BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

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2 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

3 Sr. Francesc Estanyol Consultor tecnológico y Gestor de proyectos Barcelona Digital Centro Tecnológico

4 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

5 Sr. David Suárez Director de Tecnología y Operaciones

6 Más de 15 años de experiencia administrando aplicaciones críticas El valor oculto en la información operacional David Suárez -6- Critical Cloud & Hosting

7 1996 Nov 2011 Lanzamiento Cloud Elastic (Orquestador) Sep 2012 Lanzamiento Cloud Manager (desarrollo Jun 2013 propio) Despliegue de infraestructura Cloud en Madrid Jul 2013 Lanzamiento BackUp OnDemand Abr 2014 Certificación Cisco CMSP 2008 Inauguración CPD actual (BCN) 2010 Diseño e implantación de Nexica Cloud Jun 2011 Renovación marca (apuesta clara hacia Cloud) Feb 2012 Actualización modalidades Cloud (Hosting, OnDemand, Pool) Ene 2014 Clonación desde Cloud Manager Innovación tecnológica Enfoque personal Soporte activo Especialistas en Virtualización y Cloud Computing. Habilitamos y gestionamos las TIC de tu empresa, adaptando la solución a tu negocio y te acompañamos personalmente durante el ciclo de vida del servicio. -7- Critical Cloud & Hosting

8 Los datos no se han hecho Big de repente Bases de datos con la información transaccional, analítica y operativa Registros que se generan y almacenan Cumplimiento de políticas o regulación Análisis forense Datos existentes que actualmente no se guardan -8- Critical Cloud & Hosting

9 Cuándo se consideran Big Data? Inviabilidad del análisis con las herramientas existentes hasta el momento Datos de huella digital humana vs datos de máquina La información de los clientes y su feedback en busca de diferenciación y ventajas competitivas Problemática Big Data Volumen Velocidad Variedad -9- Critical Cloud & Hosting

10 Cómo explotar la información en estos datos? Operational Intelligence Business Intelligence - Análisis en tiempo real - Los datos fluyen - Orientado a evento o flujo - Donde los minutos cuentan - Automatización de respuestas - En ocasiones, cerca de tiempo real - Datos en las Bases de Datos - Orientado a histórico - Visión estratégica - Respuestas humanas, después de estudio -10- Critical Cloud & Hosting

11 NoSQL, MapReduce y tecnologías propietarias como sustento del Cloud como facilitador de la cambio estrategia Big Data coste variable y crecimiento Internet horizontal de las Cosas como detonante de nuevos órdenes de magnitud de los datos -11- Critical Cloud & Hosting

12 Gestión operativa Control de energía, redes de comunicaciones, control de capacidad en servicios, Ciberseguridad, vigilancia, control de situaciones, Detección de fraude, cálculo de riesgos, Logística, cargas, gestión de activos móviles, Gestión de negocio Optimización de ingresos: precios dinámicos, control de stocks e inventario, Contact Centers social media Visibilidad de procesos: Calidad, eficiencia, SLA, -12- Critical Cloud & Hosting

13 Los datos existentes ya contienen valor y pueden ser explotados incluso sin ser almacenados a largo plazo Estrategia de tratamiento Big Data en tiempo real para flujos de datos y eventos concretos como ventaja competitiva Apoyo en nuevas soluciones y servicios en la nube para abordar el fenómeno creciente Big Data e Internet de las cosas -13- Critical Cloud & Hosting

14 Podemos ayudarte? Más de 15 años de experiencia administrando aplicaciones críticas. c/ de l Acer, Barcelona

15 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

16 Sra. Carmen Garcia Directora de Front Office Transformation IBM

17 Barcelona, 28 de Mayo 2014 Big Data: un proyecto de Generación de Valor Carmen García Directora Front Office Transformation España, Grecia, Portugal e Israel 17

18 Por qué algunas Organizaciones saben extraer valor de Big Data? Cuáles son las Claves 18

19 5 años averiguando The intelligent enterprise and Breaking away with BAO Analytics: The new path to value Analytics: The widening divide Analytics: The real world use of big data Analytics: A blueprint for value 2009 Activo Estratégico Competencias Valor Operacionalizando Big Data IBM Corporation

20 El estudio de 2013, centrado en VALOR Big Data & Analytics: un plan para la creación de Valor Convirtiendo Big Data en resultados 900 ejecutivos de negocio y IT entrevistados de 70 países entre Junio y Agosto de IBM Corporation

21 Nos fijamos en qué hacían los líderes 19% Qué palancas utilizan para generar VALOR? Datos & Analítica Descubrimiento (Insight) Acción Decisión Valor Líderes: basado en el rendimiento en su mercado e industria (auto reporte) IBM Corporation

22 Y encontramos 9 palancas que les diferenciaban Fuente de Valor Medición Platforma Cultura Datos Confianza Espónsorización Presupuesto Conocimientos IBM Corporation

23 Cada palanca ejerce un tipo de influencia: las clasificamos Habilitan Posibilitan Amplifican Fuente de Valor Medici ó n Platforma Cultura Datos Confianza Esp ó nsorizaci ó n Presupuesto Conocimientos IBM Corporation

24 Comprobamos que los líderes Habilitan la Analítica Fuente de Valor Medici ó n Platforma Asegurándose que las iniciativas analíticas están alineadas con la creación de valor Midiendo su impacto y modelando el futuro Integrando hardware y software para gestionar Big Data Para el 75% la generación de Ingresos e Innovación es la princicipal Fuente de Valor IBM Corporation

25 Comprobamos que los líderes Posibilitan la Analítica Cultura Datos Confianza Tomando decisiones basadas en hechos Creando un entorno de confianza con gobierno y seguridad de los datos Creando relaciones de confianza El 66% de los líderes confían en sus datos IBM Corporation

26 Comprobamos que los líderes Amplifican la Analítica Esp ó nsorizaci ó n Presupuesto Conocimientos Estableciendo una visión única para guiar las acciones y prestar valor Creando valor con rigor y colaboración Propiciando oportunidades de compartir conocimiento El nivel de confianza entre los ejecutivos de negocio y los analistas de negocio es 60% IBM Corporation

27 Cómo podemos conseguir implantar las 9 palancas de valor en nuestras organizaciones? IBM Corporation

28 Las empresas ejecutan sus proyectos a 3 niveles: Estrategia, Tecnología, Organización- Habilitan Fuente de Valor Medici ó n Platforma Posibilitan Cultura Datos Confianza Amplifican Esp ó nsorizaci ó n Presupuesto Conocimientos Estrategia Tecnología Organización IBM Corporation

29 Customer Experience: generando valor en la Era Digital, hacia la hipersonalización IBM Corporation

30 IBM Corporation

31 ADOPTION RATE Estamos en el Inicio de un nuevo ciclo tecnológico.con mucho mayor impacto que los anteriores We are at the beginning of a new technological lifecycle Driving Forces Current Technologies EMERGING MAINSTREAM MATURE and CEOs already recognize its potential impact Factors global CEOs believe will have the biggest impact on their organization 1 Social media Computers Cellphones Internet Technology factors Market factors Macro-economic factors People skills Mobile Cloud Regulatory concerns Socio-economic factors Globalization Analytics Environmental issues Geopolitical factors TIME Source: [1] 2004, 2006, 2008, 2010, 2012, 2013 C-Suite Studies: What are the most important external forces that will impact the enterprise over the next 3 to 5 years? ; (n=4183); GDP weighted 31 IBM Institute for Business Value 2014 IBM Corporation

32 Personalization GAP 90% 32 Espera personalización IBM Institute for Business Value sólo 32% Dicen que son efectivos relacionándose de manera personalizada Source: IBM Institute for Business Value and Center for Applied Insights 2014 IBM Corporation

33 Experiencias end-to-end: customer journey 33 IBM Institute for Business Value 2014 IBM Corporation

34 Big Data/Analytics posibilitan hiper-personalización Demographic data Attributes Transaction s Orders Transaction data Demographic s Direct Mail Kiosks Payment history Events Website Characteristi cs Client Centers Search Usage history Needs Call Centers Online Advertising Purchase stage Desires Customer Service Social Media SMS/MMS s Mobile / Chat Preference s Call center notes Behavioural data Opinions In-person dialogs Web clickstreams Interaction data 34

35 Watson: nueva era analítica, la era Cognitiva Al igual que el cerebro humano, Watson se comunica en lenguaje natural, aprende y es capaz de responder a preguntas complejas en segundos IBM Corporation

36 Después de 30 años centrado en tecnología, IT puede finalmente encontrar su destino. Nos estamos moviendo desde la gran T a la gran I: Información Erwin Verstraelen, CIO, Aveve Group, Belgium IBM Corporation

37 Gracias IBM Corporation

38 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

39 Sr. Javier Muñoz Gerente Línea ERP Tecnocom

40 Impacto del BIG DATA en la gestión empresarial Javier Muñoz. Gerente ERP B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

41 Tecnocom Somos una multinacional española que cotiza en la bolsa de Madrid desde hace 25 años. Nuestra visión es ser una compañía líder en el sector TIC en España, Portugal y América Latina. IDENTIDAD B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Aspiramos a desempeñar nuestra labor profesional con los más altos estándares de calidad y eficacia y a mantener una relación de honestidad y confianza con nuestros clientes, proveedores y accionistas.

42 Proveedor de outsourcing en España Cifras 2º 4ª Multinacional TI en España 400 Millones de de ingresos 1987 Año de inicio de cotización en la Bolsa de Madrid Profesionales en plantilla IDENTIDAD B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

43 Presencia Internacional ESTADOS UNIDOS MÉXICO REPUBLICA DOMINICANA COLOMBIA PERÚ BRASIL PARAGUAY CHILE PORTUGAL ESPAÑA A Coruña Almería Barcelona Bilbao Burgos Castellón Gijón Girona Las Palmas Madrid Palma de Mallorca Sta Cruz de Tenerife Santiago Sevilla Tarragona Valencia Valladolid Zaragoza B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

44 Tecnocom, partner SAP Equipo de profesionales líder: Más de 1000 profesionales en desarrollo de proyectos y aplicaciones vinculados a la gestión empresarial, CRM, Business Intelligence y movilidad. Más del 80% se encuentran certificados por el fabricante. Alta especialización en proyectos de implantación y soporte. Certificaciones: SAP Gold Partner: SAP BAIO y SAP BO. SAP Services Partner. SAP Quality Partner. SAP Partner Center of Expertise. Distinciones: SAP Channel Partner Awards: Premio a la mejor trayectoria de ventas 2007 y a la excelencia empresarial Premio a la mayor calidad de los Proyectos en 2009 y Premio a la mejor calidad y satisfacción de clientes 2009, 2010 y SAP Quality Awards Iberia: en 2010 Silver Winner por la implantación del módulo de Nómina y RRHH llevada cabo en Corporación Voz de Galicia. En 2013 por la implantación de SAP Talent Management en EGASA. Asociación de usuarios de SAP de España (AUSAPE): Premios en 2009 al mejor partner de canal de SAP y al mejor asociado especial de AUSAPE. B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

45 Impacto del BIG DATA en la gestión empresarial Qué es BIG DATA? Desde un punto de vista técnico Big Data se refiere a los problemas de la captura, el almacenamiento, la gestión y el análisis de grandes cantidades de diversos tipos de datos Desde un punto de vista de negocio Una capacidad de negocio centrada en la explotación de flujos de información, para mejorar radicalmente el desempeño de una organización. Desde un punto de vista quizás más filosófico Big Data es una oportunidad para cambiar la forma de trabajar, desarrollarse, y vivir de acuerdo con el seguimiento de nuevas señales ocultas hasta ahora en el ruido digital. Las organizaciones deben volver a imaginar sus posibilidades y los logros que son capaces de conseguir. B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

46 Y dichas nuevas capacidades/oportunidades Están cambiando el mundo, por lo tanto, debemos recordar a Darwin No es la especie más fuerte la que sobrevive, tampoco la más inteligente, sino es aquella que mejor se adapta al cambio. C. Darwin, 1859 B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

47 Debemos pensar qué señales críticas para nuestra gestión Nos podemos estar perdiendo Y tener en cuenta que no podremos resolver problemas del siglo XXI con soluciones diseñadas hace 50 años Use Analytics Today 10% No es la especie más fuerte la que sobrevive, tampoco la más inteligente, sino es aquella que mejor se adapta al cambio. C. Darwin, % Need Analytics by 2020 B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

48 Qué oportunidades se nos plantean? Y qué impacto tienen en nuestras organizaciones Desarrollo de productos y servicios utilizando el internet de las cosas o datos de localización personal. Realizar segmentaciones más granulares. Identificar relaciones ocultas, patrones y tendencias en los datos; por ejemplo comportamientos individuales o de grupo. Llevar a cabo experimentos controlados, análisis what-if, y simulaciones. Mantenimiento proactivo de los activos antes de que falle algún componente. Promociones contextuales según la hora del día y/o en un radio de acción. Permite mucha mayor personalización de los productos, servicios y ofertas de las compañías hacia sus clientes. Anticipar y prevenir los problemas o riesgos de negocios antes de que se materialicen. Detectar y detener las actividades fraudulentas en el acto. Comprender el impacto de las decisiones antes de actuar Debemos sentir el Big Data no como iniciativa tecnologica, sino empresarial que requiere conocimientos técnicos. B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

49 La carrera hacia el aprovechamiento del BIG DATA Seis pasos que podremos seguir de cara a saber utilizar BIG DATA Identificar casos de uso Diseñar la arquitectura Descubrir nuestros datos Implementar tu iniciativa Iniciar con una evaluación Conseguir una nueva capacidad empresarial B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

50 SAP hace el aprovechamiento del BIG DATA posible A través de una plataforma única integrada con las soluciones analíticas Plataforma BIG DATA Aplicaciones analíticas Ciencia de datos Acelerar Aplicar Conseguir B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

51 SAP ofrece a sus clientes una suite completa Para poder transformar estas nuevas señales en valor de negocio :-) Brand Sentiment Predictive Maintenance Network Optimization Insider Threats Smart Equipment Asset Tracking Personalized Care Product Recommendation Risk Mitigation, Real-time Smart Vending Propensity to Churn Real-time Demand/ Supply Forecast 360 O Customer View Fraud Detection Smart Cities B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

52 Aporte de valor Casos concretos Casos de clientes B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

53 BIG DATA DIVERTS DRIVERS BEFORE FATAL ACCIDENTS HAPPEN

54 PERSONALIZE. BUILD LOYALTY WITH UNIQUE EXPERIENCES TAIILORED FOR EACH CUSTOMER

55 SENTIMENT. PERSONAL OFFERS AND CUSTOMER CARE BASED ON THOUGHTS EXPRESSED

56 RECOMMEND. PREDICT INDIVIDUAL S FUTURE PURCHASES ON BROWSING AND SHOPPING BEHAVIOUR

57 LISTEN. TAP INTO THE STREAMING VOICES OF PEOPLE, PROCESSES, AND THINGS

58 ACHIEVE BREAK-OUT RESULTS. PROGRESS MEASURED USING MODEL OPTIMAL FOR MANAGER S KPI

59 APPLY TO OPERATIONS. SHOPPERS GET FASHION ADVICE THAT FITS THEIR STYLE

60 B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Referencia Bigpoint Juego Galactica

61 Proyectando juntos el futuro Contacto: Javier Muñoz Lagarón Gerente de Soluciones Empresariales B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014

62 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

63 Sr. Jordi Gili Managing Director Execus

64 SOCIAL SELLING: BIZ DATA PARA AUMENTAR VENTAS EN B2B We consult to enhance sales and marketing processes with social tools. We train and manage cultural change so sales and marketing professionals are more productive with those tools Jordi Gili MD, Execus

65 El comprador B2B también ha cambiado 65

66 75% de las compras B2B está influenciadas por lo Social 57% del proceso de de compra ya se ha realizado sin el contacto con ningún comercial 97% las llamadas frías son inefectivas Fuentes: CEB, Connect & Sell, IBM Buyers Preference Study 66

67 Es necesario un cambio de chip Encontrar a los clientes donde están 300M 600M Ver las redes sociales como una herramienta de Venta 67

68 Welcome to Social Selling! 68

69 Jill Rowley 69

70 70

71 71

72 72

73 73

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76

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78 vo 78

79 La oportunidad: Un enfoque corporativo 79

80 Inicial Productividad Desarrollado Advanzado Inicial Desarrollado Advanzado Guerrilla (cada comercial hace su guerra) Sofisticación 80

81 Inicial Productividad Desarrollado Advanzado Inicial Desarrollado Advanzado Guerrilla (cada comercial hace su guerra) Formal Aproximación corporativa (estrategia y formación) Sofisticación 81

82 Clientes Nueva cultura Hábitos/Rutina Formación Nuevas herramientas Outbound Empresa Inbound Orgánico Comunidad Contenidos Pago 82

83 Inicial Productividad Desarrollado Advanzado Inicial Desarrollado Advanzado Avanzada (KPIs y automatización) Guerrilla (cada comercial hace su guerra) Formal Aproximación corporativa (estrategia y formación) Sofisticación 83

84 84

85 Muchas Gracias! Jordi Gili MD, Execus 85

86 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

87 Sr. Rubén Bastón CMO Elogia

88 Cómo aumentar las ventas mediante el lead CMO Vigo, 7 de Marzo de 2014

89 Lead nurturing?

90 No.

91 SÍ.

92 En qué consiste? Optimizar el Customer Journey, a través del ecosistema digital de las marcas Extraños Visitas Paid Leads Leads cualificados Owned Earned Clientes Promotores

93 El viaje del usuario Retener y convertir Seleccionar y convertir Localizar y atraer Activar y cualificar Satisfacer

94 Buscadores : SEO SEM Blog/Redes sociales: Whitepapers Slideshare Youtube Pinterest Internet Display: RTB Anuncios sociales

95 Performance Display Marketing Usabilidad onpage Facebook apps Calls to action Social plugins Formularios

96 Buzz Marketing Anuncios sociales Lead nurturing Gamification Profiling Clustering Contenido dinámico

97 Buyers Afiliación Retargeting mcommerce

98 Analítica web Recomendación

99 Costumer Life cycle Brand Actions De qué hablamos? Costumer life cycle centric strategy User Time Line Monitoring SEO SEM Advertising UX Social Buttons Recomendaciones Mobile app Call to action Registro Gamification Social Profilling Plan/creación de contenidos Contenidos dinámicos onpage Retargeting Comunidad Clustering Tracking usuario Opiniones otros usuarios Ofertas flash Recuperar carros compra abandonados Thank you pages Tracking envíos Servicio post venta Pasarelas de pago Programas de apadrinamiento Pincodes Cross selling Retargeting Compra colectiva Botones sociales en thank you pages Recomendación de productos similares a sus amigos

100 4 áreas en ebullición

101 Potencial del uso de Social CRM

102 Social Media enfocado a conversión

103 Publicidad interactiva hipersegmentada

104 Automatizaciones de marketing

105 Testing Encuestas Seguimiento General Mapas de Calor Competencia Nuestros mejores aliados Proporciona información sobre el tráfico del sitio web, datos de navegación, conversiones y la eficacia del plan de marketing. Trabajan en función de clicks. Generan mapas de calor y resaltan las áreas de mayor actividad. Permiten analizar la visibilidad/utilidad de cada enlace Proporciona datos de marketing y servicios de las mayores empresas de Internet Test A/B y multivariante. Editor visual, URL distintas, segmentación, optimización de objetivos de conversión e informes en tiempo real, mapa de calor y clickmap. Preguntas y respuestas ilimitadas, funciones de lógica avanzadas: asignación al azar para pruebas A/B, canalización de preguntas y respuestas, distribución al azar o inversión de preguntas.

106 Ejemplos de KPI s para lead nurturing Días de vida Tiempo entre primera y última acción de un registro Frecuencia de interacción Promedio de tiempo que transcurre entre actividades Intensidad de interacción Número de interacciones por registro Recencia Meses transcurridos desde su última actividad

107 Moltes CMO Vigo, 7 de Marzo de 2014

108 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

109 Sr. Rafael Giménez Investigador Senior y Responsable del equipo de Urban Data Analytics Barcelona Digital Centro

110 Ciudad 2020 Exploratory lines and further work Joana Simoes, BDigital 27/05/2014 Nuevas vías de negocio en la ciudad de los datos Rafael Giménez, BDigital Global Congress

111 Las ciudades son sistemas complejos La ciudad de los datos citymined.org

112 La ciudad de los datos Las ciudades son entidades geoespaciales

113 La ciudad de los datos Las ciudades se expresan en forma de (muchos) datos

114

115 Explotando la ciudad de los datos Primero, mira en tu interior

116 Explotando la ciudad de los datos Luego, mira a tu alrededor

117 Explotando la ciudad de los datos Vive de tu API

118 Explotando la ciudad de los datos

119 Facts & figures Hay tweets públicos geoposicionados en Barcelona cada mes Barcelona es la tercera ciudad más fotografiada del mundo en Panoramio Hay recomendaciones de locales de Barcelona en Yelp

120 Facts & figures Sydney Rooftops Identificación de casas con piscina y placas solares a partir de fotos de Google Earth y datos del catastro

121 Moltes gràcies!

122 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

123 Sr. Juan Angulo Head of Spain Application Services Fujitsu

124 Fujitsu La Compañía Global Japonesa de TI Decisiones On Time : Nombre del ponente Ventaja Competitiva Cargo Juan Angulo López-Dóriga Director Application Services España Fecha y Lugar Barcelona 28 de Mayo Copyright FUJITSU

125 Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 1 Copyright 2014 FUJITSU

126 Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 2 Copyright 2014 FUJITSU

127 1 Human Centric Intelligent Society Fujitsu, una historia de éxito basada en el compromiso con la sociedad y la innovación Established ,000 employees 54.5 B$ revenue President Masami Yamamoto Presence in > 100 countries Research in Japan, US, UK, Germany, China, Singapore 2.9 B$ annual R&D investment Manufacturing in Japan, Asia, Europe, North America Lo que el hombre puede soñar la tecnología lo puede lograr Takuma Yamamoto, noveno Presidente patentes Más de ingenieros y científicos 3 Copyright 2014 FUJITSU

128 Human Centric Intelligent Society TIC, aproximación centrada en las Personas 4 Copyright 2014 FUJITSU

129 Alcance TIC 1 Human Centric Intelligent Society la evolución de las TIC hacia el HCIS Para transformar los procesos de negocio Para crear conocimiento y facilitar las actividades humanas Human-centric Para mejorar la productividad Centrada en las redes Centrada en los ordenadores Internet PC Colaboración en red Cloud computing Big Data Sensores Terminales deslocalizados Comunicaciones móviles Copyright 2014 FUJITSU

130 1 Human Centric Intelligent Society la misión Generar innovación en actividades cotidianas de los ciudadanos Impulsar el mundo empresarial y la sociedad con información Optimizar los sistemas TIC mediante servicios end-to-end Human centric computing Integración de dispositivos deslocalizados con infraestructura cloud para crear nuevos servicios y soluciones tecnológicos en sanidad, gestión de la energía y otras actividades centradas en la persona. Intelligent society Responder a las necesidades sociales en los diferentes sectores económicos para crear nuevos negocios de servicio e infraestructuras sociales. BIG DATA 6 Cloud fusion Operación y gestión de la calidad unificadas así como distribución de servicios y balanceo de cargas entre múltiples clouds y sistemas ya existentes. Copyright 2014 FUJITSU

131 Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 7 Copyright 2014 FUJITSU

132 2 Big Data como instrumento orientado para dar soporte a HCIS La arquitectura técnica de Big Data permite analizar gran cantidad de información y proporciona conocimiento de valor añadido. BD es necesario para un análisis predictivo avanzado. Contando con capacidad para procesar y combinar múltiples fuentes de información. Trata y analiza todas las BBDD: tradicionales, estructuradas, semi-es. y desestructuradas. 8 Copyright 2014 FUJITSU

133 2 Big Data Descripción básica de arquitectura Extracción, Transformación, Limpieza y Carga Tratamiento y Análisis Visualización Toma de Decisiones Sistemas Internos Sistema Fuente Sistema Fuente Procesamiento Distribuido en Paralelo BD Tradicional Plataforma In-Memory Aplicaciones de Negocio Sistema Fuente Sistemas Data in motion Externos Procesamiento Complejo de Eventos (CEP) Del Big Data al conocimiento puesto en valor 9

134 2 Big Data Descripción básica de arquitectura Fuentes Transformación Almacenaje Semántica/Biz.&Operc. Aplicaciones File System Database No SQL (ETCL) Extracción Transform a-ción BD Relacionales y/o Analíticas Entidades Relaciones Indexación y Búsqueda Proceso de Texto Integrado Java Java Script HTML5.Net Relational Database Web Web Svcs Soc Medi Limpieza Carga Datos Estructurados y No Estructurados Consultas SQL Complejas y Cruces Avanzados Cuadros de Mando Capa de Presentación Interface Visual 10

135 Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 11 Copyright 2014 FUJITSU

136 3 Smart Cities donde la tecnología es el hilo conductor, que entrelaza mundo físico y digital Transporte Agricultura Sanidad Medios Smart Grids Retail & Logística 12 Copyright 2014 FUJITSU

137 3 Smart Cities SPATIOWL como solución con orientación HCIS basada en Big Data SPATIOWL Plataforma de Spatiotemporal Data-Processing Technology Sistema de gestión inteligente localización basado en la nube, con capacidad para recolectar grandes cantidades de datos desde diversidad de fuentes Captura y Registro Nuevas tecnologías que de soporte a mi negocio Tratamiento de Información Análisis Datos Cliente + Big Data Servicio Oferta atractiva & Usable Big Data Management 13 Copyright 2014 FUJITSU

138 3 Smart Cities SPATIOWL como solución específica Creating New Business Solution Serving Needs Feedback Analysis, forecast, optimization Real-time information (Event, SNS) External information (e.g.weather) Sensing Sensing information (Probe etc.) Map information Sensing Location Information (Coordinate) SPATIOWL 14 Cloud Computing

139 3 Smart Cities SPATIOWL como solución específica Traffic information (Traffic volume, speed, jam) Road surface information Hazard information Construction/restriction information Weather/disaster information SPATIOWL Platform 15

140 3 Smart Cities SPATIOWL como solución específica 16

141 3 Smart Cities SPATIOWL como solución específica Algunos casos de uso Real-Time Traffic Services Floating Car Data Management Optimized route finder Incident warning Weather condition information Quality Maintenance Proactive quality management Proactive maintenance Online maintenance Fleet Management Responsive fleet management Optimized fleet management Online/offline driver support Overview Integrated Emergency Services Theft tracking ecall Emergency contact Health Monitoring Blood pressure monitoring Awake alert Financial Services Usage driven fleet operation Active fleet/model management Smart City Services Charge advice Charge station finder 17 Copyright 2014 FUJITSU

142 % 40% 70% 80% 3 Smart Cities CASO DE USO - servicio multi-modal Detecta la situación del usuario enviando información adaptada a su localización y necesidades User Location Info. (Lon/Lat), Sensor Info. (e.g. Gyro, Acceleration) Image Data, Sound Data SPATIOWL Area Information Function Parts Data Layer Management Image/ Sound POI Info. Location Info. Contents Provider [Use Case] Start Let s get on the car! -Reservation -Traffic info -Route Search Walk 7 時 Nearly at the Station! 8 時 -Timetable 9 時 55 -Recommend Train 9 時 新 橋 駅 Bus Destination Car Want to Know.. -Weather -Arrival time 長 野 県 長 野 市 32 (+1 ) 25 (-2 ) 曇 り のち 雨 Parking Station 18 Train Station Now, Then! Take a Bus? Estimated time of arrival 東 京 駅 丸 の 内 南 口 予 定 乗 車 時 刻 11:05 15 分 間 隔 で 運 行 (11 時 ~16 時 ) 1 番 寺 Here we are! -Where is the Bicycle -Sightseeing Spot 周 辺 観 光 スホ ット 江 戸 時 代 の 文 化 遺 産 > 現 在 地 からの 最 寄 東 に200m Copyright 2014 FUJITSU

143 3 Smart Cities CASO DE USO Gestión de Coches de LEASING 1. Inspection at the start/end of operation 2. Automatic collection of operation data Danger spot information Traffic information Construction/Regulatory information Driving track record Driving analysis Vehicle situation Dynamic management Operation result Destination information (Smartphone application) Car leasing management Construction/Regulatory 1. Confirmation of inspection result 2. Confirmation of safe driving Driving record result Danger spot information Traffic information Route guidance to avoid traffic jams and constructions Danger spot reminder 19 Copyright 2014 FUJITSU

144 20

145 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio

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147 Muchas gracias por tu asistencia! Consulta nuestra web: Síguenos:

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