BIG DATA MODA PASAJERA? Carlos Alegre Madrid - Enero

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1 BIG DATA MODA PASAJERA? Carlos Alegre Madrid - Enero

2 AGENDA Explosión de datos. Los datos como oportunidad de negocio. Desafíos de la explosión de datos. Composición de una solución Big Data. Tendencias y conclusiones.

3 EXPLOSIÓN DE LOS DATOS 500 por un disco duro en el que almacenar toda la música del mundo. 6 billones de móviles en % de la población del mundo. 12% de ellos con smart phones; y creciendo al 20% anual. 40% de crecimiento de datos vs 5% crecimiento presupuestos IT. +30 millones de sensores conectados en transporte, utilities, retail, etc, creciendo al 30% anual. Se genera más información de la que es posible almacenar. Proveedores de soluciones de Sanidad desechan el 90% de la información que generan sus instalaciones (casi todo videos en tiempo real sobre intervenciones).

4

5 BIG DATA IS A TERM APPLIED TO DATA SETS WHOSE SIZE IS BEYOND THE ABILITY OF COMMONLY USED SOFTWARE TOOLS TO CAPTURE, MANAGE, AND PROCESS THE DATA WITHIN A TOLERABLE ELAPSED TIME. BIG DATA SIZES ARE A CONSTANTLY MOVING TARGET CURRENTLY RANGING FROM A FEW DOZEN TERABYTES TO MANY PETABYTES OF DATA IN A SINGLE DATA SET... WIKIPEDIA And require new technologies like MapReduce CIOs face significant The Four Axes of Big Data challenges in addressing the issues surrounding big data Relational New technologies and applications are emerging (examples include Hadoop and MapReduce) and should be investigated to understand their potential value. Source: CEO Advisory: Big Data Equals Big Opportunity, Gartner, 31 March 2011.

6 AGENDA Explosión de datos. Los datos como oportunidad de negocio. Desafíos de la explosión de datos. Composición de una solución Big Data. Tendencias y conclusiones.

7 LOS DATOS COMO OPORTUNIDAD DE NEGOCIO Generando transparencia Eliminando islas de información. Ejemplo hospitales. Optimizando eficiencia Analizando variabilidad Ejemplo Tesco en UK. Segmentación población y acciones dirigidas. Ejemplos del colmado y de la oficina bancaria. Toma de decisiones automatizada en base a algoritmos. Ejemplo casinos. Nuevos modelos de negocio, productos y servicios. Ejemplo Tom Tom

8 LOS DATOS COMO OPORTUNIDAD DE NEGOCIO

9 LOS DATOS COMO OPORTUNIDAD DE NEGOCIO

10 LA PREGUNTA.. Qué nuevo negocio podemos montar si no tuviera ninguna restricción en la gestión de grandes volúmenes de datos?

11 AGENDA Explosión de datos. Los datos como oportunidad de negocio. Desafíos de la explosión de datos. Composición de una solución Big Data. Tendencias y conclusiones.

12 THE PROBLEM Operational Systems Decision Makers Accts. Payable Accts. Receivable Invoicing Sales/Orders Finance G/L Customer Support HR Payroll Purchasing Order Fulfillment Manufacturing Marketing Supply Chain Finance Risk Management Maintenance Sales Operations Inventory Call Center Inventory Proliferation of Data Marts has resulted in fragmented data, higher costs, poor decisions

13 THE SOLUTION Operational Systems Decision Makers Accts. Payable Accts. Receivable Invoicing Sales/Orders Finance G/L Customer Support HR Payroll Purchasing Order Fulfillment Manufacturing Enterprise Data Warehouse (EDW) Marketing Supply Chain Finance Risk Management Maintenance Sales Operations Inventory Call Center Inventory Integrated data provides consistency of data, lower costs, better decisions

14 FRAGMENTED DATA = Limited Business Insight Each data mart can provide answers to subject-specific questions With each new data mart, IT repeats its development efforts This includes sourcing data that already exist in another environment Orders What product orders were placed? What products are on back order? Inventory What is the quantity and expiration date of products in inventory? How much of the current inventory is obsolete? 15 Orders 25 Inventory Business Value IT Development Duplicated Data

15 INTEGRATED DATA Drives Greater Business Insight Combining the environments requires only incremental work for each new subject area Enables new cross-functional insights that can t be achieved with separate data marts; new differentiated decisions Combined Orders and Inventory Which orders can be filled with existing inventory? How many days of inventory are required for each location? How will a large order affect current inventory levels? Business Value Orders Inventory IT Development Shared Data

16 INTEGRATED DATA Drives Greater Business Insight 156 Combined Orders, Inventory, and Demand How are current product promotions impacting orders and inventory? Which promoted category items are selling more quickly than planned? Which products are projected to be out of stock now, tomorrow, next week? Business Value IT Development Orders Inventory Demand Demand Financial

17 INTEGRATED DATA Drives Greater Business Insight Combined Orders, Inventory, Demand and Financial What are the trade-offs between holding inventory, changing order frequency, and stock-out costs? Which products can be deleted based on low margin, slow movement, low preference by top customers? Business Value IT Development Orders Inventory Demand Financial Financial

18 INTEGRATED DATA Drives Greater Business Insight 235 Companies find that as their data warehouses grow, they add incrementally less data and less effort to enable new applications and new business value Enables more sophisticated questions Lowers the IT development line The value to effort ratio increases significantly Business Value Orders Inventory Demand Financial IT Development

19 INSIGHTS INTO ACTION OPERATIONAL INTELLIGENCE Insights into Action STRATEGIC INTELLIGENCE Intelligence ACTION INSIGHTS Results

20 THE SOLUTION Operational Systems Decision Makers Accts. Payable Accts. Receivable Invoicing Sales/Orders Finance G/L Customer Support HR Payroll Purchasing Order Fulfillment Manufacturing Enterprise Data Warehouse (EDW) Marketing Supply Chain Finance Risk Management Maintenance Sales Operations Inventory Call Center Inventory Integrated data provides consistency of data, lower costs, better decisions

21 DIMENSIONES DE LA ESCALABILIDAD Multi-Temp Data Scalability Query Concurrency Investment Protection Scan Optimization Active Workloads Ease of Use Availability Multiple Applications 22 > 2/21/2013 Agile Analytics Consistent Performance Integrated Data

22 ECOSISTEMA DWH El Ecosistema es el Data Warehouse Un entorno robusto para el almacén de datos operacionales

23 GARTNER MAGIC QUADRANT FOR DATA WAREHOUSE DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS (PUBLISHED: 31 JANUARY 2013) The data warehouse DBMS market is transforming due to the rise of "big data" and logical data warehouses. Unexpectedly, many organizations entered the data warehouse market in 2012 for the first time, increasing demand for professional services and causing important changes in vendors' positions.

24 Complejidad de Carga de Trabajo EVOLUCIÓN DEL DW EVOLUCIÓN HACIA ADW - DATA WAREHOUSE ACTIVO ACTIVACIÓN Haz que suceda! Complejidad de Queries Mezcla de Tipos de Carga de Trabajo Volumen de Datos Complejidad del Diseño Datos Históricos AUTOMATIZACIÓN OPERACIONALIZACIÓN QUÉ está pasando? 25 > Número de Usuarios Expectativas PREDICCIÓN QUÉ pasará? Toma de Acción Basada en Eventos EJECUCIÓN COMPRENSIÓN ANÁLISIS POR QUÉ pasó? Update Continuo de Datos y Exigencia de Tiempos de Respuesta Casi Inmediatos INFORMES QUÉ pasó? Fundamentalmente trabajo en Batch y algún informe Ad Hoc Incremento en el Análisis Ad Hoc MEDIDA Crecen en importancia los Modelos Analíticos OPTIMIZACIÓN SALTO desde la reacción estática a la toma de decisión dinámica Profundidad de Datos Batch Ad Hoc Análisis Update Continuo/Queries Tácticas Acciones Desencadenadas por Eventos

25 Solución de Explotación de BI BUSINESS OBJECTS BI PARA TODOS LOS CONTENEDORES Solución de Explotación de Business Intelligence Informes Análisis Cuadros de mando Búsqueda Reporting Corporativo

26 LA MISMA INFORMACIÓN FIABLE EN CUALQUIER MOMENTO, LUGAR Y DISPOSITIVO Query as Web Search Crystal anew Web Crystal Intelligence Live Visualizations Explorer Xcelsius Widgets Reports & Portals Mobile Intelligence Service, Voyager Text Office Reports Analysis Viewer Offline XML, XBRL Búsquedas Cuadros de Mando MSFTOffice Exploración Análsisi de Texto Navegación off-line Star Trees, Time Wall, etc. Mobile, widgets Navegación Informes Consultas como web service, XML, XBRL

27 DE LOS ESTRATEGAS A LOS USUARIOS CASUALES Gestión por Métricas. Con prisas para las respuestas KPIs, Vision,Rendimiento Resumen de Rendimiento, Métricas y Tendencias Acceder y interpretar datos para ejecutivos y managers, usando BI Interpretacion y Analisis Análisis ad-hoc de impacto y causas Reporting del Día a Día Información Informes Publicados

28 QUE ASPECTO PUEDE TENER?

29

30 Sin límite. ***Confidential and proprietary*** Copyright 2005 Business Objects S.A. All rights reserved.

31 AGENDA Explosión de datos. Los datos como oportunidad de negocio. Desafíos de la explosión de datos. Composición de una solución Big Data. Tendencias y conclusiones.

32 ECOSISTEMA DWH El Ecosistema es el Data Warehouse Un entorno robusto para el almacén de datos operacionales

33 ORGANIZATIONS FACE SEVERAL OBSTACLES IN ACHIEVING A UNIFIED DATA ENVIRONMENT Difficulty deploying and integrating new systems Difficulty managing multiple systems, new types of data Difficulty providing accessibility to fast insights on big data Hard to find right skills; Lack of supportability for new systems & data scientists Source: Big Analytics 2012 Survey, Teradata

34 UNIFIED DATA ARCHITECTURE INTEGRATED DATA WAREHOUSE DISCOVERY PLATFORM CAPTURE STORE REFINE TECHNICAL REQUIREMENTS Data Warehousing Integrated and shared data environment Manages the business Strategic & operational analytics Extended throughout the organization Data Discovery Unlock insights from big data Rapid exploration capabilities Variety of analytic techniques Accessible by business analysts Data Staging Loading, storing, and refining data in preparation for analytics TERADATA SOLUTION Teradata Active IDW Market-leading platform for delivering strategic and operational analytics Single source of centralized data for reuse Teradata Aster Patented SQL-MapReduce capability for discovery analytics Pre-packaged analytics for datadriven discovery Hadoop Effective, low-cost technology for loading, storing, and refining data 1xxx and 2xxx recommended for stable schema data

35 UNIFIED DATA ARCHITECTURE DUAL SYSTEMS INTEGRATED DATA WAREHOUSE DATA LAB DATA MARTS INDEPENDENT DATA MART TEST/ DEV ANALYTICAL ARCHIVE AUDIO & VIDEO IMAGES TEXT WEB & SOCIAL MACHINE LOGS CRM SCM ERP

36 UNIFIED DATA ARCHITECTURE VIEWPOINT UNITY SUPPORT DUAL SYSTEMS INTEGRATED DATA WAREHOUSE DATA LAB DATA MARTS INDEPENDENT DATA MART TEST/ DEV ANALYTICAL ARCHIVE AUDIO & VIDEO IMAGES TEXT WEB & SOCIAL MACHINE LOGS CRM SCM ERP

37 UNIFIED DATA ARCHITECTURE Business Analysts Marketing Front-Line Workers Customers / Partners Executives Operational Systems VIEWPOINT DATA MINING BUSINESS INTELLIGENCE APPLICATIONS SUPPORT DUAL SYSTEMS INTEGRATED DATA WAREHOUSE DATA LAB DATA MARTS INDEPENDENT DATA MART TEST/ DEV ANALYTICAL ARCHIVE AUDIO & VIDEO IMAGES TEXT WEB & SOCIAL MACHINE LOGS CRM SCM ERP

38 UNIFIED DATA ARCHITECTURE Data Scientists Business Analysts Marketing Front-Line Workers Engineers Customers / Partners Executives Operational Systems VIEWPOINT LANGUAGES MATH & STATS DATA MINING BUSINESS INTELLIGENCE APPLICATIONS SUPPORT DISCOVERY PLATFORM DUAL SYSTEMS INTEGRATED DATA WAREHOUSE DATA LAB DATA MARTS INDEPENDENT DATA MART TEST/ DEV ANALYTICAL ARCHIVE CAPTURE STORE REFINE AUDIO & VIDEO IMAGES TEXT WEB & SOCIAL MACHINE LOGS CRM SCM ERP

39 UNIFIED DATA ARCHITECTURE

40 AGENDA Explosión de datos. Los datos como oportunidad de negocio. Desafíos de la explosión de datos. Composición de una solución Big Data. Tendencias y conclusiones.

41 LA PREGUNTA.. Qué nuevo negocio podemos montar si no tuviera ninguna restricción en la gestión de grandes volúmenes de datos?

42 BI INSIGHTS N-PATHS ANALYZE ALL EVENTS PRECEDING ACCOUNT CLOSURE AT A BANK

43 SOCIAL NETWORK ANALYSIS LEVERAGING SOCIAL VARIABLES TO UNDERSTAND NETWORK BREADTH & INFLUENCE What is a subscriber worth? More importantly, what is each layer of their social network worth? IDENTIFY communities, breadth of network, influencers, leaders LEVERAGE CDR s & Data Transactions Reduce Collateral Churn (Reactive) Reduce Influential Churn (Preventive) Competitor Insights ANALYZE Leverage Collateral Adoption (Proactive) Identify Family, Friends, business Associates Life Stage Events Enrich with other data sources RESPOND with targeted Campaign Fraud Acquisition Member gets Member Winback (Retention) Identify influencers for this adoption (Proactive) CUSTOMER EXAMPLE: MTS 10% Retention uplift. Leveraging CDRs, MTS was able analyze their customers social networks to get a different view of their customers. They learned that many of their customers were using competitive SIM cards. MTS targeted these customers with marketing campaigns that resulted in $13M in annual win back.

44 EXPERIENCIA BLUEFIN LABS Tres principios: Grábalo todo. Busca la forma de analizarlo. Consigue visualizarlo. Primera experiencia. Negocio de éxito Qué ofrece Bluefin Labs Ejemplo Super Bowl

45 TENDENCIAS Y CONCLUSIONES BI Business Intelligence Executives (Strategic Intelligence) Managers, IT Experts BI AI Active Intelligence Frontline (Operational Intelligence) Employees, Automated Systems + Partners CI Consumer Intelligence User population

46 TENDENCIAS Y CONCLUSIONES Carencia de profesionales cualificados. Nuevo perfil acuñado: data scientist. Sólo en EEUU faltan profesionales con buenas habilidades analíticas y 1,5 millones de gerentes con capacidades de analizar información y tomar decisiones en base a sus descubrimientos. Capaces de montar la infraestructura necesaria. Nuevas tecnologías Capaces de tratar información no estructurada Tratamiento del lenguaje natural Importancia de la depuración de mucha información a un coste razonable

47 LECTURAS RECOMENDADAS 2013 Gartner Magic Quadrant for Data Warehouse Database Management Systems McKinsey Global Institute. June Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. CEO Advisory: 'Big Data' Equals Big Opportunity. Gartner Research. Publication Date: 31 March 2011 'Big Data' Is Only the Beginning of Extreme Information Management. Gartner Research Publication Date: 7 April 2011 Practical Tips to Overcome Barriers to Pervasive BI, by Sid Adelman, Principal, Sid Adelman & Associates and Dave Schrader, Director, Strategy and Marketing, Teradata Corporation

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