big analytics - sas · 2 - proponer un “desafío de gran valor” expresado en términos de...
Post on 26-Aug-2020
3 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
BIG ANALYTICS
EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA
DAVID CERVI
HEAD OF PRACTICE | ANALYTICS & FORECASTING
DAVID.CERVI@SAS.COM
GUSTAVO MAHIA
ACCOUNT EXECUTIVE | ANALYTICS
GUSTOVO.MAHIA@SAS.COM
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
CONTENIDOBIG ANALYTICS
EL CICLO ANALÍTICO EN CONTEXTOS DE BIG DATA
• El contexto de big data
• El ciclo analítico
• Big Analytics
• Comentarios finales
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO DE BIG DATA
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO “BIG DATA” DESDE UNA PERSPECTIVA DE NEGOCIO
VOLUMEN
VARIEDAD
VELOCIDAD
VALOR
HOY FUTURO
DA
TO
S -
CA
NT
IDA
DLA ERA DE BIG DATA
DATOS RELEVANTES
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO SOBRECARGA DE INFORMACIÓN
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO DIGITALIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE NEGOCIOS
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO
40 terabytes/hora
1 gigabyte/segundo
INTERNET OF THINGS
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO ¿Y AHORA QUÉ?
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO ANALYTICS… ANALYTICS… ANALYTICS..
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO … ¿LO DICEN LOS NÚMEROS?
Fuente: google trends
Big data
Analytics
Business Intelligence
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO … ¿LO DICEN LOS EXPERTOS?
COMPLETENESS OF
VISION
AB
ILIT
Y T
O E
XE
CU
TE
2012
Business Intelligence Platforms
COMPLETENESS OF
VISION
AB
ILIT
Y T
O E
XE
CU
TE
2013
Business Intelligence and Analytics Platforms
COMPLETENESS OF
VISION
AB
ILIT
Y T
O E
XE
CU
TE
2014
Advanced Analytics Platforms
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO … ¿LO DICE LA LITERATURA?
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CONTEXTO … ¿LO DICEN LAS BUENAS PRACTICAS?
Mantenimiento
predictivoFraudeRiesgo de Crédito
Segmentación de clientesAdquisición /
Retención
Copyr i g ht © 2013, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
ALARM
SYSTEM
Alarmas
Sistema
Redes
Roberto:
#Messi
Hoy la
rompe!
María
Laura:
Juega la
selección!ALERTA X-
SELL: 12 pk
Gaseosas
@FMRamiro
Mamá: te dejé
una Pizza!
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CICLO ANALÍTICO
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CICLO
ANALÍTICORESOLVER PROBLEMAS CON LOS DATOS
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CICLO
ANALÍTICOLA NATURALEZA DE LAS DECISIONES
Estratégicas
de 10 a 20 por año
Tácticas
00‘tas por trimestre
Operativas
000‘es por día
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CICLO
ANALÍTICOLA FÁBRICA DE ANALYTICS
INSIGHTS MODELOS
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
LA FÁBRICA: INSIGHTSEL CICLO
ANALÍTICO
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
LA FÁBRICA: MODELOS
BUILD
MODEL
VALIDATE
MODEL
DEPLOY
MODEL
IDENTIFY
BUSINESS
PROBLEMS
DATA
PREPARATION
DATA
EXPLORATION
TRANSFORM &
SELECT
ANALYTICAL
MODELLING
VALIDATE
MODELS
DEPLOY
MODELS
EVALUATE /
MONITOR
RESULTS
VALIDATE
MODEL
DEPLOY
MODEL
IDENTIFY
NEEDS /
CHALLENGES
MODEL
CALIBRATION
DEPLOY
MODELS
EXPOSE
MODELS
LINK DATA
DELIVERY
EMBED IN
APPS
RUN
MODELS
EVALUATE /
MONITOR
EL CICLO
ANALÍTICO
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EL CICLO
ANALÍTICOLA FÁBRICA: VISIBILIDAD Y SINERGIA
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
EXPLORACIÓN IMPLEMENTACIÓN
Flexible, Ad Hoc Procesos documentados y definidos,
Mejores prácticas
Prototipado Gobierno (de datos, procesos y tecnología)
Científicos de datos, Analistas de negocios Científicos de datos, Ingenieros, DBA, IT
Departamental, Personal, Equipos de trabajo Corporativo
Innovación, experiencia, ensayo y error Escalable, Replicable, Predecible
DATA
Datos crudos, estructurados y desestructurados Preparado para Analytics
EL CICLO
ANALÍTICOEL CÍRCULO VIRTUOSO: ARTE Y PROCESO
“ Arte ” “ Proceso ”
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
BIG DATA ANALYTICS
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
BIG DATA
ANALYTICS¿CÓMO APLICAR ANALYTICS EN “BIG DATA”?
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
Manipulación
de datos
Exploración /
VisualizaciónModelado
Implementa
ción
BIG DATA
ANALYTICSEXPERIENCIA ANALÍTICA INTEGRADA
ESTADÍSTICO/CIENTÍFICO DE DATOS /PROGRAMADOR
Visual
Analytics
Visual
Statistics
IMSTAT for
Hadoop
GUI GUI PROGRAMMING
ANALISTA DE NEGOCIOS
SAS Data Loader for
Hadoop HADOOP
LASR SERVER
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
BIG DATA
ANALYTICSUNA EXPLICACIÓN
Así sea en una
computadora
personal o en un
servidor corporativo,
siempre hay tres
componentes
esenciales:
MEMORIA
DISCO
PROCESADOR
Disk
RAM
CPU CPU
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
COMENTARIOS FINALES
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
LA ECUACIÓN DEL DOLOR…
PROBLEMA DE
NEGOCIOS
DECISIÓN DE
NEGOCIOS
20%80%
Preparativos para resolver
el problema
Solución del
problema
COMENTARIOS
FINALES
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
… EL OBJETIVO
20% 80%
COMENTARIOS
FINALES
Preparativos.. Solución del problema
PROBLEMA DE
NEGOCIOS
DECISIÓN DE
NEGOCIOS
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
En un contexto de generación creciente de datos la capacidad de definir y
ampliar nuestra curva de información relevante, está directamente vinculada a
que tan buenos y ágiles seamos en los procesos de exploración de datos.
COMENTARIOS
FINALESACELERAR LA CURVA DE APRENDIZAJE
BIG DATA
DATOS RELEVANTES
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
MONTAR LA FÁBRICA DE INSIGHTS
Nuevas fuentes de datos
Estructuras híbridas.
Toda la información disponible.
EXPLORACIÓN TRADICIONAL BIG DATA
ANALYTICS
COMENTARIOS
FINALES
Nuevas fuentes de datos
Estructuras híbridas.
Toda la información disponible.
Análisis:
• Interactivo
• Autosuficiente:
• Al preparar datos,
• Al aplicar Analytics.
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
COMENTARIOS
FINALESSI “NO SABES QUE NO SABES”... AGILIDAD
Data Lake
BI Tradicional
Definir objetivos y métricas
Seleccionar data sets apropiados
Análisis y reportes Toma de decisiones
Big Data Analytics
Seleccionar
fuentesExplorar y adecuar
Determinar aplicaciones
Toma de decisiones
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
COMENTARIOS
FINALESDE UNA PROFESIÓN SEXY A UNA CULTURA SEXY
Democratizar
Colaborar
Comunicar
Capitalizar oportunidades
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
¿QUE TAN LEJOS ESTOY DE BIG ANALYTICS?... UN PASOCOMENTARIOS
FINALES
1 - Poner en agenda el desarrollo de un “Big data” lab.
2 - Proponer un “desafío de gran valor” expresado en términos de negocio.
3 - Volcar al laboratorio fuentes de información variadas y diversas.
4 - Formar un equipo y proponer un horizonte de tiempo para generar “insights”
5 - Comunicar, comunicar, comunicar…
¡ “Hands On”!… participar del workshop mensual de Big Data Analytics
Copyr i g ht © 2015, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
DAVID CERVI
HEAD OF PRACTICE | ANALYTICS & FORECASTING
DAVID.CERVI@SAS.COM
GUSTAVO MAHIA
ACCOUNT EXECUTIVE | ANALYTICS
GUSTOVO.MAHIA@SAS.COM
top related