Aplicaciones del Big Data a la Inteligencia del Negocio

Cómo ayuda a organizar grandes masas de datos dispersas y a generar una estrategia de Inteligencia de Negocio

Algunos Datos

60 mil millones de dispositivos inteligentes

275 exabytes información se transmiten por las redes anualmente

273 Tb promedio

en USA

Big Data podría mejorar la productividad de .5 a 1% anual en el sector de TI, Seguros o Financiero

132% incremento contactabilidad electrónica

268% crecimiento almacenamiento analítico

218% crecimiento modelos analíticos

El 84% de las transacciones se realizan por medios electrónicos

Que representa Big Data

Profundizar y añadir valor a la información,

• Uso de técnicas analíticas avanzadas • Encontrar tendencias y predecir los resultados futuros • Optimizar los procesos de negocio, interacción con cliente y gestión del riesgo, • De manera rápida dentro de grandes volúmenes de información multi-estructurada • Dentro y fuera de las fronteras de la organización.

Volumen, cantidad de información a ser analizada

Velocidad, rapidez con que la información puede ser analizada

Variedad, existencia de múltiples tipos de formato en la información a análizar

Consolidación 360°

Lograr una visión incluyente que permita el análisis del pasado y la actividad reciente dentro y fuera de la organización

Visión 360°

Extra Data

Intra Data

Histórico Near Online

Cambio modelo Informacional

Evolucionar de procesos tradicionales de aprovisionamiento y análisis hacia procesos que faciliten primero el análisis y posteriormente guardar

exclusivamente los hallazgos importantes

AnálisisAlmacenaT

rans

form

a

tiempo

Análisis

Análisis

Con

solid

atiempo

Estructuración

Tecnología especializada o grids

Servicios de Outsourcing

Servicios en la nube privados o públicos.

Se deberá contar con capacidad de expansión en almacenamiento y procesamiento de forma ágil dada la flexibilidad y variabilidad de los

análisis en Big Data.

Búsqueda

Almacenamiento

Procesamiento paralelo

Análisis

Tecnología Software

Estructuración

Área central

de conocimiento

Nuevo rol de

profesional

analíticos

(Estadística,

Informática y

Banco)

Área de descubrimiento

o arenero

s

Archivos

analíticos de uso

común dentro de la

comunidad.

Capacidad de conocimiento

Evolucionar hacia un nuevo orden que facilite el análisis y exploración a lo largo de estructuras múltiples y grandes volúmenes de información en los

ámbitos, tecnológico, cognoscitivo y organizacional.

Formación

Modelo Complementario

Modelado

CoreBancario

(datos estructurados)Información

Interna(datos no

estructurados)

InformaciónExterna(datos no

estructurados)

Herramientas Analíticas

AreneroModelado

Big AnalitycsNueva Arquitectura

Data Warehausing tradicional

Data Governance

Entorno de alto

desempeño organizado y estandarizado, sin silos de información

departamental

Herramientas

analíticas seleccionas para el

uso común

Áreas analíticas con zonas

de descubrimi

ento

DWH convive con federación

de Datamarts

especializados

Actividad cotidiana en el Service

Desk Informacion

al

Evolución en el

Centro de Gobierno

Informacional

Formación

Profesionales Analíticos

Algunas Soluciones

Riesgo • Análisis predictivo de prevención de fraudes

Operación •Nivel de autorización de la plataforma de crédito

Cumplimiento Normativo • Reporting Regulatorio

Cumplimiento Normativo • Análisis de prevención de lavado de dinero

Conocimiento del cliente • Análisis de recomendación del cliente

Conocimiento del cliente• Exploración del comportamiento de marca en modo de escucha de las

menciones del banco en las redes sociales

Volumen y Velocidad

Volumen y Variedad

Volumen Velocidad Variedad

Volumen y Velocidad

Volumen y Velocidad

Volumen y Variedad

Flexibilidad para la comunidad analítica.

Formación de equipos.

Combinación de herramientas.

Mantener y evolucionar modelo de Data Governance.

Claves

Conclusión

El fenómeno de Big Data refleja la realidad de la transformación de un mundo que ahora es digital

Consolidar a la información como el factor clave para el crecimiento y cumplimiento de los objetivos de la organización.

El objetivo es aumentar la productividad, el beneficio y la competitividad como resultante de las decisiones que se tomen apoyadas en el entorno analítico

Impulsar ideas innovadoras o generar modelos disruptivos, donde el análisis de información sea mas completo y oportuno al día día de las organizaciones

Big Data es una oportunidad analítica para el presente, pero seguramente

será la necesidad de informacional de mañana.

Aplicaciones del Big Data a la Inteligencia del Negocio

Cómo ayuda a organizar grandes masas de datos dispersas y a generar una estrategia de Inteligencia de Negocio