Social Big Data. Ignacio Bustillo Fecha presentación: 13 de Noviembre de 2014

Transcripción

1 Social Big Data Ignacio Bustillo Fecha presentación: 13 de Noviembre de 2014

2 'Hello world!' Creador & Organizador Docente universitario

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5 El mundo social y el Marketing

6 Medios sociales: aplicaciones que permiten la creación y el intercambio de contenidos generados por el usuario Cientos de redes sociales Millones de blogs Cientos de comunidades Herramientas de análisis para todas?

7 Razones para hacer marketing social

8 Razones para hacer social marketing Presupuestos Accesible: No hay necesidad de un gran presupuesto para llevar a cabo una estrategia de Social Media Marketing.

9 Razones para hacer social marketing Publicidad Viral: La publicidad en medios sociales pueden compartirse fácilmente entre los usuarios.

10 Razones para hacer social marketing Incrementar el Tráfico: Una estrategia social bien planificada de Social Media atrae más tráfico a su sitio web

11 Razones para hacer social marketing Marketing personalizado. Las herramientas de hoy en día apenas muestran el qué pero no el por qué. Conseguiremos saber a qué sector enfocar uma campaña de marketing

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14 Razones para hacer social marketing Sentimiento de los usuarios. Sólo con métodos sofisticados de procesamiento de datos podremos procesar y clasificar cientos de comentarios y su significado real en las conversaciones

15 Razones para hacer social marketing Atención al cliente. Aumentar la interacción con los clientes en las redes sociales, mejorando la imagen y priorización y proceso de resolución de incidencias y atención al cliente.

16 Razones para hacer social marketing Capturar ideas. Identificar lo que el cliente piensa o desea de nuestros productos. Identificar lagunas en los servicios de la organización a través de los usuarios

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19 Qué se hace hoy en día?

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22 Demasiadas fuentes. Demasiados KPIs

23 Nº SEGUIDORES PUBLICACIONES COMENTARIOS LIKES SHARES IMPACTOS SEGUIDORES SIGUIENDO Nº PUBLICACIONES Nº ME GUSTA Nº COMENTARIOS Nº SEGUIDORES TWEETS RT RESPUESTAS LIKES SHARES IMPACTOS Nº compartidos VIEWS = IMPACTOS ME GUSTAS NO ME GUSTAS Nº COMENTARIOS Nº SEGUIDORES Nº DE BLOQUEOS Nº DE SEGUIDORES NETO LANZAMIENTO STIKERS DESCARGAS USOS LINE HOME Nº PUBLICACIONES Nº ME GUSTA Nº COMENTARIOS IMPACTOS FOLLOWERS Nº DE PUBLICACIONES Nº DE REPINS Nº DE COMENTARIOS SEGUIDORES SIGUIENDO CÍRCULOS EN LOS QUE ESTÁ INCLUIDO Nº PUBLICACIONES Nº +1 Nº SHARES Nº COMENTARIOS COMENTARIOS SHARE ME GUSTA

24 Un caso de estudio en la red: Privalia

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26 Diferentes campañas en canales sociales

27 Foto publicada en wall Qué analizamos?

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38 Extracción de conocimiento

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40 Conversión de publicidad en leads. Redirigir campañas a web monitorizada

41 Demasiadas herramientas

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43 Herramientas en la nube

44 Y muy caras

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46 Demasiados datos

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48 Qué problemas hay en el análisis?

49 Tenemos analizadores para todas las redes sociales? Tenemos analizadores para todo internet? Los analizadores sociales guardan el histórico de la actividad? Se consiguen crear con facilidad informes de lo que un usuario necesita en ese momento? Limitación. Sólo lo que las compañías ofrezcan Conseguimos cruzar los datos sociales con los internos de la empresa? Tenemos libertad de análisis?

50 Y cómo tradicionalmente hemos analizado?

51 Business Analytics Tradicional

52 Solución BI completa permite: Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios Observar: qué está ocurriendo? Comprender: por qué ocurre? Predecir: qué ocurriría? Colaborar. qué debería hacer el equipo? Decidir: qué camino se debe conseguir? Gestión del conocimiento Qué es lo que la empresa está buscando?

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54 Objetivo del análisis

55 Estrechar la distancia entre el cliente y el negocio

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57 Por qué Social Intelligence? Crear nuestros recursos de análisis personalizados. Dashboards interactuables, informes estáticos o dinámicos (Drag&Drop), Tablas dinámicas Gran histórico de datos Seguridad a nivel de datos o sistema. Integración CAS, LDAP Usuarios ilimitados Integración con otras herramientas de la empresa Escalabilidad Tecnologías optimizadas para el análisis (BigData, NoSql, BD Analíticas, procesos de extracción de datos optimizados) Planificación de acciones: generación de s o eventos ante situaciones

58 Cómo hago Social Big Data?

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60 Problemas tecnológicos

61 Escalabilidad Vertical + CPU + RAM Horizontal Más nodos Tablas de relacionales de nodo x que FK apuntan a PK de tablas de otros nodos? Tipología de datos Estructurados No Estructurados

62 Pilares de un proyecto analítico Big Data Propuesta Big Data de Pentaho

63 DATA SOURCES

64 Diferentes tipos de datos Estructurados Una estructura de datos es una forma particular de almacenar y organizar datos en un computador para así ser almacenados eficientemente Lista: Tipos primitivos: Boolean, chart, float, double No Estructurados Datos no estructurados se refieren a la información que no tiene un modelo de datos definido y no es organizado de ninguna forma predefinida

65 Diferentes tipos de datos. APIs

66 Diferentes tipos de datos. Formatos

67 HERRAMIENTAS ETLs

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70 ETL RESULTADO

71 ARQUITECTURA

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73 TECNOLOGÍAS ALMACENAMIENTO

74 Almacenes Key-Value Más simples en cuanto su uso VALOR guardado se almacena como un arreglo de bytes (BLOB) El tipo de contenido no es importante para la base de datos, solo la clave y el valor que tiene asociado No necesita definir un esquema (columnas, tipos de datos) para almacenar la información. Escalabilidad: de key X a X+100 en Server 1, de X+101 a X+200 a Server2

75 Bases de datos orientadas a documentos Un almacen key-value con la excepción de que el valor no se guarda sólo como un campo binario, sino con un formato definido de forma tal que el servidor pueda entender la diferencia es que el campo binario puede ser entendido por la base de datos

76 Sobre Apache Hadoop Framework de software que soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia libre (Apache License 2.0) Hadoop se inspiró en los documentos Google para MapReduce y Google File System proyecto ha sido el mayor contribuyente al Lenguaje de programación Java Hadoop se basa en un sistema de archivos. No es una base de datos

77 Divide y vencerás

78 REAL TIME

79 By Archiki

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81 By Krishna Gade

82 By Krishna Gade

83 Visualización

84 Visualización con By

85 Pantalla de login. Ilimitados usuarios Integración con otras herramientas de empresa Consola de usuario. Creación de recursos de análisis: Tablas dinámicas Dashboards Reporting

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91 Diferentes equipos Diferentes roles Diferentes recursos Diferentes análisis Diferentes permisos

92 Gráficos por Sanjay Shetty