del bit…al Big Data
Jesús Llevadias Jané
Director Corporativo Innovación y Tecnología
John Wanamaker (1838-1922)
“ Ya sé que la mitad del
dinero que empleo en
marketing no tiene ningún
efecto”
El problema es que no sé de
qué mitad se trata…
Finalmente seguimos hablando de…
Este mes vendimos 5MM
en esta tienda, farmacia,
etc...
¿...y que más…?
¿Cuantas cosas llevan en promedio?
¿Nos prefieren?
¿Recomendación?
¿Está ahora mismo cerca de alguna tienda?
No es tan sencillo…
INDIVIDUALES, dentro de un GRUPO…
INTERACTUAMOS constantemente…
DISTINTAS FORMAS y dispositivos
GENERAMOS mucha información
Centrémonos en lo útil…
Un 23% se
estima es útil
Esta es la realidad actual
- Etiquetamos un 3%
- Analizamos un 0.5%
* Big Data: Más allá del ruido - Un Estudio de Interxion - Marzo, 2013
¿Qué opinión tiene ustedes…?
Si ni el dinero ni los recursos fuesen una barrera, ¿qué beneficios cree que
el uso eficiente y estratégico de Big Data puede aportar a su organización?
Mejora decisiones
Satisfacción Clientes
Aumenta Ventas
(cruzada y dirigida)
Producto
Permite innovar
Es corporativo
Productividad
Tres “mega” tendencias tecnológicas
• Nuevo valor
• Otros enfoques a nivel
infraestructura
• Adaptar sus procesos
actuales y futuros:
– Nueva Realidad
– Nuevas Exigencias
• Como se lleve a cabo esta
transición, definirá el
crecimiento de su empresaBig Data
Medios
Social
Cloud
Movili
dad
Tres “mega” tendencias tecnológicas
Big Data
Que
Medios
Social
Donde
Cloud
Como
Movilidad
• “Como”
– Servicios basados
ubicación y contexto
• “Donde”
– Más fragmentación
• “Que”
– de transacciones
a interacciones
Máximo valor para el negocio
• Big Data se ha catalogado
como
– “La próxima meta en
innovación, competitividad y
productividad” 2
• Brinda unas oportunidades sin
precedentes para aumentar
– Ingresos
– Rendimiento
– Conocimiento
• Negocio, Mercado y Cliente
2) McKinsey Global Institute: «Big Data: The Next Frontier for innovation, Competition, and Productivity»,
Telcos: Sangre esta en la red móvil
• Telefónica Dynamic Insights
– Smart Steps
• Anónimo y agregado
• Analiza el movimiento de la
gente
• Saben quienes visitan que
áreas y lo analizan
• Capacidad de segmentar por:
– Tiempo
– Edad
– Genero
Retail: Redes Sociales
• Walmart-Labs
– Shopycat
• Analiza en tiempo real toda la
información de redes sociales
– Productos, tiendas, marcas,
lugares, eventos…
• Recomienda regalos para tus
amigos y familiares
• Teniendo en cuenta sus
gustos
• Sino tienen el producto, te
deriva a otro proveedor
Marca: Segmentación de Clientes
• Invertimos mucho en posicionar
nuestra marca
• Nuestro mejor cliente ha dejado
de ser el que más compra
• Ofrecemos distinción, el trato
personalizado es necesidad
• No es un individuo, puede y debe
interactuar con nosotros
– Dispositivos móviles
• Fidelizarlo ya no es suficiente
– Conseguir que nunca deje de ser
cliente
Plataforma para Big Data
Plataforma para almacenamiento
de datos a gran escala
 Escalable
 Tolerancia Fallos
Componentes Básicos
HDFSMap/Reduce
GRANDES DATOS PROBLEMAS DIFICILES NUEVAS OPORTUNIDADES
• Cualquier tipo
• De cualquier fuente
• Datos No-Estructurados
• En escala
• Análisis profundo
• Exhaustivo y Detallado
• Sofisticados Algoritmos
• Obtener resultados con
rapidez
• Obtener más valor
• De más datos
• Más rentable
• Con mayor flexibilidad
BIG DATA
Gracias por su atención
jllevadias@powerdataam.com
www.linkedin.com/in/jllevadias/

Del bit al big data

  • 2.
    del bit…al BigData Jesús Llevadias Jané Director Corporativo Innovación y Tecnología
  • 3.
    John Wanamaker (1838-1922) “Ya sé que la mitad del dinero que empleo en marketing no tiene ningún efecto” El problema es que no sé de qué mitad se trata…
  • 4.
  • 5.
    Este mes vendimos5MM en esta tienda, farmacia, etc... ¿...y que más…?
  • 6.
    ¿Cuantas cosas llevanen promedio? ¿Nos prefieren? ¿Recomendación? ¿Está ahora mismo cerca de alguna tienda?
  • 7.
    No es tansencillo…
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    DISTINTAS FORMAS ydispositivos
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    Centrémonos en loútil… Un 23% se estima es útil
  • 13.
    Esta es larealidad actual - Etiquetamos un 3% - Analizamos un 0.5%
  • 14.
    * Big Data:Más allá del ruido - Un Estudio de Interxion - Marzo, 2013 ¿Qué opinión tiene ustedes…? Si ni el dinero ni los recursos fuesen una barrera, ¿qué beneficios cree que el uso eficiente y estratégico de Big Data puede aportar a su organización? Mejora decisiones Satisfacción Clientes Aumenta Ventas (cruzada y dirigida) Producto Permite innovar Es corporativo Productividad
  • 15.
    Tres “mega” tendenciastecnológicas • Nuevo valor • Otros enfoques a nivel infraestructura • Adaptar sus procesos actuales y futuros: – Nueva Realidad – Nuevas Exigencias • Como se lleve a cabo esta transición, definirá el crecimiento de su empresaBig Data Medios Social Cloud Movili dad
  • 16.
    Tres “mega” tendenciastecnológicas Big Data Que Medios Social Donde Cloud Como Movilidad • “Como” – Servicios basados ubicación y contexto • “Donde” – Más fragmentación • “Que” – de transacciones a interacciones
  • 17.
    Máximo valor parael negocio • Big Data se ha catalogado como – “La próxima meta en innovación, competitividad y productividad” 2 • Brinda unas oportunidades sin precedentes para aumentar – Ingresos – Rendimiento – Conocimiento • Negocio, Mercado y Cliente 2) McKinsey Global Institute: «Big Data: The Next Frontier for innovation, Competition, and Productivity»,
  • 18.
    Telcos: Sangre estaen la red móvil • Telefónica Dynamic Insights – Smart Steps • Anónimo y agregado • Analiza el movimiento de la gente • Saben quienes visitan que áreas y lo analizan • Capacidad de segmentar por: – Tiempo – Edad – Genero
  • 19.
    Retail: Redes Sociales •Walmart-Labs – Shopycat • Analiza en tiempo real toda la información de redes sociales – Productos, tiendas, marcas, lugares, eventos… • Recomienda regalos para tus amigos y familiares • Teniendo en cuenta sus gustos • Sino tienen el producto, te deriva a otro proveedor
  • 20.
    Marca: Segmentación deClientes • Invertimos mucho en posicionar nuestra marca • Nuestro mejor cliente ha dejado de ser el que más compra • Ofrecemos distinción, el trato personalizado es necesidad • No es un individuo, puede y debe interactuar con nosotros – Dispositivos móviles • Fidelizarlo ya no es suficiente – Conseguir que nunca deje de ser cliente
  • 21.
  • 22.
    Plataforma para almacenamiento dedatos a gran escala  Escalable  Tolerancia Fallos Componentes Básicos HDFSMap/Reduce GRANDES DATOS PROBLEMAS DIFICILES NUEVAS OPORTUNIDADES • Cualquier tipo • De cualquier fuente • Datos No-Estructurados • En escala • Análisis profundo • Exhaustivo y Detallado • Sofisticados Algoritmos • Obtener resultados con rapidez • Obtener más valor • De más datos • Más rentable • Con mayor flexibilidad
  • 23.
  • 24.
    Gracias por suatención jllevadias@powerdataam.com www.linkedin.com/in/jllevadias/