Las empresas que trabajan con big data se agrupan en dos categorías principales: profesionales de datos y proveedores tecnológicos. Estos últimos abarcan una variedad de sectores y están en constante evolución, con un enfoque en áreas como la banca y los servicios financieros.
Presentamos al iPad, una navaja suiza
para las sucursales bancarias
Uso potencial de los iPad a modo de quioscos informativos en las sucursales:
■ Para demostraciones, formación y solución de problemas.
■ Atraer a nuevos clientes a la banca digital.
■ Mostrar folletos digitales con presentaciones de productos
y comparativas.
■ Sistema para registrar y organizar el tiempo
de espera de los clientes.
■ Formularios interactivos para abrir cuentas
online, cargar aplicaciones.
■ Otras opciones: calculadoras financieras, vídeos,
directorio de sucursales, etc.
SubtemaLa senda hacia
la victoria rápida
-No te embarques
en tareas demasiado
ambiciosas
-Desarrolla
una hoja de ruta
-Encuentra
valor desde dentro
-Sé un líder en
la revolución social
-Promueve un centro
de competencia
-La gestión
del cambio es crucial
-Gestión del riesgo
Llegó la hora de levantarse y empezar
a ser activos con Big Data, puesto
que “quedarse sentados esperando”
ya no es una opción viable. En esta
sección veremos algunos consejos de
profesionales que comparten algunas
lecciones aprendidas a lo largo
del camino.
Los trabajadores de IT están
adquiriendo nuevos roles
haciendo de puente entre
las IT y los negocios.
Los trabajos de Big Data
requieren analistas de negocio,
chief data officers, científicos de
datos, profesionales de IT/legal,
arquitectos de información,
guardianes de datos, etc.
Se necesitan capacidades
avanzadas de gestión de
información/análisis y
experiencia en negocios.
Instantáneas
globales
Proveedores tecnológicos de Big Data -Software de gestión de terceros
-Distribución
-Bases de datos operacionales
-SQL en Hadoop
-Frameworks
-Hadoop: COMO SERVICIO
DE APPS/ANALÍTICAS
Los “jugadores” de Big Data se pueden
dividir entre profesionales de los datos
y suministradores de tecnología. En esta
sección destacamos las empresas que
trabajan con Big Data en varios sectores,
incluyendo la banca y los servicios
financieros. Los suministradores de
tecnología abarcan un espacio amplio, ya
que esta tendencia aún está madurando.
También hacemos un repaso al terreno
tecnológico y echamos vistazo a algunas
compañías que apuntan hacia dónde se
dirige el futuro de Big Data.
Topic principal
¿Que es?
procesos, tecnologías y modelos de negocio basados en datos.
caracteristicas
volumen
ha evolucionado de megabytes y gigabytes a petabytes.
velocidad
La velocidad del movimiento,
proceso y captura de
datos dentro y fuera de
la empresa ha aumentado
significativamente.
variedad
datos almacenados
y estructurados
Aplicacion del big data en BBVA
Para BBVA, el concepto Big Data tiene un enfoque basado en la gestión inteligente de la información digital, que al analizarla puede ayudar a fundamentar decisiones que redunden en la mejora de las condiciones de vida de las personas”, ha destacado Hugo Nájera.
El Centro de Innovación de BBVA acogió la presentación del estudio Dinámicas del Turismo en la Ciudad de Madrid, un estudio basado en la actividad comercial real del año 2012.
BBVA está trabajando para capturar el valor que los datos encierran, tanto para mejorar los procesos de negocio actuales, como para crear nuevos productos basados en datos.
BBVA está trabajando para capturar el valor que los datos encierran, tanto para mejorar los procesos de negocio actuales, como para crear nuevos productos basados en datos.
Desafíos
Costa excesivo: Gran parte de la gestión tradicional de datos bancarios y de las prácticas de gestión de datos es incapaz de soportar las exigencias de Big Data, lo que puede desembocar en proyectos de análisis de datos costosos y con retrasos.
Alineación con el negocio: Los presidentes de los bancos y los accionistas principales tienen unos objetivos empresariales muy claros. A menudo estos objetivos no están alineados con las ideas relativas al Big Data, lo que genera un gran obstáculo para las organizaciones de servicios financieros.
¿Que rendimiento genera?
Los datos de servicios financieros son maravillosos, especialmente cuando se trata de mejorar los modelos de negocio actuales o de crear algunos nuevos. Mientras que datos de otro tipo, como Foursquare, permiten visualizar la intencionalidad de los consumidores, los datos de los servicios financieros expresan las decisiones de compra de los consumidores.
■ Optimización de redes
■ Valoración de los clientes
■ Evitar pérdidade clientes
■ Prevención del fraude
Manufacturas
■ Investigación de productos
■ Análisis de ingeniería
■ Mantenimiento predictivo
■ Análisis de procesos y calidad
■ Optimizaciónde la distribución
Publicidad y
relaciones públicas
■ Gestión de señales de demanda
■ Publicidad personalizada
■ Análisis de sentimiento del mercado
■ Adquisición de clientes
Gobierno
Gobernanza del mercado
■ Sistemas de armas y contraterrorismo
■ Econometría
■ Informática aplicada a la salud
Servicios
financieros
“Trading” automatizado análisis de riesgos ,detección del fraude, análisis de carteras
Venta minorista
con el cliente , ubicación y distribución
de tiendas, detección y prevención
del fraude ,optimizar la cadena
de suministros precios dinámicos
oportunidades
análisis de Internet/móvil/redes sociales
Análisis de la actividad del cliente: almacenar las preferencias del cliente para personalizar lo que se muestra, monitorizar el uso para evaluar las métricas de la web.
análisis de fraude y riesgo
Análisis de datos sobre clientes, transacciones y mercados para cuantificar el riesgo de clientes y productos.
efectividad operativa
Análisis de datos operativos aprovechando abundantes datos de producción para mejorar los procesos y la calidad del producto.
análisis de marketing
SubtemModelos del marketing mix: optimización del marketing mix y de las promociones utilizando modelos econométricos para evaluar el aumento de ventas con diferentes herramientas de marketing e identificar el más efectivo.a
análisis de clientes
Marketing impulsado por los clientes: promociones y ofertas personalizadas basándose en las pautas de compras individuales. Prevención de la pérdida de clientes.