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Para conseguir nuevas oportunidades, es necesario pensar más
allá de las fuentes de datos tradicionales
Datostransacciones y de
aplicaciones
Datos de
m(uinas
Datos de redes
sociales
) *olumen) Estructurado
) +,roug,put
) *elocidad) -emi.estructurado
) Ingestión
) *ariedad) /o estructurados
) *eracidad
0ontenido
empresarial
) *ariedad) /o estructurados
) *olumen
1
Cada una de estas fuentes de datos representa un punto de entrada que podemos
resolver con la plataforma de IBM para Big Data
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Plataforma de IBM Big Data
BI 2Reporting
BI 2 Reporting E#ploration 2*isualization
FunctionalApp
IndustryApp
Predicti3eAnalytics
0ontentAnalytics
Analytic Applications
IB4 Big Data Platform
-ystems4anagement
ApplicationDe3elopment
*isualization5 Disco3ery
Accelerators
Information Integration 5 6o3ernance
7adoop-ystem
-tream0omputing
Data 8are,ouse
$ 9 Analizar datos depoco 3alor :social;clic<stream; uejas;reclamaciones;
mac,ine data= conTEXT ANALYTICS YMACHINEANALYTICS
> 9 Analizar datos enmo3imiento
INFOSPHERESTREAMS
' 9 Descubrir;comprender yna3egar porfuentes Big Data
DATA EXPLORER
! 9 -implificar elData?are,ouseNETEZZA/ISAS
@
@ .Reducir el time to3alue con aceleradoresACELERADORES
ANALÍTICOS Y DEAPLICACIONES
1 9 Reducir elcoste delData?are,ousecon BIGINSIGHTS
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Los Call Center de atención al cliente y soporte recogen cientos de
incidencias y reclamaciones diariamente que son clasificadasmanualmente con un alto coste de tiempo y recursos
lamadas telefónicas
de los clientes/otas del agente del
0ontact 0enter0lasificación en el
-istema de uejas y
reclamaciones pasan al
bac<2middle office para
tratamiento
CLAIM) P!d"c#!) M!#$%!) S!&$c$#"d) O'$c$(a) Fec)a
Podemos Implementar una solución de Big Data que fuera capaz de analizar el contenido de
las notas del gestor y clasificar automáticamente las incidencias de manera correcta
11 ** 33 ++
6rupos de especialistas
leen las incidencias y
las clasifican en base a
su contenido
Big Data para Clasificación de
incidencias
podemos automatizar
procesos manuales conlas herramientas de Big
Data
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Las empresas cuentan con información del cliente no estructurada que noestá siendo explotada convenientemente
¿Quin soy! ¿Qu aficiones tengo!
¿Qu productos me interesan! ¿Qu ofertas me están
interesando!
Social Media 4edios de Pago /a3egación
¿Dónde compro!
¿"uándo!¿"uánto gasto ! ¿en
qu tipo de comercios!
fertas Personalizadas fertas+iempo Real
Información de *alor para los 4erc,ant sobre sus clientes y promociones
11 **
33
Data Monetization
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El objeti3o es analizar el contenido de las redes sociales mediante an(lisis del lenguaje
natural e identificar para cada cliente cu(les son sus intereses; ,(bitos y e3entos de 3ida
Social Media Analytics
Intereses
Life Events
Hábitos de consumo/info de
contexto
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“Next best action” en tiempo realE(%,! e( #$e-.! ea& de .!-!c$!(e sobre
solicitudes de (a%eac$( c!(#e2#"a& del Portal
8eb y 4ó3il en función del usuario e información
de conte#to de na3egaciónC
E(%,! e( #$e-.! ea& de .!-!c$!(e .!&!ca&$ac$( en respuesta a e3entos de pago en
comercios :+P*= o acti3idad en cajerosC
E(%,! e( #$e-.! ea& de .!-!c$!(e .!.!$c$!(a-$e(#! en respuesta a e3entos de
posicionamiento cuando el cliente entra en el
radio de influencia de un comercioC
E(%,! e( #$e-.! ea& de .!-!c$!(e en
respuesta a e3entos de ac"-"&ac$( de clientespotencialesC
#ener la capacidad de detectar eventos en tiempo real que me permitan decidir cual es el
momento adecuado para lanzar una campa$a y que campa$a es la me%or&
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4$$( ($ca e $(#eada de &a $('!-ac$( 6a e2$#e(#e e( &a c!-.a7,a8 .aa da"(a e."e#a 9.$da 6 a#$'ac#!$a
E-.&ead! decaa a& c&$e(#e/
:(!;&ede<!=e
Como facilitar la visión 360º de mis clientes
Permite poner a disposición del empleado la información necesaria en el momento preciso'
independientemente de donde se encuentre ' y respetando los niveles de seguridad de la
in ormación&
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Analytics and structuredinformation
Activity feed displaying changes inreal time
Customer transactional
information
Unstructured content basedon context
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Recomendación '
Focalizarse en las
mayores
oportunidades y ue
proporcionen el
mayor 3alor de
negocio
Recomendación $
0on cada oportunidad;
comenzar con
preguntas; no
con datos
Recomendación !
tilizar una
Information
AgendaG paraplanificar el futuro
Recomendación 1
sar el conocimiento para
disparar acciones ueproporcionen 3alor
Recomendación @
4antener las
capacidadese#istentes mientras
se aHaden las
nue3as
Source: Analytics: The New Path to Value, a joint MIT Sloan Management Review and IBM Institute of Business Value study. Copyright © Massachusetts Institute of Technology 2010.
Paa .!de dea!&&a #!da e#a ca.ac$dade8
)ace-! 5 ec!-e(dac$!(e>
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• %C""" registrados
•'C!"" estudiantes inscritos enla clase de 7adoopFundamentalsG
•Formato on.line proporcionafle#ibilidad para aprender a turitmo y desde donde uieras
BigDatani3ersityCcom7aciendo f(cil y di3ertido el Aprendizaje de 7adoop
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