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#SCHIBSTEDNEXT¿Cómo hacer Big Data de forma rentable?

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#trendingtopic

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¿Qué es Big Data?

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Chaturanga 18.446.744.073.709.551.615

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Ley de Moore

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Coste por Gbyte

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125.0

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250.0

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375.0

00

500.0

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1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2013 2014

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0,35

0,7

1,05

1,4

2005 2010 2013 2014 2015

1,24

0,09 0,05 0,03 0,025

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Memoria

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100 campos de futbol

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Capacidad de proceso

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Coste de la secuenciación del ADN

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Volvamos a Big Data

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No es sólo para grandes empresas

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Aunque el tamaño si importaZurrones de datos

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Cualitativo vs Cuantitativo

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Complejo

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Complicado

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Confundimos complejo con complicado

• La falta de información

• La falta de capacidad para procesarla

• La fala de inteligencia para entenderla

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Combinando

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1,05

1,4

2005 2010 2013 2014 2015

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0,09 0,05 0,03 0,025

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Nueva frontera

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¿Cómo hacer big data?

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Cambiar de principios

“Estos son mis principios, y si no le gustan tengo otros”

Groucho Marx

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Lo que no sé es mas importante que lo que sé

@agustincncMáxima perdida asumible

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Si tu producto no te da vergüenza cuando lanzas entonces, has lanzado tarde

Reid Hoffman, CEO Linked-in

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Riesgos de un proyecto

Bajo riesgo técnico Alto riesgo técnico

Bajo

rie

sgo

nego

cio

Alto

rie

sgo

nego

cio

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Coste del error

0

25

50

75

100

Coste error clásico

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Coste del error

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25

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Coste de evitar el errorCoste error clásico

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Coste del error

0

25

50

75

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Nuevas tecnologíasCoste de evitar el errorCoste error clásico

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Cambiar de principios

“Estos son mis principios, y si no le gustan tengo otros”

Groucho Marx

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Riesgos de un proyecto

Bajo riesgo técnico Alto riesgo técnico

Bajo

rie

sgo

nego

cio

Alto

rie

sgo

nego

cio

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Coste vs Beneficio

Poco Coste Mucho Coste

Poco

Bci

o.M

ucho

Bci

o.

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Gestión Agile

Recursos Tiempo

Funcionalidades

Reducción de incertidumbres en los proyectos

Tradicional

Estimados

Aspectos fijos

Recursos Tiempo

Requerimientos

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Para hacer Big Data hace falta

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Datos

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Hay mas datos fuera que dentro

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Datos no estructurados

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Guárdalo todo

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Infinitas tecnologías

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Inteligencia para simplificar

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Expertos en el análisis y manejo de los datos

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Espíritu aventurero para explorar estos nuevos territorios

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Sin grandes inversiones

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Cloud, SaaS, OpenSource

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Talento de gestión

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Ciclo de vidaCaptura de datos

Limpieza de datos

Limpieza de datos

Hipotesis y modelos

Prueba del modelo

Problema de negocio

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Conclusiones

• Estamos en el principio

• Empieza hoy

• Prueba y aprende

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Gracias !!!