[+34] 902 20 25 52 hablemos@beeva.com www.beeva.com
BEEVA
DESMITIFICANDO UN PROYECTO DE BIGDATA
2014 2
Big Data
2014 3
Ejemplos de aplicaciones de Big Data en el sector Retail
Redes Sociales
Tienda On-line
Call Center
Punto de venta
Programa de Fidelización
Aplicaciones móviles
Etiquetas (RFID)
► Segmentación de cliente
► Marketing personalizado según destino
► Escucha activa en canales digitales
Marketing
► Optimización de precios
► Optimización de emplazamiento de producto
Comercial
► Tendencias en tiempo real (recibos de caja)
► Modelos predictivos (productos, zonas de demanda)
► Commerce 360: comportamiento, competencia
Operaciones
► Reposición de productos en tiempo real
► Geolocalización (flota, artículos de valor)
Supply Chain
2014 4
La Evolución digital Implica nuevas oportunidades y amenazas para las compañías…
Creación de valor para las
compañías Nuevas oportunidades
Nuevos modelos de negocio
disruptivos
Desaparición de Blockbuster con la aparición
de Netflix
Nuevas líneas de negocio
competidoras
Google y Facebook: entrada en servicios
financieros y TV o Google en Medios de Pago
Transparencia de la información
Despido de empleado de GM por un
comentario en Twitter
Pérdida de control de los clientes
Privacidad y regulación
Regulación reciente sobre las normativas de
las cookies
Sobrecarga de información
BSkyB recibe al día 7000 posts de sus clientes
hablando sobre ellos
Integración
Integración de servicios SaaS, PaaS e IaaS
Privacidad
Competencia
Desintegración
Pérdida de
control
Nuevas amenazas
Destrucción de valor para las
compañías
Mundo
digital
Mundo
físico
Mundo
virtual
Internet de las cosas
Integración semántica
TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Compartir
Colaborar
Generar
negocio
Conectar
DATOS
Nuevos productos y servicios
Royal Mail Group productos financieros
marca blanca Bank of Ireland
Nuevos segmentos rentables
Telefónica Digital servicios de pago por móvil
a nicho early adopters
Inteligencia de Clientes
Gatorade Mission Control para anticipación
de corrientes de opinión
Influencia de la comunicación
IBM red social interna de interacción entre
85000 empleados
Acceso conocimiento de excelencia
Yum plataforma interna de compartición para
empleados
Digitalización procesos administrativos
Mejora de la experiencia de usuario y ahorro de
costes
Generar escala con recursos limitados
La comunidad de GiffGaff resuelve el 90% de
su AC y genera 6k clientes por WOM
Mejora de la eficiencia
Deutsche Bank reduce fugas a través de la
monitorización de clientes
BIG DATA
2014 5
…obligando a una adaptación continua de las organizaciones
hacia el concepto de Transformación Digital
Experiencia Cliente Operaciones Modelo de negocio
Entendimiento de cliente
Segmentación y analítica avanzada
Conocimiento íntegro multivariable
Predicción y prescripción
Crecimiento ingresos
Venta mejorada digitalmente
Marketing predictivo y comportamientos
Reducción procesos cliente
Nuevos modelos de relación
Customer centric
Multicanalidad
Autoservicio
Procesos digitales
Mejora del rendimiento
Nuevas carácterísticas y funciones
Habilitador de trabajo
Trabajar en cualquier momento y lugar
Comunicaciones ágiles y rápidas
Expertos y comunidades de KM
Mejora rendimiento
Trasnsparencia
Unificación
 Decisiones Data-driven
Modificación digital
Aumento del producto/servicios
Integración mundo físico y virtual
Digital wrappers
Nuevos negocios digitales
Productos digitales
Economía colaborativa
Negocios basados en datos y servicios
Globalización digital
Integración digital corporativa
Toma de decisiones distribuida
Servicios digitales distribuidos
 Integración Negocio & IT
Desarrollo de soluciones integrales
Capacidades digitalesUnificación de procesos y datos
Capacidades analíticas
BigData&Analítica
OpenBusiness&Apification
2014 6
Donde las competencias analíticas pasarán por diferentes fases
 Primarily descriptive analytics and
reporting
 Internally sourced, relatively small,
structured data
 “Back room” teams of analysts.
 Internal decision support
Traditional
Analytics
 Complex, large, unstructured data
sources
 New analytical and computational
capabilities
 “Data scientists” emerge
 Online firms create data based
products and services
Big Data
 A seamless blend of traditional
analytic sand big data
 Analytics integral to running the
business; strategic asset
 Rapid, agile insight delivery
 Analytical tools at point of decision
Industrialized decision-making at
scale
Fast Business
Impact for the
Data Economy
TODAY
2014 7
¿CÓMO ABORDAR UN PROYECTO DE ANALÍTICAY BIGDATA?
TECNOLOGÍAS BIGDATA DATA APLICADAS AL BUSINESS INTELIGENCE
IDENTIFICACIÓN DE
VALOR
APROVISIONAMIENTO
DEL DATO
INFRAESTRUCTURA
TECNOLÓGICA
RECURSOS INTERNOS Y
OPERATIVA
Los proyectos de Big Data
deben estar asociados a un
ROI. El valor de los
resultados obtenidos es el
driver principal, junto con la
Innovación
Los aspectos técnicos en la
extracción del dato, junto
con los requerimientos
legales en protección de la
información, son elementos
clave en los proyectos Big
Data
Los proyectos Big Data
requieren una infraestructura
IT muy avanzada. La nube
permite realizar proyectos
sin inversión previa y
fácilmente operativizables
Es necesario definir las
necesidades en cuanto a
capacidades internas de los
RRHH. Los requerimientos
de la operativa Big Data
obligan también a redefinir
procesos
2014 8
¿DÓNDE ESTAMOS?
Transformación
modelo de negocio
Aplicación a
procesos actuales de manera masiva
Diseño de estrategia y
creacion de capacidades
Tiempo
%Competenciasanalíticas
Situación
actual
2014-15 2016-18 2018+
2014 9
BIG DATA
INTRODUCCIÓN
bla, bla, bla
bla, bla,
Bla, bla, bla
bla
bla, bla,
bla, bla
bla,
bla
BigMarketing
BigCommerce
BigTrust
BigPlatform
BigAnalytics
BigIntelligenceDATA
2014 10
¿Qué
entendemos
por DATOs?
2014 11
Nuevo contexto tecnológico: elementos clave
TRANSFORMACIÓN DIGITAL
La transformación digital es un cambio multidimensional que trasciende
Internet. Los avances en tecnología, el aumento del poder del
consumidor y de la competencia constituyen una amenaza para
compañías de todos los sectores
Las necesidades cambiantes de los proyectos analíticos Big
Data requieren de una tecnología que pueda escalar y pueda
provisionarse con agilidad sin un alto impacto en coste
CAMBIO DE PARADIGMA IT
CLOUD COMPUTING BIG DATA
ENCONTRAR VALOR: ¿CÓMO?
2014 12
PARALELIZACIÓN = DIVIDE Y VENCERAS
Permite el procesamiento de grandes y variados volúmenes de información, ejecutando
procesos de forma paralela, para aumentar el rendimiento de forma exponencial.
Los datos se almacenan en modo texto en un File System: Acceso es muy rápido
Ej: Contar palabras en un libro => 1 persona 100 páginas; 100 personas 1 página cada
una.
Aparición de Nuevas Herramientas que posibilitan la ingesta de GB en tiempo real
ENCONTRAR VALOR: ¿CÓMO?
2014 13
BASES DE DATOS NOSQL Y MPP
ANALÍTICA AVANZADA
Las bases de datos de procesamiento masivo paralelo (MPP) con almacenamiento columnar
incrementan exponencialmente el rendimiento de queries y el reporting.
Las bases de datos NoSQL, orientadas al caso, se adaptan a los nuevos requerimientos de
negocio: geolocalización, documentales, clave-valor
Las herramientas de BI actuales permiten mayor agilidad e independencia en la creación de
informes y dashboards, con una visualización mejorada: D3.js, QLICKVIEW; TABLEAU
La modelización predictiva con SW Open Source como R hace accesible el Data Science a
todas las compañías
ENCONTRAR VALOR: ¿CÓMO?
2014 14
ETL Tradicional
ERP CRM
SW de
3ºs
Data Warehouse
RDBMS
Legacy
Supply
Chain
Del Business Intelligence Tradicional
ENCONTRAR VALOR: ¿CUÁL SERÍA LA ESTRATEGIA?
SW de
3ºs
ERP
Supply
Chain
Legacy
Meta Datos
Data Mart 1…N
ETL
Fuentes ODS Business Warehouse Explotación
Plataforma BI
Estándard
BI / Data Analysts
End users
Regulatorio
Otros Sistemas…
Salidas
CRM
ETL
MdN
Data Warehouse
RDBMS
ETL
2014 15
Fuentes de datos internas, limitadas y ya estructuradas
Necesidad de crear hechos y dimensiones por limitaciones IT
La mayoría de la analítica es descriptiva o reporting
Alto coste
La preparación de datos para modelos analíticos es lenta
Analistas separados de los responsables de negocio
Time-to-
market lento
Vendor
lock-in
Bajo
rendimiento
ETL =
Cuello de
botella
Dar respuesta al Negocio, sin limitar
la visión de negocio
Acceso total a la información: “High
resolution view”
Perfiles avanzados: Data Scientists
MODELO TRADICIONAL ANALÍTICA 3.0
Paralelización de procesos
Modelización predictiva
ENCONTRAR VALOR: ¿DONDE?
¿Es solo cuestión de analizar otro tipo o más cantidad de información?
2014 16
PLATAFORMA BIG DATA COMO PIEZA COMPLEMENTARIA EN EL ECOSISTEMA BI
Map Reduce
ETL Tradicional
ERP CRM
SW de
3ºs
Data Warehouse
RDBMS
Nuevos
Canales
Nuevas
Fuentes
Logs,
text, IoT
HDFS
Core Info.
Reporting
Volumen
Coste
Procesamiento
Nuevas fuentes
Nueva analítica
Data Platform
Analytics Platform
MPP y NoSQL
DEFINE LA ESTRATEGIA DE INTEGRACIÓN LA TECNOLOGÍA BIGDATA EN TUS PROCESOS ACTUALES
2014 17
¿FÁCIL O DIFÍCIL?
2014 18
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES COMUNES
EL ENTORNO ESTRUCTURAL
• Incertidumbre tecnológica
• Falta de certeza estratégica acerca del ecosistema de vendors
• Altos costes iniciales y reducción drásticas a medio plazo
• Compañias embrionarios o de nicho
• “Clientes por primera vez”
• Ausencia de estandarización
• Confusión de clientes
• Regulatorios y políticos
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES COMUNES – VISTA CLIENTE
2014 19
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES COMUNES
EL ENTORNO ESTRUCTURAL
• Costes de volver a formar al equipo técnico
• Costes de adquisión de nuevos sistemas
• Costes de investigación y desarrollo del cambio
• Costes de modificar la cadena de producción o aspectos conexos
del negocio, cambios en la operativa
• Servicios de soporte internos
• Recursos para el cambio, cambio de proceso interno de IT: capital,
ingeniería y personal especializado
INTRODUCCIÓN DE TECNOLOGÍA EMERGENTE
2014 20
¿CÓMO EMPEZAMOS? IDENTIFICACIÓN DE VALOR
2014 21
IDENTIFICACIÓN DE FUENTES
2014 22
CONDICIONANTES PARA LA OBTENCIÓN DEL DATO
IDENTIFICACIÓN DE FUENTES
• Identificación de fuentes de datos de valor en silos no integrados
• Quién es el dueño del dato
• De dónde procede el dato
• Cómo se transforma el dato
• Limitaciones técnicas para su exportación
• Integración de fuentes de distintos silos
Aspectos técnicos y operativos
Aspectos de seguridad y legales
• Protección de datos
• Seguridad de la información
• Cumplimiento de normativas internas de seguridad lógica
• Estándares de seguridad y especificaciones para Cloud
2014 23
NETWORK CON IT DESDE FASES INICIALES
2014 24
DEFINE TUS KPI’S. MIDE PRIMERO EL RENDIMIENTO, DESPUÉS EL COSTE
2014 25
DEFINE UNA PRUEBA DE CONCEPTO NO OPERATIZADA
• Formación de grupo de trabajo para PoC
• Identificar pequeña PoC con alcance acotado
• Elección del caso de uso según necesidades de negocio
• Duración acotada: recomendable entre 3 y 6 semanas.
• Identificación KPIs finales PoC
• Ejecución de la PoC
• Valoración de KPI’s y modelos de integración
Implementando la PoCDefiniendo la POC
2014 26
PLATAFORMA BIG DATA COMO PIEZA COMPLEMENTARIA EN EL ECOSISTEMA BI
Map Reduce
ETL Tradicional
ERP CRM
SW de
3ºs
Data Warehouse
RDBMS
Nuevos
Canales
Nuevas
Fuentes
Logs,
text, IoT
HDFS
Core Info.
Reporting
Volumen
Coste
Procesamiento
Nuevas fuentes
Nueva analítica
Data Platform
Analytics Platform
MPP y NoSQL
DEFINE LA ESTRATEGIA DE INTEGRACIÓN LA TECNOLOGÍA BIGDATA EN TUS PROCESOS ACTUALES
2014 27
CAMBIOS EN LA ORGANIZACIÓN PARA IMPLEMENTAR LA INICIATIVA BIG DATA
VALORA Y EVALÚA DE UNA MANERA REALISTA LA ORGANIZACIÓN NECESARIA
Grupos de trabajo
• Creación Grupo de Big Data
• Definición de valor de negocio
• Definición de fuentes de datos
• Definición de skills y competencias
• Creación Grupo Governance del dato: BI + Big Data
• Asegurar independencia de ambos sistemas en cuanto a recursos e interrelación para integración
• Establecimiento de políticas de monitorización y gobernabilidad del BI y Big Data
• Identificación del líder-departamento de la iniciativa Big Data. Opciones principales:
1. Dep. de BI: si la iniciativa es de optimización tecnológica para un caso de uso claramente definido
2. Dep. ad-hoc: si la iniciativa emerge de negocio y permite cierta independencia de IT
Liderando Big Data en la organización
2014 28
RESUMEN
• Definición de objetivos de negocio
• Descubrimiento del dato
• Networking con sistemas: plataforma tecnológica
• Definición de KPI’s
• Prueba y evalúa en rendimiento: POC
• Define los modelos de integración con los sistemas analíticos actuales
• Evalúa tu nueva estructura organizativa
Integración de la tecnología BigData en tu organización
2014 29
Desmitificando un proyecto de BigData
CONTÁCTANOS
902 20 25 52
hablemos@beeva.es
www.beeva.es
@beeva_es

Desmitificando un proyecto de Big Data

  • 1.
    [+34] 902 2025 52 hablemos@beeva.com www.beeva.com BEEVA DESMITIFICANDO UN PROYECTO DE BIGDATA
  • 2.
  • 3.
    2014 3 Ejemplos deaplicaciones de Big Data en el sector Retail Redes Sociales Tienda On-line Call Center Punto de venta Programa de Fidelización Aplicaciones móviles Etiquetas (RFID) ► Segmentación de cliente ► Marketing personalizado según destino ► Escucha activa en canales digitales Marketing ► Optimización de precios ► Optimización de emplazamiento de producto Comercial ► Tendencias en tiempo real (recibos de caja) ► Modelos predictivos (productos, zonas de demanda) ► Commerce 360: comportamiento, competencia Operaciones ► Reposición de productos en tiempo real ► Geolocalización (flota, artículos de valor) Supply Chain
  • 4.
    2014 4 La Evolucióndigital Implica nuevas oportunidades y amenazas para las compañías… Creación de valor para las compañías Nuevas oportunidades Nuevos modelos de negocio disruptivos Desaparición de Blockbuster con la aparición de Netflix Nuevas líneas de negocio competidoras Google y Facebook: entrada en servicios financieros y TV o Google en Medios de Pago Transparencia de la información Despido de empleado de GM por un comentario en Twitter Pérdida de control de los clientes Privacidad y regulación Regulación reciente sobre las normativas de las cookies Sobrecarga de información BSkyB recibe al día 7000 posts de sus clientes hablando sobre ellos Integración Integración de servicios SaaS, PaaS e IaaS Privacidad Competencia Desintegración Pérdida de control Nuevas amenazas Destrucción de valor para las compañías Mundo digital Mundo físico Mundo virtual Internet de las cosas Integración semántica TRANSFORMACIÓN DIGITAL Compartir Colaborar Generar negocio Conectar DATOS Nuevos productos y servicios Royal Mail Group productos financieros marca blanca Bank of Ireland Nuevos segmentos rentables Telefónica Digital servicios de pago por móvil a nicho early adopters Inteligencia de Clientes Gatorade Mission Control para anticipación de corrientes de opinión Influencia de la comunicación IBM red social interna de interacción entre 85000 empleados Acceso conocimiento de excelencia Yum plataforma interna de compartición para empleados Digitalización procesos administrativos Mejora de la experiencia de usuario y ahorro de costes Generar escala con recursos limitados La comunidad de GiffGaff resuelve el 90% de su AC y genera 6k clientes por WOM Mejora de la eficiencia Deutsche Bank reduce fugas a través de la monitorización de clientes BIG DATA
  • 5.
    2014 5 …obligando auna adaptación continua de las organizaciones hacia el concepto de Transformación Digital Experiencia Cliente Operaciones Modelo de negocio Entendimiento de cliente Segmentación y analítica avanzada Conocimiento íntegro multivariable Predicción y prescripción Crecimiento ingresos Venta mejorada digitalmente Marketing predictivo y comportamientos Reducción procesos cliente Nuevos modelos de relación Customer centric Multicanalidad Autoservicio Procesos digitales Mejora del rendimiento Nuevas carácterísticas y funciones Habilitador de trabajo Trabajar en cualquier momento y lugar Comunicaciones ágiles y rápidas Expertos y comunidades de KM Mejora rendimiento Trasnsparencia Unificación  Decisiones Data-driven Modificación digital Aumento del producto/servicios Integración mundo físico y virtual Digital wrappers Nuevos negocios digitales Productos digitales Economía colaborativa Negocios basados en datos y servicios Globalización digital Integración digital corporativa Toma de decisiones distribuida Servicios digitales distribuidos  Integración Negocio & IT Desarrollo de soluciones integrales Capacidades digitalesUnificación de procesos y datos Capacidades analíticas BigData&Analítica OpenBusiness&Apification
  • 6.
    2014 6 Donde lascompetencias analíticas pasarán por diferentes fases  Primarily descriptive analytics and reporting  Internally sourced, relatively small, structured data  “Back room” teams of analysts.  Internal decision support Traditional Analytics  Complex, large, unstructured data sources  New analytical and computational capabilities  “Data scientists” emerge  Online firms create data based products and services Big Data  A seamless blend of traditional analytic sand big data  Analytics integral to running the business; strategic asset  Rapid, agile insight delivery  Analytical tools at point of decision Industrialized decision-making at scale Fast Business Impact for the Data Economy TODAY
  • 7.
    2014 7 ¿CÓMO ABORDARUN PROYECTO DE ANALÍTICAY BIGDATA? TECNOLOGÍAS BIGDATA DATA APLICADAS AL BUSINESS INTELIGENCE IDENTIFICACIÓN DE VALOR APROVISIONAMIENTO DEL DATO INFRAESTRUCTURA TECNOLÓGICA RECURSOS INTERNOS Y OPERATIVA Los proyectos de Big Data deben estar asociados a un ROI. El valor de los resultados obtenidos es el driver principal, junto con la Innovación Los aspectos técnicos en la extracción del dato, junto con los requerimientos legales en protección de la información, son elementos clave en los proyectos Big Data Los proyectos Big Data requieren una infraestructura IT muy avanzada. La nube permite realizar proyectos sin inversión previa y fácilmente operativizables Es necesario definir las necesidades en cuanto a capacidades internas de los RRHH. Los requerimientos de la operativa Big Data obligan también a redefinir procesos
  • 8.
    2014 8 ¿DÓNDE ESTAMOS? Transformación modelode negocio Aplicación a procesos actuales de manera masiva Diseño de estrategia y creacion de capacidades Tiempo %Competenciasanalíticas Situación actual 2014-15 2016-18 2018+
  • 9.
    2014 9 BIG DATA INTRODUCCIÓN bla,bla, bla bla, bla, Bla, bla, bla bla bla, bla, bla, bla bla, bla BigMarketing BigCommerce BigTrust BigPlatform BigAnalytics BigIntelligenceDATA
  • 10.
  • 11.
    2014 11 Nuevo contextotecnológico: elementos clave TRANSFORMACIÓN DIGITAL La transformación digital es un cambio multidimensional que trasciende Internet. Los avances en tecnología, el aumento del poder del consumidor y de la competencia constituyen una amenaza para compañías de todos los sectores Las necesidades cambiantes de los proyectos analíticos Big Data requieren de una tecnología que pueda escalar y pueda provisionarse con agilidad sin un alto impacto en coste CAMBIO DE PARADIGMA IT CLOUD COMPUTING BIG DATA ENCONTRAR VALOR: ¿CÓMO?
  • 12.
    2014 12 PARALELIZACIÓN =DIVIDE Y VENCERAS Permite el procesamiento de grandes y variados volúmenes de información, ejecutando procesos de forma paralela, para aumentar el rendimiento de forma exponencial. Los datos se almacenan en modo texto en un File System: Acceso es muy rápido Ej: Contar palabras en un libro => 1 persona 100 páginas; 100 personas 1 página cada una. Aparición de Nuevas Herramientas que posibilitan la ingesta de GB en tiempo real ENCONTRAR VALOR: ¿CÓMO?
  • 13.
    2014 13 BASES DEDATOS NOSQL Y MPP ANALÍTICA AVANZADA Las bases de datos de procesamiento masivo paralelo (MPP) con almacenamiento columnar incrementan exponencialmente el rendimiento de queries y el reporting. Las bases de datos NoSQL, orientadas al caso, se adaptan a los nuevos requerimientos de negocio: geolocalización, documentales, clave-valor Las herramientas de BI actuales permiten mayor agilidad e independencia en la creación de informes y dashboards, con una visualización mejorada: D3.js, QLICKVIEW; TABLEAU La modelización predictiva con SW Open Source como R hace accesible el Data Science a todas las compañías ENCONTRAR VALOR: ¿CÓMO?
  • 14.
    2014 14 ETL Tradicional ERPCRM SW de 3ºs Data Warehouse RDBMS Legacy Supply Chain Del Business Intelligence Tradicional ENCONTRAR VALOR: ¿CUÁL SERÍA LA ESTRATEGIA? SW de 3ºs ERP Supply Chain Legacy Meta Datos Data Mart 1…N ETL Fuentes ODS Business Warehouse Explotación Plataforma BI Estándard BI / Data Analysts End users Regulatorio Otros Sistemas… Salidas CRM ETL MdN Data Warehouse RDBMS ETL
  • 15.
    2014 15 Fuentes dedatos internas, limitadas y ya estructuradas Necesidad de crear hechos y dimensiones por limitaciones IT La mayoría de la analítica es descriptiva o reporting Alto coste La preparación de datos para modelos analíticos es lenta Analistas separados de los responsables de negocio Time-to- market lento Vendor lock-in Bajo rendimiento ETL = Cuello de botella Dar respuesta al Negocio, sin limitar la visión de negocio Acceso total a la información: “High resolution view” Perfiles avanzados: Data Scientists MODELO TRADICIONAL ANALÍTICA 3.0 Paralelización de procesos Modelización predictiva ENCONTRAR VALOR: ¿DONDE? ¿Es solo cuestión de analizar otro tipo o más cantidad de información?
  • 16.
    2014 16 PLATAFORMA BIGDATA COMO PIEZA COMPLEMENTARIA EN EL ECOSISTEMA BI Map Reduce ETL Tradicional ERP CRM SW de 3ºs Data Warehouse RDBMS Nuevos Canales Nuevas Fuentes Logs, text, IoT HDFS Core Info. Reporting Volumen Coste Procesamiento Nuevas fuentes Nueva analítica Data Platform Analytics Platform MPP y NoSQL DEFINE LA ESTRATEGIA DE INTEGRACIÓN LA TECNOLOGÍA BIGDATA EN TUS PROCESOS ACTUALES
  • 17.
  • 18.
    2014 18 CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALESCOMUNES EL ENTORNO ESTRUCTURAL • Incertidumbre tecnológica • Falta de certeza estratégica acerca del ecosistema de vendors • Altos costes iniciales y reducción drásticas a medio plazo • Compañias embrionarios o de nicho • “Clientes por primera vez” • Ausencia de estandarización • Confusión de clientes • Regulatorios y políticos CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES COMUNES – VISTA CLIENTE
  • 19.
    2014 19 CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALESCOMUNES EL ENTORNO ESTRUCTURAL • Costes de volver a formar al equipo técnico • Costes de adquisión de nuevos sistemas • Costes de investigación y desarrollo del cambio • Costes de modificar la cadena de producción o aspectos conexos del negocio, cambios en la operativa • Servicios de soporte internos • Recursos para el cambio, cambio de proceso interno de IT: capital, ingeniería y personal especializado INTRODUCCIÓN DE TECNOLOGÍA EMERGENTE
  • 20.
    2014 20 ¿CÓMO EMPEZAMOS?IDENTIFICACIÓN DE VALOR
  • 21.
  • 22.
    2014 22 CONDICIONANTES PARALA OBTENCIÓN DEL DATO IDENTIFICACIÓN DE FUENTES • Identificación de fuentes de datos de valor en silos no integrados • Quién es el dueño del dato • De dónde procede el dato • Cómo se transforma el dato • Limitaciones técnicas para su exportación • Integración de fuentes de distintos silos Aspectos técnicos y operativos Aspectos de seguridad y legales • Protección de datos • Seguridad de la información • Cumplimiento de normativas internas de seguridad lógica • Estándares de seguridad y especificaciones para Cloud
  • 23.
    2014 23 NETWORK CONIT DESDE FASES INICIALES
  • 24.
    2014 24 DEFINE TUSKPI’S. MIDE PRIMERO EL RENDIMIENTO, DESPUÉS EL COSTE
  • 25.
    2014 25 DEFINE UNAPRUEBA DE CONCEPTO NO OPERATIZADA • Formación de grupo de trabajo para PoC • Identificar pequeña PoC con alcance acotado • Elección del caso de uso según necesidades de negocio • Duración acotada: recomendable entre 3 y 6 semanas. • Identificación KPIs finales PoC • Ejecución de la PoC • Valoración de KPI’s y modelos de integración Implementando la PoCDefiniendo la POC
  • 26.
    2014 26 PLATAFORMA BIGDATA COMO PIEZA COMPLEMENTARIA EN EL ECOSISTEMA BI Map Reduce ETL Tradicional ERP CRM SW de 3ºs Data Warehouse RDBMS Nuevos Canales Nuevas Fuentes Logs, text, IoT HDFS Core Info. Reporting Volumen Coste Procesamiento Nuevas fuentes Nueva analítica Data Platform Analytics Platform MPP y NoSQL DEFINE LA ESTRATEGIA DE INTEGRACIÓN LA TECNOLOGÍA BIGDATA EN TUS PROCESOS ACTUALES
  • 27.
    2014 27 CAMBIOS ENLA ORGANIZACIÓN PARA IMPLEMENTAR LA INICIATIVA BIG DATA VALORA Y EVALÚA DE UNA MANERA REALISTA LA ORGANIZACIÓN NECESARIA Grupos de trabajo • Creación Grupo de Big Data • Definición de valor de negocio • Definición de fuentes de datos • Definición de skills y competencias • Creación Grupo Governance del dato: BI + Big Data • Asegurar independencia de ambos sistemas en cuanto a recursos e interrelación para integración • Establecimiento de políticas de monitorización y gobernabilidad del BI y Big Data • Identificación del líder-departamento de la iniciativa Big Data. Opciones principales: 1. Dep. de BI: si la iniciativa es de optimización tecnológica para un caso de uso claramente definido 2. Dep. ad-hoc: si la iniciativa emerge de negocio y permite cierta independencia de IT Liderando Big Data en la organización
  • 28.
    2014 28 RESUMEN • Definiciónde objetivos de negocio • Descubrimiento del dato • Networking con sistemas: plataforma tecnológica • Definición de KPI’s • Prueba y evalúa en rendimiento: POC • Define los modelos de integración con los sistemas analíticos actuales • Evalúa tu nueva estructura organizativa Integración de la tecnología BigData en tu organización
  • 29.
    2014 29 Desmitificando unproyecto de BigData
  • 30.
    CONTÁCTANOS 902 20 2552 hablemos@beeva.es www.beeva.es @beeva_es

Notas del editor

  • #8 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #12 La capacidad de adaptación y la construcción de una estrategia supone una ventaja competitiva esencial para abordar el escenario de cambios en que nos encontramos
  • #15 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #17 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #19 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #20 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #23 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #27 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #28 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs
  • #29 No es hosting más barato. Se trata de pagar según uso, es decir por grado real de utilización Como luego veremos mas adelante Amazon no solo tiene servicios de hosting sino que cubre todo el ciclo de vida de un proceso analitico. Tiene siempre en modalidad de pago por uso Infraestructura as a Service, Plataforma as a Service y Software propio. La principal ventaja y caracteristica de usar AWS consisiste en que no hay necesidad de reallizar una inversión previa en infraestrutura, es decir , los CAPEX son 0 Se paga por lo que se consume sin necesidad de contratar un minimo ni una latencia minima. Si necesitas mayor capacidad durante la ventana batch, se puede ampliar el numero de servidores para esa ventana y si se sabe que el fin de semana no se van a ejecutar procesos se pueden apagar los servidores lo que significa que coste = 0. Al apagarlos se guardara una copia en Amazon S3 en formato fichero, de form que la volver a levantar los servidores se restaurará esa copia. Elasticidad y escalabilidad ilimitada. Se puede programar la ampliación automatica del numero de servidores durante un intervalo de tiempo o en base a ciertas reglas , como por ejemplo autoescalado en funcion del volumen de información a procesar. Todo el mantenimiento de la infraestructura es proporcionado por amazon: La gestión del CPD Esto hace referencia a la gestión de la seguridad y riesgos. Se programan unos perfiles o roles y unos niveles de Amazon gestiona: Data Centers Electricidad Ventilación Cableado Redes Racks Servidores Almacenamiento Mano de obra Para evitar que el cliente haga: Comprar e instalar nuevo hardware Configurar nuevo software Construir o incrementar el tamaño de sus CPDs