1. Big Data:
Grandes retos,
grandes retornos
Víctor Pichardo
VP LATAM

2. Problemática actual
• Una avalancha de datos es creada cada día por
las interacciones de millones de personas.
• 2.5 trillones de bytes de Big Data se generan
todos los días y se espera que el crecimiento del
tráfico exceda el 100% anual hasta el 2015.
• Las empresas tienen dificultades para almacenar
y gestionar grandes volúmenes de datos.
• Sistemas heredados fueron diseñados hace
décadas.

3. La solución: Big Data
• Tecnología para almacenar de manera eficiente, gestionar y
analizar cantidades prácticamente ilimitadas de datos.
• Son datos bien distribuidos, con poca estructura
(casi nula) y de volumen increíble.
• Canalizar estos torrentes de datos en información útil y
accionable para:
 Identificar necesidades
 Proveer servicios
 Predecir y prevenir crisis

4. Las 3 V’s de Big Data
• Volumen: Cantidad de datos creados desde el
interior de la empresa y desde afuera del firewall
mediante la web, dispositivos móviles,
infraestructura TI, por citar algunos.
• Variedad: Datos basados en texto sin estructurar o
semiestructurado como los datos de las redes
sociales, basados en la ubicación, o datos de logueo.
• Velocidad: La velocidad con la que se crean datos y la
necesidad de analíticas en tiempo real derivan en un
valor de negocio.

5. ¿Dónde se genera Big Data?
• Redes sociales y medios
• Dispositivos móviles
• Transacciones en
internet
• Geolocalización
• Machine data
• Open data
• Operaciones
• Incluso áreas científicas
(biología, meteorología,
física, etc.)

6. Servicios Aplicaciones
potenciales
Big Data creada
por y sobre
los individuos que
usan los servicios
tecnológicos

7. Soluciones centradas en el usuario
• Servicios financieros: Información sobre
gastos y hábitos de ahorro. Historial crediticio.
Detección de fraudes.
• Educación: Comprensión de necesidades
educativas y lagunas de conocimiento.
• Salud: Tendencias de salud. Frenar brotes.
Comparación de tratamientos.
• Retail: Optimización de precios.

8. Soluciones específicas
Más de 8.300 oficinas en 146 países. Al aplicar
soluciones de analítica predictiva obtuvieron
información sobre sus clientes, mejoraron la
operación en Filadelfia e incrementaron la
satisfacción del cliente.
Utiliza mil elementos de datos
para la administración óptima de
la flota y mejorar la productividad.
Ha ahorrado millones de dólares
en costos de operación cada año.
Al aprovechar los datos de las redes sociales
junto con los datos de transacción del CRM y
sistemas de facturación, T-Mobile USA fue
capaz de reducir la pérdida de clientes a la
mitad en un solo trimestre.

9. Return on Investment

10. Big Data, grandes retornos
• Incrementa la productividad. Un importante departamento de
policía metropolitana alcanzó un 863% de ROI al combinar su base
de datos de antecedentes penales con una base de datos nacional
del crimen creado por una universidad importante.
• Incrementa los márgenes. Un ROI del 942% fue generado por un
gran fabricante que utiliza Big Data para examinar compras y datos
relacionados con los costos en todas las bases de datos de sus
vendedores, dando lugar a la consolidación de proveedores y
reducir el costo de ventas.
• Incrementa los ingresos. Una organización optimiza sus campañas
online para rastrear los clicks y los datos que se colectan de todos
los puntos de contacto con el cliente para monitorear
continuamente y afinar sus programas, lo que genera un aumento
de los ingresos.

11. Principales sectores
• Salud, la implementación de Big Data podría generar 300 mdd
anuales.
• Gobierno, un ejemplo es la Unión Europea que, al utilizar Big
Data en el sector público podría reducir sus costos en un 20%
lo que equivale a 300 millones de Euros.
• Retail, el aumento de los márgenes de operación con Big
Data podría ser de 60%
• Manufactura, Big Data puede reducir los costos de operación
cerca del 50% en todos los sectores de manufactura.
• Tecnología de localización personal, el superávit del
consumidor anual podría ser de 60 millones de USD; lo que
más genera es el GPS, Marketing y redes sociales.

12. ¿Dónde puedo empezar?
I
II
III
IV
Comienza con un clúster en la nube y estarás
analizando datos en un lapso de 24hrs.
Apóyate en nuestros Científicos de Datos para
analizar tus requerimientos y formular
recomendaciones sobre sus proyectos.
Inicio rápido de Big Data en tu propio Data Center:
5 días de Servicio Profesional y software de inicio.
Educación: Los clientes que invierten en
capacitación, generalmente tiene mayor retorno
de inversión en un lapso más corto. Excelerate
Systems cuenta con entrenamientos presenciales
y en línea.

13. Entonces, ¿importa?
Conocimiento es
poder, pero de nada
sirve tener mucha
información si no se
sabe cómo utilizarla,
ahí radica el valor de
Big Data.

14. Excelerate Systems LATAM
Arquímedes 199 Int. 501
Col. Polanco, México D.F.
(55) 5255.1329
victor.pichardo@exceleratesystems.com