data-driven company). Expllicar que estamos en un entorno muy dinámico altamente competitivo.
- - Poner lugar en la organización que ocupa
- Poner cajas de estructura
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- - Poner lugar en la organización que ocupa
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals