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Sistemas Big Data-Business
Analytics
Claves para implementar un Sistema BD-BA
Madrid , 30 abril de 2015
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 1 de 25
4 Implementación de un Sistema BD-BA
6 Arquitectura Lógica de los Datos
Agenda
7 Los Retos en la Estrategia Big Data
8 Identificar Iniciativas, Plan de Acción y Pilares
1 BD-BA Descripción: 3 V’s + La 4ª V
2 Contexto y magnitudes
3 La estructura Básica de un sistema BD-BA
5 7 Mejores Prácticas de Implementación BD-BA
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 2 de 25
Conjunto de Tecnologías que extraen, almacenan, procesan y
analizan grandes volúmenes de información a altísima velocidad,
que no podrían ser gestionadas con las técnicas tradicionales,
obteniendo información exacta y útil de carácter predictivo y de
soporte para la toma de decisiones.
¿De qué estamos hablando cuando decimos BD-BA?
1 BD-BA Descripción: Modelo de las 3 V’s …..y la 4ª V
1 Volumen 2 Velocidad 3 Variedad 4 Valor Incremental
 Datos Internos
 Estructurados/Relacionales
 Misma fuente de datos
 GB y TB
 Reportes históricos
 Alto coste de Almacenamiento
 Datos Internos & Externos
 No- / semi- / poly- / estructurados
 Muchas fuentes de datos
 TB & PB
 Predicciones
 Reducción coste
almacenamiento
 Tiempo-real (analizar, decidir,
actuar!)
 Muchos Ususarios directos
 Cualquier sitio y dispositivo
BI uso tradicional Demanda hoy Big Data
Herramientas rápidas para capturar, almacenar, descubrir y analizar los datos
Valor al Negocio
Análisis comparativo: como se hacía y cómo se hace
1 BD-BA Descripción: Análisis tradicional vs. Big Data
 Batch
 Pocos Usuarios directos
 Estático
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 4 de 25
La evolución tecnológica. Contexto imprescindible
2 Contexto y Magnitudes
Inmensa generación de datos Desarrollo de Nuevas Tecnologías Redución costes de pertenencia
IoT
Dispositivos
Móviles
Consumeriza
ción
Redes
Sociales
Cloud Microproc.Proceso
paralelizado
Map &
Reduce
Proceso in
Memory
Sensores
Open
SourceProceso
Eventos
Virtualización
Consumeri
zacion
Capacidad
Disponible
Internet
User
Experience
Voz
Imagen
Geográfica Big Data
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Big
39% En la actualidad
hay casi 3 mil millones de
usuarios de Internet a
nivel general, el 39% de la
población
mundial.
78% de los consumidores
piensa que su información
personal permite a las
empresas obtener mayores
beneficios.
208.300 fotografías.
datos no estructurados:
Cada minuto se
suben a Facebook 208.300
fotografías, y 350.000
Tweets son divulgados en
Twitter
80% Ochenta por ciento
de las organizaciones está
dando los primeros pasos
en la adopción de
iniciativas de Big
Data
96% Existen casi 7 mil
millones de suscripciones
activas de telefonía móvil,
equivalente al 96% de la
población mundial
6 zettabytes
datos generados o
procesados en 2014
incrementándose hasta
40 zettabytes en 2020.
1021
Data
¿Cuántos datos e Información se genera y cómo se transmite?
2 Contexto y Magnitudes
(*) Fuente: Estudio Ernst & Young Octubre 2014
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 6 de 25
Cuatro Grandes bloques
3 Estructura básica de una Solución BD-BA
1 Integración de Datos: Diversidad
Fuentes. Transformación-
Monitorización
1
2 Procesamiento Masivo “Tiempo
real” y/o almacenamiento
2
3 Disponibilidad de Datos: cedidos
o vendidos. Datos=Activos
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4 Visualización: Texto y/o Gráfico.
Multidispositivo
4
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 7 de 25
¿Cuales son las preguntas que debemos hacernos para definir el modelo?
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los beneficios y las dificultades, asegurando que el sistema da respuestas a los
objetivos de la organización, diseñando sobre unas bases tecnológicas y de negocio
que permitirán realizar una explotación mas extensa de los datos en el futuro
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 8 de 25
Paso a paso construiremos un sistema eficiente, escalable y que de respuestas a las necesidades del
negocio
4 Áreas de atención implementación del Sistema BD-BA
Big
Evitar los Silos
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3. Esperar mejor calidad del Dato al avanzar en la “autopista” (Latencia vs. Calidad)
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tempranas de la “autopista de datos”
*Newly Emerging Best Practices for Big Data“, Kimball Group
Fuentes
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6 Mejores Prácticas en Implementación de Arquitectura lógica de Datos
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 11 de 25
1. Preguntas antes que Contestaciones
2. Conocer lo Desconocido puede inducir grandes cambios
3. No confiar en todas las fuentes de datos de la misma
manera
4. Dependencias de las fuentes y sus cambios en el tiempo
5. Evitar la parálisis por el análisis
6. Gestionar el ciclo de vida de la información
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Grandes Retos a afrontar en una Estrategia de BD
7 Los Retos de Big Data
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 12 de 25
Completar coloreando según el valor de cada iniciativa
8 Identificar y Actuar sobre las Iniciativas de BD
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 13 de 25
Acciones concretas tras el análisis de valor de las iniciativas
8 El Plan de Acción de Big Data
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 14 de 25
Bases sobre las que ha de construirse la solución de Big Data: Recursos
8 Los Pilares para el éxito de BD
 Dirección comprometida CIO
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 Capacidad TI
• Capturar, Almacenar, procesar y publicar datos
 Conocimiento del Negocio
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negocio, esponsorizar las iniciativas, generar conocimiento del
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mejor uso, refinando y procesando dichos datos
Los Pilares
Los Datos
son el
“nuevo
Petroleo”
© Copyright 2015 FUJITSU Pág. 15 de 25
Inicio:
Entender la situación actual
Paso 1 analizar los procesos de negocio que soporta la
situacion actual (HW – SW)
Paso 2
Detectar carencias y necesidades
actuales
Paso 4
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Paso 3
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modelo.
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negocio.
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Nuevos retos
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17
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Cómo implementar una solución Big Data

  • 1. 0 Sistemas Big Data-Business Analytics Claves para implementar un Sistema BD-BA Madrid , 30 abril de 2015
  • 2. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 1 de 25 4 Implementación de un Sistema BD-BA 6 Arquitectura Lógica de los Datos Agenda 7 Los Retos en la Estrategia Big Data 8 Identificar Iniciativas, Plan de Acción y Pilares 1 BD-BA Descripción: 3 V’s + La 4ª V 2 Contexto y magnitudes 3 La estructura Básica de un sistema BD-BA 5 7 Mejores Prácticas de Implementación BD-BA
  • 3. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 2 de 25 Conjunto de Tecnologías que extraen, almacenan, procesan y analizan grandes volúmenes de información a altísima velocidad, que no podrían ser gestionadas con las técnicas tradicionales, obteniendo información exacta y útil de carácter predictivo y de soporte para la toma de decisiones. ¿De qué estamos hablando cuando decimos BD-BA? 1 BD-BA Descripción: Modelo de las 3 V’s …..y la 4ª V 1 Volumen 2 Velocidad 3 Variedad 4 Valor Incremental
  • 4.  Datos Internos  Estructurados/Relacionales  Misma fuente de datos  GB y TB  Reportes históricos  Alto coste de Almacenamiento  Datos Internos & Externos  No- / semi- / poly- / estructurados  Muchas fuentes de datos  TB & PB  Predicciones  Reducción coste almacenamiento  Tiempo-real (analizar, decidir, actuar!)  Muchos Ususarios directos  Cualquier sitio y dispositivo BI uso tradicional Demanda hoy Big Data Herramientas rápidas para capturar, almacenar, descubrir y analizar los datos Valor al Negocio Análisis comparativo: como se hacía y cómo se hace 1 BD-BA Descripción: Análisis tradicional vs. Big Data  Batch  Pocos Usuarios directos  Estático
  • 5. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 4 de 25 La evolución tecnológica. Contexto imprescindible 2 Contexto y Magnitudes Inmensa generación de datos Desarrollo de Nuevas Tecnologías Redución costes de pertenencia IoT Dispositivos Móviles Consumeriza ción Redes Sociales Cloud Microproc.Proceso paralelizado Map & Reduce Proceso in Memory Sensores Open SourceProceso Eventos Virtualización Consumeri zacion Capacidad Disponible Internet User Experience Voz Imagen Geográfica Big Data
  • 6. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 5 de 25 Big 39% En la actualidad hay casi 3 mil millones de usuarios de Internet a nivel general, el 39% de la población mundial. 78% de los consumidores piensa que su información personal permite a las empresas obtener mayores beneficios. 208.300 fotografías. datos no estructurados: Cada minuto se suben a Facebook 208.300 fotografías, y 350.000 Tweets son divulgados en Twitter 80% Ochenta por ciento de las organizaciones está dando los primeros pasos en la adopción de iniciativas de Big Data 96% Existen casi 7 mil millones de suscripciones activas de telefonía móvil, equivalente al 96% de la población mundial 6 zettabytes datos generados o procesados en 2014 incrementándose hasta 40 zettabytes en 2020. 1021 Data ¿Cuántos datos e Información se genera y cómo se transmite? 2 Contexto y Magnitudes (*) Fuente: Estudio Ernst & Young Octubre 2014
  • 7. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 6 de 25 Cuatro Grandes bloques 3 Estructura básica de una Solución BD-BA 1 Integración de Datos: Diversidad Fuentes. Transformación- Monitorización 1 2 Procesamiento Masivo “Tiempo real” y/o almacenamiento 2 3 Disponibilidad de Datos: cedidos o vendidos. Datos=Activos 3 4 Visualización: Texto y/o Gráfico. Multidispositivo 4
  • 8. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 7 de 25 ¿Cuales son las preguntas que debemos hacernos para definir el modelo? 4 Implementación exitosa de un sistema BD-BA Tenemos la solución…. Ahora hay que definir el problema…. Es clave para implementar una solución de éxito de BD-BA el identificar previamente los beneficios y las dificultades, asegurando que el sistema da respuestas a los objetivos de la organización, diseñando sobre unas bases tecnológicas y de negocio que permitirán realizar una explotación mas extensa de los datos en el futuro
  • 9. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 8 de 25 Paso a paso construiremos un sistema eficiente, escalable y que de respuestas a las necesidades del negocio 4 Áreas de atención implementación del Sistema BD-BA Big Evitar los Silos de Información. Link Data Definir los Ciclos de Vida de los Datos Empezar a pequeña escala con Piloto Identificar y actuar sobre las prioridades de Big Data Elegir las herramientas adecuadas Identificar qué necesito saber para aportar valor al Negocio. Data Determinar las fuentes de Datos y fiabilidad
  • 10. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 9 de 25  Planificación Estratégica 1. Alinear los objetivos de BD con objetivos específicos de Negocio 2. Enfocar las iniciativas de BD desde una perspectiva de Negocio 3. Entender el marco General pero empezar por proyectos pequeños. Utilizar metodologías ágiles 4. Considerar la creación de un Centro de Competencia para minimizar errores y acelerar el know-how 5. Utilizar “SandBoxes” y servicios Cloud para la creación de Pruebas de Concepto 6. Asociar Big Data con Datos de empresa 7. Revisar los procesos y las políticas de gestión de Datos Desde la perspectiva de Negocio resumimos las mejores prácticas 5 Las 7 Mejores Prácticas en la Implementación de BD-BA
  • 11. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 10 de 25  Mejores prácticas para una arquitectura Big Data 1. Planificar la “autopista de datos” lógica (*) 2. Uso del análisis BD como una entidad extractora para mover datos al siguiente “caché” 3. Esperar mejor calidad del Dato al avanzar en la “autopista” (Latencia vs. Calidad) 4. Aplicar filtros, limpieza, recorte, conformidad, coincidencias, uniones y diagnóstico en el punto mas temprano posible 5. Implementar flujos de relaciones, especialmente desde EDW, en las fases tempranas de la “autopista de datos” *Newly Emerging Best Practices for Big Data“, Kimball Group Fuentes Primarias (Acceso Inmediato) Cache Tiempo real (Segundos) Cache Actividad de Negocio (Minutos) Cache Mngrs. Alto Nivel (24hr) EDW y Series Largas (Daily, periodic, yearly) Desde una perspectiva Tecnológica las mejores prácticas del valor agregado a los datos 6 Mejores Prácticas en Implementación de Arquitectura lógica de Datos
  • 12. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 11 de 25 1. Preguntas antes que Contestaciones 2. Conocer lo Desconocido puede inducir grandes cambios 3. No confiar en todas las fuentes de datos de la misma manera 4. Dependencias de las fuentes y sus cambios en el tiempo 5. Evitar la parálisis por el análisis 6. Gestionar el ciclo de vida de la información 7. Superar la resistencia de los empleados 8. Elegir las herramientas adecuadas Grandes Retos a afrontar en una Estrategia de BD 7 Los Retos de Big Data
  • 13. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 12 de 25 Completar coloreando según el valor de cada iniciativa 8 Identificar y Actuar sobre las Iniciativas de BD
  • 14. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 13 de 25 Acciones concretas tras el análisis de valor de las iniciativas 8 El Plan de Acción de Big Data
  • 15. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 14 de 25 Bases sobre las que ha de construirse la solución de Big Data: Recursos 8 Los Pilares para el éxito de BD  Dirección comprometida CIO • IT Como activadora de negocio (ej. Utilities, Manufacturing o Telco)  Capacidad TI • Capturar, Almacenar, procesar y publicar datos  Conocimiento del Negocio • Capacidad para definir y articular los resultados deseados por el negocio, esponsorizar las iniciativas, generar conocimiento del negocio y asegurar recursos  Científico/s de Datos • Entender los Retos de negocio • Identificar los Datos útiles para afrontar los retos, definiendo su mejor uso, refinando y procesando dichos datos Los Pilares Los Datos son el “nuevo Petroleo”
  • 16. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 15 de 25 Inicio: Entender la situación actual Paso 1 analizar los procesos de negocio que soporta la situacion actual (HW – SW) Paso 2 Detectar carencias y necesidades actuales Paso 4 Identificar QUÉ queremos ver y PARA QUÉ Paso 3 Buscar la clave de mejora Paso 5 Definir necesidades objetivo Paso 6 Decidimos reusabilidad SW y reutilización HW Paso 7 Analizar el coste de la inversión BIG DATA (SW-HW) a largo plazo Paso 8 Definición del Escenario BIG DATA Objetivo Paso 9 Definición del Proyecto e Hitos con metodologías ágiles de desarrollo Paso 12 Descubrimiento del Dato Paso 11 Entrenamiento, Retroalimentación y Ajustes del modelo. Paso 10 Valoración primeros resultados Paso 13 Obtención de Valor para el negocio. Paso Nuevos retos ∞ Paso a paso construiremos un sistema eficiente, escalable y que de respuestas a las necesidades del negocio 8 Plan de Proyecto: Implementación del Sistema BD-BA
  • 17. © Copyright 2015 FUJITSU Pág. 16 de 25