big data, big customer value, big results

15
Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. BIG DATA BIG CUSTOMER DATA BIG RESULTS JIMMY MARTÍNEZ SAS INSTITUTE / JULIO, 2013

Post on 19-Oct-2014

777 views

Category:

Technology


1 download

DESCRIPTION

Jimmy Martínez, Domain Expert de Information Management para SAS Latinoamérica Norte

TRANSCRIPT

Page 1: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

BIG DATA

BIG CUSTOMER DATA

BIG RESULTS

JIMMY MARTÍNEZ

SAS INSTITUTE / JULIO, 2013

Page 2: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

AGENDA

• Valor para el cliente• ¿Qué es Big Data?• ¿Qué es importante saber y definir?• Web Data• Retos• Otros tipos• Los 7 pasos

Page 3: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

VALOR PARA EL CLIENTE

Combinar la información de Social Media con analítica para ofrecer productos a sus clientes.

Correr su código de análisis en segundos en lugar de horas y días.

Predecir el comportamiento de compra y criterio de decisión de sus clientes varias semanas antes que la competencia.

Obtener el beneficio de ser el primero en ofrecer algo a tus clientes que no han sido identificados por sus competidores.

Responder a las necesidades del cliente con la última información generada.

Mejorar la experiencia de los clientes para incrementar su valor.

Page 4: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

MAYOR

PRECISION

MAYOR

DESEMPENO

MAYOR

PROFUNDIDAD

Y AMPLITUD

MEJORES

RESULTADOS DEL

NEGOCIO

NUESTRA

PERSPECTIVABIG DATA ES RELATIVO NO ABSOLUTO

Big Data

» Cuando el volumen, velocidad y variedad de los datos excede la capacidad de almacenamiento o procesamiento de una organización para tomar decisiones de forma precisa y oportuna.

» SAS: Variabilidad y Complejidad

Page 5: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

VOLUMENVARIEDADVELOCIDADVALOR

HOY EL FUTURO

CA

NT

IDA

D D

AT

OS

AVANZANDO EN LA ERA DEL BIG DATA

Page 6: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

CARACTERÍSTICAS

DE BIG DATA

• Es a menudo generada automáticamente por una máquina o proceso (video, sensores, web data)

• Es típicamente una nueva fuente de datos (como la captura de comportamiento de exploración de los clientes)

• No está diseñada para ser amigable

• Es descrita como no estructurada aunque la mayoría está al menos semi-estructurada

• Las fuentes estructuradas son aquellas que ya conocemos de manera tradicional

Page 7: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

¿UN EJEMPLO?

Page 8: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

SU VENTAJACOMPETITIVA

Orientar

Observar

Actuar

Actuar

Orienta

rDecidir

OPORTUNIDAD

EN EL MERCADO

Decidir

¿QUÉ ES IMPORTANTE SABER?

• ¡Lo que las empresas hacen con el Big Data es lo más importante: Tomar Acciones!

• Muchas fuentes de datos tienen un alto porcentaje de contenido sin uso o de bajo valor

• 70%-80% de tiempo se invierte en recolectar y

preparar los datos• El resto es usado en su

análisis

Page 9: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

¿QUÉ DEBEMOS DEFINIR?

• Alguna información será para uso estratégico de largo alcance

• Otra será para uso táctico de corto tiempo

• Otra simplemente no importa para mis propósitos…

Operational

Tactical

StrategicPolicy

Procedure

Execution

Page 10: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

Información/comportamiento del cliente Intención de compra. Definir la mejor oferta para el cliente.

Nick names, cuentas, preferencias Es la línea final de la vista de 360 grados del cliente

Comportamiento de compra Paquetes para incrementar la compra

Comportamiento de investigaciónConocer confianza en recursos como fotos, comentarios de usuarios, especificaciones técnicas

Tipo de datos ¿Por qué es importante?

WEB DATA

Page 11: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

MUCHA INFORMACIÓN

En demasiados lugares

CALIDAD DE DATOS POBRE

No puede ser de confianza

DATOS INCONSISTENTES

A través de múltiples fuentes

La estrategia de datos no está habilitada para soportar la estrategia de negocios

RETOS DENTRO DEL BIG DATA

Page 12: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

Ejemplo ¿Por qué es importante?

Datos de Telemática Miden velocidad, kilometraje, frenado. Impacto en tarifas y tráfico

Datos de tiempo y ubicación“Cuándo” sus clientes están “Dónde”. Global Positioning Systems (GPS). Recursos de la empresa, además de personas

Datos de rastreo de chips RFID. Uso en cobros de peajes, inventario de productos, comportamiento de compra dentro de la tienda, evitar fraudes por retorno de productos robados

OTROS EJEMPLOS

Page 13: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

COLLECT

PROCESS

MANAGE

MEASURE

CONSUME

ETAPA 1

ETAPA 2

ETAPA 3

ETAPA 4

ETAPA 5

Recolección de datos

Procesamiento:1. Seres Humanos

2. Máquinas con alto poder de

procesamiento

Big Data se presenta en

diferentes formatos. Toda

debe ser entendida,

definida, anotada, limpia

y auditada

Los requerimientos

de negocio definen cómo

medir los resultados para

su rastreo

El uso resultante de

los datos debe encajar con el

con el requerimiento original. Esto

aplica para acceso

personal o máquina a

máquina

Gobierno de datos

LOS 7 PASOS PARA LA ANALÍTICA DEL BIG DATA

Almacenamiento de corto y largo plazos

Page 14: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

CONCLUSIONES IDEAS FINALES

Page 15: Big Data, Big Customer Value, Big Results

Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

¡GRACIAS!

[email protected]

INFORMATION MANAGEMENT