El documento habla sobre el Big Data y su gestión estratégica en entornos corporativos. Explica que el Big Data implica la captura y procesamiento de grandes volúmenes de datos, y su uso para mejorar los procesos de negocio. También describe los tres V del Big Data (volumen, velocidad y variedad), y cómo las empresas pueden utilizar los datos mediante inteligencia operativa e inteligencia de negocios. Finalmente, señala algunas oportunidades y desafíos del Big Data, como la privacidad de datos y la necesidad

1. BIG DATA:
Gestión estratégica de datos
masivos en entornos
corporativos.

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3. ¿Qué es el Big Data?
■ TÉCNICO: captura, gestión y procesamiento de
enormes volúmenes de datos.
■ NEGOCIO: procesos de flujos de información
para el éxito de la empresa.
■ REFLEXIVO: es un cambio de concepción que
debe tomar la empresa. Un desafío.

4. ¿Por qué es Big Data?
Evolución en
■ Bases de datos: Transaccional, analítica,
operativa.
■ Registros de información: logs, elementos webs o
servidores. Mainframe, Servers, web servers,
NetWorks, virtual machines, Databases, APP
Servers, security devices, otros.
■ Información que generan las personas en las
redes sociales, contactos, call center, otros.

5. Internet, en tiempo real…

6. Control total
Director: D.J. Caruso
Protagonista: Shia LaBeouf y Michelle
Monaghan.
País:Estados Unidos
Año: 2008
youtu.be/IO3k9chchjw

7. Rápidos y Furiosos
Director: James Wan
Protagonista: Vin Diesel
Paul Walker
Dwayne Johnson
Jason Statham
País: Estados Unidos - Japón
Año: 2015
youtu.be/cUOGHXx_TZM

8. 3 V del Big Data
VOLUMEN VELOCIDAD VARIEDAD

9. ¿Cómo utilizar Big Data?
Operational intelligence
■ Datos: fluyen
■ Tiempo real
■ Resultados -
máquinas
■ Automatiza
■ Puede almacenar
Business Intelligence
■ Base de datos
■ Analiza con tiempo
■ Resultados -
Humanos.
■ Proyecta
■ Almacena

10. Rompiendo Las Reglas
Protagonistas: Brad Pitt, Jonah Hill, Philip
Seymour Hoffman
Dirección: Bennett Miller
País: Estados Unidos
Año 2011

11. youtu.be/lLclCZsRGSk

12. Unidades de almacenamiento

13. Fuente: EMC
1 Exabyte = 1 000 000 000 gigabytes

14. 1 Petabyte = 1 000 000 Gigabytes
■ Google procesa alrededor de 24 Petabytes de
información por día.
■ AT&T, transmite 19 Petabytes de datos x mes.
■ Facebook que almacena entorno a 100
Petabytes sólo en fotografías y vídeos.
■ El 90% de los datos existentes han sido
creados en los 2 últimos años. (IBM)

15. Big Data: Equipo de Trabajo
■ “Big Data Analyst” o “Data scientist”
■ Antes sociólogos, encuestadores, otros …
■ Ahora también matemáticos, infógrafos,
cartógrafos digitales, estadísticos.
■ Hay más datos complejos y diversos.
■ Se necesitan diseñar patrones especulativos de
conductas.
■ Hay un desplazamiento de sociólogos a
matemáticos.

16. Internet de las cosas
■ Más información en tiempo
real
■ Integración al Big Data
■ Monitoreo salud en línea
■ Control de tránsito
■ Stock de mercaderías
■ Personalizar productos y
servicios

17. Big Data: Oportunidades
■ Internet de las cosas
■ Geolocalización
■ Segmentaciones
■ Identificar comportamientos, patrones, relaciones,
tendencias
■ Experimentar, observar y/o analizar en tiempo real
■ Tomar decisiones con mayor seguridad
■ Precisión en ofertas: día, hora, alcance
■ Visualizar y detener fraudes
■ Mayor personalización en los servicios

19. Análisis Predictivo
■ Reemplazando el estudio del historial de los sucesos
por la verdadera prevención e influencia en las
acciones futuras.
■ BI Tradicional: el usuario debía identificar las partes
que utilizaría de esa información y definir cómo
utilizarla.
■ Análisis BD: ¿Por qué está sucediendo esto? ¿Qué
sucederá después? ¿Cómo se puede cambiar?
■ El análisis predictivo evita que ocurran ciertos hechos
y posibilita cambiar el curso de las acciones.

20. youtu.be/8SJQtn4RO7I
Análisis predictivo: para reducir la delincuencia

21. Análisis predictivo: para encontrar
oportunidades ocultas
youtu.be/pTNOY_aRtBk

22. Big Data y la Privacidad de Datos
■ Desconocimiento en los cuidados.
■ 62% Empresas evita utilizar datos obtenidos
online por temor a incumplir normas de
privacidad. (Fuente: Silverpop)
■ Empresas & movimientos defensores.
■ Una empresa víctima de un ataque de
seguridad pierde el 30% de su valor bursátil.
(Serv. Seguridad de TI en HP)

23. Privacidad de Datos: Malte Spitz
youtu.be/J1EKvWot-3c

24. Big Data y la Privacidad de Datos
¿Qué sienten los consumidores?
■ 84% de los consumidores reconoce ser
monitoreado.
■ 65% acepta a cambio de un beneficio.
■ 72% abierta al diálogo con las marcas.
■ Preocupación por privacidad de datos.
Fuente: “La verdad sobre la privacidad”, realizada a más de 6.500 personas x McCann Erickson.

25. Big Data y la Privacidad de Datos
■ Conocimiento.
■ Transparencia con los usuarios.
■ Incentivar buenas prácticas de
comportamiento.

26. Soluciones Big Data

27. Soluciones Big Data

28. Big Data y las PyMES
■ No están preparadas. No disponen
recursos.
■ Algunas carecen de CRM (sistemas para la
relación con clientes) o ERP (sistemas de
gestión).
■ Deben recibir el servicio fácil y
“encapsulado”.

29. Organizaciones que usan Big Data

30. Big Data en Organismos Públicos
USA: Salud Pública:
inundadas en un maremoto
de información biomédica,
utilizan Big Data para mejora
de resultados de la atención y
la salud de la población.

31. Big Data en Organismos Públicos
Italia: La administración ayuda a
entidades públicas a cooperar,
compartir buenas prácticas y
optimizar procesos internos.
Como resultado, ahorran tiempo,
reducen costos y satisfacen las
necesidades de los ciudadanos…

32. Posibles soluciones ofrecidas
■ Ventas inteligentes.
■ Demanda en tiempo real.
■ Construcción de marcas.
■ Mantenimiento predictivo.
■ Fidelización.
■ Personalización de casos.
■ Productos recomendados.
■ Detección de fraudes.
■ Ciudades inteligentes.

33. Empresa competitiva sería...
■ Big Data
■ Cloud
■ Experiencia de cliente
■ Internet de las Cosas - IoT
■ Movilidad

34. Algunos puntos negativos
■ Dudas de los usuarios sobre el uso de
sus datos.
■ Ataque a la seguridad de las
empresas.
■ Tácticas utilizadas para la recolección
de datos de los públicos.

35. Algunos puntos positivos
■ Datos: pueden ser analizados en tiempo real.
■ La Nube: seguridad, bajo costo y
actualizaciones.
■ Nuevas aplicaciones de datos permitiendo
gestionar e integrar la información.
■ Perfil mayor del cliente o usuario.
■ Al integrar big data y almacenamiento,
aumenta la eficiencia operativa.

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