Analítica Geográfica en Big Data. Director de Canales y Alianzas Pitney Bowes Digital Solutions

Transcripción

1 Analítica Geográfica en Big Data Director de Canales y Alianzas Pitney Bowes Digital Solutions

2 El Contexto de Big Data Pitney Bowes

3 Aspiración - Visión 360º de Clientes para Mejorar Operaciones, Toma de Decisiones y Experiencias Profundizando el Conocimiento del Cliente RELATIONSHIPS ACTIVITIES Transaction history Purchases, payments, bills, invoices, statements INSIGHTS R-F-M Profitability Lifetime value CONTEXT Where are you? INDIVIDUAL Household Serv ice history Requests, tickets, complaints Credit risk Share of wallet What are you doing? Organizational Engagement history Calls, s, SMS, Web journey, in-store visits Opportunity What mode are you in? Core profile Identity Name Age Gender Employment Portfolio Memberships Social media activ ity Posts, check-ins, likes, awards Loyalty Satisfaction Retention What s your intent? What s happening around you? Places Social Marketing, history Offers, responses, coupons Preferences Method, content, frequency Attitudes Persuadability Needs Who is with you?

4 Creciente Complejidad y Volumen de Datos Internet of Things Móvil Social + ecommerce Conectividad Universal. Automóviles Equipo medico Consumo de energía Monitoreo de activos Edificios inteligentes Enseres domésticos Salud personal Medidores inteligentes 2,000 Millones de Smartphones Nuevos en el gigabytes por usuario por año detallando: - A dónde van - Dónde compran - Cuándo compran - Qué compran 72% de adultos visitan Facebook una vez al mes, generando datos de: Relaciones Residencia y trabajo Preferencias Intereses Lugares y check-ins 4

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6 Big Data Confluencia de Factores MUY VALIOSO! Pero. Imposible de manipular y procesar por vías tradicionales

7 Mapas de Cobertura Verificada

8 Portal Principal 8

9 Portal Principal 9

10 Solución

11 Spectrum Spatial Conectores Web Services,.NET, Java, C/C++ Stratus/Spatial Analyst/Web Services / HTML5 Plataformas Web y Móviles (ios, Android, Windows Mobile, Internet Explorer, Firefox, Chrome, etc.) Spectrum Spatial (Catálogos, Visualización, Geoprocesamiento, Geocodificación, Ruteo, Isócronas) ERP, CRM, BI, SCM (SAP, QAD, Oracle, SFDC, Microstrategy, BOBJ, etc.) Desktop Bases de Datos Bases de Datos Geográficas Contenido Geográfico Externo (Google Maps, Microsoft Bing, WMS, WFS, etc.)

12 Dando Pequeños Sorbos al Lago de Big Data

13 Spectrum Spatial Data Lake Solution Visualización de Mapas Data Science BI API Integración de Servicios Hadoop/Spark Spatial Engine Spectrum Location Intelligence for Big Data Spectrum Geocoding for Big Data Spectrum Routing for Big Data Datos de la Organización Datos PB Big Data Store Pitney Bowes

14 Gran Flexibilidad en Arquitecturas de Big Data Spatial Processing & Indexing Spatial Join/ Index HIVE Real-Time Grid/Key Query Spark Aplicaciones Consumidoras: Single Address BI AI Mapping Data Science Spatial Join/ Index Batch Tile Creation/ Serve 14

15 Arquitectura Solución en Spectrum Spatial, versión Hadoop (ej. Apache, Hortonworks, Cloudera) Spectrum Spatial for Hadoop

16 Escalabilidad y Desempeño 90 mil millones de registros en 2 minutos Registros de Llamadas Cobertura, Nivel Hexágono Hex-binning Verificación Agregación X días count: 5 rssi_mean: -93 Drop_call: 0 16

17 Éxito - Mapas de Cobertura Verificada! Tradicional: Modelo Propagación RF Nuevo: Big Data + Modelo de Propagación Perspectiva Tradicional PBS Precisión Modelada Confirmada Granularidad Baja / Alta (Hexágono 60 metros) Periodicidad Mensual (o peor) Casi Tiempo Real Información Sí / No Enriquecida (ej. Velocidad red) 17

18 Casos de Uso

19 Analítica de Cobertura de Red Identificar la Realidad de la Operación de la Red Optimizar Planeación y Mantenimiento Enriquecer Experiencia del Consumidor Agregar billones de registros de dispositivos móviles y la red. Actualización cada 2 minutos Mapas de cobertura y calidad de señal altamente detallados con la información más reciente, mejores predicciones y monitoreo Analizar deferentes perspectivas de valor del cliente, utilización, y calidad en el servicio

20 Análisis de Redes Sociales en Mercadotecnia y Promoción 20

21 Enriquecimiento y Monetización de Datos Demografía Puntos de Interés Datos de Operación Georeferencia Procesamiento Espacial Movilidad Ingreso Disponible Riesgo

22 Comercio Electrónico en la Nube Número Creciente de Clientes y Socios en el Ecosistema 20 millones de vendedores opt-in 90 millones de productos listados Miles de millones de transacciones calculadas

23 Mantenimiento Predictivo

24 Mantenimiento Predictivo Forecasted Failure 24

25 User-based Insurance

26 Usage Based Insurance Modelado de riesgo Localización inteligente

27 Director de Canales y Alianzas Pitney Bowes Software