Big Data. El Sector del Retail: Nuevos Negocios, Aplicaciones y Legislación. El poder de los datos organizados

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2 Big Data. El Sector del Retail: Nuevos Negocios, Aplicaciones y Legislación El poder de los datos organizados Doña Cristina SIRERA Abogada -Experta en Protección de Datos y Privacidad, ELZABURU

3 EL MUNDO HA CAMBIADO: Cambio en las prácticas de los individuos 3

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5 El contexto, internet y el desarrollo de las redes sociales están cambiando la importancia del marco legal en el que se desarrollan las comunicaciones Globalidad y jurisdicción Cambio de rol de los usuarios Poca madurez digital! Aparición de nuevos dispositivos Cambio en las prácticas de las organizaciones Cambio en las prácticas de los individuos (+Millenials) Big data Internet de las cosas. Trazabilidad de movimientos-> Geolocalización Nueva tipología de delitos (phising) 5

6 La universalización del móvil, las Redes Sociales y el acceso a internet en el sector digital han dado paso a la segunda Revolución digital INCREMENTO DE LOS NEGOCIOS ON-LINE AUMENTO EXPONENCIAL DE APLICACIONES PARA MOBILES LOS DATOS PERSONALES SON EL NUEVO PETROLEO 6

7 BI BIG DATA Business Intelligence se basa en la explotación de los recursos de información de una organización, internos y externos Apoyo a la toma de decisiones estratégicas La información se guarda en Almacenes de Datos Aumento de volumen y cambios en las características de los datos Las técnicas de Almacenes de Datos no son adecuadas para este análisis.

8 BIG DATA Forma de afrontar el procesamiento o análisis de grandes volúmenes de información que por su naturaleza desestructurada no pueden ser analizados, y en un tiempo aceptable, usando los procesos y herramientas tradicionales de BI (IBM). La tecnología tradicional no estaba preparada para hacer frente al mundo de las redes sociales y al uso intensivo de datos al que las empresas se enfrentan en la actualidad.

9 El creciente uso de dispositivos móviles producirá un crecimiento exponencial de datos disponible a través de contenidos multimedia compartidos, dando lugar a la evolución del Internet de las Cosas. La disponibilidad de información significativa y actualizada de grandes grupos de datos para tomar decisiones efectivas es real y está aquí.

10 Big Data Insights (BDI) extrapola ingentes cantidades de datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes en diferentes formatos en información analítica que mejora las decisiones de negocio. El análisis establece quién hizo qué, cuándo y dónde de manera casi instantánea. Para obtener el máximo impacto en los negocios, se requiere una combinación de personas, procesos y tecnología (herramientas de análisis).

11 En los últimos tres años se ha generado tanta información como en toda la historia de la humanidad. unido a una capacidad de análisis y de extracción de información personal sin precedentes. Ha dado lugar a una explotación de datos masivos: BIG DATA

12 Características (5v s) Volumen Velocidad Variedad Veracidad Valor

13 Volumen: capacidad para procesar grandes volúmenes de datos. Variedad: heterogeneidad de fuentes de las que extraer data ( Redes Sociales, Apps, Sensores). Velocidad a la que se mueve y fluye la información. Veracidad: Los datos que extraemos son ciertos y exactos. 1 de cada 3 ejecutivos desconfía de los datos que usan para tomar decisiones. Uso de datos incorrectos supone grandes perdidas (varios billones de euros al año). Valor: Los datos obtenidos al ser veraces y analizados tienes un valor económico y monetizable.

14 El Big Data nos permite analizar, integrar y extraer conclusiones, pautas de comportamiento y cifras, de aquellos datos internos de la empresa que hasta ahora no era viable procesar y de aquellos datos externos a la empresa que era imposible utilizar y analizar Algunos ejemplos: Marketing personalizado usando las aplicaciones e información de las redes sociales Uso de información geográfica para análisis de desplazamientos Procesamiento de información de dispositivos en tiempo real Complejos análisis sobre un gran número de datos en minutos

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16 Marco Bressan, presidente ejecutivo de BBVA Data & Analytics: Big Data nos permite redefinir las fronteras de nuestros servicios El objetivo es transformar el Banco en una empresa information-driven Tratamos un pago como un objeto hermético, cuando en realidad cada pago contiene muchísima información sobre el comportamiento de nuestros clientes. La capacidad de información de un like palidece en riqueza frente al valor que se desprende de un simple pago. Por lo tanto, podemos considerar que un like es una intención de voto, cuando un pago es un voto concreto. En el Banco no solo tenemos pagos, sino que tenemos movimientos de cuentas, contratos, correos, llamadas telefónicas y más información de millones de clientes.

17 Usos y Beneficios El uso de estos datos puede ofrecernos beneficios inmediatos en áreas como riesgos y fraude. Un mayor conocimiento del cliente nos permite también entender mejor su riesgo crediticio. En este momento estamos pilotando un complemento del scoring de riesgos para pymes que utiliza una analítica avanzada sobre los datos de pagos. Y puede garantizarnos conocimiento de gran impacto, por el resultado del análisis de estos datos, que nos brinda una mejor inteligencia de cliente. El big data nos permite tener una visión más clara y objetiva de las operaciones, apoyar la toma de decisiones y anticipar su impacto..

18 Usos y Beneficios Pero, sobre todo, el análisis de los datos nos permite redefinir las fronteras de nuestros servicios y desarrollar nuevos productos digitales adaptados a las nuevas necesidades de nuestros clientes Nuevos Servicios: Clientes de adquirencia estamos desarrollando herramientas de inteligencia comercial. Una gestión más eficiente del dato permite crear campañas comerciales mejor orientadas, BBVA tiene la opción de dirigirse solo al target que le interesa y no inundar de información innecesaria a todos nuestros clientes.

19 Usos y Beneficios Los datos de BBVA tienen impacto más allá del Banco. Un ejemplo de ello es el resultado de la colaboración del área de big data con el Ayuntamiento de Madrid, para estudiar el turismo y determinar el impacto comercial de ciertos eventos. Así por ejemplo, los datos y estudios de la marcha del Orgullo Gay en los años 2011 y 2012, contribuyeron a una rectificación del recorrido de 2014 para potenciar las oportunidades económicas del evento.

20 Qué tiene de cierto eso de que gracias al big data podremos anticiparnos a los acontecimientos? El verdadero valor del big data será cuando se explote la capacidad de grandes volúmenes de información para anticipar el futuro. Por ejemplo, en BBVA el proyecto Risk360 busca predecir la probabilidad de default de una empresa a partir de información contextual de pagos. Otro de nuestros proyectos busca anticipar eventos en las finanzas de nuestros clientes, para poder prevenirlos y que el Banco pueda ayudarlos a actuar en consecuencia. En la medida en que mejoremos la capacidad predictiva, la forma de hacer negocios y de relacionarnos con los clientes cambiará de forma drástica. Qué sentido tendrá pensar en segmentos de clientes cuando seamos capaces de predecir necesidades individuales?

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22 Big Data en el mundo Retail. Los usos prácticos del Big Data no son una mera teoría. La cadena de supermercados británica Tesco ha incrementado el 12 por ciento sus ventas durante los primeros ensayos que utilizan el análisis de datos para determinar qué parte artículos top descontar y cuándo. A través de su subsidiaria Dunnhumby, una compañía de información de compras, Tesco rastrea y sigue los datos de ventas de 16 millones de familias, que representan aproximadamente 6 millones de transacciones al día usando Tesco Clubcards y acumulando puntos de recompensa. La empresa también se beneficia vendiendo sus datos de compras a otras empresas. El programa está sujeto a controversia, debido a que algunos críticos dicen que los compradores no se les informa de que sus datos están siendo utilizados para beneficio de Tesco. La compañía argumenta que se trata sólo de identificar tendencias, no hurgar en las vidas de sus clientes.

23 Así funciona la compra-venta de tu información privada Datacoup, una de las primeras empresas en ofrecer dinero a los usuarios a cambio de sus datos personales, ha finalizado una fase de pruebas cerrada de su servicio y ya está disponible para el público general. Podría llegar a pagarte hasta 10 dólares (unos 8 euros) por acceder a tus cuentas de redes sociales, registros de transacciones de tarjetas de crédito y otra información personal, y después vender los conocimientos obtenidos a partir de estos datos a empresas que busquen información sobre el comportamiento de los consumidores. Datacoup no proporcionará datos brutos a las empresas sino proporcionar resultados de análisis realizados con los datos. Por ejemplo, información sobre la frecuencia con la que las mujeres de un determinado grupo de edad mencionan el café en Facebook el mismo día en que usan la tarjeta de crédito en una tienda de café. Decenas de miles de personas ya reciben 100 dólares (80 euros) al mes de una empresa llamada Luth Research a cambio de datos detallados procedentes de sus teléfonos inteligentes, tabletas y PC.

24 Los operadores también están empezando a ver cómo la oferta de servicios de muy bajo costo puede aportar información para la generación de servicios aún más provechosos. A pesar de haber gestionado toneladas de información, nunca han aprovechado este recurso.

25 BIG DATA +TELECOS como la solución única que resolverá la insatisfacción de los usuarios con el servicio, El big data se utilizará ampliamente: mejorará la relación del operador con sus usuario y permitirá abrir nuevos negocios que compensen la caída de los ingresos por los servicios de voz y SMS.

26 BIG DATA +TELECOS Los operadores ven en el big data una forma de obtener ingresos atípicos mediante el desarrollo de nuevos negocios relacionados con el marketing y la publicidad, vendiendo estos datos, después de su análisis y moldeado, para que otras empresas puedan hacer uso y sacar beneficio, como hacen las OTT. El big data llega a una infraestructura de silos, estancada, algo alejada de los modelos IT, y por lo tanto, la integración de todos los sistemas presenta un reto económico, logístico, de planificación y viabilidad.

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28 Online fashion retailer Asos claimed a 37% revenue increase in the last quarter to 2013 thanks to data insights that helped structure its pricing competitively, the brand has said. Asos has signed up for 200 of its fashion buyers to receive access to Editd, a London startup which aggregates fashion trend and retail information from retail sites, industry mood boards, social media and trend blogs. Editd's information on pricing has helped drive revenues and a 33% increase in sales. Editd s chief executive Geoff Watts told The Guardian that the startup's real value came from helping buyers make informed decisions grounded in data. Retail on a basic level is all about buying the right things, so getting that right and making sure you re selling the right product at the right price is really what dictates your success," Watts said.

29 La moda y la tecnologia están en crecimiento. Editd isn't the only company looking towards technology to enhance the retail experience. During their 2012 London fashion week show, Topshop partnered with Facebook to allow online users to customise clothes that appeared on the catwalk. The aim, according to Topshop's chief marketing officer, was to "take the energy and the excitement of our iconic Oxford Street store to millions of people all over the world through Topshop.com." In the same year, Tesco tested a virtual fitting-room on their website, allowing customers to create a 3D version of themselves before seeing what they might look like in certain outfits. Beyond retail, there have also been a number of companies looking to experiment with wearable technology. Google, for example, released a version of Google Glass earlier this week that looked less futuristic and smartwatches have been a growing trend, starting with the Pebble watch and moving to the Samsung Galaxy Gear, which has failed to generate much momentum.

30 En el centro comercial Fairson, los gerentes de tienda pueden medir el número de personas que entran en la tienda a través de la puerta principal - y esta información incluye a los que entraron inmediatamente o se decidieron por el escaparate. Una vez que los compradores están dentro de la tienda, los gerentes pueden descubrir cómo muchos de ellos se acercan a la segunda planta y se puede comparar con el número de personas que subieron al segundo piso la semana pasada. La firma de análisis Euclides, alienta el consumo y mayor asimilación de la tecnología de seguimiento a través de Euclid Express, ofrece GRATIS a los minoristas una solución especifica de análisis para tiendas pequeñas.

31 A través de Euclid Zero, en lugar de instalar los minoristas sensores en sus tiendas, simplemente cambian la función característica de Euclides en su consola de administración de Wi- Fi para conectarse a su servicio de análisis basado en la nube. Como parte del paquete avanzado, Euclid integra sus propios datos del mercado con el del minorista para agregar más información contextual. "Así que si un cliente se presenta en tres lugares diferentes, podría ser posible que nosotros inferimos información sobre el sexo o grupo de edad a pesar de ser los datos anónimos y aunque no se recopila ninguna información de carácter personal, se puede predecir la edad del consumidor.

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33 Y qué pasa con la privacidad? Desde la Agencia Española, Rodríguez Álvarez se ha referido a la explotación de los datos masivos, el big data, que ha calificado como nueva revolución. Sin olvidar que esta metodología de tratamiento de datos puede generar grandes beneficios sociales, también ha subrayado que entraña notables riesgos para los derechos de las personas. El big data se emplea principalmente para hacer predicciones, tratando aspectos referentes a qué está ocurriendo o qué va a ocurrir pero no por qué se han producido o van a producir. Con ello se pueden extraer conclusiones sobre individuos, señalar su tendencia a realizar determinadas conductas, o predecir su probabilidad de encontrarse en determinados estados, como situaciones económicas o enfermedades, entrañando un alto riesgo de discriminación

34 Normativa US La Ley Gramm-Leach-Bliley regula el uso de la información personal no pública para las instituciones financieras, y por lo tanto las operaciones de procesamiento de datos de ese sector debe estar en conformidad con ella. La Ley de Rendición de Cuentas. Asimismo, toda la información de salud protegida, según lo definido por la ley HIPAA y Portabilidad del Seguro de Salud, debe ser anónima. La Ley de Protección de Privacidad en Línea de California y los reglamentos de seguridad de datos Massachusetts han de ser cumplidos. Junto a ello tenemos códigos de Autoregulación.

35 Normativa EU Directiva 95/46 / CE Dictamen del Grupo de Trabajo del artículo 29 (WP29) de 16 de septiembre de 2014, sobre las consecuencias que el desarrollo de las tecnologías de Big Data puede tener sobre la protección de datos en la UE. En particular, el G29 declaró que 'no tiene ninguna razón para creer que los principios de protección de datos de la UE, actualmente consagrados en la Directiva 95/46 / CE, son válidos y adecuados para el desarrollo del Big Data '. Apela al principio de Finalidad en la recogida de datos para evitar situaciones posibles de riesgos para los usuarios y discriminación junto al uso de la Privacidad por diseño y por defecto en aras de la competitividad y la defensa de los derechos de los ciudadanos.

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39 Big Data & Analytics in the Retail Industry https://www.youtube.com/watch?v=azx VWOAcXjA Big Data examples:big Data in the Real World Practical uses for Big Data aren't merely theoretical - See more at:

40 Videos sobre Big Data+Retail interesantes Big Data + Retail para el consumidor: https://www.youtube.com/watch?v=ewytgmaig go https://www.youtube.com/watch?v=3vg5idj_590 Big Data +Retail-> Tiendas https://www.youtube.com/watch?v=t49jkakyaoe La tienda del futuro: https://www.youtube.com/watch?v=whpt6vknp Ec

41 THERE IS NO GENE FOR THE HUMAN SPIRIT

42 Es difícil predecir hacia dónde va el Big Data y cómo nos afectará en el futuro, pero sin duda mantenerse al día va a ser un reto creciente y constante para las empresas dada la velocidad a la que la tecnología está evolucionando. Y la búsqueda de profesionales en el mundo IT, privacidad y seguridad se va a incrementar como consecuencia de ello.

43 Muchas Gracias por su atención

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