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BIGDATA EN LA EMPRESA
ITAM
México D.F., 21 agosto 2015
Dr. Gabriel Guerrero
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¿BigData?
No sólo es un cambio tecnológico, es una evolución empresarial y de los
negocios.
No cambia los procesos productivos de una empresa
pero sí los complementa.
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¿BigData?
Es un catalizador en la empresa, que permite aprovechar todos los datos
en formatos heterogéneos y de gran volumen, generados en los diferentes
procesos productivos.
Catalizador:
Persona o cosa que aviva y
da empuje a algo, o que atrae
y agrupa fuerza, ideas o
sentimientos
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¿BigData?
NO debe pensarse sólo en una
estrategia de instrumentación
BigData en la empresa
SÍ debe pensarse en cómo BigData
mejora y se aplica en los planes
estratégicos de la empresa
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Hoy Sin BigData
En la empresa se tiene una
visión retrospectiva con
fragmentos parciales de datos
o con un muestreo de datos
para monitorear procesos
productivos.
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Hoy con BigData en la Empresa
Se añade una ruta hacia un enfoque
analítico, predictivo y preventivo en tiempo
real con todos los datos disponibles,
para optimizar el desempeño empresarial
y descubrir nuevas oportunidades de
negocio basados en los datos y su
gobernanza.
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Casos de éxito de aplicación de BigData
en ventas al por menor (Retail): Walmart
Fuente: Big Data, Walmart And The Future Of Retail
https://www.linkedin.com/pulse/big-data-walmart-future-retail-bernard-marr
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“Walmart, utilizando la información
detallada de los puntos de venta y la
identificación universal con códigos
de barra y otros de sus productos, se
creó un modelo de seguimiento del
comportamiento del consumidor en
tiempo real, que derivó en una mejor
planeación de su cadena de
suministro con los proveedores.”
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Fuente:
http://cdn.corporate.walmart.com/
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Ciclo tradicional de la toma de
Decisiones antes del BigData
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Ciclo tradicional
- Gran diversidad de sistemas productivos, que ofrecen datos a sistemas
de monitoreo por proceso, para administrar y controlar el sistema
productivo (arquitectura vertical)
- Se ofrecen SÓLO fragmentos o muestreos de datos en tiempos con
desfase
- Se generan sistemas de toma de decisiones e inteligencia empresarial
(BI) que recomiendan acciones basadas en el pasado o “vista histórica”.
- Construcción de sistemas de presentación gerencial con tableros de
mando y alertas de desempeño basados en los KPI
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Ciclo mejorado de la toma de decisiones
en la era del BigData Analytics
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Se cuenta con los primeros aspectos del ciclo
tradicional en donde se generan los datos
(PRODUCTORES) y se entregan a sistemas
de monitoreo, que reciben todos los datos y
no fragmentos o muestreo.
Se ofrecen los datos a sistemas de monitoreo
(CONSUMIDORES) por proceso para
administrar y controlar el sistema productivo.
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La entrega de los datos es total y de forma instantánea, es decir en tiempo
real se reciben TORRENTES DE DATOS (Data Streaming). Esto se
instrumenta con un sistema de mensajes al estilo KAFKA.
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Enseguida los sistemas CONSUMIDORES reciben y procesan la
información, utilizando una arquitectura DISTRIBUIDA de almacenamiento
y procesamiento con tolerancia a fallos construida en DataCenters, con un
gran número de equipos conectados en clúster. Se utiliza por ejemplo un
marco de referencia (framework) como Apache Spark.
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El procesamiento de datos se realiza para una preparación y utilización de sistemas de
análisis e instrumentación de algoritmos de Aprendizaje Automatizado (Machine
Learning), por ejemplo para procesos predictivos y de clasificación. Se utiliza, por ejemplo
la suite de aplicaciones BDAS (Berkeley Data Analytics Stack)
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Compañías que recientemente
han incorporado técnicas
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