SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 15
Descargar para leer sin conexión
Data	
  Explora+on	
  On	
  Cloud	
  
Mariano	
  Bu*gliero	
  López	
  
Director	
  Comercial	
  
Mariano.bu*gliero@datco.mx	
  
INTRODUCCIÓN	
  
GRUPO  DATCO	
  
¿Qué	
  es	
  Business	
  Intelligence?	
  
“Es	
  una	
  prac+ca	
  enfocada	
  en	
  la	
  
creación	
  de	
  conocimiento	
  a	
  
través	
  del	
  análisis	
  de	
  datos”	
  
“Se	
  refiere	
  al	
  uso	
  de	
  datos	
  
para	
  soportar	
  la	
  toma	
  de	
  
decisiones”	
  
“El	
  BI	
  es	
  exitoso	
  si	
  su	
  uso	
  se	
  convierte	
  en	
  
beneficios	
  económicos	
  para	
  la	
  compañía”	
  
GRUPO  DATCO	
  
Agregando	
  Verdadero	
  Valor	
  al	
  
Negocio	
  
Ingresos	
  
Precio	
  de	
  Compra	
  
	
  Margen	
  Bruto	
  
Gastos	
  
IT	
  
I+D	
  
	
  Subtotal	
  
	
  Margen	
  Opera+vo	
  
Estado	
  de	
  
Resultados	
  
%	
  of	
  Rev	
   Compañía	
  
$1B	
  
$1,000M	
  
$500M	
  
	
  $500M	
  
$300M	
  
$40M	
  
$50M	
  
	
  $390M	
  
	
  $110M	
  
	
  	
  
	
  	
  
100%	
  
50%	
  
	
  50%	
  
30%	
  
4%	
  
5%	
  
	
  39%	
  
	
  11%	
  
	
  	
  
	
  	
  
Reducir	
  
IT	
  10%	
  
Reducir	
  
Gastos	
  10%	
  
Incrementar	
  
Ganancia	
  10%	
  
$1,000M	
  
$500M	
  
	
  $500M	
  
$300M	
  
$36M	
  
$50M	
  
	
  $386M	
  
	
  $114M	
  
	
  	
  
$4M	
  
	
  4%	
  
$1,000M	
  
$500M	
  
	
  $500M	
  
$270M	
  
$40M	
  
$50M	
  
	
  $360M	
  
	
  $140M	
  
	
  	
  
$30M	
  
	
  27%	
  
$1,100M	
  
$550M	
  
	
  $550M	
  
$300M	
  
$40M	
  
$50M	
  
	
  $390M	
  
	
  $160M	
  
	
  
	
  $50M	
  
	
  45%	
  
Escenario	
  Alterna+vo	
  de	
  Beneficios	
  
	
  $	
  Beneficios	
  
	
  %	
  Cambio	
  
Ejemplo:	
  Compañía	
  de	
  1	
  Billón	
  de	
  Dólares	
  de	
  
Ingresos	
  
GRUPO  DATCO	
  
Can_dad	
  de	
  datos	
  en	
  crecimiento	
  
DataVolume
Data Lifetime
Los	
  volumenes	
  de	
  datos	
  se	
  incrementan	
  exponencialmente	
  
El	
  _empo	
  de	
  vida	
  de	
  los	
  datos	
  es	
  cada	
  vez	
  mas	
  largo	
  
•  Costos de infraestructura en aumento
•  Las tareas de procesamiento de datos cada
vez toman mas tiempo
•  La complejidad de los datos aumenta
•  Se incrementan los requerimientos de
almacenamiento y los costos
•  Estratégias de datos activos vs archivados
se hacen necesarias
•  Nuevas regulaciones implican acceso
inmediato a los datos
GRUPO  DATCO	
  
La	
  eficiencia	
  es	
  importante	
  
El	
  Procesamiento	
  por	
  lotes	
  toma	
  mucho	
  _empo	
  
•  Los sistemas deben estar disponibles 24x7
•  Los volumenes procesados exceden las
ventanas de tiempo
•  Incluso el major hardware se quedará
corto en algún momento
Tiempo
Insuficiente
Cantidad de datos Data
Horas
Minutos
Segundos
MB GB TB
8x5
24x7
GRUPO  DATCO	
  
La	
  velocidad	
  es	
  importante	
  
Evento de Negocio
Action Time
BusinessValue
Captura de Datos
Análisis Completado
Acción
GRUPO  DATCO	
  
Nuevos	
  datos	
  =	
  Nuevas	
  Oportunidades	
  
•  Nuevos	
  Datos	
  =	
  Ac_vos	
  Estratégicos	
  
–  Fuentes	
  de	
  Datos	
  valiosas	
  sin	
  explotar	
  
–  U_lizar	
  fuentes	
  de	
  datos	
  externas	
  a	
  la	
  compañía	
  
•  Nuevas	
  Perspec_vas	
  =	
  Ventajas	
  Compe__vas	
  
–  Iden_ficación	
  de	
  las	
  principales	
  ventajas	
  compe__vas	
  
–  Nuevos	
  Productos	
  y	
  Servicios	
  
•  Nuevas	
  Tecnologías	
  =	
  Factor	
  Clave	
  
–  U_lizar	
  tecnologías	
  innovadoras,	
  adelantarse	
  a	
  la	
  
competencia	
  
SOLUCIÓN	
  DATA	
  
EXPLORATION	
  ON	
  CLOUD	
  
GRUPO  DATCO	
  
ü Relaciones	
  no	
  definidas	
  
o	
  desconocidas	
  
ü No	
  se	
  requiere	
  un	
  
modelo	
  de	
  datos	
  
predefinido	
  
ü Flexible	
  y	
  dinámico	
  
ü Respuestas	
  en	
  
segundos	
  
Rápida	
  	
  exploración	
  de	
  TODOS	
  los	
  datos	
  relevantes	
  
ü Búsquedas	
  avanzadas	
  
ü Exploración	
  interac_va	
  
ü Orientado	
  al	
  usuarios	
  de	
  negocio	
  
ü Estructurados	
  
ü Semi-­‐estructurados	
  
ü No	
  estructurados	
  
ü Datos	
  de	
  dudosa	
  calidad	
  
ü Más	
  allá	
  del	
  Data	
  
Warehouse	
  
GRUPO  DATCO	
  
CRM	
  
ERP	
  
HRM	
  
OLTP	
  
1.	
  La	
  herramienta	
  analiza	
  
cualquier	
  fuente	
  de	
  datos	
  	
  
2.	
  Un	
  proceso	
  se	
  
encarga	
  de	
  
preparar	
  las	
  
fuentes	
  para	
  ser	
  
analizadas	
  
3.	
  Todos	
  los	
  datos	
  
se	
  almacenan	
  en	
  
un	
  repositorio	
  
4.	
  A	
  través	
  de	
  una	
  
aplicación	
  Web	
  se	
  
define	
  como	
  se	
  
van	
  a	
  visualizar	
  
los	
  datos	
  
4a.	
  El	
  usuario	
  
también	
  puede	
  
personalizar	
  la	
  
forma	
  de	
  
visualizar	
  los	
  
datos	
  
5.	
  El	
  usuario	
  
puede	
  subir	
  datos	
  
al	
  repositorio	
  a	
  
través	
  de	
  archivos	
  
de	
  Excel	
  
Caracterís_cas	
  de	
  la	
  solución	
  
GRUPO  DATCO	
  
¿Qué	
  Incluye	
  la	
  Solución?	
  
Hardware,	
  Licenciamiento	
  e	
  Infraestructura	
  
Acceso	
  Web	
  
Soporte	
  Técnico	
  
Horas	
  de	
  Consultoría	
  y	
  Capacitación	
  
Acuerdo	
  de	
  Nivel	
  de	
  Servicio	
  y	
  de	
  Confidencialidad	
  
Caracterís_cas	
  de	
  Seguridad	
  
GRUPO  DATCO	
  
Modalidad	
  de	
  Facturación	
  del	
  
Servicio	
  
Pago	
  Mensual	
  Por	
  Usuario	
  con	
  	
  
Permanencia	
  minima	
  de	
  36	
  Meses	
  
Can_dad	
  de	
  Datos	
  a	
  Procesar	
  
Pago	
  por	
  Única	
  vez	
  para	
  Configuración	
  
del	
  Servicio	
  
GRUPO  DATCO	
  
Ventajas	
  
•  Alto	
  Rendimiento	
  
•  Minima	
  Inversión	
  
•  Bajo	
  Costo	
  Mensual	
  
•  Solución	
  Personalizada	
  
•  Acceso	
  a	
  través	
  de	
  Internet	
  
GRUPO  DATCO	
  
Mariano	
  BuNgliero	
  López	
  
Director	
  Comercial	
  
(+5255)	
  5279-­‐9935	
  |	
  (+52155)	
  4099-­‐1482	
  
Mariano.Bu*gliero@datco.mx	
  	
  
	
  	
  
Monte	
  Elbruz	
  132	
  Piso	
  4	
  
Polanco,	
  Distrito	
  Federal,	
  CP	
  11560	
  
(+5255)	
  5279-­‐9930	
  
www.grupodatco.net	
  
Preguntas	
  

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Steelmood: Big Data
Steelmood: Big DataSteelmood: Big Data
Steelmood: Big DataSteelmood
 
Big Data en el entorno Bancario
Big Data en el entorno BancarioBig Data en el entorno Bancario
Big Data en el entorno BancarioMartín Cabrera
 
Adaptive Big Data Pipelines
Adaptive Big Data PipelinesAdaptive Big Data Pipelines
Adaptive Big Data PipelinesCarlos Fuentes
 
Big Data con Sql Server 2014 y la nube
Big Data con Sql Server 2014 y la nubeBig Data con Sql Server 2014 y la nube
Big Data con Sql Server 2014 y la nubeEduardo Castro
 
Lecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemia
Lecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemiaLecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemia
Lecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemiaDenodo
 
9 problemas en proyectos Data Analytics
9 problemas en proyectos Data Analytics9 problemas en proyectos Data Analytics
9 problemas en proyectos Data AnalyticsStratebi
 
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadas
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadasParadigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadas
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadasBig-Data-Summit
 
Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine Learning
Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine LearningArquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine Learning
Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine LearningDenodo
 

La actualidad más candente (8)

Steelmood: Big Data
Steelmood: Big DataSteelmood: Big Data
Steelmood: Big Data
 
Big Data en el entorno Bancario
Big Data en el entorno BancarioBig Data en el entorno Bancario
Big Data en el entorno Bancario
 
Adaptive Big Data Pipelines
Adaptive Big Data PipelinesAdaptive Big Data Pipelines
Adaptive Big Data Pipelines
 
Big Data con Sql Server 2014 y la nube
Big Data con Sql Server 2014 y la nubeBig Data con Sql Server 2014 y la nube
Big Data con Sql Server 2014 y la nube
 
Lecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemia
Lecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemiaLecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemia
Lecciones aprendidas en la gestión de datos en tiempos de pandemia
 
9 problemas en proyectos Data Analytics
9 problemas en proyectos Data Analytics9 problemas en proyectos Data Analytics
9 problemas en proyectos Data Analytics
 
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadas
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadasParadigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadas
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadas
 
Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine Learning
Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine LearningArquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine Learning
Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine Learning
 

Similar a Data Exploration Cloud Solution

Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...
Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...
Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...Denodo
 
J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...
J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...
J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...COIICV
 
Programa 603
Programa 603Programa 603
Programa 603jvasr77
 
Data integration
Data integrationData integration
Data integrationPowerData
 
AR-Proyecto enmascaramiento de datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de datos.AR-Proyecto enmascaramiento de datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de datos.PowerData
 
AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.PowerData
 
DexonBPM-Casos de uso.pdf
DexonBPM-Casos de uso.pdfDexonBPM-Casos de uso.pdf
DexonBPM-Casos de uso.pdfssuserfd1b561
 
Un estado seguro para los datos
Un estado seguro para los datosUn estado seguro para los datos
Un estado seguro para los datosPowerData
 
Sistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategiasSistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategiasEliel Sanchez
 
Welcome To The Real Time Cloud Salesforce Foundation Final Baseline 2k3
Welcome To The Real Time Cloud   Salesforce Foundation Final Baseline 2k3Welcome To The Real Time Cloud   Salesforce Foundation Final Baseline 2k3
Welcome To The Real Time Cloud Salesforce Foundation Final Baseline 2k3Enrique A. Ortiz-Mundo, MS
 
Sistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategiasSistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategiasMel Maldonado
 
documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...
documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...
documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...FranciscoMorales392133
 
Dynamics
DynamicsDynamics
Dynamicsmedmod4
 
Big data con SQL Server 2014
Big data con SQL Server 2014Big data con SQL Server 2014
Big data con SQL Server 2014Eduardo Castro
 
Autoservicio BI
Autoservicio BI Autoservicio BI
Autoservicio BI NexTReT
 

Similar a Data Exploration Cloud Solution (20)

Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...
Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...
Demostración: ¿Cómo acelera la plataforma Denodo su tiempo para obtener infor...
 
J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...
J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...
J. Verdura. Big Data: la nueva frontera de la revolución digital. Semanainfor...
 
Programa 603
Programa 603Programa 603
Programa 603
 
Data integration
Data integrationData integration
Data integration
 
BigData.pptx
BigData.pptxBigData.pptx
BigData.pptx
 
BigData.pptx
BigData.pptxBigData.pptx
BigData.pptx
 
Que es big data
Que es big dataQue es big data
Que es big data
 
Programa 1287
Programa 1287Programa 1287
Programa 1287
 
AR-Proyecto enmascaramiento de datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de datos.AR-Proyecto enmascaramiento de datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de datos.
 
AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.
AR-Proyecto enmascaramiento de Datos.
 
DexonBPM-Casos de uso.pdf
DexonBPM-Casos de uso.pdfDexonBPM-Casos de uso.pdf
DexonBPM-Casos de uso.pdf
 
Un estado seguro para los datos
Un estado seguro para los datosUn estado seguro para los datos
Un estado seguro para los datos
 
Sistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategiasSistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategias
 
Welcome To The Real Time Cloud Salesforce Foundation Final Baseline 2k3
Welcome To The Real Time Cloud   Salesforce Foundation Final Baseline 2k3Welcome To The Real Time Cloud   Salesforce Foundation Final Baseline 2k3
Welcome To The Real Time Cloud Salesforce Foundation Final Baseline 2k3
 
Curso : Inteligencia de Negocios - Dia1
Curso : Inteligencia de Negocios - Dia1Curso : Inteligencia de Negocios - Dia1
Curso : Inteligencia de Negocios - Dia1
 
Sistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategiasSistemas de informacion, organización y estrategias
Sistemas de informacion, organización y estrategias
 
documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...
documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...
documents.mx_1-22-creando-el-proximo-data-warehouse-integracion-y-calidad-de-...
 
Dynamics
DynamicsDynamics
Dynamics
 
Big data con SQL Server 2014
Big data con SQL Server 2014Big data con SQL Server 2014
Big data con SQL Server 2014
 
Autoservicio BI
Autoservicio BI Autoservicio BI
Autoservicio BI
 

Último

CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIACLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIAWilbisVega
 
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíaTrabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíassuserf18419
 
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfRedes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfsoporteupcology
 
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesKELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesFundación YOD YOD
 
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...silviayucra2
 
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdftrabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdfIsabellaMontaomurill
 
Herramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptxHerramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptxRogerPrieto3
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx241521559
 
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)GDGSucre
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricKeyla Dolores Méndez
 
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITpruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITMaricarmen Sánchez Ruiz
 
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveEPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveFagnerLisboa3
 
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxPresentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxLolaBunny11
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan JosephBRAYANJOSEPHPEREZGOM
 
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudianteAndreaHuertas24
 

Último (15)

CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIACLASE  DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
CLASE DE TECNOLOGIA E INFORMATICA PRIMARIA
 
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíaTrabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
 
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdfRedes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
Redes direccionamiento y subredes ipv4 2024 .pdf
 
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento ProtégelesKELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
KELA Presentacion Costa Rica 2024 - evento Protégeles
 
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
 
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdftrabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
trabajotecologiaisabella-240424003133-8f126965.pdf
 
Herramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptxHerramientas de corte de alta velocidad.pptx
Herramientas de corte de alta velocidad.pptx
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
 
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
 
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITpruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
 
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveEPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
 
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxPresentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
 
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
9egb-lengua y Literatura.pdf_texto del estudiante
 

Data Exploration Cloud Solution

  • 1. Data  Explora+on  On  Cloud   Mariano  Bu*gliero  López   Director  Comercial   Mariano.bu*gliero@datco.mx  
  • 3. GRUPO  DATCO   ¿Qué  es  Business  Intelligence?   “Es  una  prac+ca  enfocada  en  la   creación  de  conocimiento  a   través  del  análisis  de  datos”   “Se  refiere  al  uso  de  datos   para  soportar  la  toma  de   decisiones”   “El  BI  es  exitoso  si  su  uso  se  convierte  en   beneficios  económicos  para  la  compañía”  
  • 4. GRUPO  DATCO   Agregando  Verdadero  Valor  al   Negocio   Ingresos   Precio  de  Compra    Margen  Bruto   Gastos   IT   I+D    Subtotal    Margen  Opera+vo   Estado  de   Resultados   %  of  Rev   Compañía   $1B   $1,000M   $500M    $500M   $300M   $40M   $50M    $390M    $110M           100%   50%    50%   30%   4%   5%    39%    11%           Reducir   IT  10%   Reducir   Gastos  10%   Incrementar   Ganancia  10%   $1,000M   $500M    $500M   $300M   $36M   $50M    $386M    $114M       $4M    4%   $1,000M   $500M    $500M   $270M   $40M   $50M    $360M    $140M       $30M    27%   $1,100M   $550M    $550M   $300M   $40M   $50M    $390M    $160M      $50M    45%   Escenario  Alterna+vo  de  Beneficios    $  Beneficios    %  Cambio   Ejemplo:  Compañía  de  1  Billón  de  Dólares  de   Ingresos  
  • 5. GRUPO  DATCO   Can_dad  de  datos  en  crecimiento   DataVolume Data Lifetime Los  volumenes  de  datos  se  incrementan  exponencialmente   El  _empo  de  vida  de  los  datos  es  cada  vez  mas  largo   •  Costos de infraestructura en aumento •  Las tareas de procesamiento de datos cada vez toman mas tiempo •  La complejidad de los datos aumenta •  Se incrementan los requerimientos de almacenamiento y los costos •  Estratégias de datos activos vs archivados se hacen necesarias •  Nuevas regulaciones implican acceso inmediato a los datos
  • 6. GRUPO  DATCO   La  eficiencia  es  importante   El  Procesamiento  por  lotes  toma  mucho  _empo   •  Los sistemas deben estar disponibles 24x7 •  Los volumenes procesados exceden las ventanas de tiempo •  Incluso el major hardware se quedará corto en algún momento Tiempo Insuficiente Cantidad de datos Data Horas Minutos Segundos MB GB TB 8x5 24x7
  • 7. GRUPO  DATCO   La  velocidad  es  importante   Evento de Negocio Action Time BusinessValue Captura de Datos Análisis Completado Acción
  • 8. GRUPO  DATCO   Nuevos  datos  =  Nuevas  Oportunidades   •  Nuevos  Datos  =  Ac_vos  Estratégicos   –  Fuentes  de  Datos  valiosas  sin  explotar   –  U_lizar  fuentes  de  datos  externas  a  la  compañía   •  Nuevas  Perspec_vas  =  Ventajas  Compe__vas   –  Iden_ficación  de  las  principales  ventajas  compe__vas   –  Nuevos  Productos  y  Servicios   •  Nuevas  Tecnologías  =  Factor  Clave   –  U_lizar  tecnologías  innovadoras,  adelantarse  a  la   competencia  
  • 10. GRUPO  DATCO   ü Relaciones  no  definidas   o  desconocidas   ü No  se  requiere  un   modelo  de  datos   predefinido   ü Flexible  y  dinámico   ü Respuestas  en   segundos   Rápida    exploración  de  TODOS  los  datos  relevantes   ü Búsquedas  avanzadas   ü Exploración  interac_va   ü Orientado  al  usuarios  de  negocio   ü Estructurados   ü Semi-­‐estructurados   ü No  estructurados   ü Datos  de  dudosa  calidad   ü Más  allá  del  Data   Warehouse  
  • 11. GRUPO  DATCO   CRM   ERP   HRM   OLTP   1.  La  herramienta  analiza   cualquier  fuente  de  datos     2.  Un  proceso  se   encarga  de   preparar  las   fuentes  para  ser   analizadas   3.  Todos  los  datos   se  almacenan  en   un  repositorio   4.  A  través  de  una   aplicación  Web  se   define  como  se   van  a  visualizar   los  datos   4a.  El  usuario   también  puede   personalizar  la   forma  de   visualizar  los   datos   5.  El  usuario   puede  subir  datos   al  repositorio  a   través  de  archivos   de  Excel   Caracterís_cas  de  la  solución  
  • 12. GRUPO  DATCO   ¿Qué  Incluye  la  Solución?   Hardware,  Licenciamiento  e  Infraestructura   Acceso  Web   Soporte  Técnico   Horas  de  Consultoría  y  Capacitación   Acuerdo  de  Nivel  de  Servicio  y  de  Confidencialidad   Caracterís_cas  de  Seguridad  
  • 13. GRUPO  DATCO   Modalidad  de  Facturación  del   Servicio   Pago  Mensual  Por  Usuario  con     Permanencia  minima  de  36  Meses   Can_dad  de  Datos  a  Procesar   Pago  por  Única  vez  para  Configuración   del  Servicio  
  • 14. GRUPO  DATCO   Ventajas   •  Alto  Rendimiento   •  Minima  Inversión   •  Bajo  Costo  Mensual   •  Solución  Personalizada   •  Acceso  a  través  de  Internet  
  • 15. GRUPO  DATCO   Mariano  BuNgliero  López   Director  Comercial   (+5255)  5279-­‐9935  |  (+52155)  4099-­‐1482   Mariano.Bu*gliero@datco.mx         Monte  Elbruz  132  Piso  4   Polanco,  Distrito  Federal,  CP  11560   (+5255)  5279-­‐9930   www.grupodatco.net   Preguntas