Presentación de Sonia Sánchez de BEEVA para Foro IT sobre Big Data aplicado al Business Intelligence.

1. [+34] 902 20 25 52 hablemos@beeva.com www.beeva.com

2. 2014 2
BIG DATA
bla, bla, bla
bla, bla,
Bla, bla, bla
bla
bla, bla,
bla, bla
bla,
bla

3. 2014 3
+
-
+- descriptive
analytics
predictive
analytics
DataVariety&Volume
structured
data
unstructured
data Big Data Analytics Big Data Models
Performance Mgmt Data Mining
• Pattern-Based Analysis
• Textual Analysis
• Sentiment Analysis
• Social Analysis
• Visual Data Analysis…
• OLAP
• Relational DDBB / SQL
• Reporting
• Descriptive Statistics
• Predictive BI
• Regression Analysis
• Cluster Analysis
• Anomaly Detection
• Decision Support
• Machine Learning
• Unstructured Data Mining
• Statistical Pattern Matching
• Metric Learning
• …

4. 2014 4
VOLUMEN
CRECIMIENTO
INFORMACIÓN
MEGAS GIGAS TERAS
EXABYTES,
PETABYTES
VARIEDAD NUEVAS FUENTES
Fuentes
tradicionales:
Clientes,
Catalogo,
Ventas
CRM
CDRs,
Transacciones,
detalle de
fuentes
operacionales
Total de fuentes
Internas sin agregar
,
Logs, smart meters
Fuentes externas
VELOCIDAD
REFRESCO INFORMACIÓN PUNTUAL PERIÓDICO
NEAR REAL
TIME
REAL TIME
PROCESAMIENTO BATCH STREAMING DATA
REPORTING EXCELES INFORMES MONITORIZACIÓN PREDICCIÓN

5. 2014 5

6. 2014 6
Fuentes de datos internas, limitadas y ya estructuradas
Necesidad de crear hechos y dimensiones por limitaciones tecnológicas
Problemas en ETL = Cuello de botella
Reducción/ Racionalización de costes
Alto coste
Vendor lock-in

7. 2014 7
Agilidad para nuevos desarrollos, pruebas, pilotos, procesos puntuales
Bajo rendimiento en consultas
La mayoría de la analítica es descriptiva o reporting
La preparación de datos para modelos analíticos es lenta
Analistas separados de los responsables de negocio
Time-to-market lento

8. 2014 8
Dar respuesta al Negocio, sin limitar la visión de negocio
Acceso total a la información: “High resolution view”
Perfiles avanzados: Data Scientists
Paralelización de procesos
Modelización predictiva
Necesidades de Negocio no son homogéneas

9. 2014 9
 Escalable
 Flexible
 Modular
 Coste Racional
 Rendimiento óptimo en los
procesos
 Permitir que la información fluya a
lo largo de todas las áreas.

10. 2014 10
Nuevos modelos de
negocio basados en
datos
Nuevos servicios,
productos y venta de
datos a terceros
Transformación de los
modelos de negocio
Optimización de la
cadena de valor gracias
a los datos
C
D
2. Transformación de los negocios1. Analítica avanzada
Plataforma analítica
Optimización de los
procesos core y la
operativa diaria
A
Analítica estratégica
Insights para la
resolución de nuevos
problemas o desafíos
B

11. 2014 11
↑
↑
↓

12. 2014 12
Extracción y carga de archivosETL
CRM Legacy Supply
Chain
ERP SW de
3ºs
Social
Media
Webs Logs Texto Sensores
BI Tools Developer Tools
Power User Business User Desarrollador Data Scientist
Datos tratados
Data Warehouse
RDBMS Capa de Servicio
Vistas de negocio
Hadoop
Plataforma Analítica Big Data
Business User
BI Tools

13. 2014 13
SW de
3ºs
ERP
Supply
Chain
Legacy
Data Mart 1…N
ETL
Fuentes ODS Business Warehouse Explotación
Plataforma BI Estándard
BI / Data Analysts
End users
Regulatorio
Otros Sistemas…
Salidas
CRM
ETL
MdN
Data Warehouse
RDBMS

14. 2014 14
ETL
EMR Data Pipeline
AWS S3
Extrac,CargayProcesam.
Carga
 Ejemplo: Cálculo de indicadores o variables en la nube. Descarga de trabajo a plataforma informacional.
Optimización uso de ventana Batch
Data Platform
de BEEVA
SW de
3ºs
ERP
Supply
Chain
Legacy
Data Mart 1…N
ETL
Fuentes ODS Business Warehouse Explotación
Plataforma BI Estándard
BI / Data Analysts
End users
Regulatorio
Otros Sistemas…
Salidas
CRM
ETL
MdN
Data Warehouse
RDBMS

15. 2014 15
Amazon Redshift
DynamoDB
 Ejemplo: Informacionales departamentales con necesidades especificas en la nube.
Data Platform
de BEEVA
SW de
3ºs
ERP
Supply
Chain
Legacy
Data Mart 1…N
ETL
Fuentes ODS Business Warehouse Explotación
Plataforma BI Estándard
BI / Data Analysts
End users
Regulatorio
Otros Sistemas…
Salidas
CRM
ETL
MdN
Data Warehouse
RDBMS
ETL
EMR Data Pipeline
AWS S3
Extrac,CargayProcesam.
Carga

16. 2014 16
Data Platform
de BEEVA
BI / Data
Analysts
End users
APIsDesarrolladorLogs,
text, IoT
Nuevos
canales
 Ejemplo: Cálculo gestión riesgos en la nube. Enriquecimiento datos de cliente con este indicador.
Nuevas
fuentes
SW de
3ºs
ERP
Supply
Chain
Legacy
Data Mart 1…N
ETL
Fuentes ODS Business Warehouse Explotación
Plataforma BI Estándard
BI / Data Analysts
End users
Regulatorio
Otros Sistemas…
Salidas
CRM
ETL
MdN
Data Warehouse
RDBMS
Amazon Redshift
DynamoDB
Data Pipeline
ETL
EMR
AWS S3
Extrac,CargayProcesam.
Carga
Federación
de DWHs

17. 2014 17











18. 2014 18

19. 2014 19
ENCUÉNTRANOS EN…
CALLE CLARA DEL REY, 26 28002 MADRID
902 20 25 52
hablemos@beeva.es
www.beeva.es
@beeva_es