En esta presentacion hablamos acerca de big data

1. |
MVP Nicolás Nakasone

3. Hadoop

4. El tamaño de tu data

5. Datos sin estructura

6. Datos sin estructura
Los datos sin estructuras no sirven
de nada.
La analítica permite poner esos
datos no estructurados de tal
forma que apoye
en la toma de decisiones.

7. Organizaciones con muchos dato y
sistemas
La analítica de datos permite un enfoque sistémico y analítico a
las organizaciones en su nivel estratégico.
Ello implica no solo innovar en cuanto a tratar la información
sino innovar en tecnología.

8. ¿Qué necesitan las empresas para lograr
una analítica de datos en sus negocios?
Refinar los sistemas transaccionales existentes e integrar
soluciones de inteligencia
de negocios para estructura y modelar esos datos.
De esa forma estructurada, tabulada en formatos adecuados,
podemos aplicar modelos para identificar y pronosticar
comportamientos o tendencias empresariales.

9. ¿Es suficiente el análisis cuantitativo?
Tradicionalmente las empresas procesan y analizan números, pero una empresa
analítica dirigen su enfoque en analizar tendencias y enfocarse su estrategias
en esa dirección.
Así como:
- Aumentar la lealtad de los clientes
- Diversificar los servicios brindados.
Y sobretodo contratar a las personas correctas para que usen la información
generada por el sistema analítico

10. Niveles de Madurez de los Datos
Nivel Descripción
Líder Reporte interactivo real-time y cuadros de mando. IA para
toma decisiones en base a los resultados observados.
Avanzando Estándares y procesos. “Common language” en la
organización. IA y modelos prescriptivos se van integrando
en los procesos. p.e. retención de clientes.
Establecimiento Reporte interactivo, análisis y capacidades ah-hoc.
Herramientas para self-Service de usuarios finales.
Prototipos ágiles. Decisiones aún dependen del análisis de
expertos.
Desarrollo Uso frecuente de hojas de cálculo y herramientas BI,
data-marts. Analítica predictiva básica y centrada en
predecir el comportamiento de los clientes. p.e. patrones
de compra.
Básico Reportes descriptivos, uso mayoritario de hojas de cálculo
y procesos manuales. Reportes estáticos y “point-in-
time”. Pocos modelos analíticos.

11. Nuevas tendencias en el Análisis de
Datos
El Internet y los Dispositivos Móviles generan cada vez mas
cantidad de datos, que requieren de nuevas tecnologías para
procesarlas y analizarlas.
Los métodos tradicionales de almacenamiento y análisis no bastan,
ahora métodos como regresiones , segmentación y agrupación son
los utilizados para la analítica.

12. ¿Qué dicen los CEOs de la Analitica?
Forbes en el año 2017 entrevistos a 500 ejecutivos de las mas
importantes empresas, Indicando lo siguiente como prioridad:
- Desarrollar y unificar perfiles de clientes
- Unir información de muchos canales en línea y fuera de línea
- Obtener impresiona de redes sociales para tener una imagen completa.
Adicionalmente los CEOs indicaron no esperar un mejor entorno de datos,
sino utilizar la herramientas que se tiene e incorporar las que se necesiten
de manera adecuada e inteligente

13. ¿Cómo Implementarla?
La analítica de datos en las
empresas requieren del uso de
nuevas tecnologías tales:
-Big Data
-Machine Learning
-Cognitive Services
-Data Science
Traer la data correcta y
analizarla permitirá formular
mejores estrategias
para gestionarla en toda la
empresa.

14. Nuevos Roles

15. ¿Qué es un Data Scientist?

16. ¿Qué es un Data Enginner?

19. Demostración de Big Data

20. Preguntas

21. Gracias…!!!
https://www.meetup.com/es/bi-expert/
https://www.linkedin.com/in/nicolas-nakasone/
@nicolasnakasone
https://www.facebook.com/groups/biexpert/