Accediendo a nuevas perspectivas y oportunidades a través del Big Data

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1 Accediendo a nuevas perspectivas y oportunidades a través del Big Data Yolanda Mendoza - Information Management Sales Manager SPGI Madrid, 20 noviembre 2013 PALACIO MUNICIPAL DE CONGRESOS

2 Algo importante está ocurriendo Fuerzas disruptivas que impactan en los modelos de negocio de las distintas industrias Presión de hacer más con menos Cambio de poder del consumidor Proliferación del big data

3 Algo importante está ocurriendo Impulsado por la convergencia de 4 factores tecnológicos disruptivos BIG DATA MOBILE SOCIAL CLOUD

4 Algo importante está ocurriendo Big Data es el nuevo recurso natural - Ginni Rometti CEO IBM Tenemos por primera vez una economía basada en un recurso clave [Información] que no es sólo renovable, sino además autogenarada. Quedarse sin ella es un problema, pero ahogarse en ella también. " John Naisbitt

5 La demanda de las soluciones de big data es real La industria de la salud gasta aproximadamente $ 250 billones en el fraude de atención médica, por año. En 2016, esto podría llegar a más de $ 400 billones al año. 1 Un comerciante perteneciente a una empresa líder del sector financiero, generó $ 2 billones de pérdidas, casi bancarrota en la compañía. Cada año se pierden $93 billones en total, a causa de que los retailers no tienen la cantidad adecuada de productos en stock para cubrir la demanda de los clientes. 6 billones de subscriptores en la industria de las telco están demandando una oferta única personalizada que esté alineada a su estilo de vida. 2 Source: 1. FBI Financial Crimes Report UN Telecom Agency Report, Oct 2012

6 Los 5 Casos de Uso Clave del big data Exploración Encontrar, visualizar, comprender los Big Data para mejorar el proceso de decisión Vista 360º cliente mejorada Extender las vistas de clientes (MDM, CRM, etc) incorporando fuentes de información internas y externas Seguridad/Inteligencia Aumentada Mejorar las soluciones tradicionales de seguridad con capacidades de Big data Análisis Operacional Analizar una variedad de datos máquina, RTE para mejorar la eficiencia operacional Aumento del Data Warehouse Aprovechar los avances tecnológicos para ofrecer un mayor valor de la inversión del data Warehouse y reducir costos

7 Cómo evolucionan las empresas su agenda de analítica? Las iniciativas exitosas se caracterizan por 3 factores críticos de éxito 7 ESTRATEGIA & VALOR Cuáles son los problemas/oportunidades de negocio donde Big data pueda ayudar? 7 TECNOLOGÍA Cuáles son las capacidades esenciales que necesitamos? PERSONAS & PROCESOS Qué conocimientos y procesos necesitamos incorporar o adaptar para tener éxito?

8 ESTRATEGIA & VALOR Estas experiencias ponen de manifiesto una gran ironía - que, si bien el impacto de los grandes datos será transformacional, el camino hacia el aprovechamiento eficaz no lo es. El viaje es evolutivo contra revolucionario, progresivo e iterativo - Desmitificar Big Data, TechAmerica Report, octubre 2012 Definir y Explorar 1. Definición y exploración Comience con un requisito de negocio claro, explore el "arte de lo posible" y defina un conjunto discreto de casos de uso de alto valor. Implementación y Gestión Descubrimiento y Evaluación 2. Descubrimiento & evaluación-haga un inventario y entienda sus activos de datos y evalúe lo que dispone frente a los que requiere para abordar sus casos de uso iniciales. Seleccionar y Planificar 3. Selección y planificación de su proyecto inicial 4. Implementación y Gestión-Implementar capacidades para apoyar el caso de uso inicial

9 9 TECNOLOGÍA El total es mayor que la suma de las partes Todos los casos de uso de Big Data requieren un conjunto integrado de tecnologías y capacidades Big Data para solucionar el problema empresarial IBM proporciona una estrategia de Big Data y analítica completa e integrada. Servicios listos para usar, a través de aceleradores y basados en estándares. Reducción de costes, tiempo y riesgos de implementación a través de componentes preintegrados Velocidad Simplicidad Confianza Gestión del rendimiento Gestión de sistemas Sistema Hadoop SOLUCIONES ANALÍTICA Analítica de riesgos PLATAFORMA BIG DATA Desarrollo de aplicaciones Gestión de decisiones Aceleradores Stream Computing Industria Analítica de contenidos Descubrimiento Y visualización Data Warehouse Integración y gobierno de la información Datos Medios Contenido Máquina Social

10 PERSONAS & PROCESOS Escoger el partner adecuado es crítico Evolución de las capacidades analíticas existentes en las compañías Capacitación: Desarrollo o adquisición de los skills requeridos Control, evaluación y seguimiento Clientes Big Data Clientes Big Data Business Partners Big Data Matrículas en la Big Data University 1040 Clientes Big Data Compromisos GBS Information and Analytics Business Partners Big Data Matrículas en la Big Data University Clientes Big Data º Analytics Solution Center inaugurado en Ohio 375 Business Partners Big Data Matrículas en la Big Data University Compromiso Info Agenda Compromiso Info Agenda Compromiso Info Agenda Compromiso Info Agenda

11 Sea valiente en su estrategia de Big data & Analytics IMAGÍNELO Construya una cultura que anime a la analítica en cualquier lugar Invierta en una plataforma Big data & Analytics DESCÚBRALO CONFÍE Sea proactivo en cuanto a privacidad, seguridad y gobierno ibm.com/bigdata

12

13 Arquitectura Big Data. Nueva Generación Miguel Angel Martin Big Data Sales Lider Madrid, 20 noviembre 2013 PALACIO MUNICIPAL DE CONGRESOS

14 Como esta transformando Big Data la forma de Analizar la Información, generando una mejor comprensión de nuestros clientes y negocio? 14

15 Cambio de Paradigma con el uso del Big Data. Aprovechamiento mayor de los datos que se capturan TRADITIONAL BIG DATA Inofrmación disponible Información Analizada Analisis de TODA la Información disponible Analiza pequeños conjuntos de datos Analiza TODA la Información 15

16 Cambio de Paradigma con el uso del Big Data. Reduce los esfuerzos requeridos para aprovechar los datos TRADITIONAL BIG DATA Poca cantidad de información cuidadosamente organizada Grandes cantidades de información desordenada Cuidadosa limpieza de la información ANTES de analizarla Analisis de la información como está, Limpieza según se necesite 16

17 Cambio de paradigma con el uso del Big Data. Los Datos y sus correlaciones contienen el valor de la información. TRADITIONAL BIG DATA Hipotesis Preguntamos Data Expración Respuestas Data Conocimiento Correlation Comenzamos haciendo hipótesis y probamos contra los Datos seleccionados Se exploran TODOS los Datos y se identifican correlaciones 17

18 Cambio de paradigma con el uso del Big Data. Aprovechar los Datos como se capturan TRADITIONAL BIG DATA Data Analisis Data Repository Analisis Conocimiento Conocimiento Se analizan los Datos DESPUES de que han sido procesados y archivados en un warehouse o mart Los Datos se Analizan in motion como son generados en Tiempo Real 18

19 Cómo la mayoría de las Compañias hacen uso de la información para su Toma de Decisiones? 19

20 Empresa Tradicionales y sus Entornos Analíticos Extraer, normalizar y guiar el acceso interactivo a los Datos Operacionales Fuentes de Datos Business Intelligence Transicción y Aplicaciones Staging area Enterprise warehouse Data mart Reporting y Analíticas 20

21 Empresa Tradicionales y sus Entornos Analíticos Típico entorno de gestión de datos empresariales Fuentes de Datos Business Intelligence Análisis Predictivo. y modelos Transicción y Aplicaciones Staging area Enterprise warehouse Data mart Reporting y Analíticas Archivo 21

22 Cómo las empresas líderes están transformando sus entornos de datos y analíticos para conseguir más rápidamente, mejor entendimiento de su negocio a menores costes? 22

23 Big Data Hadoop There s a belief that if you want big data, you need to go out and buy Hadoop and then you re pretty much set. People shouldn t get ideas about turning off their relational systems and replacing them with Hadoop. Ken Rudin Head of Analytics at Facebook

24 Mejor Información a través de la Transformación Conocimiento más rápido y mejor mientras se Reducen Costes Fuentes de Datos Area de Entendimiento Analisis Predictivo y modelos. Transicción y Aplicaciones Staging area Enterprise warehouse Data mart Reporting y Analítica Archivo

25 Mejor Información a través de la Transformación Almacenamiento Columnar y capacidades in memory para mejorar rendimiento del data mart Fuentes de Datos Area de Entendimiento Análisis Predictivo. Y modelos Transicción y Aplicaciones Staging area Enterprise warehouse Data mart Reporting y Analítica Archivo

26 Mejor Información a través de la transformación Procesamiento Analítico dedicado, más rápido, para modelos y análisis más complejos Fuentes de Datos Area de Entendimiento Analytic appliances Analítica Predictiva y modelos Transicción y Aplicaciones Staging area Enterprise warehouse Data mart Reporting y Analítica Archivo

27 Mejor Información a través de la transformación Aprovechar Hadoop para exploración de los datos antes de la normalización Fuentes de Datos Area de Entendimiento Imágenes y vídeo Enterprise content Aplicaciones Redes Sociales Terceros + Exploración de datos, landing Enterprise warehouse Archivo Analytic appliances Data mart Analítica Predictiva y modelos Reporting y Analítica Descubrimiento y Explotacion

28 Mejor Información a través de la Transformación Aprovechar Hadoop como Archivado Fuentes de Datos Area de Entendimiento Imágenes y vídeo Enterprise content + Analytic appliances Analítica Predictiva y modelos Aplicaiciones Redes Sociales Terceros + Exploración de datos, landing y archivado Enterprise warehouse Archivado Data mart Reporting y Análisis de Contenido Descubrimiento y Explotacion

29 Mejor Información a través de la transformación Aprovechar los Datos in motion Fuentes de Datos Análisis en Tiempo Real Area de Entendimiento Máquinas y sensores Decision management Imágenes y vídeo Enterprise content + Analytic appliances Analítica Predictiva y modelos Aplicaiciones Redes Sociales + Enterprise warehouse Data mart Reporting y Análisis de Contenido Terceros Exploración de datos, landing y archivado Descubrimiento y Explotación

30 Mejor Información a través de la transformación Asegurar el tratamiento y uso seguro de todos los datos Fuentes de Datos Análisis en Tiempo Real Area de Entendimiento Máquinas y sensores Decision management Imágenes y vídeo Enterprise content + Analytic appliances Analítica Predictiva y modelos Aplicaiciones Redes Sociales + Enterprise warehouse Data mart Reporting y Análisis de Contenido Terceros Exploración de datos, landing y archivado Descubrimiento y Explotación Gobiernos de la Información

31 Cómo las compañias líderes transforman sus entornos Analíticos para funcionar mejor y ser más competitivos? 31

32 Inculcar la Analítica como modelo cultural Gente Procesos - Sistemas Análisis en Tiempo Real Actionable insight + + Enterprise warehouse Data mart Decision management Análisis Predictivo Exploración, landing, archivado Analytic appliances Reporting, análisis de conenido Gobierno de la Información Descubrimiento y Explotación

33 Inculcar la Analítica como modelo cultural Gente Procesos - Sistemas Análisis en Tiempo Real Actionable insight Aplicaciones Mejoradas + + Enterprise warehouse Data mart Decision management Análisis Predictivo Conocimiento de Clientes Nuevos Modelos de Negocio Mejora de las Finanzas Riesgos Mejora de la Toma de Decisiones Optimización de los procesos de Negocio Exploración, landing, archivado Analytic appliances Reporting, análisis de contenido Fraude y Operaciones Economias de IT Sistemas interconectados y retroalimentados Gobierno de la Información Descubrimiento y Explotación

34 Inculcar la Analítica como modelo cultural Entornos analítcos que responden más preguntas y más complejas Análisis en Tiempo Real Actionable insight Enhanced applications Qué aprendimos?, Qué es lo mejor? + + Enterprise warehouse Data mart Decision management Análisis Predictivo y modelos Quá acciones debo tomar? Qué podría suceder? Mejora de la Toma de Decisiones Optimización de los procesos de Negocio Exploración, landing, archivado Analytic appliances Reporting, análisis de contenido Por qué sucedio? Qué está ocurriendo ahora? Sistemas intereconectados y retroalimentados Gobierno de la Información Descubrimiento y Explotación

35 Nueva Generación de Arquitectura y Capacidades Fuentes de Datos Analítica en Tiempo Real Actionable insight Aplicaciones mejoradas máquinas y sensores Cognitive Experiencia de cliente Imagen y vídeo Contenido Empresarial apliaciones y transformaciones Informacion Operaciona + + Enterprise warehouse Data mart Data mart Decision management Predictive analytics and modeling Nuevos modelos de Negocio Rendimiento Financiero Riesgo Redes Sociales Terceros Exploracion, landing y archivo Analytic appliances Analytic appliances Reporting, analysis, content analytics Operaciones y fraude Economía de TI Gobierno de la Información Discovery and exploration SYSTEMS SECURITY STORAGE

36 Oferta Big Data & Analytic Data sources INFOSPHERE STREAMS Analítica en tiempo real Actionable insight Aplicaciones mejoradas máquinas y sensores Imagen y vídeo Contenido Empresarial apliaciones y transformaciones Redes Sociales Terceros DB2, INFORMIX Ingestión de la información y la información operativa INFOSPHERE BIGINSIGHTS Exploración, despliegue y archivado PUREDATA OPERATIONAL ANALYTICS Warehouse empresarial DB2 BLU PUREDATA ANALYTICS Data mart PUREDATA ANALYTICS Appliances Analíticos WATSON Cognitive SPSS MODELER GOLD Decision management SPSS MODELER Análisis Predictivo y Modelado COGNOS BI COGNOS TM1 Reporting, análisis, análisis de contenido INFOSPHERE DATA EXPLORER Experiencia de cliente Nuevos modelos de Negocio Rendimiento Financiero Riesgo Operaciones y fraude Economía de TI INFORMATION SERVER, MDM, G2, GUARDIUM, OPTIM Information governance Descubrimiento y exploración SISTEMAS SEGURIDAD - ALMACENAMIENTO

37 Cuáles son los principales valores diferenciales de la propuesta de IBM? 37

38 Principales Valores Diferenciales Mucho más que Hadoop Datos in Motion Analítica para TODO Oferta Completa Experiencia

39 Lo que diferencia a IBM Servicios Software Hardware - I+D+I Imaginalo. Realizalo. Confía. Construye una cultura alrededor del Análisis de la información Invierte en Big Data & Analytics Asegura la confianza en la información y su seguridad

40 Crear Valor de Negocio Aplicaciones mejoradas Conocimiento del cliente Nuevos Modelos de Nogocio Mejpras economico financieras Gestion de Riesgo Gestion del Fraude y Operaciones Econimia del IT Ofertas más competitivas al mejorar su tiempo de respuesta en el servicio Crear negocio de los datos a través de tarjetas conectadas Mejorar la Gestión Financiera, optimizando las inversiones y Reduciendo los Costes en bienes materiales Aprovechamiento de los datos para comprender mejor sus Riesgos Mantenimiento Predictivo para mejorar la Eficiencia de sus Activos y Reducir Costes Complementar el data warehouse para Reducir Costes y optimizar los Gastos de IT

41 Gracias

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