LA Inteligencia DE NEGOCIO de forma segura EN LA NUBE

Transcripción

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2 LA Inteligencia DE NEGOCIO de forma segura EN LA NUBE

3 RETOS DE LAS EMPRESAS Reportes al momento Autonomía Información de valor hacia el negocio

4 RETOS TECNOLÓGICOS EN EL SECTOR BURSATIL Históricamente son usuarios intensivos de las tecnologías de información. Están continuamente sometidos a presión para aumentar la eficacia de las operaciones. Disminuir los costos operativos. Desarrollar nuevos servicios de valor. Además de desarrollar nuevas capacidades analíticas de valor hacia la organización así como para los clientes.

5 Qué es Business Intelligence? Pasan décadas y la primer definición es el corazón El término fue acuñado por Richard Miller Devens en 1865, refiriéndose a la capacidad de generar valor, recibiendo información sobre su entorno antes que los competidores. Ha evolucionado la definición Es el conjunto de técnicas y herramientas para transformar datos crudos en información relevante y útil para el análisis del negocio.

6 Pasos en BI Para lograr su objetivo, la práctica de BI debe pasar por varios pasos: ETL Es necesario tener identificados los datos relevantes, extraerlos de sus fuentes, limpiarlos y transformarlos en formatos utilizables Analítica Construir herramientas de análisis, cubos y arreglos de datos que permitan contestar las preguntas que se busca responder. Reportes Diseñar y configurar reportes de contenido útil, generados con oportunidad para la toma de decisiones y entregados en el canal adecuado (mobile, presentaciones, dashboards interactivos, etc.).

7 Sin embargo El Business Intelligence enfrenta grandes retos: El crecimiento dramático del volumen de datos a analizar. Las necesidades de información y el detalle en los análisis para mantener competividad se intensifican. El tiempo para extraer, limpiar y procesar la información cada vez debe ser menor. Pero lo más importante!!! Y aquellas preguntas que no conozco? Realmente conozco todo y tengo perfectamente identificada la información relevante para mi negocio? Tengo claro todo lo que necesito saber?

8 Big Data Es un conjunto de técnicas y tecnologías que ayudan a: integrar, cruzar y analizar datos provenientes de diferentes variedades de fuentes que por su complejidad y cantidad, sería imposible procesar y analizar a través de métodos convencionales.

9 Qué sucedió y qué hago para anticiparlo? Que pasó? Que está pasando? Que pasará? Cómo y porqué pasó? Cual es el riesgo si esto pasa o no va a pasar? Cómo hago para prevenir o bien asegurar que vuelva a pasar?

10 Las 4 V ertientes de Big Data VOLUMEN: VARIEDAD: VELOCIDAD: Enorme cantidad de información y VOLUMEN de datos analizados y procesados en tiempos muy cortos. Capacidad de elaboración y análisis provenientes de una VARIEDAD completamente diversificada de elementos: redes sociales, texto, video, sensores, equipos de medición, etc. VELOCIDAD de elaboración y rapidez de análisis son solo algunos de los beneficios que ofrece BIG DATA. VALOR: El procesamiento y análisis de las informaciones en tiempo real representa un VALOR imprescindible para cualquier contexto y entorno socio económico y geopolítico.

11 Ejemplos: Conocimiento de los clientes Contar con un mejor conocimiento de las necesidades de los clientes Qué clientes son más rentables? Crear mejores oportunidades de cross selling. Conocimiento de los productos Cuál es la satisfacción de los clientes con respecto a nuestros productos / servicios? Seguimiento a las quejas de los clientes en tiempo real. Capacidades operativas Cómo puedo optimizar los recursos consumidos por la generación de información? Análisis de riesgos en tiempo-real información

12 Pronóstico a nivel producto (SKU) y proveedor Semanal Se utilizó el modelo Holt-Winters aditivo con suposición de estacionalidad quincenal : Se pronosticaron 1533 Productos, de los cuales 188 tienen un ajuste pobre con un MAPE mayor a 200, 847 productos (55%) tienen un MAPE menor a 100 que se considera estadísticamente un buen ajuste, y 371 (24%) tienen un MAPE entre 100 y 200 que se considera un ajuste regular. Se descartan 188 productos por volatilidad (MAPE >200) y 123 por poca información. MAPE > 200: #188 MAPE (Mean Absolute Percentage Error ): Porcentaje promedio de errores absolutos.

13 Casos de Uso ESCENARIOS DE NEGOCIO Agilizar el proceso de generación de reportes SITUACIÓN ACTUAL Tiempo aproximado: 4-5 horas para 1,5 millones de transacciones In-Memory Tiempo promedio: 1,5 segundos ( veces más rápido) Modelo de Churn Más de 4TB de información Identificar clientes con propensión a cancelar en segundos La Mejora en la atención del servicio a través Largos tiempos para el análisis de incidencias recurrentes Identificar las incidencias recurrentes con mayor oportunidad

14 CUSTOMERS REQUIRE A NEW 21 ST CENTURY ENGAGEMENT MODEL DRIVEN BY SOCIAL SHARE RESEARCH COMPARE SHOP TRIGGER EVENT PURCHASE

15 LISTEN

16 Análisis de Sentimiento Neto Análisis de Marca ó Producto Análisis de Servicios Análisis de tendencias

17 Por qué Big Data? Capacidad de guardar y procesar cualquier tipo de datos (estructurados y no estructurados). La velocidad y la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos se soporta en tecnologías de procesamiento paralelo y en memoria. Construcción de un ecosistema de modelos analíticos robustos. Se puede incorporar la cantidad y tipo de información necesaria para explorarla y encontrar respuestas a las preguntas conocidas, pero también para encontrar y responder nuevas preguntas, para anticipar resultados futuros y encontrar las palancas que nos permitan cambiar esos resultados si no nos son favorables.

18 Costo -$ Modelo de Adopción Soporte Modelos Analíticos Seguridad Operación Alto nivel de Inversión Time-to-market Costos Operativos Implementación Software Infraestructura Recursos Tiempo 1 2

19 Por qué Kloud? Pool de Recursos Acceso amplio desde la Red Rápido Aprovisionamiento Medible Flexible Automatización. Escalabilidad. Movilidad. Disponibilidad Mayor Eficiencia

20 Modelos de Kloud IaaS PaaS SaaS PUBLIC CLOUDS HYBRID CLOUDS PRIVATE CLOUDS COMMUNITY CLOUDS

21 Cuándo migrar al Cloud? Principales señales Necesidad de consolidación múltiples servidores, OS s y licenciamientos Deficiencias y altos costos en la administración, control y planeación de capacidad del centro de datos Beneficios financieros por cambio o sustitución a Opex; utilidad de operación, flujo Diversidad de ciclos y picos de procesamiento en aplicaciones. Agilidad en cambios y aprovisionamiento Diversidad de accesos geográficos Alto volumen transaccional IOPS Requerimientos de alta disponibilidad y seguridad

22 KoolFit

23 What is?

24 Cloud operating system that controls large pools of compute, storage, and networking Mission Critical Data Centers and IT Service Provider First Openstack Foundation member in LATAM Unified/Distributed storage system designed for excellent performance, reliability and scalability

25 KIO Innovación Openstack Es un sistema operativo para el Kloud. Ofrece soluciones para todos los tipos de nubes, por ser fácil de implementar, escalable masivamente, y rico en características. La tecnología consiste en una serie de proyectos interrelacionados que entregan diversos componentes para una solución de infraestructura de nube. Se despliega principalmente como una infraestructura como una solución (IaaS) de servicio. Liderazgo y Resultados Somos miembros de la fundación Openstack desde hace mas 2 años. Aportamos código, en diferentes proyectos del openstack. 1eros LATAM & 8vos OpenStack Marketplace 1eros Block Storage Full SSD CEPH + OpenStack Curva compleja de aprendizaje lograda Eficiencias de Costo y Operación Producto Estable. Clientes VIP Presidencia, Excélsior.

26 Agility Get your open cloud infrastructure up and running according to your needs Flexibility Multiple scalable configurations for single private and multi-tenant open cloud infrasstructure to fit your business challenges and IT needs Availability High-performance and high-availability arquitecture delivering 99.9% SLAs, with the highest levels of security and privacy Price- Performance Our own design, architecture and engineering based on open source ensures the lower possible prices

27 Respaldo de Datos CONTROL CENTRALIZADO Supervisar y Administrar Respaldos. AGENTES Ejecutar Procesos de Respaldo y Recuperación BÓVEDA Almacenar y Optimizar los Datos Respaldados. DEDUPLICACIÓN DELTAPRO COMPRESIÓN ADAPTIVA CONTROL DEL ANCHO DE BANDA BACK-END DEDUPLICACIÓN 256 BIT AES CIFRADO CIFRADO EN TRANSFERENCIA

28 SECaaS Recursos TI Pago por uso tiempo

29 PROYECCIÓN DEL USO DE TECNOLOGÍAS DE SECaaS Gartner: Próximos 2 años el 10% de las capacidades de los productos de seguridad empresarial de TI estarán basados en la nube. Fabricantes: Servicios de nube, virtualizables y multitenant.

30 QUIÉN LO UTILIZA? Empresas transnacionales Complementan su estrategia de seguridad Estandarizan la protección de información entre filiales y oficinas secundarias Optimizan costos al centralizar mecanismos y evitar duplicidad

31 OFERTA DE SERVICIOS DE SEGURIDAD DE NUBE Seguridad aplicativa Administración de dispositivos Monitoreo y correlación de eventos Administración de vulnerabilidades Contención de ataques de denegación Filtrado de contenido Protección de punto final Cifrado

32 UNA ESTRATEGIA DE PROTECCIÓN CENTRALIZADA Estrategia: Centralizada Estandarizada Replicada

33 Y PARA TERMINAR

34 Big Data / Nube / Segura CONCLUSIONES 1. Modelo de servicios accesible, de fácil adopción y con beneficios inmediatos al negocio 2. Enfoque Empresarial y listo para usarse 3. Con un acompañamiento en la curva de introducción de la tecnología 4. Reduciendo grandes inversiones iniciales y convirtiendo Costos Fijos a Costos Variables, utilizando esquemas bajo demanda

35 el VERDADERO VALOR de la información está escondido DEBAJO DE LOS DATOS que tienes a la mano.

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