El documento presenta una introducción a Analytics10 y sus servicios de inteligencia de negocios y análisis avanzados. Cubre temas como el acceso y uso de múltiples fuentes de datos, herramientas de mezcla y análisis de datos como Alteryx, y casos de uso de clientes en diferentes industrias. El objetivo es ayudar a las empresas a simplificar el proceso de obtener información valiosa de sus datos.

2. Agenda
• Analytics10
• Analítica Avanzada
• Alteryx
• Big Data
#

3. Inteligencia de Negocios Analytics 10

4. IN y Analytics10 … Analytics Made Simple
• 700 clientes en Latam
• 150 colaboradores
• Queremos que la máxima cantidad de personas puedan sacar provecho, en cada
aspecto de sus vidas, de los beneficios que entrega la analítica. Esa es la razón por la
cual seguimos repitiendo nuestro Mantra … Analytics Made Simple
• Nuestro viaje no para, seguimos constantemente buscando formas de evolucionar en
todo lo que hacemos y nos proponemos, al servicios de nuestros clientes

6. En A10 creemos que los datos de tu empresa tienen un alto valor.
Creemos que tienen una historia que contar y que esta historia te puede ayudar a diferenciarte de tu competencia.
visualizar tus datos es uno de los pasos a tomar, por ejemplo un dashboard solo te puede mostrar lo que ya paso en tu
negocio.
¿Qué necesitas hacer para cambiar lo que esta mal o para continuar haciendo lo que esta bien? Las respuestas están
enterradas en tus datos.
Los pasos para llegar a estas respuestas pueden ser complejos sin las tecnologías y conocimientos necesarias.
En A10 te ayudamos a simplificar estos pasos que te llevaran a las respuestas que necesitas
Analytics Made Simple

7. Donde están tus datos?

8. ¿Contienen estas fuentes todos los datos que necesitas para tu
negocio?
Planificación, presupuestos, forecast
Aplicaciones transaccionales Corp
Clientes
Apps transaccionales adaptadas
Hojas de Cálculo
Internos no-estructurados
Productos
Logs de Sistemas
Científicos
3ros
Aliados
Video, imágenes, audio
Sensores
Logs de Web
Redes Sociales
Datos móviles de consumidores
No-estructurados externos
Base: 603 tomadores de decisiones globales involucrados iniciativas de Inteligencia de Negocios (Analítica), administración de datos y gobernabilidad .
Fuente: Forrsights Strategy Spotlight: Business Intelligence And Big Data, Q4 2012.
Muy importante
Importante

9. ¿Qué otras fuentes de datos tienes? ¿Le estás sacando provecho?
Muy importante
Importante
Las empresas con mejores
rendimientos son un 24%
más proclives a usar datos
más allá de datos de cliente
y producto.
Las empresas con
mejores rendimiento son
un 32% mas proclives a
usar diversas fuentes de
datos.
Planificación, presupuestos, forecast
Aplicaciones transaccionales Corp
Clientes
Apps transaccionales adaptadas
Hojas de Calculo
Internos no-estructurados
Productos
Logs de Sistemas
Científicos
3ros
Aliados
Video, imágenes, audio
Sensores
Logs de Web
Redes Sociales
Datos móviles de consumidores
No-estructurados externos
Base: 603 tomadores de decisiones globales involucrados iniciativas de Inteligencia de Negocios (Analítica), administración de datos y gobernabilidad .
Fuente: Forrsights Strategy Spotlight: Business Intelligence And Big Data, Q4 2012.

11. Modelo de Madurez Analytics10: entendemos que no todas las
soluciones requieren aplicar todos los pasos
VALOR
Nivel 1 - Datos
Acceso
a datos
Asociación
Y Blending
Información
relevante
para Usuario
Eventos, Alarmas,
Sugerencias
Nivel 2 - Información Nivel 3 - Conocimiento Nivel 4 - Acción

12. Que incluimos en nuestra oferta de analítica
ANALÍTICA AVANZADA
Descriptivo Diagnóstico Predictivo Prescriptivo
Que esta pasando? Porque Ocurrió? Que va a ocurrir?
Como podemos
asegurarnos
que suceda?
ANALÍTICA ANALÍTICA AVANZADA
Aritmética Sencilla
Reportes / Tableros
Plataformas comunes de BI
“Nivel de Confort”
Ciencia de Datos
Solución de problemas de negocios
Herramientas basadas en matemática
Otras cosas extrañas ...

13. Big Data Discovery =
Big Data
Analítica Avanzada
Data Discovery
Paradigmas que A10 aplica

14. Big Data
Millones de datos que pueden provenir
de distintas fuentes
Data blending y Analítica avanzada
Qlik permite a los usuarios manejar fácilmente su data
y Alteryx permite mezclar data y hacer análisis avanzado
Data Discovery Self Service
Los usuarios son los protagonistas
Para analizar fácilmente los datos
Supervisión y alcance de A10

15. Consultoria, Desarrollo, Implantación,
Capacitación, Arquitectura y UX
Analytics Made
Simple

18. ¿Cuántas fuentes de datos usted accede?
Menos de 5
fuentes
5 a 9
fuentes
10 a 14
fuentes
15 o más
fuentes
27%
32%
14% 18%
9%
77%
espera que el número
de fuentes incremente
de alguna forma o
substancialmente en
los próximos dos años.

19. ¿Qué utiliza para la preparación, mezcla y
análisis de datos?
Hojas de Cálculo Herramientas
de desarrollo
en casa.
SQL queries
92% 52% 37%
Reportan que las herramientas
existentes son “muy” o
“extremadamente” efectivas.
7%
Gran parte de los analistas de
datos utilizan herramientas
equivocadas

20. ¿Qué es “Data Blending”?

21. Analítica Tradicional: Múltiples Pasos, Múltiples Enfoques
Data Blending
Análisis Predictivo y
Geo-espacial
Producción y
Creación de Salidas
Acceso a Datos y
Limpieza
Herramienta de
Integración de Datos
Codificación Analítica Creación de App
Herramienta de
Calidad de Datos
Proceso lento y
largo
Múltiples
Herramientas y
pasos
Gasto elevado en
Software y Mano
de Obra
Departamento TI Data Scientists Línea de Negocio

22. Beneficios
• Herramienta de self service muy
amigable (no coding)
• Leer y escribir de una infinidad de
fuentes
• Mezcla y enriquecimiento de datos
• Analítica Avanzada
• Integración de modelos de otras
plataformas con los procesos de la
empresa (DataRobot, Microsoft
Azure)

23. Existe una enorme brecha en el proceso analítico.
Sofisticación del Análisis
Facilidad de Uso
23

24. Prepare, mezcle y
analice toda su data
utilizando un flujo de
trabajo repetible.
Entregue análisis
profundos en horas, no
semanas.
Desplegar y compartir
analítica a escala.
La Plataforma Líder en el Auto-Servicio de Análisis de Datos

25. La Plataforma Líder en el Auto-Servicio de Análisis de Datos
Enrich
Prep & Blend Analyze
Input All Relevant Data
Share
Output All Popular
Formats

26. El Camino al Auto-Servicio Analítico inicia HoyEjemplos de herramientas en Alteryx

27. Los usuarios de Alteryx son héroes modernos en sus organizaciones
Retail
Energy & Utilities
Telecom/Cable
Financial Services
Professional Services
Technology
Media
Travel & Hospitality
Consumer Products
Manufacturing
Restaurants
Healthcare

28. • Migración de modelo en SPSS Modeler a Alteryx
• Importante aumento de velocidad con la nueva solución
• Modelo de segmentación automático de clientes

29. • Modelo de costos para Chile, Perú y Bolivia
• Modelo de segmentación a nivel comercial
• 5 usuarios con automatización + conector a SAP
• Visualización en Tableau

30. Analytics y Big Data en Chile
• Se proyecta crecimiento anual hasta el 2020 de 35%
• 18,6 % de los CIOs en Chile están implantando o evaluando solución
• Principal Reto para Chile: Expertis
• Mercado Global se estima que el 2018 llegue a los 41 billones de USD
Fuente: IDC, 2015

31. Diferencia entre Big Data y Analítica
• Volumen
• Velocidad
• Variedad
El Big Data tiene relación con el tamaño de los datos que se quieren. No con el
tipo de análisis que se quiere realizar
• Clasificación
• Clustering
• Text Mining
Big Data Analítica Avanzada

32. ¿Qué es Big Data?

33. Las tres V’s del Big Data
Volumen Velocidad Variedad

34. Sistemas tradicionales a gran escala
• A mayor cantidad de datos construimos computadores cada vez más
grandes
• Esta solución tiene un límite natural

35. Sistemas tradicionales a gran escala
Solución: usar muchos computadores juntos
6
35

36. Desafíos de computación distribuida
• Complejidad en la programación
• Mantener datos y procesamiento sincronizado
• Banda ancha finita
• Fallas parciales (caída de nodos)
• Solución: Hadoop!
7

37. Sistema de procesamiento y almacenamiento
distribuido económico y escalable
Velocidad, volumen y variedad
• ETL
• Análisis de datos
• Text Mining
• Reconocimiento de patrones
• Almacenamiento
• Modelos predictivos
• Sentiment analysis
• Análisis de Riesgo
CASOS DE USO
37

38. ECOSISTEMA
HADOOP
9

39. Procesamiento de Big Data
13

40. 9

41. Casos de Referencia

42. Correlación de eventos de tráfico de tiendas
Modelar la relación entre las ventas por tienda y eventos externos (clima,
disturbios, TV) para optimizar inventarios, assortment y merchandising
Silos de información
Sistemas actuales no pueden integrar datos de redes sociales, públicos y logs en tiempo
real con datos históricos para predecir cambios repentinos de demanda
Escalabilidad Ilimitada
HBase escala ilimitadamente como base de datos en tiempo real. Impala y Spark
cubren ETLs, analítica y reportes para modelamiento on-demand
Retail
Caso de uso
Problema
Solución

43. Identidad unificada de Cliente
Unificar los distintos IDs de clientes creados en los diversos silos y puntos de
contactos en un único punto de contacto para todos los sitemas
Data sin maestro
La metadata a lo largo de distintos sistemas heredados es insuficiente para eliminar
duplicación de perfiles.
Active Archive
Search e Impala proveen investigación y reporteo in-cluster para centralizar
diversos tipos de datos en un ambiente multi-tenant para múltiples casos de uso
Operaciones
Caso de Uso
Problema
Solución

44. • Migración Parcial de Data Warehouse a un EDH
• Servicio transversal a diversas áreas de Falabella
• Instalación de un Cluster inicial de 7 nodos
• En PoC se demostró un rendimiento muy superior
al de su Data Warehouse