DEL LITTLE DATA AL BIG DATA. Tiempo de lectura: 15 minutos Fecha: 12 diciembre de 2017 Autor: Jaime Ortiz de Lejarazu

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1 DEL LITTLE DATA AL BIG DATA Tiempo de lectura: 15 minutos Fecha: 12 diciembre de 2017 Autor: Jaime Ortiz de Lejarazu

2 CONTEXTO Hace 3 semanas asistí a una charla de Big Data como asociados a Adigital, es cierto que estamos todavía lejos de empezar a hacer Big Data pero creo que ha sido muy interesante y sano tener más información de la magnitud de este campo así como de su potencial. He preparado un resumen de la charla muy sintetizado para el que le interese la materia. Lo he dividido en las 3 secciones de la charla, big data, machine learning, visualización de datos y por último he añadido un epígrafe con posibles aplicaciones a nuestro modelo. La clase fue muy práctica y es interesante si podéis ver los ejemplos que dejo en los enlaces porque son muy autoexplicativos. BIG DATA El problema actual de las organizaciones no es como generar datos sino como gestionarlos y digerirlos para apoyar el proceso de toma de decisiones Definición Es el conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. Tipos de datos Estructurados, Semi-estructurados, ejemplo CSVs No estructurados, ejemplo Lenguaje o conversaciones. Requisito 1 Guardar todos los datos, hay datos que hoy no te pueden decir nada pero el día de mañana pueden ser muy útiles. Tienen que ser correctos, limpios, normalizados y sin desviaciones, que se pueda confiar en ellos. Requisito 2 Los datos deben ser accesibles. Se deben poder compartir. Es imprescindible crear cultura de compartir datos en la organización. Se deben poder consultar fácilmente, requieren filtrado, agrupación y agregación. Informe vs Análisis Los informes son descriptivos los análisis son preceptivos Informes miran hacia atrás en el análisis miras hacia delante Los informes hacen preguntas y los análisis las responden Información vs Insights 2

3 Todo el mundo debería de tener acceso a todos los datos de la compañía Aplica ciclos cortos Descubre, recopila, filtra, integra, aumenta, analiza, actúa Enfoca la aproximación con los datos con ciclos cortos utilizando agile Charla del big data aplicada al Marketing Big Data and Marketing Analytics by Professor Jean-Pierre Dubé. Chicago Booth Executive Education program, Big Data and Marketing Analytics The analytics continuum. Gartner Analytic Value Escalator. Gartner 3

4 Herramientas Herramienta de mapas de calor y A/B testing. Mockingfish Apache herramientas de big data opensource Ejemplos de big data Caso de éxito de la división BBVA Data Analytics Están explotando los datos de los TPVs durante el Mobile World Congress The GDELT Project Página anecdótica que representa la información que se puede extraer de la navegación de un usuario. Ejemplo de big data aplicado a la forma de identificar, esta página te puede identificar de forma única por un grupo de data sets (versión del navegador, cookies, etc.) Ejemplo de industria que utiliza los datos. 4

5 Web de periódicos y aplicando Lightbeam, se pueden ver que compañías están presentes y recopilando datos en diferentes industrias. Por medio de cruce de cookie y pixel puedes obtener mucha info Podríamos decir a clientes que insertasen nuestro pixel en su web. Okcupid. Charts about sex Aplicación en tiendas retail Flame Analytics Proximus Infsoft MACHINE LEARNING Se encuentra dentro del contexto de inteligencia artificial Enseñar a los ordenadores a aprender a resolver problemas sin ser explícitamente programados para ello. El resultado son modelos que son capaces de realizar predicciones o tomar decisiones usando datos que no había visto nunca. Construimos los modelos utilizando algoritmos. Los algoritmos detectan patrones en nuestros datos. Metodología 1. Entendimiento del negocio 2. Entendimiento de los datos 3. Preparación de datos 4. Selección de las características del modelo 5. Entrenamiento del modelo 6. Validación del modelo 7. Depurado del modelo 8. Actualizaciones y mantenimiento Formas de aprender 1. A través de terceros a. El maestro nos lo cuenta todo b. El problema está en entender al profesor 2. Aprender por descubrimiento a. El aprendiz planea experimentos y generaliza a partir de las observaciones 5

6 3. Aprender a través de ejemplos a. El maestro proporciona ejemplos (que pueden ser buenos) b. El aprendiz generaliza El machine learning se centra en el tercer punto, aprender a través de ejemplos. Data mining, tratamiento del dato Machine Learning, es una herramienta para digerir el dato Caso práctico para clientes de un banco y la predicción de que contratarán un producto financiero a través de machine learning. Dataset es el conjunto de datos agrupados y ordenados por variables. Algoritmos, tipos Lineales Arboles de decisión (caja blanca) es muy transparente el modelo Random Forest Neural Nets (caja negra) no saben lo que hace el modelo Gradient Boosted Normalmente se utilizan modelos de caja transparente porque podemos explicar mejor lo que hacen pero los más potentes son los de caja negra. Aprendizaje supervisado vs no supervisado Clasificación y regresión son algoritmos de aprendizaje supervisados Clustering son algoritmos de aprendizaje no supervisados Explicación del algoritmo por árbol de decisión Metodos de valoración Accuracy vs eficiencia Aplicación al marketing Clustering, en marketing se utiliza para segmentar los tipos de cliente para después segmentar contenido. Metodo más popular K-Means. Empresa que acaba de comprar Google: Kaggle Crowdsourcing de data scientist Machine-learning problems crowdsourcing a través de desafíos. Kaggle es como el GitHub de los Data Scientist 6

7 Herramientas que quieren democratizar el machine learning BIGML Rapidminer. En estas herramientas no cargas todo el data set al modelo porque nos reservamos un 20% para comprobar lo bueno o malo que es el modelo. Solo cargas un 80%. Ejemplos machine learning Caso de éxtio. Google en Gizmondo Google s Image Recognition Software Can Now Describe Entire Scenes Para Nuria abogadas, IA para abogados. Ross intelligence VISUALIZACIÓN DE DATOS Parte esencial para sacar el máximo conocimiento del dato. Los gráficos nos ayudan a pasar de la información a conocimiento de forma rápida. Importancia de los gráficos Lectura interesante para ver cómo funciona nuestro cerebro y entender la importancia de los gráficos para mostrar datos. Tipos de gráficos y aplicaciones Los técnicos y UX deben estar muy conectados con los de negocio y marketing. Ambos tienen que entender de ambos mundos. D3J.s código para programar gráficos. 7

8 POSIBLES APLICACIONES DE NUESTRO MODELO Está muy bien el big data pero antes va el little data. Empecemos pequeño, pero pensemos en grande. Posibles aplicaciones de big data en el futuro a nuestro modelo. Detección de fraude Validación de documentación de identidad Scoring de proyectos Scoring de potencial de clientes Validación de ONGs Asistente de creación y tips de campañas Lead scoring y segmentación de leads y clientes 8

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