Edwin Bernal Holguin
Big Data para la toma de
decisiones en viajes corporativos y
reuniones de negocio

Michael
Burry
Los datos ya no solo sirven para
analizar el pasado,
también para predecir y anticipar
comportamientos futuros

La respuesta está en los datos.
¿En dónde abrir nuevos almacenes?
¿Qué nuevos productos o servicios lanzar al mercado?
¿Cómo anticipar que un cliente va a dejar de pagar?
¿Cuánto producto se puede comprometer a entregar?
¿Cómo saber de antemano las solicitudes y quejas que van
a hacer los clientes?
¿Cómo prevenir los fraudes?
¿Cómo crear la promoción ideal?
La analítica de negocios
es inteligencia de negocios
con testosterona

Tratamiento
inteligente de
datos,
Conectividad
móvil
Personalizac
de la experien

Conectividad móvil
El viajero conectado
convencional..
Se inspira,
Busca,
Reserva,
Vive la experiencia del viaje
Y comparte,.,
Los móviles son auténticos
sensores del sector
2.000 millones de personas dedican a FB unos 20.000
millones de horas y generan,
+/- 70.000 millones de comentarios al mes.

Tratamiento
inteligente de
datos,
“El Big Data tiene el potencial de ser un
potente controlador de cambio para la
industria de los viajes y transformar la
manera en la que las empresas ofrecen
servicios al viajero”.
Una fuente de conocimiento e
insights clave para las estrategia
empresarial

Destino Turístico Inteligente, (desde lo tecnológico)
Con la interpretación de los datos es generado por los usuarios,
con experiencias únicas y a la medida.
El Big Data puede hacerlo
realidad.

Gestión, procesamiento y tratamiento de enormes bases de
datos para la obtención de resultados que permitan: mejorar
procesos, Ganar en eficiencia, Incrementar la rentabilidad,
crear estrategias comerciales. (otras muchas cosas)

Características que
definen al Big
data
Las 4V

Big data implica:
• Datos complejos,
• Capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos,
• Filtrado y análisis.
Y la mayoría de las empresas no controlan los datos que tienen
cerca.

delSmallDataalBigData
 El real time bidding
 El ‘semillado de cookies’,
 El clustering,
retargeting/remarketing,
 No se consultan los datos,
 Sistema de medición básico,
 Analizan el retorno de sus campañas
 Procesos de extracción y análisis de datos manuales.
 Inicio la integración con CRM
 Intro a herramientas de business
intelligence (BI),
 Etc.

Ejemplo dashboard Basic Data – El Arte de Medir

Fuentes
de datosConsultora Booz & Company 2012
Datos DesestructuradosDatos Estructurados
InternosExternos
1. Datos creados o provocados
2. Datos transaccionales (int)
3. Datos compilados (ext)
4. Datos experimentales
5. Datos capturados
6. Datos generados por usuarios
(ext)

Fuentes
de datos 1. Datos creados o provocados
2. Datos transaccionales (int)
3. Datos compilados (ext)
4. Datos experimentales
5. Datos capturados
6. Datos generados por usuarios (ext)

ALGUNAS FUENTES DE DATOS
• Acceso a datos de Internet gratuitos
1.- Portal de datos abiertos de UE con 8116 datasets
2.- Portal de datos abiertos de USA
3.-Data sets públicos de Amazon
4.-Facebook Graph Api
5.-indicadores de Gapmainder
6.- Quandl es un buscador de datos financieros, económicos y sociales.
7.- DBPedia o los datos extraidos de la Wikipedia
• Socios colaborativos con datos útiles

Modelo de predicción de precios de vuelos,
muestra a los usuarios el posible cambio en el
precio de un vuelo a lo largo de un periodo de siete
días,
Solución de gestión de la reputación incorpora al modelo
de negocio las más de 100.000 opiniones y comentarios
de clientes que reciben al año, con la que han reducido
el feedback negativo en un 20% + posicionamiento y
visibilidad
En Barcelona, Málaga y Santander, usan Big Data para planificar
sus sistemas de Smart City. Informan a residentes y turistas, en
tiempo real, de itinerarios y esperas de metro y autobuses, grado
de ocupación de los aparcamientos, avisos del momento más
óptimo para regar los jardines, la iluminación varia por actividad o
luz del sol insuficiente.

El uso de Hadoop por Air France-KLM como base
del sistema de gestión de ingresos a nivel
corporativo
La cadena Dickey’s Barbecue Pit, + 500
restaurantes, “Barbacoas y Big Data, ¡vamos a
hacer este trabajo!”, analizan cada 20 mins datos y
toman decisiones, como ventas de último minuto a
clientes georeferenciados
Proyecto PISTA, del centro tecnológico Barcelona Digital. escapaz
de sugerir en tiempo real una oferta cultural y de ocio según las
preferencias de las personas. Contempla a los usuarios con
dificultades auditivas, visuales o motoras, así como mayores.
la tecnología, elabora perfiles de usuarios y hace
recomendaciones de forma automática afines en tiempo real.
Proyecto PISTA

Lista
Newbrandanaly
tics
análisis de las
conversaciones
que los clientes en
6 redes hablando
de restaurantes
Cathay Pacific, Eurostar, Facebook, Frontier Airlines,, Hoteles Marriott, el Aeropuerto
de Múnich, Goldcar Rentals, Intercontinental, Disney o Moovit Intercontinental, Make

Un líder corporativo que piensa en
Big Data debe:
• Conocer el poder de los datos.
• Sabe transmitir la cultura analítica.
departamento de analítica cultur
analítica.
• Contrata científicos de datos.
• Encuentra información clave en
tiempo real.
• Toma decisiones basado en datos.
Big data exige grandes ideas y el coraje para ponerlas en práctica

Retos • Adquisición: Fuentes de difícil acceso y desestructuradas.
• Serialización: “homogeneizar” la información.
• Almacenamiento
• Servidores: Creación de una red virtual para procesar grandes volúmenes de datos
con rapidez a través de clústeres.
• La búsqueda y contratación de los escasos profesionales con conocimientos de big
data;
• El manejo y análisis de datos ya no es un problema para los departamentos de TI por
sí solos, sino que está impulsando la agenda de negocios de la industria de viajes.
Hacer frente a las innovaciones con una gestión más
intensa, eficiente e inteligente de los millones de datos
que acompañan a los procesos de búsqueda,

LA
COMODIDAD, EL
GRAN ENEMIGO..,

Herramientas
• Axiis
• BigQuery,
• CartoDB
• Chart.js
• ChartBlocks
• Chartist.js
• D3.js
• Datawrapper
• FusionCharts
• Gráficas de Google
• Gráficas Ember
• Hadoop,
• Highcharts
• Infogram
• Leapleft
• MapReduce
• n3-gráficos
• NodeXL
• NVD3
• Open Refine
• Plot
• Polymaps
• Processing.js
• Qlik
• Raw
• Sigma JS
• Tableau
• Visual

EN LA ENCRUCIJADA DE
BIG DATA
HACIA UNA EXPERIENCIA
DEVIAJE OPTIMIZADA…

Conclusiones • Big Data Ofrece oportunidades para que las empresas de
viajes puedan mejorar tanto su negocio como la experiencia
del viaje:
• Reenfocarlo hacia las necesidades y preferencias,, en
lugar de centrarse en los procesos industriales.
• Mejor capacidad para tomar decisiones,
• Mayor innovación en cuanto a productos y servicios,
• Anticipación a las necesidades de los turistas".
• Relaciones más estrechas con los clientes.
• Se estima que la inversión de los prox años en del BIG
DATA + de 100 mil millones de euros.
• Un 18% de las empresas ha invertido o prevé invertir en
2016 en optimización del Big Data.

Edwin Bernal
Holguín
Hackoi - Laboratorio de
negocios
www.turismoytecnologia.co
m
Agradecimientos
y preguntas