Qué es Big Data? Atando&Cabos&con&Big&Data: Buscando&una&Aguja&el&Pajar&Digital. Prof.&Javier&Zamora&

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1 Atando&Cabos&con&Big&Data: Buscando&una&Aguja&el&Pajar&Digital Prof.&Javier&Zamora&!! IESE&PDD&Alumni&Reunion Barcelona,&26&de&marzo&de& blog: 1 Qué es Big Data? 2

2 Qué es Big Data? 3 4

3 The Internet of Things en el móvil... Red de Proximidad Red de Llamadas Red de Localización Red de Amigos 5 Fuentes del Big Data! Estructurados"! Transacciones ERP/CRM/SCM"! Transacciones de acciones"! Clickstream/Page views/web transactions"! Web links/blog references"! No estructurados"! s"! Twitter feeds"! Documentos de texto"! Facebook posts"! Sensores"! Mobile phone/gps/location data"! RFID, Bar Code Scanner Data"! Real-time machinery diagnostics/engines/equipment "! Etc... 6

4 Big data is data that exceeds the processing capacity of conventional database systems." The data is too big, moves too fast, or doesn't fit the strictures of your database architectures." To gain value from this data, you must choose an alternative way to process it. "! Edd Dumbill" Chairman O'Reilly Strata Conference" 7 Cuánto es Big Data? 8

5 9! 1,750 Exabytes generados en 2011 según IDC "! A finales de 2012 se disponían sólo de 800 Exabytes de almacenamiento"! 1 Exabyte impreso en un libro necesitaría 500,000 millones de árboles"! Según McKinsey las empresas con más de 1,000 empleados almacenan una media de 235 Terabytes más información que la que contiene la US Library of Congress 10

6 Wal-Mart Stores, Inc.! 1 millón de transacciones de clientes cada hora"! Alimentando bases de datos con más de 2.5 Petabytes"! 167 veces los libros de la Library of Congress 11 Wal-Mart Stores, Inc.! 1 millón de transacciones de clientes cada hora"! Alimentando bases de datos con más de 2.5 Petabytes"! 167 veces los libros de la Library of Congress 12

7 Las 3 V s del Big Data! Volumen"! Necesidades de Almacenamiento"! Análisis masivo"! Variedad"! Transaccional"! Social Media"! Móvil"! Velocidad"! Generación"! Proceso 13 Cómo obtenemos la cuarta V? 14

8 15 transformando Gigabytes en decisiones... 16

9 Renovarse o morir? 17 18

10 evaluative approaches fail to aprovide ahilario simple and answer to this mple answer shot to this Formap example, Nene Dwight dataquestion. atop a base of NBA basketball court (Figure 1).ques Alth led theall in FG% in the neithf season, but almost neither isleague considered be aattempts great shooter. What but xhoward 94ft), (>98%) fieldtogoal occurseason, within a 1,284 makes afrom shooter What criteria good from ate good shooters bad great? shooters? When whothis was theshooters best scoring thin buffer around the 3-point arc;asked weseparate call area the shooter the1,284 league, NBA reporter David Aldridge suggested 2 well Aldridge suggested itinwas Ray Allen because of his ability to shoot consisting of unique shooting cells, each 1 ft (Figure it1).wat from many different locations on the but court: Everyone has fa : Everyoneanalyses hastiros their spots on the court it seems en la NBA : tofavorite evaluate shooting performance across thelike gridray andtheir within [Allen] is more comfortable in more places than anyone I ve seen. han anyone I ve seen. Thereheis isa implying clear spatial implied in Aldridge s plied in Aldridge s answer; thatcriterion all shooters perform better answer at some thanwell others, greatlocations shootersonpossess the ability to ers possess the abilityplaces to shoot frombut many the floor the capability make baskets from to several differentrange. court locations different court locations istocommonly referred as shooting Although this seems like range a sensible and touseful assessment criter useful assessment criterion, shooting has yet be effectively consequently has been neglected in current tly neglectedquantified in currentand evaluative approaches. To mostly determine the best shooters NBA, we generated lytical framework thatin1)theemploys spatial analysisantoanalytical quantify framework shooting that 1 and 2)ofvisual analytics to reveal the unique spatialthe tendencies unique spatialrange, tendencies individual shooters. Below, we describe case study s data, methods, and results. Data: Using2006 gameand data sets we for compiled every NBA game played b very NBA game played between 2011, a spatial fieldfor goal database that attempted included Cartesian coordinates oordinates (x,y) every field goal in this 5-year period. (x,y) This for every data set includes player shot name, shotfrom location, andmapped shot outcome ov and shot outcome over 700,000 fieldmaps goal attempts. We the data.forthe Figure 1:for Our composite NBA game shot data atop a base map a NBA basketball court 1). Alth ball court (Figure 1). Although athe regulation court ft2(figure, reveals (50ft league-w goal attempts during studyofperiod. The map ison4,700 the right xattempt. 94ft), almost all (>98%) field goal attempts occur within 1,284 f area inindicate between the baseline a goals relatively ts occur within a 1,284 ft2squares Larger areas where manyand field were aattempte thin buffer thedivided 3-point arc;scoring wecolor callarea this into area this area the scoring area. We the grid scoring of the squaresaround is determined by a spectral scheme andathe indicates the a 2attempt, 1,284 unique shooting each 1 ft (Figureand 1). bt areas indicate areas where more points range, resultcells, from an average each 1 ft2 consisting (Figure 1).ofTo quantify shooting we applied spatial Tiros la shooting NBA : to en evaluate shooting performance across the grid and within cross the gridanalyses and within each cell. We derived metrics that described spatial aspects of shootin The most basic metric is called Spread, which is simply a count of attempted at least one field goal. The raw result is a number between diversity of a player s shooting attempts. By dividing this count by 1,2 Spread%, which indicates the percentage of the scoring area in which Fuente: Kirk Goldsberry, CourtVision: New Visual and Spatial Analytics for the NBA - MIT Sloan Sports Analytics Conference Spread = FG ij SA Spread = Total spatial spread of player across all scoring ce FGAij = 1, if at least one field goal has been attempted in ce SA = Scoring area consisting of 1,284 scoring cells Fuente: Kirk Goldsberry, CourtVision: New Visual and Spatial Analytics for the NBA - MIT Sloan Sports Analytics Conference data. The Figure 1: Our composite from NBA game data. The map on theshot left maps summarizes the densitynba of allgame field goal attempts during the studyinperiod. Theattempts map on the reveals on the right reveals league-wide tendencies both shot andright points per league-w 20

11 3. Vince Carter 1, % 4. Joe Johnson % 5. Rudy Gay % 6. Antawn Jamison % 7. Andre Igudola % 8. Ray Allen % 3. Kobe Bryant % 4. Dirk Nowitzki % 5. Rashard Lewis % 6. Joe Johnson % 7. Vince Carter % 8. Paul Pierce % 8. Rudy Gay % 8. Kevin Durant % 10. Danny Granger Tiros 948 en 73.8% la NBA : Table 1: Top 10 players in Spread metric Posiciones preferidas de 4 jugadores 10. Danny Granger % Table 2: Top 10 players in Range metric Steve Nash Ray Allen Dirk Nowitski Kobe Bryant Figure 3: The shooting ranges Fuente: of Kirk Steve Goldsberry, Nash, CourtVision: Ray Allen, New Dirk Visual Nowitzki, and Spatial and Analytics Kobe Bryant. for the These NBA - four MIT Sloan players Sports had Analytics the highest Conference 2012 Range values, but these graphics reveal that they achieve them in much different ways. For example, when compared to the three others, Prof. Dirk Javier Nowitzki Zamora, shoots relatively few Blog: 3-point shots and performs much Twitter: better JavZamora! in the mid-range areas on the left side of the court, IESE while PDD Ray Alumni Allen Reunion, excels in Barcelona, the corners 26 of de the marzo court de where 2014 Steve Nash rarely shoots. 4 Discussion 21 Basketball is a spatial sport. Shooting ability and other performance variables are spatially dependent. Understanding the spatial dimensions of performance variations is key to basketball expertise. Every coach, player, fan, scout, and general manager is well aware that the structure and dynamics of court space directly influence every second of every basketball game. To understand basketball, you need to understand space. In this regard, basketball is not unique. Spatial reasoning is a primary form of human intelligence that informs everything from tying our shoes, to launching spacecraft. Visual analytics is an emerging science that focuses on analytical reasoning as facilitated by intelligent visuals. Graphics including maps, charts, and diagrams are vital tools in every strategic domain in which space is key; maps inform military campaigns, magnetic resonance imagery informs orthopedic surgery, and IKEA diagrams enable us to assemble bookshelves. With this in mind, there is a surprising lack of visual reasoning artifacts used within the basketball community. 5 22

12 Anton van Leeuwenhoek ( ) 23 Ernst August Friedrich Ruska ( ) 24

13

14 27 1. DESCRIPTIVE 28

15 1. DESCRIPTIVE 2. PREDICTIVE DESCRIPTIVE 2. PREDICTIVE 3. PRESCRIPTIVE 30

16 The sexy job in the next ten years will be statisticians The ability to take data to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it that s going to be ahugely important skill.! How the Web Challenges Managers! McKinsey Quarterly Hal Varian Text Chief Economist at Google 31 The sexy job in the next ten years will be statisticians The ability to take data to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it that s going to be ahugely important skill.! How the Web Challenges Managers! McKinsey Quarterly Hal Varian Text Chief Economist at Google 32

17 Correlación " no es lo mismo que Causalidad 33 Correlación " no es lo mismo que Causalidad 34

18 Experimentos Controlados Tests A/B Fuente: Ronny Kohavi 35! Dividir el tráfico aleatoramiente entre dos (o más) versiones"! A (Control)"! B (Test)"! Recoger métricas relevantes"! Analizar"! Mejor método científico para probar causalidad" to have a great idea have a lot of them Thomas A. Edison 36

19 37 Big Data vs. HiPPOs"! Highest Paid Person s Opinion 38

20 Escépticos informados 39 Escépticos informados Fuente: S. Shah, A. Horne and J. Capellá, HBR, abril

21 41 Comportamiento de las tribus urbanas Fuente: Sense Networks & Prof. Alex Petland 42

22 Fuente: Sense Networks & Prof. Alex Petland 43 Fuente: Sense Networks & Prof. Alex Petland 44

23 Smartsteps

24 47 48

25 49 50

26 51 https://www.youtube.com/watch?v=hkeojnn_zlg 52

27 53 Personal data is the new oil of the internet and the new currency of the digital world. Meglena Kuneva European Consumer Commissioner Data is now the world s new natural resource. Virginia Rometty IBM President & CEO 54

28 ! Fraude y Robo"! Invasión de Privacidad"! Ciber-Terrorismo & Vandalismo"! Discriminación de precio"! Denegación de seguro médico"! Robo de clientes o ideas"! Obama s Privacy Bill of Rights Tenets"! UE con legislación más restrictiva (multas de hasta 1M o 2% del beneficio) 55 56

29 57 58

30 59 Creación de un Mercado de Datos 60 Fuente: World Economic Forum, febrero 2013

31 Creación de un Mercado de Datos 61 Fuente: World Economic Forum, febrero 2013 The end of the average 62

32 63 Volviendo a la Ley de Moore... La capacidad de procesamiento de información aumenta de forma imparable Fuente: Intel 64

33 ! Estudio del analista informático Martin Grötschel sobre la velocidad de resolución de un problema estándar de optimización en el periodo "! Mejora por un factor de 43 millones! "! 2 factores"! Procesadores: x1,000"! Algoritmos: x43, https://www.youtube.com/watch?v=6lyi2nai8ze 66

34 67 To err is human, " but to really foul things up " you need a computer. "! Paul Ehrlich 68

35 Gracias! blog:! 69

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