BIG ANALYTICS EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA DAVID CERVI HEAD OF PRACTICE ANALYTICS & FORECASTING

Transcripción

1 BIG ANALYTICS EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA DAVID CERVI HEAD OF PRACTICE ANALYTICS & FORECASTING GUSTAVO MAHIA ACCOUNT EXECUTIVE ANALYTICS

2 CONTENIDO BIG ANALYTICS EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA El contexto de big data El ciclo analítico Big Analytics Comentarios finales

3 EL CONTEXTO DE BIG DATA

4 DATOS - CANTIDAD EL CONTEXTO BIG DATA DESDE UNA PERSPECTIVA DE NEGOCIO LA ERA DE BIG DATA VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VALOR DATOS RELEVANTES HOY FUTURO

5 EL CONTEXTO SOBRECARGA DE INFORMACIÓN

6 EL CONTEXTO DIGITALIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE NEGOCIOS

7 EL CONTEXTO INTERNET OF THINGS 1 gigabyte/segundo 40 terabytes/hora

8 EL CONTEXTO Y AHORA QUÉ?

9 EL CONTEXTO ANALYTICS ANALYTICS ANALYTICS..

10 EL CONTEXTO LO DICEN LOS NÚMEROS? Fuente: google trends Big data Analytics Business Intelligence

11 ABILITY TO EXECUTE ABILITY TO EXECUTE ABILITY TO EXECUTE EL CONTEXTO LO DICEN LOS EXPERTOS? COMPLETENESS OF VISION Business Intelligence Platforms 2012 COMPLETENESS OF VISION Business Intelligence and Analytics Platforms 2013 COMPLETENESS OF VISION Advanced Analytics Platforms 2014

12 EL CONTEXTO LO DICE LA LITERATURA?

13 EL CONTEXTO LO DICEN LAS BUENAS PRACTICAS? Riesgo de Crédito Fraude Mantenimiento predictivo Segmentación de clientes Adquisición / Retención

14 ALERTA X- SELL: 12 pk María Laura: Juega la selección! Alarmas ALARM SYSTEM Sistema Redes Mamá: te dejé una Pizza! Roberto: #Messi Hoy la rompe! Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d.

15 EL CICLO ANALÍTICO

16 EL CICLO ANALÍTICO RESOLVER PROBLEMAS CON LOS DATOS

17 EL CICLO ANALÍTICO LA NATURALEZA DE LAS DECISIONES Estratégicas de 10 a 20 por año Tácticas 00 tas por trimestre Operativas 000 es por día

18 EL CICLO ANALÍTICO LA FÁBRICA DE ANALYTICS INSIGHTS MODELOS

19 EL CICLO ANALÍTICO LA FÁBRICA: INSIGHTS

20 EL CICLO ANALÍTICO LA FÁBRICA: MODELOS EVALUATE / MONITOR DEPLOY MODEL IDENTIFY NEEDS / CHALLENGES MODEL CALIBRATION EVALUATE / MONITOR RESULTS DEPLOY MODEL IDENTIFY BUSINESS PROBLEMS DATA PREPARATION RUN MODELS DEPLOY MODELS DEPLOY MODELS DATA EXPLORATION VALIDATE MODEL EMBED IN APPS LINK DATA DELIVERY EXPOSE MODELS VALIDATE MODEL VALIDATE MODELS ANALYTICAL MODELLING TRANSFORM & SELECT BUILD MODEL

21 EL CICLO ANALÍTICO LA FÁBRICA: VISIBILIDAD Y SINERGIA

22 EL CICLO ANALÍTICO EL CÍRCULO VIRTUOSO: ARTE Y PROCESO Arte Proceso EXPLORACIÓN Flexible, Ad Hoc Prototipado IMPLEMENTACIÓN Procesos documentados y definidos, Mejores prácticas Gobierno (de datos, procesos y tecnología) Científicos de datos, Analistas de negocios Departamental, Personal, Equipos de trabajo Innovación, experiencia, ensayo y error Científicos de datos, Ingenieros, DBA, IT Corporativo Escalable, Replicable, Predecible DATA Datos crudos, estructurados y desestructurados Preparado para Analytics

23 BIG DATA ANALYTICS

24 BIG DATA ANALYTICS CÓMO APLICAR ANALYTICS EN BIG DATA?

25 BIG DATA ANALYTICS EXPERIENCIA ANALÍTICA INTEGRADA ANALISTA DE NEGOCIOS ESTADÍSTICO/CIENTÍFICO DE DATOS /PROGRAMADOR GUI GUI PROGRAMMING Visual Analytics Visual Statistics IMSTAT for Hadoop Manipulación de datos Exploración / Visualización Modelado Implementa ción SAS Data Loader for Hadoop LASR SERVER HADOOP

26 BIG DATA ANALYTICS UNA EXPLICACIÓN RAM Disk CPU CPU Así sea en una computadora personal o en un servidor corporativo, siempre hay tres componentes esenciales: MEMORIA DISCO PROCESADOR

27 COMENTARIOS FINALES

28 COMENTARIOS FINALES LA ECUACIÓN DEL DOLOR PROBLEMA DE NEGOCIOS DECISIÓN DE NEGOCIOS 80% 20% Preparativos para resolver el problema Solución del problema

29 COMENTARIOS FINALES EL OBJETIVO PROBLEMA DE NEGOCIOS DECISIÓN DE NEGOCIOS 20% 80% Preparativos.. Solución del problema

30 COMENTARIOS FINALES ACELERAR LA CURVA DE APRENDIZAJE En un contexto de generación creciente de datos la capacidad de definir y ampliar nuestra curva de información relevante, está directamente vinculada a que tan buenos y ágiles seamos en los procesos de exploración de datos. BIG DATA DATOS RELEVANTES

31 COMENTARIOS FINALES MONTAR LA FÁBRICA DE INSIGHTS EXPLORACIÓN TRADICIONAL BIG DATA ANALYTICS Nuevas fuentes de datos Estructuras híbridas. Toda la información disponible. Análisis: Interactivo Autosuficiente: Al preparar datos, Al aplicar Analytics.

32 COMENTARIOS FINALES SI NO SABES QUE NO SABES... AGILIDAD BI Tradicional Definir objetivos y métricas Seleccionar data sets apropiados Análisis y reportes Toma de decisiones Big Data Analytics Seleccionar fuentes Explorar y adecuar Determinar aplicaciones Toma de decisiones Data Lake

33 COMENTARIOS FINALES DE UNA PROFESIÓN SEXY A UNA CULTURA SEXY Democratizar Colaborar Comunicar Capitalizar oportunidades

34 COMENTARIOS FINALES QUE TAN LEJOS ESTOY DE BIG ANALYTICS?... UN PASO Hands On! participar del workshop mensual de Big Data Analytics 1 - Poner en agenda el desarrollo de un Big data lab. 2 - Proponer un desafío de gran valor expresado en términos de negocio. 3 - Volcar al laboratorio fuentes de información variadas y diversas. 4 - Formar un equipo y proponer un horizonte de tiempo para generar insights 5 - Comunicar, comunicar, comunicar

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