Este documento describe cómo los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se encuentran en una posición única para aprovechar los grandes volúmenes de datos generados por sus clientes a través de las redes y dispositivos inteligentes. Los CSP tienen acceso a información valiosa sobre los comportamientos y preferencias de los clientes que pueden usar para ofrecer mejores servicios, generar nuevos ingresos y ser más competitivos. El documento analiza una encuesta a ejecutivos de CSP que muestra que reconocen el potencial de los datos en tiempo real
Data Driven Marketing: el ADN de las empresas orientadas al clienteGood Rebels
Hay pocas profesiones en la actualidad que estén evolucionando tanto como las relacionadas con las área de Marketing y Comunicación, nos encontramos en un entorno de disrupción y rápidos cambios, con un cliente cada vez más exigente y que cambia de manera más rápida de hábitos.
En este contexto, no nos queda otra opción que desarrollar un always on en actualizar nuestros conocimientos y competencias en disciplinas como analítica, tecnologías de medición, modelización de flujos de datos, en definitiva profundizar en el complejo entorno del Data Driven Marketing.
Predicciones 2016 para el negocio digital Como cada año que comienza las expectativas del emprendedor cambian, no sólo busca mantenerse en el mercado sino que también quiere el crecimiento de su negocio digital. Aspectos que rodean el mundo digital como la tecnología móvil, la automatización de tareas, la adopción de la nube y la seguridad de los datos se convierten en un enigma. "¿Qué será de mi empresa este año?", "¿cómo hago para poder adelantarme a los cambios o sólo hacer que mi empresa sufra lo menos posible?" son algunas de las preguntas cuyas respuestas fueron pensadas y desarrolladas a lo largo del artículo.
Data Driven Marketing: el ADN de las empresas orientadas al clienteGood Rebels
Hay pocas profesiones en la actualidad que estén evolucionando tanto como las relacionadas con las área de Marketing y Comunicación, nos encontramos en un entorno de disrupción y rápidos cambios, con un cliente cada vez más exigente y que cambia de manera más rápida de hábitos.
En este contexto, no nos queda otra opción que desarrollar un always on en actualizar nuestros conocimientos y competencias en disciplinas como analítica, tecnologías de medición, modelización de flujos de datos, en definitiva profundizar en el complejo entorno del Data Driven Marketing.
Predicciones 2016 para el negocio digital Como cada año que comienza las expectativas del emprendedor cambian, no sólo busca mantenerse en el mercado sino que también quiere el crecimiento de su negocio digital. Aspectos que rodean el mundo digital como la tecnología móvil, la automatización de tareas, la adopción de la nube y la seguridad de los datos se convierten en un enigma. "¿Qué será de mi empresa este año?", "¿cómo hago para poder adelantarme a los cambios o sólo hacer que mi empresa sufra lo menos posible?" son algunas de las preguntas cuyas respuestas fueron pensadas y desarrolladas a lo largo del artículo.
Los nuevos modelos asociativos generados a partir de la revolución digital que se está presentando con la implementación de la nueva y creciente empresa digital, con la llegada de la informática en la nube, representa para todo el ecosistema un nuevo e interesante reto. Las nuevas relaciones interempresa, pequeñas empresas, individuos, mercados, proveedores, administraciones de gobierno, han casi empujado la toma de decisiones más precisas y su puestas en marcha, para la nueva transformación.
Esta nueva visión de relaciones digitales muestran que si no se innova y transforma a la velocidad del cambio, las empresas, mercados y sociedad en general, las economías, sufrirán un rezago notorio y costoso, que en la gran mayoría de las veces extingue sin miramientos a quienes no se acoplen a las nuevas perspectivas.
Son variados y serios los estudios que muestran como la informática en la nube ofrece nuevas posibilidades de negocios mucho más rentables para empresas de gran tamaño como también a las pyme.
Artículo creado para su publicación en la revista ORH -Observatorio de Recursos Humanos-, en Octubre 2016. También accesible desde el blog de Laycos Network: https://goo.gl/w8gcTt
Las dudas del Big Data, América Economía Internacional febrero 2014David Cornejo
Mientras América Latina implementa el Big Data en una etapa exploratoria, en el mundo se espera su consolidación con el incremento de la oferta de las compañías tecnológicas.
Los nuevos modelos asociativos generados a partir de la revolución digital que se está presentando con la implementación de la nueva y creciente empresa digital, con la llegada de la informática en la nube, representa para todo el ecosistema un nuevo e interesante reto. Las nuevas relaciones interempresa, pequeñas empresas, individuos, mercados, proveedores, administraciones de gobierno, han casi empujado la toma de decisiones más precisas y su puestas en marcha, para la nueva transformación.
Esta nueva visión de relaciones digitales muestran que si no se innova y transforma a la velocidad del cambio, las empresas, mercados y sociedad en general, las economías, sufrirán un rezago notorio y costoso, que en la gran mayoría de las veces extingue sin miramientos a quienes no se acoplen a las nuevas perspectivas.
Son variados y serios los estudios que muestran como la informática en la nube ofrece nuevas posibilidades de negocios mucho más rentables para empresas de gran tamaño como también a las pyme.
Artículo creado para su publicación en la revista ORH -Observatorio de Recursos Humanos-, en Octubre 2016. También accesible desde el blog de Laycos Network: https://goo.gl/w8gcTt
Las dudas del Big Data, América Economía Internacional febrero 2014David Cornejo
Mientras América Latina implementa el Big Data en una etapa exploratoria, en el mundo se espera su consolidación con el incremento de la oferta de las compañías tecnológicas.
Hoy las organizaciones están recopilando enormes volúmenes
de datos, generados por una amplia variedad de fuentes. Esto es “big data”.
Las principales organizaciones en servicios financieros,
telecomunicaciones, retail, asistencia médica, medios digitales,
seguros y otras industrias están adoptando tecnologías avanzadas para generar entendimiento nuevo y práctico a partir de BIG DATA y que puede ayudarles dramáticamente a reducir los riesgos financieros, aumentar la eficiencia operativa, y mejorar la fidelidad de los clientes.
El Big Data
Esta presentación nos ayudara a comprender porque es tan importante tomar decisiones con herramientas de analítica y el avance que esto tendrá en nuestras empresas.
Novedades tecnológicas de la información y las comunicaciones, avances, descubrimientos, opiniones, comentarios, ofertas de productos, servicios y mucho más.
El objetivo de este modulo es ofrecer una vision general sobre el impacto futuro del Big Data.
Una vez completado este modulo, podrá:
Obtener una valiosa información de las predicciones para el futuro del Big Data
Conseguir un mayor conocimiento que permita reconocer algunas de las tendencias que están surgiendo
Adquirir una vision general de las oportunidades que pueden beneficiar a su negocio con el Big Data
Comprender algunos de los desafíos iniciales que podrías tener con el Big Data
Informe OBS Business School: Big Data 2017-2018 y el salto del Big Data al Hu...OBS Business School
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
- La llegada del “Huge Data” obliga a las empresas convertir al dato en su principal activo
- La llegada de la Inteligencia Artificial viene a acelerar a algunos proyectos de Big Data que habían sufrido cierta desaceleración.
- La inversión en Big Data ha sufrido un aumento considerable respecto al año pasado debido en gran medida por la necesidad de las empresas de extraer valor y conocimiento de los datos.
Los avances de la BIG Data y el impacto en las nuevas tendencias. Se analizan las tendencias en base a los Datawarehousing y asi como el BIG Data, viene el Big Analytics.
Actualmente, se generan muchos datos y las empresas exigen saber no sólo lo que sucede en la actualidad, sino también lo que va a pasar en un futuro, requiriendo niveles de servicio mucho más exigentes que
hace unos años. Es precisamente en esta tesitura
donde se encuentra Big Data hoy día.
La importancia de Big Data radica que en que éste
impacta tanto en la industria, como en el negocio e
incluso en nuestra sociedad y además ofrece una
ventaja competitiva considerable.
En efecto, es precisamente en ese tipo de datos donde
las empresas han detectado que se encierra mayor
valor. Hoy en día, para muchas empresas puede llegar
a ser más importante detectar al cliente que más
influye al resto de posibles compradores, que al que
mayor volumen de compra realiza.
En la actualidad, la cantidad de datos que se generan
es abismal y de una casuística extremadamente
compleja para su análisis. Como hemos comentado,
las empresas cada vez exigen que el análisis sea lo
más cercano posible al tiempo real. Y en Big Data está
la clave, al traducirse el mismo en las variables de
velocidad, variedad y volumen que requiere el mercado actualmente.
Muchas veces hemos escuchado la frase “La información de hoy es el arma del mañana” o “Quien tiene la información tiene el poder”. BIG DATA es la herramienta que te da el poder de la información.
Informe obs business school big data y huge data los dos grandes actoresDikra Redondo
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
Mundo Ejecutivo, septiembre de 2015.- Columna de Carlos Bonilla, vicepresidente ejecutivo de AB Estudio de Comunicación" con el título de “Marketing en tiempo real”, en la que habla de los Big Data, el CEM…
Recuerda Carlos Bonilla, citando a algún experto en la materia, que el número de personas que utilizan dispositivos avanzados como teléfonos inteligentes, tabletas, etc. aumenta día con día, lo cual está impulsando un crecimiento fenomenal del uso de datos” y que esos Big Data aportan “nueva inteligencia para tomar decisiones rápidas que pueden ayudar [a las empresas] a diseñar mejor sus productos y servicios para satisfacer las necesidades de sus clientes finales”. Es la esencia de lo que denomina “marketing en tiempo real”.
Se refiere luego al CEM (Customer Engagement Management) que “puede considerarse como el instrumento que permite entender mejor las interacciones de los clientes de una organización”. “Los programas de CEM -añade- se alimentan de grandes reservas de datos de los clientes, provenientes de millones de puntos de datos que brindan conocimientos de las actitudes de los clientes, de sus comportamientos en línea e incluso de sus interacciones con un empleado dado”.
El Financiero 05 de agosto del 2015.- Carlos Bonilla Socio y Vicepresidente de AB Estudio de Comunicación. Nos habla de cómo las empresas pueden obtener la capacidad para integrar todas las interacciones y tener una vista de 360 grados del comportamiento de los consumidores en tiempo real.
Los datos están cambiando radicalmente la forma en que las organizaciones entienden el mundo y redefinen los límites de lo posible para proporcionar mejores resultados.
Information for Twilio Segment presentation. En este informe se presentan las principales tendencias de uso de La plataforma Segment para diversas industrias, en situaciones como atencion a cliente, recopilación de datos, trazabilidad de compra de los clientes, entre muchos. otros.
Recopilamos todas las recetas de #ChefWatson para que disfrutes en familia, con tus amigos o con la personas que más quieras, lo mejor de la cocina cognitiva.
La nube presenta un gran desafío a nivel seguridad.
SoftLayer le brinda redes únicas que permiten separar en
distintas redes físicas lo público, lo privado y la gestión de
tráfico. Una variedad de opciones de hardware y software
le permitirán cumplir los requerimientos de seguridad de
su empresa y crear una estrategia de seguridad global,
para que lo suyo sea solamente suyo.
Como Cloud Computing puede ayudar a su negocio a incrementar el retorno de la...IBMSSA
Como Cloud Computing puede ayudar a su negocio a incrementar el retorno de la inversión. http://interactive-works.net/clientes/ibm/redirects/Cloud2015/visiongeneral.php
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
Analytics el uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
1. IBM Global Business Services
Business Analytics and Optimization
Informe ejecutivo
IBM Institute for Business Value
Analytics: El uso de big data en el
mundo real aplicado a las
telecomunicaciones
Cómo los proveedores de servicios de comunicaciones
másinnovadores extraen valor de datos inciertos
En colaboración con Saïd Business School en la Universidad de Oxford
2. IBM® Institute for Business Value
IBM Global Business Services, a través del IBM Institute for Business Value, desarrolla visiones estratégicas
basadas en hechos para altos ejecutivos en torno a cuestiones críticas de los sectores público y privado. Este
informe ejecutivo está basado en un estudio exhaustivo realizado por el equipo de investigación del Instituto.
Forma parte del compromiso permanente de IBM Global Business Services de ofrecer análisis y puntos de vista
que ayudan a las empresas a lograr más valor empresarial. Puede contactar a los autores o enviar un e-mail a
iibv@us.ibm.com para recibir más información.
Se pueden consultar otros estudios del IBM Institute for Business Value en ibm.com/iibv
Saïd Business School en la Universidad de Oxford
Saïd Business School es una de las escuelas de negocios líderes del Reino Unido. Actualmente, está estableciendo
un nuevo modelo de educación de negocios, con base en la Universidad de Oxford, una universidad de primera
clase, reconocida mundialmente, dedicada a abordar algunos de los retos que enfrenta el mundo.
Puede contactar a los autores o visitar: www.sbs.ox.ac.uk para ver más información.
3. IBM Global Business Services 1
“Big data”está hecho para la industria de las telecomunicaciones. Gracias a
sus redes y la proliferación de dispositivos inteligentes, los proveedores de servicios de
comunicaciones (CSPs) tienen acceso a un gran cúmulo de información sobre los
comportamientos, las preferencias y los movimientos de sus clientes. Big data es un
activo de gran valor para estas compañías. Las coloca en una posición privilegiada para
encuentren a la altura de este reto. Nuestro estudio de investigación global revela cómo
están respondiendo los CSPs a la oportunidad que hoy representa big data.
Bob Fox, Rob van den Dam y Rebecca Shockley
Los proveedores de servicios de comunicaciones (CSPs)
siempre han sido parte del mundo de Big data. Además de que
siempre tuvieron grandes bases de clientes, los datos se generan
cada vez que un cliente realiza un llamado, crea un texto o usa
Internet. Estos datos proporcionan información sobre a quién
llamaron los clientes, qué sitios web visitaron, qué apps
bajaron, dónde estaban al momento de usar el teléfono y cuál
es su ubicación actual. Los datos también ofrecen información
valiosa sobre la experiencia del cliente.
¿La llamada se completó? ¿Se abandonó o interrumpió?
¿A qué velocidad se bajó la canción o app? ¿Cuál fue la latencia
de respuesta mientras se jugó el juego?
Hay información adicional sobre los clientes que se genera a
través de relaciones directas en tiendas minoristas, sitios web,
call centers e interacciones cara a cara. Además, la llegada y el
auge del uso de los dispositivos inteligentes y la popularidad de
comportamientos de consumo, estilos de vida
Los CSPs se encuentran en el centro del universo digital de sus
clientes. Están sentados sobre una mina de oro de datos
digitales que les permiten comprender a sus clientes a un nivel
inaudito. Este es un activo corporativo clave, muy necesario en
(OTT), como Google y Facebook, amenazan sus ingresos.
Big data ofrece a los CSPs la oportunidad de ser más
competitivos y revertir las mermas recientes en niveles de
facturación y ganancias.
2
Con las oportunidades que ofrece, no sorprende que big data
haya surgido como un tema clave para los Chief Executive
empresas de telecomunicaciones. En el Estudio IBM 2011
Global CMO, por ejemplo, 53% de los CMOs de
telecomunicaciones dijeron que la explosión de los datos
tendría el mayor impacto en sus empresas en los próximos tres
a cinco años. Entre los CEOs, el 83% de los CEOs de
telecomunicaciones que participaron en el estudio IBM 2012
Global CEO expresaron su intención de mejorar la capacidad
comprender el comportamiento de los clientes a partir de la
información disponible.
Por
4. 2 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Para entender más claramente qué visión tienen los CSPs
sobre big data hoy y pensando en un futuro cercano – y en qué
empresas – analizamos a los encuestados del sector de
telecomunicaciones en nuestro estudio global 2012
Big Data @ Work Study realizado por el IBM Institute
for Business Value en colaboración con Saïd Business School
en la Universidad de Oxford.
3
La encuesta, que representó
tanto a los mercados maduros como en crecimiento, incluyó
1.144 empresas y ejecutivos de TI de 26 industrias, de las
cuales 53 eran del sector de las telecomunicaciones.
Descubrimos que los CSPs están comenzando a ver el enorme
potencial de los datos de sus clientes y las formas en que
pueden usarse para ayudarlos a crear nuevos ingresos y
negocios. Los ejecutivos de CSPs nos dijeron que el uso de la
información y el análisis están generando una
ventaja competitiva para sus organizaciones.
Más que los ejecutivos de las demás industrias estudiadas, los
capacidades necesarias para realizar análisis de la información
en tiempo real
como tal, en contraste con sólo el 15% de la muestra en el
resto de las industrias. Para los CSPs, el aspecto del tiempo
real es sumamente importante – los servicios basados en
geolocalización, las operaciones de red inteligentes, las
curso de acción y la detección del fraude, requieren una visión
de la información más contextual, en tiempo real.
Si bien los CSPs manejan grandes cantidades de datos desde
hace años, el aspecto que cambia el juego en big data hoy
reside en utilizar los datos para extraer nuevos conocimientos
–en su mayor parte en tiempo real o casi real—para ser
más competitivos y crear valor empresarial. El enfoque actual
consiste en respaldar el negocio central del CSP, como por
ejemplo, mejorar la experiencia del cliente, impulsar nuevos
productos, aumentar la productividad y optimizar las redes.
Pero varios CSPs están dando pasos más expansivos en el
nuevos, incorporando socios empresariales en ambas
direcciones de la cadena de valor, “hacia arriba”– como
minoristas, agencias de publicidad y fabricantes de autos –
a los ingresos que ya obtienen de sus usuarios “hacia abajo”
tales como consumidores y clientes empresariales.
Este modelo suele ser conocido como negocio de dos lados.
Algunos CSPs se están expandiendo para convertirse en
compañías de información. Sprint, por ejemplo, es uno de
los primeros en tener éxito con la venta de sus datos a
agencias de marketing. Y SFR de Francia decidió brindar
datos para ayudar a aumentar las donaciones de sangre
entre su base de clientes, construir una mejor
infraestructura de transporte público en París e incluso
combatir el delito.5
Nuestro estudio reveló que muchos CSPs están adoptando un
enfoque pragmático de big data. Las soluciones de big data
luego adaptan la infraestructura, las fuentes de datos y el
análisis para respaldar la oportunidad de negocio.
Estos CSPs están obteniendo inicialmente nuevos
conocimientos a partir de fuentes de información tanto
tecnología para big data y luego actualizando progresivamente
su infraestructura a lo largo del tiempo.
De nuestro estudio hemos podido extraer cinco
recomendaciones clave para que los CSPs
puedan avanzar en sus iniciativas de big data y obtener
el máximo valor de negocio:
• Dedicar los esfuerzos iniciales para obtener resultados
centrados en el cliente.
• Desarrollar un modelo de big data para toda la empresa.
• Comenzar por los datos existentes para obtener resultados
en el corto plazo.
• Desarrollar capacidades analíticas basadas en las prioridades
del negocio.
• Crear un caso de negocio sobre la base de resultados
9. IBM Global Business Services 7
Las campañas de marketing inteligente usan analítica para
big data para crear promociones dirigidas, que los clientes
tendrán más probabilidades de adoptar. Por ejemplo, Vivo,
la subsidiaria brasileña de Telefónica, implementó una
solución que utiliza datos de llamada, demografía y modelado
predictivo para llegar a los clientes y sólo ofrecerles productos
y servicios que se adaptan a sus necesidades y estilos de vida.
Esta solución puede contactar preventivamente a los clientes
que recientemente superaron sus minutos de llamada
asignados y ofrecerles opciones de upgrade con descuento
para prevenir futuros excesos. Este enfoque demuestra al
cliente que Vivo lo valora, y probablemente genere una
experiencia positiva para los clientes. Estos tipos de
promociones de marketing personalizadas pueden ayudar a
prevenir la pérdida de clientes, aumentar las ventas y bajar
los costos de las campañas de marketing.
La capacidad de anticiparse a las necesidades y los deseos de
los clientes en una instancia de venta o servicio al cliente,
conocida como modelo de “próxima mejor acción” puede
aumentar los ingresos, las ganancias y la satisfacción del
cliente, además de reducir la pérdida de clientes.
Las respuestas del tipo “próxima mejor acción” son más
con los clientes en todos los canales de ventas y servicio y
determinan en forma automática el mejor curso de acción
para cada cliente, como puede ser ofrecer un nuevo servicio,
un upgrade para un servicio existente, o una llamada de
Además de los objetivos centrados en los clientes, también se
están abordando otros objetivos funcionales a través de la
aplicación temprana de big data. Habilitar nuevos modelos de
negocio, por ejemplo, fue citado por el 15% de los encuestados
del sector de telecomunicaciones en el estudio 2012
Big Data @Work Study. Los conocimientos que se generan a
partir de big data tienen el potencial de brindar acceso a
tales como la mencionada venta de datos a terceros.
Las iniciativas impulsadas por Telefónica y Verizon de
comercialización de big data son testimonios del éxito
temprano de los CSPs. La división Dynamic Insights de
Telefónica lanzó su primer servicio en noviembre de 2012:
“Smart Steps”. Este servicio está diseñado para dar a los
minoristas información que les permita adaptar sus ofertas
locales a tiendas existentes, y determinar las mejores
ubicaciones y los formatos más apropiados para nuevas tiendas.
La división Precision Marketing de Verizon ya probó su
solución con un equipo deportivo. Las oportunidades
promocionales y los paquetes de entradas elevaron hasta
un 35% las ventas de entradas para la temporada.
Anticipar los deseos y las necesidades de los
clientes puede aumentar los ingresos y la
satisfacción, del mismo modo que reducir
la merma de clientes
encuestados del sector de telecomunicaciones para los esfuerzos
actividades
.
Aplicando herramientas analíticas avanzadas, los CSPs pueden
buscar en big data para detectar actividades fraudulentas en el
mismo momento en que se están realizando las transacciones,
El desafío para la detección del fraude en tiempo real – como el
uso de tarjetas SIM clonadas - incluye la necesidad de ingerir y
analizar grandes volúmenes de datos que circulan a alta
no autorizado. Un ejecutivo de un CSP estimó que el uso de
herramientas analíticas en tiempo real podría reducir el fraude
en más de US$ 100 millones por año.15
Además de bajar los
costos generales de recaudación de deudas, apuntar a los
clientes con riesgo también tiene la ventaja adicional de bajar
los índices de pérdida de clientes.
10. 8 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Big data depende de una base de información
escalable y extensible
No sorprende que los CSPs tengan los aspectos de
escalabilidad, extensibilidad y tiempo (casi) real en lo más alto
de su lista. Los CSPs de todo el mundo están experimentando
un aumento sin precedentes en el volumen, la variedad y la
velocidad de la información debido a implementaciones de red
de próxima generación, el mayor uso de teléfonos inteligentes
y el auge de los medios sociales. Es cada vez más importante
para los CSPs correlacionar estos datos de manera que puedan
usarse para monitorear el desempeño de la red y proporcionar
mejores servicios y una experiencia optimizada a los clientes
en tiempo (casi) real.
T-Mobile en Estados Unidos, puede citarse como ejemplo:
está recopilando nada menos que 17 mil millones de eventos
por día de su red, almacenando estos datos y sometiéndolos a
análisis. Este análisis permite a T-Mobile examinar y
correlacionar el desempeño de la red con clientes y servicios
de alto valor para distribuir mejor su gasto de capital y
su ingeniería de red.
El caudal de datos entrantes, tanto estructurados como no
estructurados, que los CSPs deben recopilar y administrar
aumenta exponencialmente. Según el Cisco Visual Network
por 13 entre 2012 y 2017.17
Como consecuencia, la carga
en las infraestructuras para big data de los CSPs se
incrementará sin cesar. Esta explosión de datos promueve el
concepto de que, aunque esto es tan sólo el comienzo de la era
de big data, ya se vislumbra en el horizonte inmediato la era de
un volumen de datos realmente masivos o “really big data”.
A medida que el mundo se vuelva cada vez más conectado,
los CSPs desempeñarán un papel clave para habilitar la
personalización masiva a través del conocimiento contextual.
El procesamiento continuo de datos de dispositivos
Aunque los aspectos de escalabilidad, extensibilidad y tiempo
real son citados por los ejecutivos de CSPs como los tres
componentes principales de las bases de información, no deben
dejarse de lado otros componentes, que incluyen seguridad y
gobernanza. El 50% de los CSPs que declaran tener iniciativas
big data activas en marcha cuentan con sólidos procesos de
seguridad y gobernanza. Mientras que estos componentes han
sido parte de las iniciativas de business intelligence desde hace
tiempo, las consideraciones adicionales en los planos legal,
ético y regulatorio en lo que respecta a big data, introducen
nuevos riesgos y expanden el potencial de posibles escándalos
públicos. Algunas compañías han perdido el control de los
datos o los han utilizado de manera cuestionable.
Recientes errores referidos a la privacidad, como copiar listas
de contactos de clientes sin su consentimiento, o políticas de
privacidad inadecuadas, ilustran lo que los clientes, reguladores
y la sociedad no están dispuestos a aceptar.
escalabilidad, extensibilidad y tiempo real
como los principales factores para crear una
base de información.
hacerse realidad si los CSPs crean una base de información
que respalde el volumen, la variedad y la velocidad de datos en
constante aumento. Pedimos a encuestados pertenecientes al
de sus infraestructuras para big data. Los que ya
implementaron soluciones de big data tienen una base de
información que es escalable, extensible y da soporte a
requisitos en tiempo (casi) real. Utilizan tecnologías como
volúmenes de datos en menos tiempo y en entornos
distribuidos. Estas tecnologías ofrecen mayor escalabilidad
que las tecnologías tradicionales.
12. 10 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
La nueva tendencia no es sólo entender quiénes son los
clientes, sino también tener una visión de ellos más contextual,
basada en ubicación y en tiempo real. Todos los días se
generan terabytes de datos de ubicación y se agrega otra
dimensión para los CSPs. El 45% de los encuestados del sector
de telecomunicaciones que posee una iniciativa de big data en
marcha utiliza datos sobre ubicación, por ejemplo, para dar
soporte a campañas de marketing inteligente, detectar fraudes
y mejorar la calidad de la red.
El 46% de los encuestados del sector de telecomunicaciones de
nuestro estudio con iniciativas big data en marcha extrae datos
de fuentes de medios sociales, como Twitter, Facebook,
carteleras de mensajes y otros repositorios en línea donde los
consumidores conversan y publican opiniones. Esto les permite
detectar rápidamente problemas de los clientes y sentimientos
de los consumidores, y les da una visión que puede permitirles
aumentar los ingresos, reducir costos y proteger su marca.
Big data requiere fuertes capacidades analíticas
Sin embargo, big data no crea valor hasta que se pone en
práctica para resolver importantes retos del negocio. En este
sentido, se necesita contar con fuertes capacidades analíticas
que incluyen tanto herramientas de software como las
habilidades para manejarlas.
Un análisis de los CSPs que ya tienen en marcha actividades de
big data revela que empiezan por un núcleo fuerte de capacidades
analíticas, diseñadas para abordar datos estructurados.
Luego, agregan capacidades para aprovechar el caudal
de datos que ingresa a la organización,
tanto estructurados (datos que pueden convertirse en formatos
de datos estándares) como no estructurados
no estándares).
(datos en formatos
El modelado predictivo utiliza algoritmos para encontrar
patrones en datos que podrían servir para predecir resultados
similares en el futuro. Tres cuartas partes de los encuestados
del sector de telecomunicaciones con iniciativas de big data
dicen usar análisis predictivo. Un ejemplo de análisis predictivo
es el uso de datos de clientes para descubrir qué clientes tienen
probabilidad de dejar la compañía. Si un CSP puede predecir
las razones que motivan a los clientes a dejar la compañía,
puede tomar acciones preventivas para evitarlo.
Los CSPs buscan tener una visión más
contextual de los clientes, que tenga en cuenta
la ubicación y funcione en tiempo real.
CIOs de telecomunicaciones que guían las iniciativas de
big data de sus compañías están comenzando con estas fuentes
de información interna aún no explotada. Por ejemplo,
TEOCO, un proveedor de soluciones de software de
telecomunicaciones, analizó 500 terabytes de datos de registros
de detalle de llamadas y facturas inter-operador diariamente
y mejorar la prestación del servicio. La compañía ayudó a un
operador móvil de Nivel 1 a ahorrar más de US$400 millones
en cuatro años. También permitió a los clientes responder
proactivamente a problemas de red antes de que afectaran
el servicio al usuario.
Más del 85% de los encuestados del sector de
telecomunicaciones con iniciativas de big data activas informó
que utiliza capacidades analíticas centrales, como consultas e
informes, y extracción de datos, para analizar big data
(Figura 6). Comenzar por estas capacidades analíticas
fundacionales es una forma pragmática de empezar a
interpretar y analizar big data. La necesidad de capacidades
más avanzadas de visualización de datos aumenta con la
introducción de big data. Los datasets a menudo son demasiado
grandes y los analistas de datos y de negocios no pueden verlos
y analizarlos con herramientas tradicionales de informes y datos.
En nuestro estudio, el 77% de los encuestados del sector de
de datos.
15. IBM Global Business Services 13
Recomendaciones:
Promueva la adopción de big data
Un análisis de nuestras conclusiones de la encuesta acerca de
big data muestra cómo los CSPs promueven sus esfuerzos en
este sentido. Impulsados por la necesidad de resolver los retos
del negocio, en vista de las tecnologías que avanzan y el
dinamismo de los datos, los CSPs están buscando dar una
Para extraer más valor, ofrecemos un conjunto amplio de
recomendaciones a los CSPs a medida que avanzan por el
camino hacia big data.
Comprometa los esfuerzos iniciales a los
resultados centrados en los clientes
Es imperativo que los CSPs centren sus iniciativas de big data
en áreas que puedan proporcionar mayor valor al negocio.
atenderlos mejor, como resultado de poder comprender
verdaderamente las necesidades y anticipar los
comportamientos futuros. Poder entender mejor, predecir y
dar a los clientes lo que realmente necesitan es la prioridad
clave de los CEOs de telecomunicaciones.
La digitalización masiva, una de las fuerzas que contribuyó al
auge de big data, también cambió el equilibrio de poder entre
el consumidor y el CSP. Si los CSPs han de entender y dar
valor a clientes más capacitados y exigentes, tienen que
concentrarse en conocer a sus clientes como individuos.
También necesitan invertir en nuevas tecnologías y en análisis
avanzado para obtener una visión optimizada de las
interacciones y preferencias de cada cliente.
business-to-business quieren hacer más que simplemente
con sus clientes, los CSPs deben conectarse con ellos de
manera que sus clientes las perciban como valiosas.
El valor podrá venir a través de interacciones más oportunas,
informadas o relevantes; también podrá generarse a medida
que los CSPs mejoran las operaciones subyacentes de manera
de optimizar la experiencia general de esas interacciones.
De cualquier modo, la analítica alimenta los conocimientos de
big data que se vuelven cada vez más esenciales para crear ese
nivel de profundidad en esas relaciones.
Desarrolle un modelo de big data para toda
la empresa
Un modelo (blueprint) incluye la visión, estrategia y requisitos
para big data dentro de la organización. Es un paso crítico para
lograr la alineación entre las necesidades de los usuarios de
negocio y la hoja de ruta de implementación de TI. Es lo que
genera una comprensión común de cómo los CSPs se
proponen usar big data para mejorar los objetivos del negocio.
Para los CSPs, big data implica repensar fundamentalmente la
forma en que se administran los datos. Muchos CSPs siguen
estando organizados por productos, servicios y funciones,
no por clientes, y algunos ni siquiera tienen a un responsable
de los datos o de la estrategia de datos. Los CSPs necesitan
derribar los silos de datos para permitir el uso de datos en
de los datos a medida que circula por la organización.
se intentará resolver, así como los requisitos de procesos de
que incluye los datos, herramientas y hardware necesarios para
alcanzar la estrategia de big data. Es la base para desarrollar una
hoja de ruta que guíe a la organización por un abordaje
pragmático para desarrollar e implementar sus soluciones
de big data de forma tal de generar valor sostenible para el negocio.
Pero los clientes de hoy - consumidores finales o clientes
16. 14 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Comience por los datos existentes para obtener
resultados en el corto plazo
Dar un vistazo internamente, primero permite a los CSPs
apalancar sus datos existentes, software y habilidades para
entregar valor de negocios en el corto plazo y adquirir una
experiencia importante. Luego pueden extender sus capacidades
para abordar fuentes y tipos de datos más complejos.
La mayoría de los CSPs se inclinarán por esta
opción para sacar provecho de la información almacenada en
repositorios existentes, y al mismo tiempo escalar sus
almacenes de datos para manejar mayores volúmenes y
variedades de datos.
Cuando los procesos, marcos e infraestructuras técnicas básicas
necesarias para recaptar y manipular los datos existentes hayan
madurado, los CSPs pueden extenderse a otras fuentes.
Con la proliferación de dispositivos inteligentes y sensores y el
crecimiento explosivo en datos estructurados y no
estructurados, surgen nuevas oportunidades de proporcionar
servicios personalizados, conscientes del contexto y
just-in-time, sobre la base de las visiones, los deseos,
las preferencias y la ubicación de los usuarios individuales.
Los CSPs están en la mejor posición para atender a un
consumidor más inteligente, que cada vez más espera
productos y servicios únicos y personalizados según sus
preferencias particulares.
Construya capacidades analíticas basadas en las
prioridades del negocio
El primer paso para impulsar big data es el uso de herramientas
analíticas, como consultas e informes, dashboards y scorecards,
para dar soporte a los procesos de negocio clave, que incluyen
la generación de indicadores clave del desempeño y la gestión
de la experiencia con el cliente. De este modo, es posible
transformar los datos en conocimiento, entregando
información relevante, integrada, oportuna y accionable.
Un gran valor reside en lograr que el centro de contacto,
por ejemplo, tenga a su disposición información de red en
tiempo real.
Con capacidad predictiva, los CSPs pueden comenzar la transición
hacia una organización optimizada, enfocada a los resultados.
Se puede crear conocimiento visionario y conocimiento en
profundidad del cliente, las operaciones y los comportamientos
en red. El análisis predictivo es la llave para una toma de decisiones
informadas. Por ejemplo, puede revelar patrones que ayudan a
comprar servicios del tipo rich media, lo cual conduce a nuevos
– puede ayudar a crear una empresa centrada en la información
Un sistema que es automatizado y consciente de los eventos en
tiempo real puede aportar información para promover
soluciones de ejecución inmediata. Por ejemplo, un cliente que
pasa caminando por una tienda de café determinada puede
recibir una oferta de descuento en bebidas en esa tienda.
Conforme la información contextual de la “Internet de las Cosas”
y los datos producidos por las plataformas sociales cobran
los CSPs deberían enfocarse progresivamente en adquirir las
capacidades necesarias para potenciar el análisis prescriptivo
tecnologías –que incluyen los sistemas cognitivos- son capaces
de evaluar grandes cantidades de datos tanto estructurados
como no estructurados en tiempo real o casi real.
Un ejemplo de ello es la tecnología Watson, capaz de buscar en
el equivalente a un millón de libros o aproximadamente 200
millones de páginas de datos, y analizar esta información y dar
respuestas precisas en menos de tres segundos. Watson aplica
tecnologías de procesamiento de lenguaje natural,
la recuperación de información, la representación de
conocimiento y razonamiento, y aprendizaje de máquinas, para
responder preguntas. Esta tecnología, por ejemplo, puede ser
útil para permitir a los call centers de los CSPs responder a
Para obtener resultados en el corto plazo, y al mismo tiempo
dar ímpetu y obtener experiencia para sostener un programa
de big data, resulta crítico para los CSPs adoptar un enfoque
más lógico y efectivo en término de costos para empezar a
buscar nuevos conocimientos es dentro de la empresa.
17. IBM Global Business Services 15
Además de adquirir las herramientas, los CSPs también
deberían enfocarse en tener el conocimiento analítico correcto,
lo cual no es fácil en un mundo donde se observa una alta
demanda –y escasez crítica—de las habilidades correctas
de análisis.
Cree un caso de negocio sobre la base de resultados
que pueda ser cuantificable
Muchos CSPs están basando sus casos de negocio en los
• Decisiones más inteligentes – Impulsar nuevas fuentes de datos
para mejorar la calidad de la toma de decisiones.
• Decisiones más rápidas – Habilitar más capturas de datos en
tiempo real y análisis para dar soporte a toma de decisiones en
el “punto de impacto”, como cuando un cliente se encuentra
en un lugar en particular o en el teléfono con un representante
de atención al cliente.
• – Enfocar los esfuerzos de
big data hacia áreas que proporcionan una verdadera
diferenciación.
Decisiones que marcan la diferencia
Un principio importante sustenta cada una de estas
recomendaciones: los profesionales de negocios y de TI deben
trabajar juntos durante todo el recorrido de big data.
requisitos de negocio primero, y luego adaptan la
infraestructura, las fuentes de datos y el análisis cuantitativo
para respaldar esa oportunidad de negocio.
Dé el puntapié inicial en su evolución de
big data
La capacidad de recopilar y analizar sistemáticamente los datos
representa un nuevo mundo por explorar para los CSPs.
Con la amplitud de información que los CSPs tienen sobre sus
clientes, poseen importantes ventajas respecto a otros en el
ecosistema. Los CSPs que actúan con agilidad para capitalizar
los conocimientos escondidos dentro del vasto volumen,
la velocidad y la variedad de big data se posicionarán para
mantenerse un paso más adelante que sus competidores,
mejorar la experiencia de los clientes, impulsar nuevos
productos, aumentar la productividad, predecir tendencias
futuras y, especialmente, ganar dinero.
Los CSPs que son capaces de extraer el máximo valor de sus
activos de datos pueden convertirse verdaderamente en
ingresos totalmente nuevos forjando alianzas con agencias de
publicidad, minoristas, prestadoras de salud y entes de la
administración pública, entre otros. El ecosistema existente de
telecomunicaciones tiene el potencial de convertirse en el
la buena trayectoria de la industria para tratar los datos de
clientes, el estricto marco regulatorio implementado y sus
obligaciones inherentes de protección de la información.
Los CSPs deberían ver una ventana crucial de oportunidad
con big data.
Las telecomunicaciones es una industria preparada para estar a
la vanguardia de la ola de big data, pues ya utiliza tecnologías
de analítica para big data como diferenciador hoy y se espera
que con el tiempo esta capacidad se convierta en uno de sus
ejes más valiosos.
Para ver más información sobre este estudio del IBM Institute
for Business Value, contáctenos: iibv@us.ibm.com
ibm.com/iibv
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tiene los últimos informes ejecutivos sobre la base de
investigaciones del IBM
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Acceda a los informes ejecutivos del IBM Institute for Business
Value en su tablet descargando la app gratuita “IBM IBV” para
iPad o Android.
Para desarrollar una estrategia de big data integral y viable y la
hoja de ruta subsiguiente se necesita un caso de negocios sólido
participación activa y el apoyo de uno o más ejecutivos de
negocio durante todo el proceso. Igualmente importante a la
hora de lograr el éxito a largo plazo es contar con una
colaboración sólida y continua entre el área de negocio
y el área de TI.
18. 16 Analytics: El uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicaciones
Sobre los autores
Bob Fox es el Líder de Industria Global para los sectores de
telecomunicaciones y medios y entretenimientos de IBM
Global Business Services. Bob dedicó 30 años a asesorar a
proveedores de servicios de telecomunicaciones de todo el
mundo en estrategia de negocios y cómo mejorar las
operaciones de cara al cliente.
Para contactar a Bob: robertfox@us.ibm.com.
Rob van den Dam es el Líder de Telecomunicaciones en el
IBM Institute for Business Value. En este rol, desarrolla
visiones de industria y estudios de realización de valor para
telecomunicaciones. Rob cuenta con 20 años de experiencia
trabajando en telecomunicaciones.
Para contactar a Rob: rob_vandendam@nl.ibm.com
Rebecca Shockley es la Líder de Investigación Global en
Análisis y Optimización de Negocios para IBM Institute for
Business Value, donde lleva a cabo investigación fáctica sobre
el tema de business analytics, con el objetivo de desarrollar
liderazgo de ideas para altos ejecutivos.
Para contactar a Rebecca: rshock@us.ibm.com.
Contribuyentes
Scott Stainken, Gerente General de la Industria de
Telecomunicaciones, IBM Corporation.
Nick Gurney, Líder del sector Comunicaciones en
IBM Global Business Services, Growth Markets.
Eric Lesser, Director de Investigación y Líder para
Norteamérica del IBM Institute for Business Value
Referencias
“Leading Through Connections: Insights from the Global
Schroeck, Michael, Rebecca Shockley, Dr. Janet Smart,
Professor Dolores Romero-Morales y Professor Peter
Tufano. “Analytics: The real-world use of big data. How
innovative organizations are extracting value from
uncertain data.” IBM Institute for Business School
en colaboración con el Saïd Business School,Universidad de
us/gbs/thoughtleadership/ibv-big-data-at-work.html
Szaniawaski, Kris. “Telcos get into big data.”
telecomsemea.net/content/telcos-get-big-data
Sahota, Dawinderpal. “Customer data creating revenue
customer-data-creating-revenue-opportunities-in-unlikely-
places/
LaValle, Steve, Michael Hopkins, Eric Lesser, Rebecca
Shockley y Nina Kruschwitz. “Analytics: The new path
to value: How the smartest organizations are embedding
analytics to transform insights into action.”IBM Institute
for Business Value en colaboración con MIT Sloan
Management Review
com/services/us/gbs/thoughtleadership/ibv-embedding-
Technology.
.
Octubre
Mayo
Octubre
12 de Diciembre de
16 de Octubre
Octubre
de
19. IBM Global Business Services 17
Gage, Deborah. “Telefonica Digital targets big data in
Silicon Valley “road trip.” Dow Jones VentureWire.
Lennighan, Mary. “Telcos can survive on big data alone
developed by ASF and Orange, recognized by the ZELT
net. http://www.transport-intelligent.net/IMG/pdf/
Szaniawaski, Kris. “Telcos get into big data.”
telecomsemea.net/content/telcos-get-big-data
“Leading Through Connections: Insights from the Global
Fox, Bob, Nick Gurney, Rob van den Dam and Ekow
Nelson. “Building Advocacy in Telecommunications.” IBM
ibv-telcoadvocacy.html
Obiodu, Emeka. “Telefonica and Verizon dial into big data”
telefonica-and-verizon-dial-into-big-data/
Información de entrevista en profundidad realizada por IBM
Smith, Chris. “Giving telcos the tools for big data success.”
European Communications Páginas
issue. St. John Patrick Publishers.
Cisco Visual Network Index, http://www.cisco.com/en/US/
Cita de entrevista en profundidad realizada dentro del
estudio IBV sobre Big Data
“TEOCO, Helping communications service providers save
y=en_us
Caso de estudio IBM:
“Putting the Lid on Churn.” Noviembre de 2010.
Fox, Bob and Rob van den Dam. “Telecom’s future is
thoughtleadership/telecomsocialbusiness/
“Airtel’s impact on Social Media.” Telecom Talk. 23 de
diciembre de 2010
“IBM’s Watson Computer Heads to Wall Street for
Post-Jeopardy Gig.“ Time Magazine
ibms-watson-supercomputer-heads-to-wall-street/
2 de octubre de 2012.
17 de octubre de 2012.
12 de diciembre de 2012.
Mayo de 2012.
Octubre de 2011.
23 de mayo de 2012.
8 de octubre de 2012.
Caso de estudio IBM:
Caso de estudio IBM:
31 de mayo de 2012.
Enero de 2013.
7 de marzo de 2012
Telefonica | Vivo nets a 30 percent increase in marketing
revenue via IBM Unica.
20. Por favor recicle
IBM Global Services
U.S.A.
Producido en Estados Unidos de América
Reservados todos los derechos.
IBM, el logotipo IBM e ibm.com son marcas comerciales o marcas
comerciales registradas de International Business Machines Corporation
en EE.UU. y/o en otros países. Si estos y otros términos se señalan la
primera vez que aparecen en esta información con los símbolos de marca
comercial (® o ™), indican marcas comerciales de IBM, registradas en los
EE.UU. o conforme al derecho consuetudinario estadounidense,
propiedad de IBM en el momento de publicación de esta información.
Tales marcas comerciales también pueden ser marcas comerciales
registradas o conforme al derecho consuetudinario de otros países.
Una lista actualizada de las marcas comerciales de IBM está disponible en
la web en la sección “Copyright and trademark information”
de ibm.com/legal/copytrade.shtml.
Las demás denominaciones de compañías, productos y servicios pueden
ser marcas comerciales o marcas de servicio de terceros.
Las referencias en esta publicación a productos y servicios de IBM no
implican que IBM tenga intención de que estén disponibles en todos los
países en que IBM desarrolla sus actividades.
Abril de 2013