Este documento habla sobre cinco megatendencias digitales (tecnología móvil, redes sociales, computación en la nube, internet de las cosas y big data) que están dando forma al negocio inteligente. Se genera grandes volúmenes de datos no estructurados de múltiples fuentes que requieren soluciones de big data para extraer valor de la información.

1. BIG DATA: MEGATENDENCIAS
DIGITALES QUE DAN FORMA AL
NEGOCIO INTELIGENTE
Apuntes
de clases
Móviles, Redes Sociales, Nube,
Internet de las Cosas, Big Data
Última modificación:
2 de diciembre de 2013
Edison Coimbra G.
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2. ¿Quién soy?
Mi nombre es Edison Coimbra G.
Ingeniero Electrónico
Especializado en Redes de
Telecomunicaciones
Las megatendencias digitales impulsan nuevas
especialidades en las que actualmente me preparo:
Desorganizador
Corporativo
Es un experto en implantar un “caos organizado” en las
empresas para favorecer la cultura del start-up dentro de
las mismas. En la actualidad, las grandes empresas están
siendo superadas por pequeñas start-up llenas de ideas
innovadoras.
Experto en
Hackschooling
Es un educador que estimula a explorar y experimentar
las posibilidades que ofrece la tecnología, en lugar de
seguir los caminos tradicionales en la educación. El futuro
es incierto y una educación tradicional no satisface las
exigencias de la sociedad del futuro.
Hay también: Terapeuta de
Desintoxicación Tecnológica.
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3. ¿De qué hablaré hoy?
De 5 megatendencias digitales que dan forma al negocio inteligente
Generan enormes volúmenes de datos que se producen a
gran velocidad y son de múltiple variedad.
Al 2013 hay una explosión de “grandes datos”: 4
a 5 Zettabytes (1021) (HP, 2013).
Se está
generando
un Big
(amount of)
Data.
Para acceder a ellos con
facilidad y rapidez, se requiere
una solución de Big Data que
los transforme.
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4. Megatendencia 1: Tecnología móvil
Los consumidores de tecnología móvil transformarán el modelo de negocio
A finales del 2013, el número de dispositivos móviles
conectados a Internet excederá el número de habitantes en
el planeta (Cisco, 2013), es decir habrán más de 7.000
millones.
Entre el 2011 y el 2016 la cantidad de tráfico de datos
móviles crecerá a una tasa anual de 78% (Cisco, 2013).
Búsquedas en Google
El tráfico global de datos móviles alcanzará a
130 Exabytes (1018) anuales el 2016. Este
volumen de tráfico equivale a 33.000 millones de
DVD (Cisco, 2013).
Actualmente, la mitad de todas las búsquedas realizadas en
Google son hechas mediante los teléfonos móviles
(Microsoft, 2013).
La tecnología móvil generará una gran variedad de
oportunidades y aplicaciones de negocios.
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5. Tecnología móvil – Aplicaciones móviles
Las aplicaciones móviles corporativas arrancaron ya
Más de 1,5 millones de Apps se encuentran disponibles
en Apple App Store y Google Play (New Afshar, 2013).
En el 2013 se descargarán 82 mil millones de
aplicaciones en todo el mundo (Afshar, 2013).
El 40% de los negocios tiene previsto desarrollar una
aplicación móvil en los próximos años (Aerlcon, 2013).
Proporción de consumo
Los consumidores de tecnología móvil pasan el 82% del
tiempo de consumo en las Apps y solo el 12% en los
sitios de navegación.
Una de cada cuatro aplicaciones son
abandonadas tras el primer uso.
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6. Megatendencia 2: Redes sociales
Las redes sociales son las detonantes del Big Data
Con sus más de 1.000 millones de usuarios van a
redefinir los negocios y los límites personales.
El 85% de los usuarios dice que las redes sociales les
ayuda a decidir qué comprar (IBM, 2013).
Al 62% de las personas les gusta más las marcas que
integran las redes sociales en sus productos. (Afshar,
2013).
Mensaje: los negocios que “escuchen” las
demandas y preferencias de sus clientes, expresadas
a través de redes sociales, son los que van a
prosperar.
Marketing en redes sociales
El 93% de los marketeros utiliza las redes sociales para
realizar negocios (Afshar, 2013).
Las redes sociales se aproximan más a la sociología
y a la sicología que a la tecnología.
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7. Redes sociales – Las Top 5
¿Cuáles son las Top 5 de las redes sociales?
Dos nuevos usuarios se unen a Facebook cada segundo (SAP,
2013).
100 horas de video se suben a YouTube cada 60 segundos
(YouTube, 2013). ¿Está su compañía contribuyendo?
YouTube llaga a más adultos de los EE.UU en las edades de 18
a 34 años que cualquier red de cable (SAP, 2013).
98.000 tweets se envían cada 60 segundos (SAP, 2013).
Linkedin es 277% mas efectivo para generar clientes potenciales
que Facebook y Twitter (Afshar, 2013).
El 71% de las grandes marcas mundiales ya usa Instagram
(Afshar, 2013). Es la red que más rápido está adquiriendo
popularidad entre los marketeros.
La web visual está impulsado el crecimiento de Pinterest y
Tumblr, con tasas del 88% y 74% (Afshar, 2013).
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8. Redes sociales – Infraestructura digital
Los negocios y la infraestructura digital en torno a su sitio Web
Así como un negocio requiere una
infraestructura física, requiere también
una infraestructura digital en torno a
su sitio web.
¿Cómo se la construye?
Abriendo cuentas en diferentes redes
sociales.
Ejemplos de creación de comunidades
en torno a una marca o a una persona
se dan en el cine, el deporte, la
política, la música, etc.
Lo que cambia ahora es que esas
mismas comunidades se organizan
con un teléfono móvil, tablet o PC,
¿dónde?, en las redes sociales.
Esta infraestructura sirve para atraer clientes, “conversar” con
ellos, conocer sus intereses, preferencias, opiniones.
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9. Redes sociales – El contenido
El contenido es rey en la infraestructura digital
El contenido es el alimento que mantiene viva
la iniciativa digital, y mientras mejor sea la
calidad de ese alimento (contenido) el
crecimiento será orgánico y saludable.
Ahora los negocios deben desarrollar una
estrategia de comunicación que transmita una
sola voz en diferentes redes sociales.
En Twitter no se puede estar diciendo
una cosa y otra en Facebook.
Huella digital
El 39% ha subido algo de lo que se ha
arrepentido después (Afshar, 2013).
La reputación online ya no es sólo
cosa de las grandes marcas.
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10. Redes sociales – ¿Qué información registran?
¿Qué información registran las redes sociales? – Ejemplo
Actividad
 Fans
 Me gusta
 Comentar
 Compartir
Actividad
 Seguidores
 Menciones
 Retweets
Datos de usuario
1. Sociodemográficos
 Edad
 Sexo
 Residencia
2. Sicográficos
 Intereses
 Preferencias
 Opiniones
¿De qué volumen de datos se trata?
Solo Facebook almacena, accesa y analiza más
de 30 Petabytes (1015) de datos generados por
sus usuarios (Afshar, 2013).
Facebook registra y guarda todas las direcciones IP
de donde se conectan sus usuarios.
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11. Redes sociales – ¿Cómo aprovechar a Facebook?
¿Cómo alimentar con Facebook una base de datos de empresa
Primero se debe segmentar
la información disponible en
la base de datos.
¿Qué variables se utilizan?
Sociodemográfica
Sicográfica
Segmentación
avanzada
Transaccional
Luego se incorporan nuevos datos
1
2
La App pide las autorizaciones para
acceder a la información del usuario.
3
¿Qué hacer
para saber
más de los
clientes?
A través de una App, se los invita a
participar en una promoción en Facebook
(Ej.: sorteo de muebles).
La App fusiona los datos de Facebook con
los de la base de datos y entrega la
información sobre el usuario.
Con más datos se mejora el análisis y
se maximizan las ventas.
Perfil completo de
usuario
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12. Redes sociales – Ayudan a segmentar información
Las redes sociales ayudan a segmentar información para la toma de decisiones
¿Cuál es el nivel de
influencia de cada
usuario de las redes
sociales?
¿Qué le interesa?
Se sabe cuáles son las
categorías que le
interesa. Dentro de la
categoría, se conoce
también sus intereses
específicos.
Se sabe a través del
número de amigos que
tiene, cantidad de
publicaciones que hace y
la interacción de sus
contactos con las
publicaciones.
¿Sigue a la competencia?
¿Qué marca le interesa?
Se conoce si sigue marcas de la
competencia o no y cuál es la importancia
(a través de la penetración de fans) que
tienen esas marcas.
Se sabe cuáles son las categorías
de marcas que le interesa. Dentro
de cada categoría, se conoce
también las marcas específicas
que le interesan.
Permiten segmentar en función del estilo de vida y
personalizar la comunicación para cada segmento.
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13. Megatendencia 3: Computación en la nube
La computación en la nube llega a la mayoría de edad
Muchas empresas
no necesitarán
construir sistemas
propietarios o
adquirir hardware
costoso.
Son sistemas que ofrecen
servicios de computación a
través de Internet.
En la nube, se paga por los servicios que se
necesitan, ya sea por mes o por horas.
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14. Computación en la nube – Volumen de datos
Las empresas reconocen que sus aplicaciones Web en nube son el futuro
Actualmente hay más de 1 Exabyte (1018) de datos en la nube
(Afshar, 2013).
La nube reemplazará al PC como lugar para guardar el
contenido personal, acceder a servicios y centrar la vida
digital de los individuos. La arquitectura cliente-servidor pasa a
arquitectura cliente-cloud.
¿Cuánto se invierte en cloud?
En el 2013 un tercio de los presupuesto de TI de las empresas
se destinó a la computación en la nube, y llegará a la mitad en
los próximos 2 años (CloudHyperMarket, 2013).
El 82% de las empresas ahorraron cuando se subieron a la
nube (Afshar, 2013).
Los profesionales de sistemas pasan el 70% de su tiempo
haciendo mantenimiento de los sistemas y el 30% creando valor
estratégico. La situación se podrá revertir.
En EE.UU cada semana se destruyen
140.000 discos duros (Afshar, 2013).
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15. Megatendencia 4: Internet de las cosas
El Internet de las cosas es ahora el “Internet de todo”
Internet se expande a
medida que se adicionan
sensores.
Se incrustan en teléfonos,
autos, relojes, marcapasos,
etc.
Se conectan a Internet a
través de GPRS, GSM,
NFC, BlueTooth o WiFi.
Al 2013: más de30 millones de
sensores + 30% tasa anual.
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16. Internet de las cosas – Volumen de datos
¿Cuál es el volumen de datos con que contribuirá el Internet de las cosas?
En el futuro cercano, Internet de
las cosas generará datos del
orden de Brontobyte.
Los datos que tiene la NSA
y el FBI sobre las
“personas que espía” es
del orden de Yottabytes
(HP, 2013).
Internet de las Cosas representa la
próxima evolución de Internet.
Se está generando
un Big (amount of)
Data.
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17. Megatendencia 5: Big Data
¿Qué es el Big Data?
Es una tendencia digital que busca aprovechar y darle valor a la cantidad inmensa de datos no
estructurados y estructurados, que tienen su origen en fuentes internas y externas de
información.
Datos no estructurados 85%
Datos estructurados 15%
¿Cuál es la finalidad?
Provienen de la Web, Redes Sociales e
Internet de las Cosas, en formato texto,
audio, video, imagen.
Son internos de empresa: clientes,
productos, transacciones, etc.
Entrega de información
con fines predictivos en un
tiempo reducido.
Escenario propicio para Big Data
Volumen
Big Data ha despertado el mercado
del análisis predictivo.
Variedad
Velocidad
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18. Big Data – ¿Qué analizar?
¿Qué información se debe analizar? (IBM, 2013)
Muchas organizaciones se enfrentan a esta pregunta.
Sin embargo, la pregunta debe enfocarse hacia: ¿qué
problema es el que se quiere resolver?
Primero: se tiene que clasificar la información
Una buena clasificación ayuda a entender mejor la
amplia variedad de tipos de datos a analizar.
Es muy probable que estas categorías se
extiendan con el avance tecnológico.
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19. Big Data – El análisis inteligente
La nueva era del análisis: el Analytics inteligente (IBM, 2013)
Analytics inteligente =
Big Data +
Analytics avanzado.
Sofisticación del Analytics
¿Qué ha
ocurrido?
¿Dónde,
cuánto, con
qué
frecuencia?
Datos
estructurados
y no
estructurados





Números
Texto
Audio
Video
Imágenes
Hacer que los datos sean
disponibles y accesibles
por todos, optimizados
para cada uso específico,
en el punto de origen, para
poder tomar mejores
decisiones y acciones.
¿Qué puede
ocurrir?
Simulación
¿Qué ocurrirá
si se
mantienen las
tendencias?
Pronóstico
¿Cómo obtener
los mejores
resultados?
Optimización
¿Qué
acciones son
necesarias?
Qué ocurrirá
si…?
Modelo
predictivo
¿Cómo obtener
los mejores
resultados
contemplando
todas las
variables?
Optimización
Estocástica
Analítica
Descriptiva
Analítica
Predictiva
Analítica
Prescriptiva
¿Cuál es el
problema?
El 68% de las empresas no cuentan con planes de
Business Intelligence/Analytics (SAP, 2013).
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20. Big Data – Herramientas y tecnologías de Big Data
Proveedores líderes
Hadoop es una plataforma de código abierto que
consiste de todo un ecosistema de proyectos.
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21. Big Data – ¿Es la evolución del pensamiento?
Según Mark Twain
(1885)
“Todas las ideas son de segunda mano, consciente e
inconscientemente tomadas de un millón de fuentes externas”
Un ejemplo de la evolución
Fangio, campeón de Fórmula 1 (1951-57), y su equipo,
tomaban decisiones con base en su intuición. Para
predecir el clima apelaban al aroma del viento, para
calcular los tiempos, empleaban lápiz y papel.
¿Y ahora en el 2013?
Ahora las escuderías deciden sobre la pista con base en la información que proporcionan más
de 100 sensores ubicados en cada rincón del auto.
Un cambio de llantas se fundamenta en datos que se
procesan, correlacionan y analizan en tiempo real.
Un plan de carrera se modifica sobre la marcha, en
función de los resultados que arrojan los datos del clima,
temperatura de los frenos o estado del motor. Todo ello,
gracias a la solución Big Data.
Big Data es una tendencia que permite que aquello que
antes era simple azar sea controlable.
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22. Big Data – Recurso para ciudades inteligentes
Big Data el nuevo recurso natural para las ciudades inteligentes
Aprovecha
Múltiples
fuentes de
datos.
Analiza los datos
a través de la
tecnología
analítica.
Permite a los líderes servir mejor a los ciudadanos
y negocios en un mundo cambiante.
Aprovecha
Algoritmos predictivos
para resolver los
problemas
proactivamente.
Aprovecha
La colaboración
ciudadana y de
negocios.
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23. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 1
Big Data ayuda al transporte inteligente en Dublín (Irlanda) – Solución IBM
1
Se puede ver el estado actual de toda la red de buses de un vistazo, y en forma detallada en áreas
donde hay problemas para identificar la causa de la congestión nada más producirse y antes de que se
extienda por otras rutas.
Dublín
Población 2013:
1.660.000
3
La información
archivada sirve
para analizar a
posteriori y
entender lo
que pasó y tomar
medidas para
optimizar el
tráfico.
Captura Información  Anticipa/predice el
problema  Decide y Actúa.
2
Parte importante de la solución es el
elemento predictivo “te adelantas en
oposición a reaccionar”: Captura el
valor del dato tras que se produce
(porque minutos más tarde pierde
mucho valor).
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24. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 2
Biga Data ayuda a cerveceras a delinear su marketing de acuerdo al país
La brasilera Vortio (2013) analizó todas las
conversaciones en las redes sociales sobre la
palabra clave “cerveza”, en diferentes idiomas y
países.
Resultado: a diferentes culturas, diferentes
comportamientos frente a la cerveza.
En 2 semanas de análisis, parece que:
Los americanos (EE.UU) beben para relajarse.
Este conocimiento puede ayudar a
las cerveceras a comprender mejor
al consumidor y a delinear
estrategias de marketing de acuerdo
al país.
Los italianos por causa de problemas de relación
con su pareja.
Los alemanes para abastecer el tanque.
Los franceses para apreciar el gusto.
Los argentinos porque es saludable.
Los brasileros beben cuando salen a fiestear.
Se analizaron y midieron
percepciones, opiniones, etc.
Los bolivianos beben por todos los motivos
anteriores (broma).
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25. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 3
Big Data ayudó a Obama a ganar las elecciones el 2012
El equipo de dirección de campaña creó una mega
base de datos con información de votantes y
simpatizantes a partir de múltiples fuentes desde
las elecciones de 2008.
Analizaron la información a fin de identificar los
gustos y preferencias de sus seguidores.
Crearon diferentes aplicaciones para:
Mejores decisiones con mayor
volumen de datos
Traducir datos en bruto para realizar
análisis predictivo.
2
Establecer las preferencias de los
votantes.
3
Es una solución a
problemas de volumen.
1
Crear campañas de marketing
mediante microsegmentación.
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26. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 4
Big Data ayuda a las tiendas Macy s de EE.UU. a incrementar sus ventas
Hasta el 2010, Macy’s seguía utilizando hojas de
cálculo Excel para analizar grandes volúmenes de
datos de clientes.
Ahora, con Big Data, analiza decenas de millones
de Terabytes (1012) de información cada día, y ha
pasado de 22h a 19min para rehacer el precio de
sus artículos.
Han conseguido:
Mismas decisiones en menos
tiempo
Un incremento del 10% en sus ventas.
2
Tomar decisiones en menos tiempo.
3
Es una solución a
problemas de velocidad.
1
Que los datos estén en sus manos.
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27. Big Data – Ejemplos de casos de éxito – 5
Big Data ayuda a General Electric a mejorar sus productos
En el 2011, GE invirtió mil millones de dólares en un
centro de investigación para mejorar sus diferentes
productos.
Allí analizan un gran volumen de datos procedentes
de multitud de sensores y otros dispositivos digitales.
El aprovechamiento de estos datos les permite,
entre otros:
1
Identificar problemas de mantenimiento
antes de que ocurran.
2
Mejorar la eficiencia de combustible en
aviones.
3
Realizar mejoras operacionales.
Productos y servicios
innovadores
Es una solución a
problemas de variedad.
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28. Big Data – Sueños hechos realidad
¿Se podrán hacer realidad estos sueños?
Predecir lo que sucederá – Tendencias,
comportamiento de los clientes, oportunidades
de negocios….¿problemas?
Tomar las decisiones correctas basadas en
información en tiempo real para prevenir
catástrofes, realizar mantenimiento preventivo,
medicina preventiva o negocios en tiempo real.
Además
Iniciar acciones automáticamente.
Comprender planamente la causa de los
costos.
Saltar actividades inútiles.
Cuantificar y reducir al mínimo los riesgos.
Saber, lo que no se sabe.
Todo ello con el análisis y utilización de la
información en tiempo real.
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29. Big Data – Como generador de empleos
Big Data, una vía para la generación de empleo (Gartner, 2013)
Según Gartner, en el 2015 van a ser
necesarios 4,4 millones de
personas formadas en Big Data &
Business Analytics.
Por cada puesto de trabajo creado
en el sector de las TI, se generarán
tres puestos adicionales fuera de la
industria tecnológica.
Lo que da una cifra cercana a
los 15 millones de trabajos
nuevos relacionados con Big
Data en el 2015, a nivel
mundial.
Las empresas van a tener que adecuar sus
organizaciones para manejar Big Data.
Las empresas van a necesitar áreas de Big
Data Analytics.
Las Universidades tienen que crear nuevas carreras
que recién egresaran en 3 ó 5 años.
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30. Referencias bibliografía
¿Cuáles son las referencias bibliográficas?
Referencias:
Afshar, V. (20 de Noviembre de 2013). SlideShare.net. Obtenido de
http://www.slideshare.net/ValaAfshar/6297-top50megatrends-v3.
Gartner. (Noviembre 26 de 2013). Gartner Predicts . Obtenido de
http://www.gartner.com/technology/research/predicts/
Hewlett Packard (25 de Noviembre de 2013). http://www.bdigitalglobalcongress.com. Obtenido de
http://www.bdigitalglobalcongress.com/zona/programa/
IBM (28 de Noviembre de 2013). http://www.bdigitalglobalcongress.com. Obtenido de
http://www.bdigitalglobalcongress.com/zona/programa/
SAP. (20 de Noviembre de 2013). SlideShare. Obtenido de http://www.slideshare.net/sap/99-facts-onthe-future-of-business
FIN
Tema de:
BIG DATA: MEGATENDENCIAS DIGITALES
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