[MÚSICA] [MÚSICA] Hola. Soy Carme Artigas, CEO de Synergic Partners, compañía y consultora de big data del grupo Telefónica. Hoy me toca hablaros de la democratización del big data. Big data como sabéis es un término muy conocido de gran impacto hoy en día tanto en el tema tecnológico como el entorno empresarial, y el origen de big data lo tenemos que ver en la digitalización. Todos nosotros somos seres digitales, seres que interactuamos permanentemente en redes sociales en internet, y cada una de estas interacciones genera un rastro digital. Había cosas que antes hacíamos que you no hacemos, nos íbamos de viaje y emitíamos un billete físico y ahora este billete está en un formato online, incluso en un código QR. Llegamos a un aeropuerto y lo que hacíamos era buscar un libro para leer, y ahora estamos locos buscando la wifi para conectarnos. incluso hacíamos fotos de los monumentos históricos y ahora hacemos más fotos de las que podemos llegar a procesar y a entender en un viaje. Por lo tanto cada una de estas interacciones genera un rastro digital que hasta ahora técnicamente no era posible analizar. El crecimiento internet por tanto tiene que ver con el crecimiento del mundo del móvil y con el crecimiento de estas interacciones, pero también el crecimiento futuro no solo va a ser por culpa de internet, de las redes sociales, de la movilidad, sino también por el crecimiento de las interacciones de las cosas entre sí. Por tanto hay como dos internets, el internet de las personas y el internet de las cosas. De hecho, la explotación a nivel de volúmenes de datos que se van a gestionar para un futuro, van a tener más que ver con las cosas conectadas entre sí, las interacciones máquina a máquina, el internet de las cosas se proyecta que habrá más de 26.000 millones de objetos conectados en internet en el año 2026 y esto junto con la interacción de las personas con el mundo digital van a generar un volumen de información inmenso. De eso habla big data, de la capacidad de gestionar estos ingentes volúmenes de información de todo tipo. Y esto es posible hacerlo hoy en día porque you existe la tecnología capaz para poder capturar esta información para poderla procesar, para poderla entender y para poderla accionar. La principal causa de que haya nacido big data como mercado es la evolución tecnológica. Las caídas dramáticas en los costes de procesamiento de datos, en los costes de almacenamiento de datos lo que ha facilitado un crecimiento exponencial junto a de la cloud de poder procesar mucha información a muy bajo costo. Si no no estaríamos hablando hoy. Hoy en día cualquier persona por un coste muy razonable puede tener un entorno en la cloud con una capacidad de procesamiento de datos enorme y hasta ahora solo se podían permitir a las grandes empresas. Por lo tanto hablar de big data significa hablar de la democratización masiva del procesamiento de datos a muy bajo coste gracias a la caída de costes de almacenamiento, de procesamiento y de la cloud. Big data tiene que ver por tanto con el hecho de que por primera vez un salto cuantitativo que es la cantidad de datos que podemos procesar nos lleva a un salto cualitativo que es la cantidad de cosas nuevas que se pueden descubrir. Big data tiene que ver con lo que se llama las tres Vs, la V de volumen de información, la V de variedad de tipos de información y la V de velocidad. Podemos analizar datos prácticamente a tiempo real y poder tomar también decisiones a tiempo real. Pero existe una cuarta V muchísimo más importante que es la V de valor. Big data solo tiene sentido si el resultado de descubrir esos patrones ocultos de la información nos lleva a descubrir cosas nuevas que nos permiten tomar decisiones de impacto en el negocio. Os hablaba de la V de volumen, hemos estado viendo la cantidad de información que generan nuestras interacciones en el mundo digital y me gustaría hablaros también de la V de variedad. La V de variedad se refiere a que tenemos varios tipos de datos, básicamente existen tres tipos de datos, lo que llamamos datos estructurados, datos no estructurados y datos semi estructurados. Los datos estructurados son los datos que conocemos, toda la informática tradicional solo ha podido gestionar datos estructurados, es decir filas y columnas en una base de datos relacional en una hoja de Excel, 1 y 0, los datos que alimentan nuestras aplicaciones de negocio, nuestros rp, nuestros datas warehouse, nuestras aplicaciones de VI, nuestras bases de datos. Por tanto hasta ahora solo teníamos la manera de poder ingestar esa información de datos estructurados, poderla capturar, poderla procesar y poderla analizar. Pero todo el resto de información, la información no estructurada, es decir imágenes, textos, vídeos, grabaciones de voz de nuestros clientes en un call center, toda esta información no tiene más manera de poderla procesar y analizar. Tampoco la información semi estructurada, por ejemplo los logs de navegación de internet. Toda esta información es la que nos permite procesar big data. Big data nos permite tratar la información no estructurada y semi estructurada de la misma manera que hasta ahora hemos podido tratar la información estructurada. Estas fuentes de información diversa que hemos dicho pueden ser tanto internas como externas. Hay información que you tenemos dentro de los sistemas de información corporativos y otra información que no tenemos, y la tenemos que buscar fuera. ¿En qué medios? En primer lugar, medios abiertos, medios online, perfiles públicos, pero también lo que llamamos open data que son bases de datos abiertas normalmente proporcionadas por las administraciones públicas. También podemos enriquecer nuestra información con la información externa privada de empresas que nos venden bases de datos. Al final de lo que se trata es de poder combinar la información interna, la información externa de todo tipo para poder descubrir comportamientos y patrones de la información. Pongamos un ejemplo. En una tienda de retail hasta ahora la información que una tienda podía guardar de sus clientes era básicamente la ficha de cliente, la tarjeta de fidelización, las compras o las transacciones de tarjeta. En un mundo big data, además de esta información, las tiendas podrían capturar información proveniente de los movimientos de las personas dentro de la tienda porque por ejemplo tendrían visualizada esa tienda con bitcoins o con internet de las cosas. Además pueden agregar esta información, la información de las compras online o la información del perfil de sus clientes en Twitter, en Linkedin o incluso en Facebook. Y también podríamos agregar a esta información, la información de los sistemas logísticos y la información externa del análisis de mercado. A final, lo que podemos conseguir es una visión mucho más granular, un conocimiento muchísimo más profundo de nuestros clientes y de nuestros productos y servicios. Esto es lo que pretende big data, descubrir los patrones ocultos de la información y gracias a ello, ser capaz de caracterizar muchísimo mejor los comportamientos, por ejemplo de nuestros clientes para poder desarrollar estrategias que nos permitan desarrollar nuestros productos y servicios mucho más personalizados, y sobre todo a partir de las tecnologías de big data desarrollar modelos de analítica avanzada que nos permiten pasar de ser compañías reactivas a compañías predictivas. [MÚSICA] [MÚSICA]