El documento introduce conceptos clave relacionados con el Big Data y el Business Intelligence. Explica cómo la generación masiva de datos y la computación barata permiten aprovechar los datos para ganar dinero, evitar pérdidas y reducir costos. También describe cómo las pequeñas y medianas empresas pueden beneficiarse del análisis de datos para mejorar sus procesos y aplicaciones de negocio.

1. Introducción al Big Data y el
Business Intelligence
Gana dinero, evita perderlo y reduce costes con el
correcto análisis de datos
Alex Rayón Jerez
Director Programa Big Data y Business Intelligence
alex.rayon@deusto.es
@alrayon
Diciembre, 2014

2. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

3. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

4. Tendencias en la sociedad
Introducción
Según un reciente estudio del
Supervisor Europeo de Protección
de Datos (EDPS), un 57% de los
negocios de la UE utilizan ya algún
sistema para procesar los datos
que generan los 369 millones de
internautas europeos

5. Tendencias en la sociedad
Internet
Internet de los
ingenieros
Internet de las
empresas
Internet de las
personas
Internet de los servicios
Laboratorio
Presencia
Participación
Negocio
- 1995
1995 - 2005
2005 - 2015
2015 - ...

6. Tendencias en la sociedad
Internet (II)
Estamos ante un momento histórico que ha
modificado
1) El sistema de transmisión de conocimiento
2) El sistema productivo
… y por ende, nuestra sociedad

7. Tendencias en la sociedad
Internet (III)
Otras tecnologías que cambiaron el sistema productivo
1) Tecnología lítica
2) La domesticación de especies
3) Industrialización
División del trabajo
Fuente: http://html.rincondelvago.com/pecuaria.html
Fuente: http://10cosasdetecnologia.blogspot.com.es/2011/08/dependencia-
tecnologica.html
Almacén; propiedad privada
Fuente: http://ambitosociolinguisticoportugos.blogspot.com.es/2010/12/principales-focos-industriales-de-
la.html
Del campo a la ciudad

8. Tendencias en la sociedad
Internet (IV)
Otras tecnologías que cambiaron el sistema productivo
4) La digitalización
Fuente: http://www.paperendydigitalizacion.com/Pages/Servicios.aspx
Competitividad
Modelos de negocio

9. Tendencias en la sociedad
Internet (V)
Otras tecnologías que cambiaron el sistema de transmisión de conocimiento
1) Jeroglífico
2) Escritura
3) Imprenta
4) Audio
5) Vídeo
6) Digital
Fuente: http://www.iabogado.com/esp/blogcfm/1/2009/12/La-fea-y-rancia-jerga-jurdica-del-siglo-XXI.html
Fuente: http://www.educacionyculturaaz.com/noticias/conmemoraran-bicentenario-de-la-imprenta-en-yucatan/
Fuente: http://www.educacionyculturaaz.com/noticias/conmemoraran-bicentenario-de-la-imprenta-en-yucatan/
Fuente: http://www.oldbarnaudio.co.uk/
Fuente: http://midnightlumiere.com/our-crew/

10. Tendencias en la sociedad
Nueva sociología
● El concepto Big Data no es tecnológica ni
conceptualmente nada nuevo
o Realmente, es el tratamiento de datos de toda la vida
en el campo de la Sociología
Fuente: http://escueladebellasartesmanuelbelgrano.wordpress.com/category/4o-ano/sociologia/

11. Tendencias en la sociedad
Nueva sociología (II)
● Sin embargo, lo que sí se dispone ahora es de
nuevas tecnologías que facilitan hacer ese
tratamiento de datos
● Por lo tanto, el Big Data, no introduce un
nuevo modelo para hacer las cosas; sino que
aporta una nueva capacidad

12. Tendencias en la sociedad
Economía digital
Fuente: http://mundocontact.com/actualidad/page/119/
La nube se ha consolidado como el
modelo sobre el que se desarrolla
el ecosistema digital
Por ello el acceso se ha convertido,
como anticipara el sociólogo y
economista Jeremy Rifkin, en la
puerta de entrada a la economía
digital

13. Tendencias en la sociedad
La economía digital (II)
● Cambio demográfico
o Decisiones en manos de generación 70 y 80
o No son aún nativos digitales, pero tienen una serie de
valores distintivos:
 Individualismo
 Personalización
 Inmediatez
Fuente: http://www.todocoleccion.net/mabel-somo-generacion-80-una-noche-amor-45-hispavox-1979-
pedido-minimo-10%E2%82%AC~x25950258

14. Tendencias en la sociedad
La economía digital (IV)
From
Consumer-oriented Internet
towards
Company-oriented Internet
Source: http://pame95.wordpress.com/2012/11/03/mi-ensayo-planeta-web-2-0-la-intercreatividad-y-web-2-
0/
Source: http://antoniotoriz.blogspot.com.es/2013/08/internet-de-las-cosas.html#sthash.hAa2ha7K.dpbs

15. Tendencias en la sociedad
Transformación digital
Fuente: http://www.mujeresconsejeras.com/estrategia-digital-5-errores-que-puedes-evitar/2014/02/20/

16. Tendencias en la sociedad
Palancas de transformación digital
1)Social Media
● Estrategia de captación y fidelización
● Objetivo: movilizar actitudes para cambiar
comportamientos
● Crecimiento en B2B
● Tráfico en buscadores vs. tráfico en redes
sociales

17. Tendencias en la sociedad
Palancas de transformación digital (II)
2) Movilidad
● Uso de móvil ya es superior al del PC
o España, Francia y UK lideran el uso de smartphones
● Aplicaciones B2B a punto de superar las
aplicaciones B2C
o De una Internet de consumidores a una Internet de
empresas
o Entornos B2B: desarrollar canales de comunicación
con consumidor final, que sirvan de prescriptores y
hagan pull sobre los distribuidores

18. Tendencias en la sociedad
Palancas de transformación digital (III)
3) eCommerce
● La tecnología expansiona mercados
● Plan único estrategia on-off
o Vinculado con estrategias pricing y clienting
o Herramientas como Minderest
Fuente: http://www.comunicacion-cultural.com/2012/05/21/la-expansion-internacional-de-las-librerias-abre-nuevos-mercados/comment-page-1/

19. Tendencias en la sociedad
Data Economy
“Cerca de 66% de las
empresas en todo el mundo ya
han comenzado a
implementar proyectos de
Big Data y el 88% de los
encuestados lo considera una
prioridad absoluta para
diferenciarse, según el
estudio”

20. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

21. Datos y computación
Introducción
Fuente: https://elblogdemaripozo.wordpress.com/2011/03/17/hello-world/

22. Datos y computación
Fuentes
Source: http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/understanding-sources-big-data-infographic/

23. Datos y computación
Fuentes (II)

24. Datos y computación
Coste de computación
Fuente: http://dupress.com/articles/from-exponential-technologies-to-exponential-innovation/

25. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

26. Una introducción

27. Una introducción (II)
● Herramientas cognitivas
o Extienden el aprendizaje y la percepción humana
o Fueron inventadas y desarrolladas por nuestros
antepasados para darle sentido al mundo y actuar
de manera más efectiva en él
 Historias que enseñaron a las personas a recordar
cosas haciendo el conocimiento más interesante
 Metáforas que permitieron a las persona entender
una cosa analizándola en términos de otra
 Oposiciones binarias como bueno/malo que
ayudaron a las personas a organizar y categorizar
conocimiento

28. ¿Y qué podéis ganar
vosotros/as, PYMEs?
Ganar dinero
Evitar perderlo
Optimizar costes

29. Big data
Source: http://de.nr-apps.com/blog/2014/01/09/zukunft-des-handels-big-data-und-bitcoins/

30. Big Data (II)
Source: http://de.nr-apps.com/blog/2014/01/09/zukunft-des-handels-big-data-und-bitcoins/

31. Big Data (III)
● Desde una perspectiva de Teoría del
Conocimiento, tres usos de datos:
o Deducción
 Preguntas a resolver con la Base de Datos que se
dispone (enfoque estadístico tradicional)
o Inducción
 Analizar los datos con la esperanza de encontrar
algo (Data Mining)
o Abducción
 Deducción + Inducción

32. Business Intelligence
Definición
La raíz conceptual de la inteligencia de
negocios puede relacionarse con el
libro “El Arte de la Guerra” de Sun Tzu
“Para poder ser exitosos en la Guerra,
se debe conocer complemente las
fortalezas y debilidades de uno
mismo, así como las del enemigo. El no
saber alguna de ellas podría significar
la derrota”
Fuente: http://www.taringa.net/posts/apuntes-y-
monografias/17030452/El-arte-de-gobernar-
bien.html

33. Business Intelligence
Definición (II)
En 1989, Howard Dresner, un
investigador de Gartner Group,
popularizó el acrónimo de BI (Business
Intelligence) para indicar
“El conjunto de conceptos y métodos
para mejorar la toma de decisiones en
los negocios, utilizando sistemas de apoyo
basado en hechos”

34. Business Intelligence
Definición (III)
● En la actualidad, incluye una amplia categoría
de metodologías, aplicaciones y tecnologías
que permiten:
o Reunir, acceder, transformar y analizar ...
o …. datos, transacciones e información no
estructurada (interna y externa) …
o …. con el propósito de ayudar a los usuarios de una
compañía a tomar mejores decisiones de negocio

35. Business Intelligence
Definición (IV)
Fuente: http://maaw.info/ArticleSummaries/ArtSumKaplanNorton2001.htm
Fuente: http://www.executivestrategymanager.com/

36. Business Intelligence
Modelo integral de una solución BI
SQL
XML
CSV
...
Data
Management /
Integration
Ciclo /
Proceso
datos
Modelo
datos
Dashboard
Report
API

37. Ciclo de análisis de datos
Introducción

38. Ciclo de análisis de datos
Proceso
1) Seleccionar 2) Capturar 3) Agregar 4) Procesar 5) Utilizar 6) Refinar
Más datos no
es más
conocimiento
Extracción,
muestreo y
ética
Proceso de
calidad de
datos
Análisis
+
Acción
Hacer
operativos los
trabajos
anteriores
Post-
procesamiento

39. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

40. Aprovechando dato PYME
Data Layer
● En la actividad digital,
todo genera un dato
o Tarjetas de crédito
o Teléfonos móviles
o Redes sociales
o Proveedores de Internet
o Tarjeta de fidelización de
mercado
Fuente: http://www.privacidadlogica.es/2012/05/31/modelo-de-informe-sobre-sistema-de-control-
horario-basado-en-huella-digital/

41. Aprovechando dato PYME
Data Layer (II)
No obtiene respuestas quién posee los datos, sino
quien sabe hacer las preguntas
Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/

42. Aprovechando dato PYME
Data Layer (III)
En la economía digital, captar datos de clientes
es cada vez más crítico
o De
 1º Vender
 2º Capturar el dato
o A
 1º Capturar el dato
 2º vender

43. Aprovechando dato PYME
Data Layer (IV)
Estrategia de venta directa
1) Gestionar audiencia
2) Capturar datos
3) Convertir a ventas

44. Aprovechando dato PYME
Data Layer (V)
1) Gestionar audiencia
● Fijar público objetivo
● Identificar espacios digitales donde
encontrarlos
● Crear espacios propios para captar datos y
crear la Base de Datos
● Definir líneas editoriales y métodos de
captación

45. Aprovechando dato PYME
Data Layer (VI)
2) Captar datos
● Creación landing page para captar dato
● Pedir datos necesarios y clasificarlos
● Realizar seguimiento

46. Aprovechando dato PYME
Data Layer (VII)
3) Convertir a venta
● Segmentación de usuarios
● Personalización de la oferta
● Planificar acciones
● Realizar seguimiento

47. Aprovechando dato PYME
Data Layer (VIII)
Fuente: http://www.ft.com/intl/cms/s/2/927ca86e-d29b-11e2-88ed-00144feab7de.html#axzz2z2agBB6R

48. Aprovechando dato PYME
Data Layer: aplicaciones de negocio

49. Aprovechando dato PYME
Data Layer: aplicaciones de negocio (II)

50. Aprovechando dato PYME
Data Layer: aplicaciones de negocio (III)

51. Aprovechando dato PYME
Data Layer: aplicaciones de negocio (IV)

52. Aprovechando dato PYME
Data Layer: aplicaciones de negocio (V)

53. Aprovechando dato PYME
Data Layer: aplicaciones de negocio (VI)

54. Aprovechando dato PYME
Beneficios
1) Procesamiento eficiente de información

55. Aprovechando dato PYME
Beneficios (II)
2) Relaciones y patrones entre actividades de negocio y
operaciones
Fuente: http://www.mediameasurement.com/my-my-a-smoky-eyed-surprise/

56. Aprovechando dato PYME
Beneficios (III)
3) Identificar y actuar en tendencias emergentes cuanto antes
Fuente: http://www.propertyweek.com/emerging-trends-sustainability-given-the-green-light/5065937.article

57. Aprovechando dato PYME
Beneficios (IV)
4) Manipular e interactuar directamente con datos
Fuente: http://blog.visual.ly/interaction-design-for-data-visualizations/

58. Aprovechando dato PYME
Beneficios (V)
5) Fortalecer un nuevo lenguaje de negocio
Fuente: http://www.qualia.hr/businessq/visualize/

59. Descubriendo conocimiento
Métodos
1.Métodos predictivos
1.Descubrimiento estructuras
1.Minería de relaciones

60. Descubriendo conocimiento
Necesitamos datos, la materia prima :-)

61. Descubriendo conocimiento
¿Dónde tenemos esos datos hoy en día?
Fuente: http://www.datanami.com/2014/08/19/cloud-era-rising-analytics/

62. Descubriendo conocimiento
¿Dónde tenemos esos datos hoy en día? (II)

63. Descubriendo conocimiento
Crowd Analytics/Sensing

64. Descubriendo conocimiento
Clasificación
Source: Data Mining with WEKA MOOC (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/mooc/dataminingwithweka/)

65. Descubriendo conocimiento
Clasificación (II)
Source: Data Mining with WEKA MOOC (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/mooc/dataminingwithweka/)

66. Descubriendo conocimiento
Clasificación (III)
Fuente: https://bigml.com/user/czuriaga/gallery/model/50de5497035d0769700000a4

67. Descubriendo conocimiento
Análisis de clústers
Fuente: http://lookfordiagnosis.com/mesh_info.php?term=An%C3%A1lisis+Por+Conglomerados&lang=2

68. Descubriendo conocimiento
Análisis factorial
Fuente: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?pid=S1668-298X2012000200003&script=sci_arttext

69. Descubriendo conocimiento
Análisis de Redes Sociales
Fuente: http://gob20.wordpress.com/2012/11/27/analisis-de-redes-sociales-difusion-de-protesta-en-sociedades-heterogeneas/

70. Descubriendo conocimiento
Reglas de asociación
Fuente: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:IF-THEN-ELSE-END_flowchart.png

71. Descubriendo conocimiento
Análisis correlacional
Fuente: http://naukas.com/2012/08/01/correlacion-no-implica-causalidad/

72. Descubriendo conocimiento
Patrones secuenciales
Fuente: http://www.cazatormentas.net/foro/temas-de-meteorologa-general/avenidas-historicas-del-rio-guadalfeo-salobrena-motril-(granada)/40/

73. Fuente. http://www.empresa-pyme.com/img/entries/1307487813.png
Descubriendo conocimiento
Análisis de causalidad

74. Aprovechando dato PYME
Aspectos éticos y legales

75. Aprovechando dato PYME
Aspectos éticos y legales (II)

76. Aprovechando dato PYME
Aspectos éticos y legales (III)

77. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Norton y Kaplan: Cuadros de Mando Integral
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

78. Economía de la influencia
Introducción
Source: http://rs.resalliance.org/2010/11/03/reading-list-using-social-network-analysis-sna-in-social-ecological-studies/

79. Economía de la influencia
Introducción (II)
● Poder llegar decirle a una
empresa quién o qué
influye más en la decisión
de compra de un cliente
● Ante el juego de suma cero
que resulta conseguir
clientes, poder apalancar
una relación con unas
personas para llegar a
otras, resulta de enorme
atractivo
Fuente: http://figurasalud.mex.tl/958287_Plan-de-negocio.html

80. Economía de la influencia
Centralidad de un nodo
● La centralidad no es un atributo intrínseco de
los nodos o actores de una red sino un
atributo estructural
o Es decir, un valor asignado que depende estrictamente
de su localización en la red
● La centralidad mide según un cierto criterio la
contribución de un nodo según su ubicación
en la red, independientemente de si se esté
evaluando su importancia, influencia,
relevancia o prominencia

81. Economía de la influencia
Centralidad de un nodo (II)
● Existen cuatro
medidas de centralidad
que son ampliamente
usadas en análisis de
redes:
o La centralidad de grado
(«degree centrality»)
o La cercanía («closeness»)
o La intermediación
(«betweenness»)
o La centralidad de vector
propio («eigenvector
centrality»)

82. Economía de la influencia
Aplicaciones
Fuente: http://www.cienciaxplora.com/divulgacion/futbol-matematicas-desmontando-pulpo-paul_2014042000104.html

83. Economía de la influencia
Herramientas
Fuente: http://gephi.github.io/images/screenshots/datatable.png

84. Tabla de contenidos
● Tendencias en la sociedad
● Generación de datos y computación barata
● Big Data y Business Intelligence
● Aprovechando el dato en las PYMEs
● Norton y Kaplan: Cuadros de Mando Integral
● Economía de la influencia
● Analizando la semántica de las expresiones

85. Semántica expresiones
Introducción
● Podríamos asignar un score a nuestros
clientes
o Quiénes debiéramos cuidar más y cuáles menos
o A quién dar regalos promocionales para intentar
fidelizarles y a quién no resulta ya tan necesario
o etc.
● … sumándole una semántica de sus
expresiones

86. Semántica expresiones
Introducción (II)
● Marketing orientado a la actitud y a las
emociones
o Muchos productos se han comoditizado, por lo que por
precio es difícil ya diferenciarse
o De ahí que la influencia, la semántica de las
expresiones, jueguen un papel fundamental de
diferenciación
Fuente: http://saludyeconomia.net/tag/mlm/

87. Semántica expresiones
Herramientas

88. “Perfection is achieved not
when there is nothing more to
add, but when there is nothing
left to take away”
Antoine de Saint-Exupery

89. Introducción al Big Data y el
Business Intelligence
Gana dinero, evita perderlo y reduce costes con el
correcto análisis de datos
Alex Rayón Jerez
Director Programa Big Data y Business Intelligence
alex.rayon@deusto.es
@alrayon
Diciembre, 2014