Esteban Molnar-CV. Educación. Experiencia laboral. Experiencia académica

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1 Noviembre 2010

2 Esteban Molnar-CV Educación Masterin Business Administration, Universityof Denver, Colorado, USA Masterof City and Regional Planning, CornellUniversity, NY, USA Ingeniero en Computación, Universidad Simón Bolívar, Caracas, Venezuela Experiencia laboral Datalytics, Fundador y Socio, Director Comercial SAS InstituteArgentina, Gerente Servicios Profesionales Telecom Personal (CampaignManagement y Retención Clientes) J.P.Morgan, Vice President, Director Sistemas y Tecnología LA Patagon.com, Gerente de Operaciones y Tecnología PepsiCola Argentina, Gerente de Planeamiento de Operaciones Accenture, Consultor SeniorServicios Financieros Experiencia académica Profesor Titular, Tecnología de la Información, Universidad Católica Argentina

3 Guillermo Watson -CV Educación Magister en Data Mining, Universidad Austral, Buenos Aires, Argentina Ingeniero en Sistemas de Información, Universidad Tecnológica Nacional, Buenos Aires, Argentina Experiencia laboral Datalytics, Fundador y Socio, Director de Consultoría Proyectos BI: Hewlett Packard (USA), J.P.Morgan(Argentina, Chile, Colombia), Banelco, GE Money, Telefónica, Sanofi Aventis, Banco Credicoop, BBVA Banco Francés, Segurcoop, AON, Alico, Xstrata Cooper (Chile), Plexus(España), Factor Group (Colombia), Distribuidora Pasteur (Colombia), Benedan(Colombia) SAS InstituteArgentina, Consultor Experto Telecom Personal (CampaignManagement y Retención Clientes) ApplySolutions, Consultor Senior Pfizer (Argentina, Mexico, Brazil), Telecom Argentina, IBM Argentina, La Caja

4 Datalytics Datalyticses una empresa de servicios profesionales independiente orientada exclusivamente a las prácticas de: Data Integration Business Intelligence Data Mining Oficinas en las ciudades de Buenos Aires y Rosario (Argentina) y Medellín (Colombia). Nuestros servicios incluyen la consultoría, implementación y el apoyo necesario para asegurar una solución exitosa que soporte los procesos de negocios. Nuestra misión es brindar ventajas competitivas, mensurables y sostenibles a lo largo del tiempo a través del uso de tecnologías de vanguardia y prácticas world class. Datalyticsha certificado su Sistema de Gestión de calidad para la Provisión de Servicios de Business Intelligence y Data Mining bajo la norma ISO 9001:2008por Bureau Veritas.

5 Certificado Calidad ISO

6 Nuestro Equipo Equipo de servicios profesionales con + de 35 consultores. Compuesto por profesionales de diversas áreas: Ingeniería en Sistemas e Informática, Economía, Estadística, Marketing, etc. Amplia experiencia en múltiples plataformas y herramientas de BI en empresas de primera línea. Alto grado de compromiso con el trabajo y espíritu de equipo. Amplia red de contactos en el ambiente de BI y prestigiosas universidades: UTN, UBA, ITBA, UCA.

7 Nuestras Soluciones Diseño e implementación tecnológica para la implementación de nuevos proyectos y/o mejora de los procesos existentes mediante la utilización de herramientas de BI: Desarrollo de ETLs para la alimentación de repositorios de datos (warehouse, cubos,...) reemplazando procesos tradicionales (PL/SQL). Migración de datos de aplicaciones legacy incorporando técnicas de limpieza, estandarización y enriquecimiento de datos. Procesos de limpieza, estandarización, y normalización de datos de sistemas existentes o fuentes de datos externas (bases de clientes, prospects, etc). Conciliación automática de cuentas (bancarias, títulos valores, acciones,...). Implementación/reingeniería de herramientas de planeamiento colaborativo. Desarrollo de aplicaciones gráficas para visualización de indicadores (mapas de calor, gráficos de burbuja animados, etc.). Desarrollo de modelos de Data Mining descriptivos y predictivos con diversas herramientas.

8 Nuestras Soluciones Desarrollo de soluciones para soportar procesos de negocio con herramientas de BI de vanguardia, en especial para todos los procesos de marketing e inteligencia comercial: Enterprise Marketing Management para industrias de finanzas, consumo masivo, farmacéuticas, medios y publicidad, telecomunicaciones, turismo y hospitalidad, y otras. Administración y ejecución de campañas de marketing multicanal, optimización de contactos, medición de efectividad y eficiencia, detección de oportunidades y acciones on line. Capacidad para realizar customer analytics (segmentaciones, análisis comportamental), web analytics, marketing basado en eventos, gerenciamiento de campañas de marketing, lead management, predicción de eventos, administración de recursos de marketing, visualización de oportunidades multicanal.

9 Algunos de nuestros clientes

10 Introducción al BI Algunas definiciones Es un conjunto de tecnologías, conceptos, métodos, estrategias y procesos que permiten transformar datos en información y éstos en conocimiento para la organización. Permite mayor visibilidad y mejor comprensión de la información para mejorar la toma de decisiones, el rendimiento del negocio y la productividad en toda la organización. Algunas confusiones Tener un warehouseno significa tener una solución BI, es sólo un componente Tener las herramientas de BI no significa tener BI

11 Introducción al BI ETL VSAM MQSeries AS/400 DB2 UDB Informix Oracle Microsoft... Siebel PeopleSoft SAP R/3 XML Archivos Planos FTP Web Logs Extract Transform Clean Load Datastage Informatica Oracle DI Pentaho DI SAS DIS Etc. DW ODS Oracle IBM DB2 SQL Server Teradata Sybase IQ Etc. DW OLAP & Reporting Data Mart Oracle/Hyperion, Microstrategy, SAS, BO, Cognos, Etc. Data Mining SAS, SPSS, Rapid Miner

12 Componentes del BI ETL VSAM MQSeries AS/400 DB2 UDB Informix Oracle Microsoft... Siebel PeopleSoft SAP R/3 XML Archivos Planos FTP Web Logs Extract Transform Clean Load Datastage Informatica Oracle DI Pentaho DI SAS DIS Etc. DW ODS Oracle IBM DB2 SQL Server Teradata Sybase IQ Etc. DW OLAP & Reporting Data Mart Oracle/Hyperion, Microstrategy, SAS, BO, Cognos, Etc. Data Mining SAS, SPSS, Rapid Miner

13 Componentes del BI ETL es la abreviatura de las palabras en inglés Extract (por extracción), Transform (por transformación) y Load (por carga). Tradicionalmente definido como un proceso que extrae datos desde distintos sistemas y fuentes de datos; luego a través de variados procesos de transformación se convierten en una estructura más apropiada para realizar reportes y análisis, para luego ser cargados en una base de datos y ser explotada por otras herramientas.

14 Componentes del BI Hoy día el concepto se amplió y cubre funciones de perfilamiento de datos, control de calidad de datos, monitoreo y limpieza, y gestión de metadatos.

15 Componentes del BI Algunos usos ETL tradicional Limpieza y migración de datos Reconciliación de cuentas Workflow

16 Componentes del BI ETL VSAM MQSeries AS/400 DB2 UDB Informix Oracle Microsoft... Siebel PeopleSoft SAP R/3 XML Archivos Planos FTP Web Logs Extract Transform Clean Load Datastage Informatica Oracle DI Pentaho DI SAS DIS Etc. DW ODS Oracle IBM DB2 SQL Server Teradata Sybase IQ Etc. DW OLAP & Reporting Data Mart Oracle/Hyperion, Microstrategy, SAS, BO, Cognos, Etc. Data Mining SAS, SPSS, Rapid Miner

17 Componentes del BI Data Warehouse Según Bill Inmon "un data warehouse es una colección de datos orientado por temas, integrados, no volátiles, asociada en series de tiempo para facilitar la toma de decisiones de gestión en una organización El concepto de data warehouse se ha extendido y ahora incluye una variedad de arquitecturas, tales como datamarts, data warehouse operacionales, dispositivos de almacenamiento de datos, bases de datos analíticas, implementaciones federadas y uun largo etcétera. Su funcionalidad también ha crecido para incluir alimentación de datos en tiempo real, gestión de repositorios de datos maestros, inteligencia de negocio operacional, y la inclusión de los datos estructurados y no estructurados.

18 Componentes del BI ETL VSAM MQSeries AS/400 DB2 UDB Informix Oracle Microsoft... Siebel PeopleSoft SAP R/3 XML Archivos Planos FTP Web Logs Extract Transform Clean Load Datastage Informatica Oracle DI Pentaho DI SAS DIS Etc. DW ODS Oracle IBM DB2 SQL Server Teradata Sybase IQ Etc. DW OLAP & Reporting Data Mart Oracle/Hyperion, Microstrategy, SAS, BO, Cognos, Etc. Data Mining SAS, SPSS, Rapid Miner

19 Componentes del BI Reporting OLAP Reporting Reportinges la componente del Business Intelligenceque contiene funcionalidad muy simple de usar para realizar reportes de cualquier naturaleza contenida en las fuentes de datos disponibles, en general el data warehouse. Algunas herramientas permiten acceder directamente a los repositorios de los sistemas operacionales. OLAP es la abreviatura de OnLine AnalyticalProcessing. Es una componente del BI cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes data warehouseo Sistemas Transaccionales. Se utiliza mucho para realizar informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, etc. Su principal razón de uso es la velocidad de respuesta a consultas.

20 Componentes del BI ETL VSAM MQSeries AS/400 DB2 UDB Informix Oracle Microsoft... Siebel PeopleSoft SAP R/3 XML Archivos Planos FTP Web Logs Extract Transform Clean Load Datastage Informatica Oracle DI Pentaho DI SAS DIS Etc. DW ODS Oracle IBM DB2 SQL Server Teradata Sybase IQ Etc. DW OLAP & Reporting Data Mart Oracle/Hyperion, Microstrategy, SAS, BO, Cognos, Etc. Data Mining SAS, SPSS, Rapid Miner

21 Componentes del BI Data Mining La Minería de Datos (conocida en inglés como Data Mining) consiste en la extracción no trivial de inofrmación que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso de negocios. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea, y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación, y segmentación.

22 Componentes del BI Algunos usos del Data Mining Predicción de eventos (churn, rotura de equipamiento) Segmentación por patrones de comportamiento de clientes Prevención de fraude Clasificación de información Análisis de navegación web Análisis de sentimiento Análisis de texto

23 Modelo de maduración Modelo de Madurez del BI Permite identificar en qué estado está la iniciativa de BI en la organización Permite identificar hacia dónde debe ir Permite identificar qué se debe hacer para llegar al siguiente nivel Consiste en seis estadíos El valor para la organización aumenta a medida que se va avanzando Cada etapa está definida por sus características: Alcance Estructura analítica Percepción ejecutiva Tipos de análisis realizados

24 Modelo de maduración Prenatal Reportes creados por IT manualmente Esfuerzo en la obtención de datos Incentiva a la generación de planillas Excel

25 Modelo de maduración Infancia Spreadmarts creados por analistas de negocios Visión fragmentada: falta de integridad, nomenclatura, distintas reglas de negocio Ventaja para el usuario final: fácil creación, comodidad, control de los datos

26 Modelo de maduración Etapa Crítica: El Golfo Etapa crítica donde están la mayoría de las organizaciones Múltiples y fragmentadas visiones como resultado de distintas fuentes de datos Falta de control en la calidad de datos Falta de adopción por parte de los usuarios

27 Modelo de maduración Para pasar esta etapa Lograr cambiar la visión que tiene la organización respecto de la solución de BI, dejando de pensar que es sólo una herramienta de reporting Eliminar los spreadmarts Definir claramente las responsabilidades de entrega de datos y servicios ofrecidos

28 Modelo de maduración Niñez Se reconoce la necesidad de centralizar la información y distribuirla de manera periódica Se desarrollan repositorios con distintos fines (reporting, analíticos, ) Los analistas tienen herramientas que le permiten solamente analizar y comprender información para los procesos que gestionan

29 Modelo de maduración Adolescencia Unificación de criterios a nivel del negocio: Creación de un repositorio de datos a nivel de la empresa (Data Warehouse) Reporting más complejo: dashboards, análisis de campañas, métricas integradas, Se puede acceder a información de toda la organización

30 Modelo de maduración Etapa Crítica: El Abismo Pérdida de flexibilidad Volumen inmanejable de reportes, mala prácticas de auto-service Propiedad. Peligro de retorno al manejo de información por silos Percepción sobredimensionada de tareas de integración de datos, pocos medios de explotación.

31 Modelo de maduración Para pasar esta etapa Análisis de uso, eliminación de lo inútil, reportes parametrizables Análisis de necesidades según perfiles de usuarios Adoptar BI como un recurso crítico, parte del negocio y no un servicio más de IT

32 Modelo de maduración Adultez Integración de proyectos de BI en un único Enterprise Data Warehouse Construcción de la visión única del negocio Procesos de BI críticos como los procesos transaccionales Aparición de nuevos e inesperados uso de los sistemas de explotación

33 Modelo de maduración Sabiduría Provisión de servicios de inteligencia en nichos antes impensados Servicios de información analítica para clientes finales Motores de inferencia online, Web Mining,...

34 Desafíos y errores frecuentes No saber diferenciar entre un proyecto y el plan general Subestimar la dificultad de obtener datos Expectativa no realista respecto de la calidad de los datos Falta de un plan de metadatos Falta de datos históricos Atención insuficiente a problemas de gestión y operativos Utilización excesiva de tercerización Implementación de una arquitectura no escalable Reducir el rango de soluciones posibles antes de conocer el problema

35 Muchas Gracias

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