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BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. Francesc Estanyol | Consultor tecnológico y Gestor de proyectos Barcelona Digital Centro Tecnológico BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. David Suárez | Director de Tecnología y Operaciones Nexica @cloudNexica Más de 15 años de experiencia administrando aplicaciones críticas El valor oculto en la información operacional David Suárez -6- Critical Cloud & Hosting Sep 2012 Nov 2011 Lanzamiento Cloud Elastic (Orquestador) Lanzamiento Cloud Manager (desarrollo propio) Jul 2013 Jun 2013 Lanzamiento BackUp OnDemand Despliegue de infraestructura Cloud en Madrid Abr 2014 Certificación Cisco CMSP 1996 2008 2010 Inauguración CPD actual (BCN) Diseño e implantación de Nexica Cloud Innovación tecnológica Jun 2011 Feb 2012 Ene 2014 Renovación marca (apuesta clara hacia Cloud) Actualización modalidades Cloud (Hosting, OnDemand, Pool) Clonación desde Cloud Manager Enfoque personal Soporte activo Especialistas en Virtualización y Cloud Computing. Habilitamos y gestionamos las TIC de tu empresa, adaptando la solución a tu negocio y te acompañamos personalmente durante el ciclo de vida del servicio. -7- Critical Cloud & Hosting Los datos no se han hecho “Big” de repente Bases de datos con la información transaccional, analítica y operativa Registros que se generan y almacenan • Cumplimiento de políticas o regulación • Análisis forense Datos existentes que actualmente no se guardan -8- Critical Cloud & Hosting ¿Cuándo se consideran Big Data? Inviabilidad del análisis con las herramientas existentes hasta el momento Datos de huella digital humana vs datos de máquina La información de los clientes y su feedback en busca de diferenciación y ventajas competitivas Problemática Big Data Volumen Velocidad Variedad -9- Critical Cloud & Hosting ¿Cómo explotar la información en estos datos? Operational Intelligence - Análisis en tiempo real Los datos fluyen Orientado a evento o flujo Donde los minutos cuentan Automatización de respuestas Business Intelligence - -10- En ocasiones, cerca de tiempo real Datos en las Bases de Datos Orientado a histórico Visión estratégica Respuestas humanas, después de estudio Critical Cloud & Hosting NoSQL, MapReduce y tecnologías propietarias como sustento del Cloud como facilitador de la cambio estrategia Big Data – coste variable y Internet de las Cosas como crecimiento horizontal detonante de nuevos órdenes de magnitud de los datos -11- Critical Cloud & Hosting Gestión operativa • Control de energía, redes de comunicaciones, control de capacidad en servicios,… • Ciberseguridad, vigilancia, control de situaciones,… Gestión de negocio • Detección de fraude, cálculo de riesgos,… • Optimización de ingresos: precios dinámicos, control de stocks e inventario, … • Logística, cargas, gestión de activos móviles,… • Contact Centers – social media • Visibilidad de procesos: Calidad, eficiencia, SLA,… -12- Critical Cloud & Hosting Los datos existentes ya contienen valor y pueden ser explotados incluso sin ser almacenados a largo plazo Estrategia de tratamiento Big Data en tiempo real para flujos de datos y eventos concretos como ventaja competitiva Apoyo en nuevas soluciones y servicios en la nube para abordar el fenómeno creciente Big Data e Internet de las cosas -13- Critical Cloud & Hosting ¿Podemos ayudarte? Más de 15 años de experiencia administrando aplicaciones críticas. c/ de l’Acer, 30-32. Barcelona 902 20 22 23 [email protected] www.nexica.com -14- BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sra. Carmen Garcia | Directora de Front Office Transformation IBM Barcelona, 28 de Mayo 2014 Big Data: un proyecto de Generación de Valor Carmen García Directora Front Office Transformation España, Grecia, Portugal e Israel [email protected] 17 ¿Por qué algunas Organizaciones saben extraer valor de Big Data? Cuáles son las Claves 18 5 años averiguando The intelligent enterprise and Analytics: The new path to value Analytics: The widening divide Analytics: The real world use of big data 2010 2011 2012 Breaking away with BAO 2009 Activo Estratégico Competencias Operacionalizando 19 19 | ©2013 IBM Corporation Analytics: A blueprint for value 2013 Valor Big Data El estudio de 2013, centrado en VALOR Big Data & Analytics: un plan para la creación de Valor Convirtiendo Big Data en resultados 900 ejecutivos de negocio y IT entrevistados de 70 países entre Junio y Agosto de 2013 20 | ©2013 IBM Corporation Nos fijamos en qué hacían los líderes 19% ¿Qué palancas utilizan para generar VALOR? Datos & Descubrimiento Acción Analítica (Insight) Decisión Líderes: basado en el rendimiento en su mercado e industria (auto reporte) 21 | ©2013 IBM Corporation Valor Y encontramos 9 palancas que les diferenciaban 22 | Fuente de Valor Medición Platforma Cultura Datos Confianza Espónsorización Presupuesto ©2013 IBM Corporation Conocimientos Cada palanca ejerce un tipo de influencia: las clasificamos Fuente de Valor Medición Platforma Cultura Datos Confianza Espónsorización Presupuesto Habilitan Posibilitan Amplifican 23 | ©2013 IBM Corporation Conocimientos Comprobamos que los líderes… Habilitan la Analítica Fuente de Valor Asegurándose que las iniciativas analíticas están alineadas con la creación de valor Medición Platforma Midiendo su impacto y modelando el futuro 75% Integrando hardware y software para gestionar Big Data Para el la generación de Ingresos e Innovación es la princicipal Fuente de Valor 24 | ©2013 IBM Corporation Comprobamos que los líderes… Posibilitan la Analítica Cultura Datos Tomando decisiones basadas en hechos Creando un entorno de confianza con gobierno y seguridad de los datos El 25 | ©2013 IBM Corporation Confianza Creando relaciones de confianza 66% de los líderes confían en sus datos Comprobamos que los líderes… Amplifican la Analítica Espónsorización Presupuesto Conocimientos Estableciendo una visión única para guiar las acciones y prestar valor Creando valor con rigor y colaboración Propiciando oportunidades de compartir conocimiento El nivel de confianza entre los ejecutivos de negocio y los analistas de negocio es 26 | ©2013 IBM Corporation 60% ¿Cómo podemos conseguir implantar las 9 palancas de valor en nuestras organizaciones ? 27 | ©2013 IBM Corporation Las empresas ejecutan sus proyectos a 3 niveles: Estrategia, Tecnología, OrganizaciónFuente de Valor Medición Platforma Cultura Datos Confianza Espónsorización Presupuesto Habilitan Posibilitan Amplifican Estrategia 28 | ©2013 IBM Corporation Tecnología Organización Conocimientos Customer Experience: generando valor en la Era Digital, hacia la hipersonalización 29 | ©2013 IBM Corporation 30 | ©2013 IBM Corporation Estamos en el Inicio de un nuevo ciclo tecnológico….con mucho mayor impacto que los anteriores …and CEOs already recognize its potential impact We are at the beginning of a new technological lifecycle… Driving Forces ADOPTION RATE EMERGING Current Technologies MAINSTREAM MATURE Computers Cellphones Internet Social media Mobile Cloud Analytics Factors global CEOs believe will have the biggest impact on their organization1 2004 2006 2008 2010 2012 2013 1 1 1 1 1 1 Technology factors 2 2 2 2 2 2 Market factors 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 Macro-economic factors People skills 5 5 5 5 5 5 Regulatory concerns 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 Socio-economic factors Globalization 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 Environmental issues Geopolitical factors TIME Source: [1] 2004, 2006, 2008, 2010, 2012, 2013 C-Suite Studies: “What are the most important external forces that will impact the enterprise over the next 3 to 5 years?”; (n=4183); GDP weighted 31 IBM Institute for Business Value © 2014 IBM Corporation “Personalization GAP” 90% Espera personalización sólo 32% Dicen que son efectivos relacionándose de manera personalizada 32 IBM Institute for Business Value Source: IBM Institute for Business Value and Center for Applied Insights © 2014 IBM Corporation Experiencias end-to-end: “customer journey” 33 IBM Institute for Business Value © 2014 IBM Corporation Big Data/Analytics posibilitan hiper-personalización Transaction s Demographic data Transaction data Orders Attributes Demographic s Direct Mail Payment history Kiosks Events Website Usage history Characteristi cs Client Centers Search Online Advertising Call Centers Needs Customer Service Purchase stage Mobile Email / Chat Desires Social Media Emails SMS/MMS Preference s Behavioural data Call center notes Opinions In-person dialogs Web clickstreams Interaction data 34 Watson: nueva era analítica, la era Cognitiva Al igual que el cerebro humano, Watson se comunica en lenguaje natural, aprende y es capaz de responder a preguntas complejas en segundos 35 © 2013 IBM Corporation Después de 30 años centrado en tecnología, IT puede finalmente encontrar su destino. Nos estamos moviendo desde la gran T a la gran I: Información Erwin Verstraelen, CIO, Aveve Group, Belgium 36 © 2013 IBM Corporation Gracias 37 © 2013 IBM Corporation BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. Javier Muñoz | Gerente Línea ERP Tecnocom Impacto del BIG DATA en la gestión empresarial Javier Muñoz. Gerente ERP B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Tecnocom Somos una multinacional española que cotiza en la bolsa de Madrid desde hace 25 años. Nuestra visión es ser una compañía líder en el sector TIC en España, Portugal y América Latina. Aspiramos a desempeñar nuestra labor profesional con los más altos estándares de calidad y eficacia y a mantener una relación de IDE NT AD ID B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 honestidad y confianza con nuestros clientes, proveedores y accionistas. Cifras 2º Proveedor de outsourcing en España 4ª Multinacional TI en España 400 1987 6.000 Millones de € de ingresos Año de inicio de cotización en la Bolsa de Madrid IDE NT AD ID B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Profesionales en plantilla Presencia Internacional ESTADOS UNIDOS MÉXICO PORTUGAL ESPAÑA REPUBLICA DOMINICANA COLOMBIA PERÚ BRASIL PARAGUAY CHILE B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 • • • • • • • • • • • • • • • • • • A Coruña Almería Barcelona Bilbao Burgos Castellón Gijón Girona Las Palmas Madrid Palma de Mallorca Sta Cruz de Tenerife Santiago Sevilla Tarragona Valencia Valladolid Zaragoza Tecnocom, partner SAP Equipo de profesionales líder: • Más de 1000 profesionales en desarrollo de proyectos y aplicaciones vinculados a la gestión empresarial, CRM, Business Intelligence y movilidad. • Más del 80% se encuentran certificados por el fabricante. • Alta especialización en proyectos de implantación y soporte. Certificaciones: • SAP Gold Partner: SAP BAIO y SAP BO. • SAP Services Partner. • SAP Quality Partner. • SAP Partner Center of Expertise. Distinciones: • SAP Channel Partner Awards: • Premio a la mejor trayectoria de ventas 2007 y a la excelencia empresarial 2008. • Premio a la mayor calidad de los Proyectos en 2009 y 2010. • Premio a la mejor calidad y satisfacción de clientes 2009, 2010 y 2011. • SAP Quality Awards Iberia: en 2010 Silver Winner por la implantación del módulo de Nómina y RRHH llevada cabo en Corporación Voz de Galicia. En 2013 por la implantación de SAP Talent Management en EGASA. • Asociación de usuarios de SAP de España (AUSAPE): Premios en 2009 al mejor partner de canal de SAP y al mejor asociado especial de AUSAPE. B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Impacto del BIG DATA en la gestión empresarial ¿Qué es BIG DATA? Desde un punto de vista técnico Big Data se refiere a los problemas de la captura, el almacenamiento, la gestión y el análisis de grandes cantidades de diversos tipos de datos Desde un punto de vista de negocio Una capacidad de negocio centrada en la explotación de flujos de información, para mejorar radicalmente el desempeño de una organización. Desde un punto de vista quizás más filosófico Big Data es una oportunidad para cambiar la forma de trabajar, desarrollarse, y vivir de acuerdo con el seguimiento de nuevas señales ocultas hasta ahora en el ruido digital. Las organizaciones deben volver a imaginar sus posibilidades y los logros que son capaces de conseguir. B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Y dichas nuevas capacidades/oportunidades Están cambiando el mundo, por lo tanto, debemos recordar a Darwin “No es la especie más fuerte la que sobrevive , tampoco la más inteligente, sino es aquella que mejor se adapta al cambio.” C. Darwin, 1859 B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Debemos pensar qué señales críticas para nuestra gestión Nos podemos estar perdiendo Y tener en cuenta que no podremos resolver problemas del siglo XXI con soluciones diseñadas hace 50 años Use Analytics Today 10% 75% “No es la especie más fuerte la que sobrevive , tampoco la más inteligente, sino es aquella que mejor se adapta al cambio.” C. Darwin, 1859 B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Need Analytics by 2020 ¿Qué oportunidades se nos plantean? Y qué impacto tienen en nuestras organizaciones • Desarrollo de productos y servicios utilizando el “internet de las cosas” o datos de localización personal. • Mantenimiento proactivo de los activos antes de que falle algún componente. • Promociones contextuales según la hora del día y/o en un radio de acción. • Realizar segmentaciones más granulares. • Identificar relaciones ocultas, patrones y tendencias en los datos; por ejemplo comportamientos individuales o de grupo. • Llevar a cabo experimentos controlados, análisis what-if, y simulaciones. • Permite mucha mayor personalización de los productos, servicios y ofertas de las compañías hacia sus clientes. • Anticipar y prevenir los problemas o riesgos de negocios antes de que se materialicen. • Detectar y detener las actividades fraudulentas en el acto. • Comprender el impacto de las decisiones antes de actuar Debemos sentir el Big Data no como iniciativa tecnologica, sino empresarial que requiere conocimientos técnicos. B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 La carrera hacia el aprovechamiento del BIG DATA Seis pasos que podremos seguir de cara a saber utilizar BIG DATA Identificar casos de uso Diseñar la arquitectura B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Descubrir nuestros datos Iniciar con una evaluación Implementar tu iniciativa Conseguir una nueva capacidad empresarial SAP hace el aprovechamiento del BIG DATA posible A través de una plataforma única integrada con las soluciones analíticas Plataforma BIG DATA Aplicaciones analíticas Ciencia de datos Acelerar Aplicar Conseguir B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 SAP ofrece a sus clientes una suite completa Para poder transformar estas nuevas señales en valor de negocio :-) Brand Sentiment Predictive Maintenance Network Optimization Asset Tracking Personalized Care Product Recommendation Propensity to Churn Real-time Demand/ Supply Forecast B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Insider Threats Smart Equipment Risk Mitigation, Real-time 360O Customer View Fraud Detection Smart Vending Smart Cities Aporte de valor Casos concretos Casos de clientes B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 BIG DATA DIVERTS DRIVERS BEFORE FATAL ACCIDENTS HAPPEN PERSONALIZE. BUILD LOYALTY WITH UNIQUE EXPERIENCES TAIILORED FOR EACH CUSTOMER SENTIMENT. PERSONAL OFFERS AND CUSTOMER CARE BASED ON THOUGHTS EXPRESSED RECOMMEND. PREDICT INDIVIDUAL’S FUTURE PURCHASES ON BROWSING AND SHOPPING BEHAVIOUR LISTEN. TAP INTO THE STREAMING VOICES OF PEOPLE, PROCESSES, AND THINGS ACHIEVE BREAK-OUT RESULTS. PROGRESS MEASURED USING MODEL OPTIMAL FOR MANAGER’S KPI APPLY TO OPERATIONS. SHOPPERS GET FASHION ADVICE THAT FITS THEIR STYLE Referencia Bigpoint Juego Galactica B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 Proyectando juntos el futuro www.tecnocom.es Contacto: Javier Muñoz Lagarón email: [email protected] Gerente de Soluciones Empresariales B Digital, Barcelona, 29 de mayo de 2014 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. Jordi Gili | Managing Director Execus SOCIAL SELLING: BIZ DATA PARA AUMENTAR VENTAS EN B2B “ We consult to enhance sales and marketing processes with social tools. We train and manage cultural change so sales and marketing professionals are more productive with those tools” Jordi Gili MD, Execus [email protected] www.execus.com El comprador B2B también ha cambiado 65 75% 57% 97% de las compras B2B está influenciadas por lo Social del proceso de compra ya se ha realizado sin el contacto con ningún comercial de las llamadas “frías” son inefectivas Fuentes: CEB, Connect & Sell, IBM Buyers Preference Study 66 Es necesario un “cambio de chip” Encontrar a los clientes donde están 300M 600M Ver las redes sociales como una herramienta de Venta 67 Welcome to Social Selling! 68 Jill Rowley 69 70 71 72 73 vo 78 La oportunidad: Un enfoque corporativo 79 Desarrollado Advanzado Productividad Desarrollado Advanzado Inicial Inicial Guerrilla (cada comercial hace su guerra) Sofisticación 80 Desarrollado Advanzado Formal Aproximación corporativa (estrategia y formación) Inicial Guerrilla (cada comercial hace su guerra) Desarrollado Productividad Advanzado Inicial Sofisticación 81 Clientes Outbound Inbound • Orgánico • Nueva cultura Comunidad Contenidos Hábitos/Rutina Formación • Nuevas herramientas Empresa • Pago 82 Advanzado Productividad Avanzada (KPIs y automatización) Formal Aproximación corporativa (estrategia y formación) Inicial Guerrilla (cada comercial hace su guerra) Advanzado Desarrollado Desarrollado Inicial Sofisticación 83 84 Muchas Gracias! Jordi Gili MD, Execus [email protected] www.execus.com @Jordi_Gili 85 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. Rubén Bastón | CMO Elogia Group @rubenbaston Cómo aumentar las ventas mediante el lead nurturing @rubenbaston Vigo, 7 de Marzo de 2014 CMO de @elogia_net ¿Lead nurturing? No. SÍ. ¿En qué consiste? Optimizar el Customer Journey, a través del ecosistema digital de las marcas Extraños Visitas Paid Leads Leads cualificados Clientes Promotores Owned Earned El viaje del usuario Retener y convertir Localizar y atraer Seleccionar y convertir Activar y cualificar Satisfacer Buscadores : Blog/Redes sociales: SEO SEM Whitepapers Slideshare Youtube Pinterest … Internet Display: RTB Anuncios sociales Performance Display Email Marketing Facebook apps Usabilidad onpage Calls to action Social plugins Formularios Buzz Marketing Anuncios sociales Lead nurturing Gamification Profiling Clustering Contenido dinámico Buyers Afiliación Retargeting mCommerce Analítica web Recomendación Costumer Life cycle ¿De qué hablamos? Costumer life cycle centric strategy User Time Line Thank you pages Tracking envíos Servicio post venta Brand Actions Gamification UX Social Buttons Recomendaciones Mobile app Social Profilling Tracking usuario Monitoring Clustering Call to action Registro SEO SEM Advertising Plan/creación de contenidos Contenidos dinámicos onpage Retargeting Comunidad Pasarelas de pago Opiniones otros usuarios Ofertas flash Recuperar carros compra abandonados Programas de apadrinamiento Pincodes Cross selling Retargeting Compra colectiva Botones sociales en thank you pages Recomendación de productos similares a sus amigos 4 áreas en ebullición Potencial del uso de Social CRM Social Media enfocado a conversión Publicidad interactiva hipersegmentada www.emmasolutions.net Automatizaciones de marketing www.mooseway.com Test A/B y multivariante. Editor visual, URL distintas, segmentación, optimización de objetivos de conversión e informes en tiempo real, mapa de calor y clickmap. Trabajan en función de clicks. Generan mapas de calor y resaltan las áreas de mayor actividad. Permiten analizar la visibilidad/utilidad de cada enlace… Preguntas y respuestas ilimitadas, funciones de lógica avanzadas: asignación al azar para pruebas A/B, canalización de preguntas y respuestas, distribución al azar o inversión de preguntas. Competencia Mapas de Calor Proporciona información sobre el tráfico del sitio web, datos de navegación, conversiones y la eficacia del plan de marketing. Encuestas Testing Seguimiento General Nuestros mejores aliados Proporciona datos de marketing y servicios de las mayores empresas de Internet Ejemplos de KPI’s para lead nurturing Días de vida • Tiempo entre primera y última acción de un registro Intensidad de interacción • Número de interacciones por registro Frecuencia de interacción • Promedio de tiempo que transcurre entre actividades Recencia • Meses transcurridos desde su última actividad Moltes gràcies! @rubenbaston Vigo, 7 de Marzo de 2014 CMO de @elogia_net [email protected] BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. Rafael Giménez | Investigador Senior y Responsable del equipo de Urban Data Analytics Barcelona Digital Centro Tecnológico @bdigital Ciudad 2020 Exploratory lines and further work Joana Simoes, BDigital 27/05/2014 Nuevas vías de negocio en la ciudad de los datos Rafael Giménez, BDigital Global Congress La ciudad de los datos Las ciudades son sistemas complejos citymined.org La ciudad de los datos Las ciudades son entidades geoespaciales La ciudad de los datos Las ciudades se expresan en forma de (muchos) datos Explotando la ciudad de los datos Primero, mira en tu interior Explotando la ciudad de los datos Luego, mira a tu alrededor Explotando la ciudad de los datos Vive de tu API Explotando la ciudad de los datos Facts & figures • • • Hay 250.000 tweets públicos geoposicionados en Barcelona cada mes Barcelona es la tercera ciudad más fotografiada del mundo en Panoramio Hay 99.000 recomendaciones de locales de Barcelona en Yelp Facts & figures Sydney Rooftops Identificación de casas con piscina y placas solares a partir de fotos de Google Earth y datos del catastro Moltes gràcies! [email protected] [email protected] @techisthenewpop @bdigital BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio Sr. Juan Angulo | Head of Spain Application Services Fujitsu Fujitsu La Compañía Global Japonesa de TI Decisiones “On Time”: Nombre del ponente Ventaja Competitiva Cargo Juan Angulo López-Dóriga Director Application Services España Fecha y Lugar Barcelona 28 de Mayo 2014 0 0 Copyright 2012 2014 FUJITSU FUJITSU Copyright Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 1 Copyright 2014 FUJITSU Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 2 Copyright 2014 FUJITSU 1 Human Centric Intelligent Society …Fujitsu, una historia de éxito basada en el compromiso con la sociedad y la innovación Established 1935 173,000 employees 54.5 B$ revenue President Masami Yamamoto Presence in > 100 countries Research in Japan, US, UK, …Germany, China, Singapore 2.9 B$ annual R&D investment Manufacturing in Japan, Asia, … Europe, North America “Lo que el hombre puede soñar la tecnología lo puede lograr” Takuma Yamamoto, noveno Presidente 100.000 patentes Más de 18.000 ingenieros y científicos 3 Copyright 2014 FUJITSU Human Centric Intelligent Society TIC, aproximación centrada en las Personas 4 Copyright 2014 FUJITSU 1 Human Centric Intelligent Society …la evolución de las TIC hacia el HCIS Para crear conocimiento y facilitar las actividades humanas Human-centric Alcance TIC Para transformar los procesos de negocio Centrada en las redes Para mejorar la productividad Centrada en los ordenadores Cloud computing – Big Data Sensores Internet PC 1990 Colaboración en red Terminales deslocalizados Comunicaciones móviles 2000 2010 5 2020 Copyright 2014 FUJITSU 1 Human Centric Intelligent Society …la misión Generar innovación en actividades cotidianas de los ciudadanos Human centric computing Integración de dispositivos deslocalizados con infraestructura cloud para crear nuevos servicios y soluciones tecnológicos en sanidad, gestión de la energía y otras actividades centradas en la persona. Impulsar el mundo empresarial y la sociedad con información Intelligent society Responder a las necesidades sociales en los diferentes sectores económicos para crear nuevos negocios de servicio e infraestructuras sociales. Optimizar los sistemas TIC mediante servicios end-to-end Cloud fusion Operación y gestión de la calidad unificadas así como distribución de servicios y balanceo de cargas entre múltiples clouds y sistemas ya existentes. BIG DATA 6 Copyright 2014 FUJITSU Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 7 Copyright 2014 FUJITSU Big Data 2 …como instrumento orientado para dar soporte a HCIS • La arquitectura técnica de Big Data permite analizar gran cantidad de información y proporciona conocimiento de valor añadido. • BD es necesario para un análisis predictivo avanzado. • Contando con capacidad para procesar y combinar múltiples fuentes de información. • Trata y analiza todas las BBDD: tradicionales, estructuradas, semi-es. y desestructuradas. 8 Copyright 2014 FUJITSU Big Data 2 …Descripción básica de arquitectura Extracción, Transformación, Limpieza y Carga Sistemas Internos Sistema Fuente Sistema Fuente Tratamiento y Análisis Procesamiento Distribuido en Paralelo BD Tradicional … Sistema Fuente Sistemas Data in motion Externos Procesamiento Complejo de Eventos (CEP) Del Big Data al conocimiento puesto en valor 9 Plataforma In-Memory Visualización Toma de Decisiones Aplicaciones de Negocio 2 Big Data …Descripción básica de arquitectura Fuentes Transformación Almacenaje Semántica/Biz.&Operc. Aplicaciones Entidades Relaciones File System (ETCL) Database No SQL Extracción Relational Database Limpieza Web Carga BD Relacionales y/o Analíticas Indexación y Búsqueda Java Java Script HTML5 .Net Proceso de Texto Integrado Transform a-ción Datos Estructurados y No Estructurados Consultas SQL Complejas y Cruces Avanzados Web Svcs Cuadros de Mando Soc Medi 10 Capa de Presentación Interface Visual Agenda 1 Human Centric Intelligent Society 2 Big Data 3 Smart Cities 11 Copyright 2014 FUJITSU 3 Smart Cities …donde la tecnología es el hilo conductor, que entrelaza mundo físico y digital Transporte Agricultura Sanidad Medios Smart Grids Retail & Logística 12 Copyright 2014 FUJITSU 3 Smart Cities …SPATIOWL como solución con orientación HCIS basada en Big Data SPATIOWL – Plataforma de Spatiotemporal Data-Processing Technology localización Sistema de gestión inteligente basado en la nube, con capacidad para recolectar grandes cantidades de datos desde diversidad de fuentes Captura y Registro Tratamiento de Información Análisis Datos Cliente + Big Data Servicio Oferta atractiva & Usable Big Data Management Nuevas tecnologías que de soporte a mi negocio 13 Copyright 2014 FUJITSU 3 Smart Cities …SPATIOWL como solución específica Solution Serving Needs Creating New Business Feedback Analysis, forecast, optimization Real-time information (Event, SNS) External information (e.g.weather) Sensing information (Probe etc.) Map information Sensing Location Information (Coordinate) Sensing SPATIOWL 14 Cloud Computing 3 Smart Cities …SPATIOWL como solución específica Traffic information (Traffic volume, speed, jam) Road surface information Hazard information Construction/restriction information Weather/disaster information SPATIOWL Platform 15 3 Smart Cities …SPATIOWL como solución específica 16 3 Smart Cities …SPATIOWL como solución específica Algunos casos de uso… Real-Time Traffic Services Theft tracking eCall Emergency contact Floating Car Data Management Optimized route finder Incident warning Weather condition information Quality – Maintenance Integrated Emergency Services Proactive quality management Proactive maintenance Online maintenance Health Monitoring Overview Blood pressure monitoring Awake alert Financial Services Fleet Management Responsive fleet management Optimized fleet management Online/offline driver support Usage driven fleet operation Active fleet/model management Smart City Services 17 Charge advice Charge station finder Copyright 2014 FUJITSU 3 Smart Cities …CASO DE USO - servicio multi-modal Detecta la situación del usuario enviando información adaptada a su localización y necesidades User SPATIOWL Location Info. (Lon/Lat) , Sensor Info. (e.g. Gyro, Acceleration) Image/ Sound Area Information Function Parts Image Data, Sound Data Data Layer Management [Use Case] Location Info. 新橋駅 Nearly at the Station! 7時 04 18 27 36 48 Let’s get on the car! -Reservation -Traffic info -Route Search Start Bus 8時 -Timetable -Recommend Train 06 13 25 30 39 43 50 56 9時 09 18 25 35 45 55 Destination 9時 ▽ Walk 周辺観光スポット Car Here we are! ○○寺 江戸時代の 文化遺産 Train 【Station】 Want to Know.. -Weather -Arrival time Contents Provider POI Info. 長野県長野市 【Station】 25℃ (+1℃) (-2℃ ) 0-6 6-12 12-18 18-24 30% 40% 70% 80% -Where is the Bicycle 東に200m -Sightseeing Spot 現在地からの最寄 1番 予定乗車時刻 曇り のち雨 32℃ 東京駅 丸の内 南口 > 11:05 Now, Then! Take a Bus ? Estimated time of arrival Parking 18 15分間隔 で運行 (11時~16時) Copyright 2014 FUJITSU 3 Smart Cities …CASO DE USO – Gestión de Coches de LEASING 1. Inspection at the start/end of operation 2. Automatic collection of operation data Driving track record Driving analysis Danger spot information Traffic information Construction/Regulatory information Vehicle situation Dynamic management Operation result Destination information (Smartphone application) Construction/Regulatory Car leasing management 1. Confirmation of inspection result 2. Confirmation of safe driving Danger spot information Traffic information Driving record result Route guidance to avoid traffic jams and constructions 19 Danger spot reminder Copyright 2014 FUJITSU 20 BIZ DATA: El Big Data como catalizador de negocio ¡Muchas gracias por tu asistencia! Consulta nuestra web: www.bdigitalglobalcongress.com Síguenos: #BDGC2014 @bdigital