Presentación sobre la utilidad del Big data en el entorno empresarial. Para más información sobre su implementación en la empresa y la utilidad de nuestra plataforma, visita nuestra web: www.logtrust.com. O contacta via email: info@logtrust.com

1. desmitificando
BIG DATA
•Qué es Big Data
•Por qué surge
•Para qué sirve
•El Factor Visualización
•Conclusiones

2. DataWarehouse
BIG DATA
Data Mining
Business Intelligence
QMF
ETL

3. BIG DATA
Web 2.0
Efecto:2000
.COM
DataWarehouse
Data Mining
Business Intelligence

4. Herramientas CASE
OrientaciónaObjetos
Downsizing
RAD
Web 2.0
Efecto:2000
.COM
DataWarehouse
Data Mining
Business Intelligence
Cliente/Servidor
Centro de Información
Linux vs Windows
Windows vs OS/2
BIG DATA
Rightsizing
OS/2 vs MS/DOS
Unix vs Mainframe
Relacional vs Jerárquica
ArquitecturaSAA
Mcvseverything
Programación Estructurada
Teleproceso
OnLine
XML
Entidad/Relación
Data Mar
Metodología
B.Datos Relacional
Method/1
B.DatosJerárquica
MainframeCodigospaghetti

5. Herramientas CASE
OrientaciónaObjetos
Downsizing
RAD
Web 2.0
Efecto:2000
.COM
DataWarehouse
Data Mining
Business Intelligence
Cliente/Servidor
Centro de Información
Linux vs Windows
Windows vs OS/2
BIG DATA
Rightsizing
OS/2 vs MS/DOS
Unix vs Mainframe
Relacional vs Jerárquica
ArquitecturaSAA
Mcvseverything
Programación Estructurada
Teleproceso
OnLine
XML
Entidad/Relación
Data Mar
Metodología
B.Datos Relacional
Method/1
B.DatosJerárquica
MainframeCodigospaghetti
“Internet of Thing
Próximamente en sus pantallas:

6. “El futuro descansa en diseñar y
vender computadoras que la gente
no se de cuenta que son
computadoras”
Adam Osborne, 1983
“La mejor manera de predecir el futuro
es inventarlo”
Peter F. Drucker
“640 K deberían ser suficientes para
cualquiera”
Bill Gates, 1981

7. Doug Laney:
Big data son activos de información de gran volumen,
alta velocidad de crecimiento y gran variedad de
formatos, que exigen formas innovadoras de proceso de
información, para una mejor comprensión y toma de
decisiones.

8. [Otras definiciones/reflexiones menos formales]
“Big Data es como el sexo adolescente:
todos hablan de él, nadie sabe realmente cómo hacerlo y
todos piensan que los demás lo hacen...”
Frase atribuída a Dan Ariely
“Palabra Técnica de moda que todo el mundo usa y nadie
entiende muy bien”
http://www.languagemonitor.com
“Big Data: hemos pasado de no saber qué es, a que todo
el mundo proclame que tiene uno, sin que en el intermedio
haya ocurrido nada relevante…”
Javier Valdés - Logtrust

9. Siempre hay quien lo confunde con sus herramientas…

10. También hay quien lo identifica con:
Big Data te vigila…

11. También se dice:
Big Data is dead…
Según Gartner, el término ha llegado al “Máximo de
inflacción de expectativas”

12. Tendemos a sobrevalorar el impacto de la tecnología en
el corto plazo….
y a infravalorarlo en el largo.

14. “Se abusa del término Big Data y sus famosas 3 V.
Ya hay quien lo detesta y considera que su simple
aparición en una conversación o texto es síntoma de
falta de rigor…”
“Big Data es una de los escasos ejemplos de
tecnologías que se definen por ‘el problema’ y no por
‘la solución’. Esa es una de las razones del abuso de
tópicos y conceptos sin verdadero significado real.”
y sin embargo…

15. Los hechos…

16. Nuevo término:
Datification

17. Nuevo término:
Datification

18. El crecimiento de
Internet
27.483 PB/mes
Si se almacenaran en DVD estándar y se pusieran juntos, medirían la distancia
de la Luna a la Tierra… ida y vuelta.
http://www.evolutionoftheweb.com/

19. Repasando…Kilobyte (KB)
10
3
megabyte (MB)
10
6
gigabyte (GB)
10
9
terabyte (TB)
10
12
petabyte (PB)
10
15
exabyte (EB)
10
18
zettabyte (ZB)
10
21
yottabyte (YB)
10
24
• Google procesa sobre 20 petabytes de datos cada día
•Filmar 100 años de vida de una persona en alta definición (10
megapíxels, 50 fotogramas por segundo) ocuparía 0,5 petabytes.
•Facebook tiene 60 mil millones de imágenes, lo que supone 1,5
petabytes de almacenamiento y crece a un ritmo de 220 millones de
imágenes por semana.

20. Espectacular caída de costes de almacenamiento…
…entramos en la Era Petabyte

22. Datos no estructurados, no catalogados y sin explorar
que se encuentran en los repositorios de datos y que aún
no han sido analizados ni procesados.
Nuevo término:
Dark Data
Datos
conocidos
Datos desconocidos,
se sabe que existen
Datos desconocidos,
No se sabe que existen
Big
Data

25. Factores relevantes:
La información no operativa (Dark Data)
podría ayudar a tomar decisiones.
Poder tomar decisiones antes que los demás
es una verdadera ventaja competitiva .
•Integrar no solo información operativa
•Guardar terabytes de información por día
•Hacer consultas sobre ellos
•Correlaciones
•Hacerlo todo en tiempo real
•Y disponer de esta información de forma
permanente y longeva
¿ Cómo lo absorbemos?
Por lo tanto necesitaríamos:

26. Asimilación de la información
El número de conceptos simultáneos que
podemos asimilar, oscila entre 5 y 9.
( 7+- 2 )
George A. Miller
¿ Cuanto hace que se
rebasó el límite ?

27. Pero no toda la información se
procesa de la misma manera…
Hay modalidades que se
asimilan de forma directa,
prácticamente sin necesidad de
reflexión

28. Visualiza
ción

29. Ejemplo de Visualización:
•Aparecerá una lista de 7 palabras (dentro de
los límites de Miller)
•El objetivo es intentar recordarlas después de
verlas unos segundosDesperta
dor
Camisa
Piano
Casa
Sofa
Toro
Besugo¿ Resultados ?
…variables, pero en el mejor de los casos, se nos
olvidarán en pocos minutos. Probemos de forma
visual:

31. Ejemplo de Visualización:
Localizar los “7” de esta figura

32. Ejemplo de Visualización:
Representar patrones de correlación

33. En realidad el poder de “lo visual” es algo que
conocemos desde hace mucho tiempo…

34. Primer gráfico estadístico conocido:
1644 Michael Florent van Langren,
cartógrafo Holandés que proponía un sistema
de cálculo de la Longitud.
Representación gráfica de la disparidad de valores propuestos para la
Longitud entre Toledo y Roma

35. …mejorando el gráfico con medios modernos:

36. William Playfair 1759-1923 – Ingeniero y economista político Escocés, fundador del
Método Gráfico Estadístico

37. La Visualización no sólo representa de forma
rápida y concisa la información…
También permite DESCUBRIRLA
Mapa del DR.
Snow, 1814
Epidemia de cólera,
localización de fuente de
agua contaminada

39. Doug Laney:
Big data son activos de información de gran volumen,
alta velocidad de crecimiento y gran variedad de
formatos, que exigen
formas innovadoras de proceso de información
para una mejor comprensión
y toma de decisiones

40. IT Convencional
¿ Big Data ó Collatera

43. IT Convencional

44. ?
1- ¿ Pregunta ?
2- Actividad
3- Obtener Datos
y Almacenarlos
4- Ordenación y
Estructuración
5- Exploración
5’-Automatismos
de Análisis
6- Visualización y
Comunicación

47. Ejemplos varios de Visualización Logtrust:

48. En Resumen:
•Big Data es una Moda
•Big Data no sólo es un acierto
de Marketing
•Big Data es una Necesidad
•Big Data es un Hecho
•Big Data es Accesible

49. Muchas
gracias
Javier Valdés Quirós
COO
javier.valdes@logtrust.com