1.
BIG DATA:
Gestión estratégica de datos masivos en
entornos corporativos.
Gestão estratégica de dados massivos
em ambientes corporativos.

2.
¿Qué es el Big Data? / ¿O que é o Big Data?
■ TÉCNICO: captura, gestión y procesamiento de enormes
volúmenes de datos. / Técnico: captura, gestão e
processamento de grandes volúmes de dados.
■ NEGOCIO: procesos de flujos de información para el éxito
de la empresa. / NEGÓCIOS: processos de fluxos de
informação para o sucesso da empresa.
■ REFLEXIVO: es un cambio de concepción que debe tomar
la empresa. Un desafío. / Reflexivo: é uma mudança na
concepção que a empresa deve fazer. Um reto.

3.
¿Por qué es Big Data? / ¿Por que motivo é Big Data?
Evolución en /Evolução em:
■ Bases de datos: Transaccional, analítica, operativa
/ Banco de dados: Transacional, análise, operativa.
■ Registros de información: logs, elementos webs o servidores.
Mainframe, Servers, web servers, NetWorks, virtual machines,
Databases, APP Servers, security devices, otros.
/ Registros de informação: logs, elementos da Web ou
servidores. Mainframe, Servers, web servers, NetWorks, virtual
machines, Databases, APP Servers, security devices, otros.
■ Información que generan las personas en las redes sociales,
contactos, call center, otros. / informação geradas por
indivíduos nas redes sociais, contatos, call center, outros.

4.
Internet, en tiempo real…
Internet, em tempo real...

5.
3 V del Big Data
3 V do Big Data
VOLUMEN
VOLUME
VELOCIDAD
VELOCIDADE
VARIEDAD
VARIEDADE

6.
¿Cómo utilizar Big Data?
¿Como utilizar Big Data?
Operational intelligence
■ Datos: fluyen
/ Dados: fluem
■ Tiempo real / Tempo real
■ Resultados - maquinas
/ Resultados - máquinas
■ Automatiza / Automatiza
■ Puede almacenar
/ Pode armazenar
Business Intelligence
■ Base de datos
/ Banco de dados
■ Analiza con tiempo
/ Análise com tempo
■ Resultados - Humanos
/ Resultados - Humanos
■ Proyecta / Proyeta
■ Almacena / Armazena

7.
Rompiendo Las Reglas
O Homem que Mudou o Jogo
Protagonistas: Brad Pitt, Jonah Hill, Philip
Seymour Hoffman
Dirección / Direção: Bennett Miller
País: Estados Unidos
Año 2011

8.
youtu.be/lLclCZsRGSk

9.
Unidades de almacenamiento
Unidades de Armazenagem

10.
1 Exabyte = 1 000 000 000 gigabytes
Fuente: EMC

11.
1 Petabyte = 1 000 000 Gigabytes
■ Google procesa alrededor de 24 Petabytes de
información por día. / Google processa ao redor de 24
petabytes de dados por dia.
■ AT&T, transmite 19 Petabytes de datos x mes. / AT&T,
transmite 19 Petabytes de dados por mes.
■ Facebook que almacena entorno a 100 Petabytes sólo en
fotografías y vídeos. / Facebook armacena em torno uns
100 Petabytes apenas em fotografias e vídeos.
■ El 90% de los datos existentes han sido creados en los 2
últimos años. (IBM) / O 90% dos dados existentes tem sido
criados nos últimos dois anos. (IBM)

12.
Big Data: Equipo de Trabajo
Big Data: Equipe de Trabalho
■ “Big Data Analyst” o “Data scientist”
/ “Big Data Analyst” ou “Data scientist”
■ Antes sociólogos, encuestadores, otros …
/ Antes sociólogos, pesquisadores, outros ...
■ Ahora también matemáticos, infógrafos, cartógrafos
digitales, estadísticos. / Agora também matemáticos,
infógrafos, cartógrafos digitais, estatísticos.

13.
Big Data: Equipo de Trabajo
Big Data: Equipe de Trabalho
■ Hay más datos complejos y diversos.
/ Existem dados muitos mais complexos e diversos.
■ Se necesitan diseñar patrones especulativos de
conductas. / Se precisa criar padrões especulativos
de comportamento.
■ Hay un desplazamiento de sociólogos a matemáticos.
/ Existe um deslocamento de sociólogos a
matemáticos.

14.
Internet de las cosas
A Internet das coisas
■ Más información en tiempo real
/ Mais informação em tempo real
■ Integración al Big Data
/ Integração ao Big Data
■ Monitoreo salud en línea
/ Monitoramentosaúde on line

15.
Internet de las cosas
A Internet das coisas
■ Control de tránsito
/ Controlo de tráfego
■ Stock de mercaderías
/ Stock de mercadoria
■ Personalizar productos y servicios
/ Personalizar produtos e serviços

16.
Big Data: Oportunidades
■ Internet de las cosas
/ Internet das coisas
■ Geolocalización
/ Geolocalização
■ Segmentaciones
/ Segmentações
■ Identificar comportamientos, patrones, relaciones,
tendencias / Identificar comportamentos, padrões,
relacionamentos e tendências
■ Experimentar, observar y/o analizar en tiempo real
/ Experimentar, observar e/ou análisar em tempo real.

17.
Big Data: Oportunidades
■ Tomar decisiones con mayor seguridad / Tomar
decisões com maior confiança
■ Mantenimiento de activos
/ Manutenção de ativos
■ Precisión en ofertas: día, hora, alcance / Precisão nas
ofertas: dia, hora, alcance
■ Visualizar y detener fraudes / Observar e acabar com a
fraude
■ Mayor personalización en los servicios / Maior
personalização nos serviços

18.
Análisis Predictivo
Análise Preditivo
■ Reemplazando el estudio del historial de los sucesos por la
verdadera prevención e influencia en las acciones futuras.
/ Substituindo o estudo dos registros históricos de eventos
pela verdadeira prevenção e influencia nas ações futuras.
■ BI Tradicional: el usuario debía identificar las partes que
utilizaría de esa información y definir cómo utilizarla.
/ BI Tradicional: o usuário teria de identificar as partes
que utilizaria da informação e definir como usá-las.

19.
Análisis Predictivo
Análise Preditivo
■ Análisis BD: ¿Por qué está sucediendo esto? ¿Qué
sucederá después? ¿Cómo se puede cambiar?
/ Análise BD: ¿Por que é que isto está acontecendo? ¿O
que acontece depois? ¿Como se pode mudar?
■ El análisis predictivo evita que ocurran ciertos hechos y
posibilita cambiar el curso de las acciones.
/ A análise preditiva impede a ocorrência de certos
eventos e permite mudar o curso das ações.

20.
Análisis predictivo: para reducir la delincuencia
Análise preditivo: para reduzir a criminalidade
youtu.be/8SJQtn4RO7I

21.
Análisis predictivo: para encontrar oportunidades ocultas
Análise preditivo: para encontrar oportunidades ocultas
youtu.be/pTNOY_aRtBk

22.
Big Data y la Privacidad de Datos
Big Data e a Privacidade de Dados
■ Desconocimiento en los cuidados.
/ Falta de conhecimento nos cuidados.
■ 62% Empresas que evita utilizar datos obtenidos on line por
temor a incumplir normas de privacidad. (Fuente: Silverpop) /
62% Firmas evita o uso de dados obtidos on line por medo de
violar a privacidade. (Fonte: Silverpop)
■ Empresas & movimientos defensores.
/ Companhias & movimentos defensores.
■ Una empresa víctima de un ataque de seguridad pierde el 30%
de su valor bursátil. (Serv. Seguridad de TI en HP) / Uma firma,
vítima de um ataque de segurança, perde 30% de seu valor de
mercado. (Serv. Seguridade de TI en HP)

23.
Privacidad de Datos: Malte Spitz
Privacidade de Dados: Malte Spitz
youtu.be/J1EKvWot-3c

24.
Big Data y la Privacidad de Datos
Big Data e a Privacidade de Dados
¿Qué sienten los consumidores?
¿ O que é que sentem os consumidores?
■ 84% de los consumidores reconoce ser monitoreado.
84% dos consumidores reconhecem ser monitorado.
■ 65% acepta a cambio de un beneficio.
65% aceita em troca dum beneficio.
■ 72% abierta al diálogo con las marcas.
72% disponível ao diálogo com as linhas.
■ Preocupación por privacidad de datos.
Preocupação pela privacidade dos dados.
Fuente: “La verdad sobre la privacidad”, realizada a más de 6.500 personas x McCann Erickson.

25.
Big Data y la Privacidad de Datos
Big Data e a Privacidade de Dados
■ Conocimiento. / Conhecimento.
■ Transparencia con los usuarios.
/ Transparência com os usuários.
■ Incentivar buenas prácticas de
comportamiento. / Incentivar as boas práticas
de comportamento.

26.
Soluciones Big Data
Soluções Big Data

27.
Soluciones Big Data
Soluções Big Data

28.
Big Data y las PyMES
■ No están preparadas. No disponen recursos.
/ Não estão preparadas. Não existem recursos
disponíveis.
■ Algunas carecen de CRM (sistemas para la relación
con clientes) o ERP (sistemas de gestión). / Algumas
tem falta de CRM (Sistemas de Relacionamento com o
Cliente ) ou de ERP (Sistemas de Gestão).
■ Deben recibir el servicio fácil y “encapsulado”.
/ Devem receber o serviço fácil e “encapsulado”.

29.
Organizaciones que usan Big Data
Companhias que utilizam Big Data

30.
Big Data en Organismos Públicos
Big Data em Organismos Públicos
USA: Salud Pública: inundadas en un
maremoto de información biomédica,
utilizan Big Data para mejora de
resultados de la atención y la salud
de la población.
/ USA: Saúde Pública: repletas de
informação biomédica, utilizam Big
Data para melhorar os resultados do
cuidado e da saúde da população.

31.
Big Data en Organismos Públicos
Big Data em Organismos Públicos
Italia: La administración ayuda a entidades
públicas a cooperar, compartir buenas
prácticas y optimizar procesos internos.
Como resultado, ahorran tiempo, reducen
costos y satisfacen las necesidades de los
ciudadanos…
/ Italia: A Administração ajuda a entidades
públicas a cooperar, compartilhar as
melhores práticas e otimizar os processos
internos. Como resultado, economizam
tempo, reduzem custos e satisfazem as
necessidades dos cidadãos...

32.
Posibles soluciones ofrecidas
Possíveis Soluções Oferecidas
■ Ventas inteligentes. / Vendas inteligentes.
■ Demanda en tiempo real. / Demanda em tempo real.
■ Construcción de marcas. / Construção de marcas.
■ Mantenimiento predictivo. / Manutenção preditiva.
■ Fidelización. / Fidelidade.
■ Personalización de casos. / Personalização dos casos.
■ Productos recomendados. / Produtos recomendados.
■ Detección de fraudes. / Detecção de fraudes.
■ Ciudades inteligentes. / Cidades inteligentes.

33.
Algunos puntos negativos
Alguns pontos negativos
■ Dudas de los usuarios sobre el uso de sus datos.
/ Dúvidas dos utilizadores enquanto a utilização
dos seus dados.
■ Ataque a la seguridad de las empresas.
/ Ataque contra a segurança das companhias.
■ Tácticas utilizadas para la recolección de datos
de los públicos. / Táticas utilizada para arrecadar
dados dos públicos.

34.
Algunos puntos positivos
Alguns pontos positivos
■ Datos: pueden ser analizados en tiempo real.
/ Dados: podem ser analisádos em tempo real.
■ La Nube: seguridad, bajo costo y actualizaciones.
/ O Cloud: segurança, baixo custo e atualizações.
■ Nuevas aplicaciones de datos permitiendo
gestionar e integrar la información.
/ Novas aplicações de dados que permitam
gerenciar e integrar a informação.

35.
Algunos puntos positivos
Alguns pontos positivos
■ Perfil mayor del cliente o usuario.
/ Maior perfil do cliente ou usuário.
■ Al integrar big data y almacenamiento,
aumenta la eficiencia operativa.
/ Ao integrar Big Data e armacenamento,
aumenta a eficiência operacional.

36.
Empresa competitiva sería...
■ Big Data
■ Cloud
■ Experiencia de cliente - CX
Experiência do cliente -CX
■ Internet de las Cosas - IoT
Internet das Coisas- IoT
■ Movilidad
Mobilidade

37.
¡Gracias! / ¡Obrigado!
jjlarrea@consultoradircom.com
www.consultoradircom.com
facebook.com/juanjoselarrea
@jjlarrea

38.
Descarga mi
presentación
escaneando el código QR
Descarrega a minha
apresentação
escaneando o código QR