El documento aborda las fuentes y la importancia de los datos en la inteligencia de negocios, destacando que las empresas más exitosas utilizan variadas fuentes de datos más allá de las tradicionales. Se discuten enfoques como Big Data y Data Discovery, y se enfatiza en la analítica avanzada y su aplicación en distintos niveles de madurez organizacional. Finalmente, Analytics10 se presenta como un facilitador en la implementación de soluciones analíticas eficaces para empresas, buscando simplificar la analítica para maximizar sus beneficios.

2. Inteligencia de Negocios Analytics 10

4. Donde están tus datos?

5. Estas fuentes contienen todos los datos que necesitas para tu
negocio?
Planificación, presupuestos, forecast
Aplicaciones transaccionales Corp
Clientes
Apps transaccionales adaptadas
Hojas de Calculo
Internos no-estructurados
Productos
Logs de Sistemas
Científicos
3ros
Aliados
Video, imágenes, audio
Sensores
Logs de Web
Redes Sociales
Datos móviles de consumidores
No-estructurados externos
Base: 603 tomadores de decisiones globales involucrados iniciativas de; Inteligencia de Negocios (Analítica), administracion de
datos y gobernabilidad
Fuente: Forrsights Strategy Spotlight: Business Intelligence And Big Data, Q4 2012
Muy importante
Importante

6. Que otras fuentes de datos tienes? Les estas sacando provecho?
Muy importante
Importante
Las empresas con
mejores rendimientos
son un 24% mas
proclives a usar datos
mas allá de datos de
cliente y producto
Las empresas con
mejores rendimiento son
un 32% mas proclives a
usar diversas fuentes de
datos
Planificación, presupuestos, forecast
Aplicaciones transaccionales Corp
Clientes
Apps transaccionales adaptadas
Hojas de Calculo
Internos no-estructurados
Productos
Logs de Sistemas
Científicos
3ros
Aliados
Video, imágenes, audio
Sensores
Logs de Web
Redes Sociales
Datos móviles de consumidores
No-estructurados externos
Base: 603 tomadores de decisiones globales involucrados iniciativas de; Inteligencia de Negocios (Analítica), administracion de
datos y gobernabilidad
Fuente: Forrsights Strategy Spotlight: Business Intelligence And Big Data, Q4 2012

7. Las nuevas oportunidades estan en areas fuera de lo tradicional
Big Data
Discovery
Data Discovery
Big Data
Data Science
Nuevas oportunidades de
Negocios
Valor del
Dato (4V)
Analítica
tradicional
Volumen / Variedad / Velocidad 3Vs

8. Para que areas de tu empresa buscas soluciones?

9. 1. Extraer
2. Clasificar / Almacenar
3. Analizar / Visualizar
Visión de Negocio
Retail Comportamiento
del cliente
Meteorológico Renta Regional Demográficos
Como te ayuda A10?

10. Big Data Discovery =
Big Data
Analítica Avanzada
Data Discovery
Paradigmas que A10 aplica

11. Que incluimos en nuestra oferta de analítica
ANALÍTICA AVANZADA
Descriptivo Diagnóstico Predictivo Prescriptivo
Que esta pasando? Porque Ocurrió? Que va a ocurrir?
Como podemos
asegurarnos
que suceda?
ANALÍTICA ANALÍTICA AVANZADA
Aritmética Sencilla
Reportes / Tableros
Plataformas comunes de BI
“Nivel de Confort”
Ciencia de Datos
Solución de problemas de negocios
Herramientas basadas en matemática
Otras cosas extrañas ...

12. Modelo de Madurez Analytics10: entendemos que no todas las
soluciones requieren aplicar todos los pasos
VALOR
Nivel 1 - Datos
Acceso
a datos
Asociación
Y Blending
Información
relevante
para Usuario
Eventos, Alarmas,
Sugerencias
Nivel 2 - Información Nivel 3 - Conocimiento Nivel 4 - Acción

13. Proceso de supervisión y alcance de A10
Big Data
Millones de datos que pueden provenir
de distintas fuentes
Data blending y Analitica avanzada
Qlik permite a los usuarios manejar fácilmente su data
y Alteryx permite mezclar data y hacer análisis avanzado
Data Discovery Self Service
Los usuarios son los protagonistas par
analizar fácilmente los datos
Supervisión y alcance de
A10

14. Entendemos como implantar soluciones en ambientes de TI corporativos complejos
Sistemas
Operacionales
(ejemplos)
Area de trabajo Ciencia de Datos
Modelos
Prodictivo
s
Minerva
de
datos
Discovery
Un area de trabajo de Ciencia de Datos
facilita la Exploración (Discovery)
data exploration and discovery
Area de
Pruebas
(Sandbox)
Data
Warehouse
Corporativo
Herramienta
BI
Corporativa
Data Warehouse
departamental /
BD de BI
Herramienta BI
Departamental
Entrega
BI
Entrega
BI
Extraer-transformar y cargar
(no ETL!) significa que los
datos son transformados y
cargados hacia los spokes o
radios solo cuando
necesario Entrega BI sobre Big Data
Herramientas BI conscientes de estructuras Big-
data pueden operar contra datos que no están
trabajando bajo algún patron predefinido. Pueden
acceder directamente al Hub y hacer Discovery
mientras herramientas tradicionales solo contra
Data-warehouse o BD relacionases.
Algunas soluciones
Data-warehouse y
BD de BI han
integrado
funcionalidad para
soportar Hadoop.
Estas pueden ser
consideradas parte
del Hub o de un
Spoke según uno
prefiera.
Muchos Data
warehouse y BD de
BI se han transferido
hacia los Spokes.
ETL tradicional en
Data-warehouse
entregan calidad y
estructura que es en
ciertos casos
necesitada para
entregar soporte de
calidad.
Hub de Datos
distribuidos
Servicios de transformación
del Hub
Apps
empaquetadas
Apps
móviles
SaaS -
PaaS
apps
ECM
Apps
Customizadas
BPM
DCM
Social
Sitios Web
2
1
3
3
3
3
4
5
5
5
5
6
HUB
SO
DW / BD BI
Area de Pruebas
Big data
Stand
alone
Data Warehouse
departamental /
BD de BI
Herramienta BI
Departamental
Data Warehouse
departamental /
BD de BI

15. Ayudamos a crear centros de excelencia o trabajar bajo la estructura que tu empresa decida
Principios Organizacionales para posicionar a equipos de Analítica Avanzada y Científicos de Datos A10 2016
AA/CD = Analítica Avanzada/Científicos de Datos | LN = Línea de Negocios | CEA = Centro de Excelencia de Analítica
Agilidad
Visión que cruce funciones
Compartir conocimiento
Cercanía al negocio
Cercanía al procesamiento y
los datos
Científicos de datos @ Línea de
negocios
Científicos de datos @ IT Científicos de datos separados
de la unidad de negocios
Expertos dispersos CEA

16. US, Western Europe, Japan, Canada, Australia, NZ
Source: IDC, 2014
Desarrollamos con modelo SCRUM
PRODUCT
BACKLOG
SPRINT
BACKLOG
PRODUCTO
POTENCIALMENTE ENTREGABLE
EN CADA INCREMENTO
XX TIEMPO
SPRINT
XX TIEMPO
DAILY SPRINT

17. Aplicamos Experiencia de Usuario (UX) en nuestros desarrollos

18. Y podemos entregar la solución final en diferentes casos de
uso
Embedded analytics
Analíticas
incorporadas
Custom analytics applications
Aplicaciones de
análisis a la medida
Self-service data visualization
Visualizaciones
con autoservicio
Guided analytics
Analítica
guiada
Reporting and collaboration
Reportería
y colaboración
Análisis descentralizado y
exploración de los
individuos y grupos
Despliegue de analítica
guiada a los usuarios
Analíticas incorporadas en
aplicaciones web y
aplicaciones
empresariales
Aplicaciones de análisis a
medida para uso interno y
externo
Distribución de informes
“Pixel-perfect” en toda la
empresa

19. Consultoria, Desarrollo, Implantación,
Capacitación, Arquitectura y UX
Analytics Made
Simple

20. En Analytics10 contamos hoy con mas de 700 clientes, conformados por las mas grandes
corporaciones de LATAM, así como empresas especializadas con operación local.
A cada una de ellas brindamos soporte de excelencia a través de un equipo conformado por 150
colaboradores, quienes junto a nuestras tecnologías de vanguardia y sólidos procesos, permiten
dar respuesta a sus necesidades y requerimientos específicos orientados a solucionar problemas
complejos simplificando su implementación y asegurando siempre el mejor resultado .
Porque es a eso a lo que aspiramos: queremos que la maxima cantidad de personas puedan
sacar provecho, en cada aspecto de sus vidas, de los beneficios que entrega la analítica. Esa es
la razón por la cual seguimos repitiendo nuestro Mantra … Analytics Made Simple.
Nuestro viaje no para, seguimos constantemente buscando formas de evolucionar en todo lo que
hacemos y nos proponemos, al servicios de nuestros clientes
Analytics Made Simple