Post on 14-Jul-2015
I Foro Europeo de Impulso
Tecnológico
Badajoz, 1 de abril de
2014
Lucía Escapa Castro
¿A QUIÉN LE IMPORTA EL BIG DATA?
¿QUÉ ES BIG DATA? CÓMO RECONOCERLO
QUÉ ESPERAR DEL BIG DATA (Y QUÉ HACER PARA
CONSEGUIRLO)
PUES NADA, ¿ME PONE UN BIG DATA?
ANTES DE EMPEZAR CON BIG DATA
BIG DATA, BIG WORRIES
LAS PALABRAS DE MODA
REFERENCIAS
En septiembre de 2013, según Gartner, el 64% de las organizaciones de todo el mundo ya habían invertido o tenían intención de invertir ese año…
• 39% de las organizaciones de medios y comunicaciones
• 34% de las organizaciones bancarias
• 32% de las empresas de servicios
Y en los próximos dos años las previsiones de invertir eran:• 50% de las organizaciones de transporte
• 41% de las organizaciones de salu d
• 40% de las organizaciones de seguros
A lo largo de 2013, Adquisiciones de empresas dedicadas al big data
• Sector TIC: IBM, Google, Twitter, Facebook, Yahoo, Tibco, Software AG, Datawatch, EMC, Cloudera, CoreLogic, Cisco, Intel, Pinterest
• Sector salud: UnitedHealth, IMS Health
• Sector minorista: Walmart
• Sector Defensa: Raytheon
Analistas de inversión generalistas se fijan y recomiendan empresas de nicho bigdata, como Datawatch, Tableau o Splunk.
La digitalización de prácticamente “todo” da lugar
a nuevos tipos de grandes datos en tiempo real
en un amplio abanico de sectores. Muchos de
ellos son datos no normalizados: por
ejemplo, datos en streaming, geoespaciales o
generados por sensores, que no encajan bien en
los warehouses relacionales, tradicionales
y estructurados.
En la actualidad es posible extraer
conocimientos de los datos con un nivel de
sofisticación, velocidad y precisión nunca
antes visto, utilizando técnicas como
“NoSQL”, “MapReduce” and “machine
learning”. Fuente: IBM, ref. 4
Las 3 V: volumen, variedad, velocidad
Y una cuarta: veracidad
Fuente: IBM, ref. 7
Para qué se está usando Big Data hoy
• Análisis y segmentación de clientes
• Optimización de procesos de negocio internos
• Seguimiento personal
• Salud y Sanidad Pública
• Rendimiento deportivo
• Investigación y Ciencia
• Máquinas y dispositivos autónomos
• Seguridad y lucha contra el delito
• Gestión del hábitat
• Finanzas
Dónde y cómo veremos el big data
mañana
• En todos los sectores anteriores
• De manera pervasiva
• Como servicio
• En los sectores que aún no lo están
aplicando
• En las administraciones públicas
+37.9908372 +23.73833930 +48.8588589 +2.347059900 +38.6537065 -90.24779080
+51.5286416 -0.101598700 +59.3261420 +17.98754550 +52.5075419 +13.42614190
+51.2603850 +4.369619300 +48.8588589 +2.347059900 +52.3747158 +4.898616600
+34.0204989 -118.4117325 +52.5075419 +13.42614190 +60.1733244 +24.94102480
+51.5286416 -0.101598700 +51.5286416 -0.101598700 +60.1733244 +24.94102480
-37.8602828 +145.0796160 +41.9100711 +12.53599790 +35.6733430 +139.7103880
+19.3200988 -99.15218450 +48.1549107 +11.54183570 +45.5601062 -73.71208320
+55.7497920 +37.63249500 +34.0204989 -118.4117325 +37.5651000 +126.9895500
+41.3947900 +2.148767900 +33.7677129 +84.42060400 -33.7969235 +150.9224326
+37.9908372 +23.73833940 +39.9388838 +116.3974589 +51.5286416 -0.101598700
-22.9112728 -43.44844780 +35.6733430 +139.7103880
¿Qué es esto?
+37.9908372 +23.73833930 +48.8588589 +2.347059900 +38.6537065 -90.24779080
+51.5286416 -0.101598700 +59.3261420 +17.98754550 +52.5075419 +13.42614190
+51.2603850 +4.369619300 +48.8588589 +2.347059900 +52.3747158 +4.898616600
+34.0204989 -118.4117325 +52.5075419 +13.42614190 +60.1733244 +24.94102480
+51.5286416 -0.101598700 +51.5286416 -0.101598700 +60.1733244 +24.94102480
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+55.7497920 +37.63249500 +34.0204989 -118.4117325 +37.5651000 +126.9895500
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+37.9908372 +23.73833940 +39.9388838 +116.3974589 +51.5286416 -0.101598700
-22.9112728 -43.44844780 +35.6733430 +139.7103880
Leer de izda a derecha, de arriba abajo, de dos en dos.
Latitud sobre Ecuador, Norte +, Longitud Greenwich, Este +
Atenas 1896 Paris 1900 Saint Louis 1904
Londres 1908 Estocolmo 1912 Berlín 1916
Amberes 1920 París 1924 Amsterdam 1928
Los Angeles 1932 Berlín 1936 Helsinki 1940
Londres 1944 Londres 1948 Helsinki 1952
Melbourne 1956 Roma 1960 Tokio 1964
México 1968 Munich 1972 Montreal 1976
Moscú 1980 Los Ángeles 1984 Seúl 1988
Barcelona 1992 Atlanta 1996 Sidney 2000
Atenas 2004 Pekín 2008 Londres 2012
Río de Janeiro 2014 Tokio 2016
…eran las sedes olímpicas…
¡Sin metadatos los datos no tienen sentido!
1. Tener la capacidad de identificar, extraer, transformar, cargar y almacenar los datos para su futuro análisis.
(TÉCNICA + INFRAESTRUCTURA)
BIG DATA, SMALL BUSINESSES (big data como servicio, collective wisdom..)
2. Entender muy bien todos los datos de los que dispone, qué significan, cómo se han creado y la importancia que tienen.
(METADATOS, SEMÁNTICA)
La crisis de los metadatos (RFD, Linked Data, SPARQL…)
3. Contar con una cultura establecida para la identificación, ejecución y seguimiento con un enfoque basado en la ciencia de datos.
(PERSONAS, ESPECIALISTAS EN DATOS)
BIG DATA, NEW PEOPLE (McKinsey, en 2019, en EEUU faltarán unos 150.000 analistas de datos…)
• Privacidad
• Seguridad, fiabilid
ad
• Propiedad
intelectual
• Responsabilidad
• Riesgo/beneficio
REDES
SOCIALES
INTERNET OF
THINGS
BIG DATA
CLOUD
1. http://www.kdnuggets.com/2013/08/recent-acquisitions-big-data.html
2. http://blogs.avalonconsult.com/blog/search/metadata-management-semantics-for-big-data/
3. http://www.zdnet.com/topic-making-the-business-case-for-big-data/
4. Analytics: el uso de big data en el mundo real
5. http://pacojariego.me/2014/03/23/in-the-blink-of-many-eyes/
6. http://www.zdnet.com/topic-making-the-business-case-for-big-data/
7. http://polyteknisk.no/content/download/38585/245039/version/1/file/Bekas.IBM_Big.Data+Outlook+liten.pdf
8. http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation
!!!GRACIAS!!!
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