Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
BIG DATA
BIG CUSTOMER DATA
BIG RESULTS
JIMMY MARTÍNEZ
SAS INSTITUTE / JULIO, 2013
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
AGENDA
• Valor para el cliente• ¿Qué es Big Data?• ¿Qué es importante saber y definir?• Web Data• Retos• Otros tipos• Los 7 pasos
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
VALOR PARA EL CLIENTE
Combinar la información de Social Media con analítica para ofrecer productos a sus clientes.
Correr su código de análisis en segundos en lugar de horas y días.
Predecir el comportamiento de compra y criterio de decisión de sus clientes varias semanas antes que la competencia.
Obtener el beneficio de ser el primero en ofrecer algo a tus clientes que no han sido identificados por sus competidores.
Responder a las necesidades del cliente con la última información generada.
Mejorar la experiencia de los clientes para incrementar su valor.
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
MAYOR
PRECISION
MAYOR
DESEMPENO
MAYOR
PROFUNDIDAD
Y AMPLITUD
MEJORES
RESULTADOS DEL
NEGOCIO
NUESTRA
PERSPECTIVABIG DATA ES RELATIVO NO ABSOLUTO
Big Data
» Cuando el volumen, velocidad y variedad de los datos excede la capacidad de almacenamiento o procesamiento de una organización para tomar decisiones de forma precisa y oportuna.
» SAS: Variabilidad y Complejidad
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
VOLUMENVARIEDADVELOCIDADVALOR
HOY EL FUTURO
CA
NT
IDA
D D
AT
OS
AVANZANDO EN LA ERA DEL BIG DATA
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
CARACTERÍSTICAS
DE BIG DATA
• Es a menudo generada automáticamente por una máquina o proceso (video, sensores, web data)
• Es típicamente una nueva fuente de datos (como la captura de comportamiento de exploración de los clientes)
• No está diseñada para ser amigable
• Es descrita como no estructurada aunque la mayoría está al menos semi-estructurada
• Las fuentes estructuradas son aquellas que ya conocemos de manera tradicional
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
¿UN EJEMPLO?
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
SU VENTAJACOMPETITIVA
Orientar
Observar
Actuar
Actuar
Orienta
rDecidir
OPORTUNIDAD
EN EL MERCADO
Decidir
¿QUÉ ES IMPORTANTE SABER?
• ¡Lo que las empresas hacen con el Big Data es lo más importante: Tomar Acciones!
• Muchas fuentes de datos tienen un alto porcentaje de contenido sin uso o de bajo valor
• 70%-80% de tiempo se invierte en recolectar y
preparar los datos• El resto es usado en su
análisis
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
¿QUÉ DEBEMOS DEFINIR?
• Alguna información será para uso estratégico de largo alcance
• Otra será para uso táctico de corto tiempo
• Otra simplemente no importa para mis propósitos…
Operational
Tactical
StrategicPolicy
Procedure
Execution
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
Información/comportamiento del cliente Intención de compra. Definir la mejor oferta para el cliente.
Nick names, cuentas, preferencias Es la línea final de la vista de 360 grados del cliente
Comportamiento de compra Paquetes para incrementar la compra
Comportamiento de investigaciónConocer confianza en recursos como fotos, comentarios de usuarios, especificaciones técnicas
Tipo de datos ¿Por qué es importante?
WEB DATA
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
MUCHA INFORMACIÓN
En demasiados lugares
CALIDAD DE DATOS POBRE
No puede ser de confianza
DATOS INCONSISTENTES
A través de múltiples fuentes
La estrategia de datos no está habilitada para soportar la estrategia de negocios
RETOS DENTRO DEL BIG DATA
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
Ejemplo ¿Por qué es importante?
Datos de Telemática Miden velocidad, kilometraje, frenado. Impacto en tarifas y tráfico
Datos de tiempo y ubicación“Cuándo” sus clientes están “Dónde”. Global Positioning Systems (GPS). Recursos de la empresa, además de personas
Datos de rastreo de chips RFID. Uso en cobros de peajes, inventario de productos, comportamiento de compra dentro de la tienda, evitar fraudes por retorno de productos robados
OTROS EJEMPLOS
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
COLLECT
PROCESS
MANAGE
MEASURE
CONSUME
ETAPA 1
ETAPA 2
ETAPA 3
ETAPA 4
ETAPA 5
Recolección de datos
Procesamiento:1. Seres Humanos
2. Máquinas con alto poder de
procesamiento
Big Data se presenta en
diferentes formatos. Toda
debe ser entendida,
definida, anotada, limpia
y auditada
Los requerimientos
de negocio definen cómo
medir los resultados para
su rastreo
El uso resultante de
los datos debe encajar con el
con el requerimiento original. Esto
aplica para acceso
personal o máquina a
máquina
Gobierno de datos
LOS 7 PASOS PARA LA ANALÍTICA DEL BIG DATA
Almacenamiento de corto y largo plazos
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
CONCLUSIONES IDEAS FINALES
Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
¡GRACIAS!
INFORMATION MANAGEMENT