BIG DATA

SOLUCIONES BIG DATA

ESTRATEGIA BIG DATA

Diseñar una estrategia Big Data es clave para asegurar el éxito de la transformación digital que debe emprender una empresa para adaptarte a las nuevas demandas y necesidades de los clientes.

 

Para ello  es fundamental: Liderazgo, el diseño de una estrategia horizontal en la organización,  el cambio cultural interno

Nuestro equipo de consultores expertos en Big Data le ayuda a definir el Roadmap de su estrategia Big Data a partir de un diagnóstico inicial que tendrá en cuenta la madurez tecnológica de su empresa y los aspectos de negocio a mejorar.

Para entender bien las necesidades y objetivos de la empresa será fundamental el trabajo colaborativo de ambos equipos.

Debemos de pasar de ser EMPRESAS REACTIVAS a EMPRESAS PREDICTIVAS

 

-Diagnóstico Inicial Big Data.

1.- Conocimiento de la empresa:  Definición conjunta de lo que hay que mejorar en la empresa.

2.- Diagnóstico Inicial: Evaluación de la situación actual y los requerimientos técnicos.

3.-Road Map: Hoja de ruta y ejecución de la estrategia de big data de la empresa.

ARQUITECTURA DEL DATO

Para transformar los datos de su empresa en insights de negocio e inteligencia, el primer reto técnico consiste en disponer de la arquitectura y las herramientas tecnológicas necesarias para soportar todo un ecosistema Big Data.

 

La problematica mas comune de la ciencia del dato es : La cantidad, el volumen y tipos de datos

 

Poder procesar toda esa información en tiempos reducidos se requieren sistemas distribuidos. El diseño de la arquitectura Big Data es clave para implantar los sistemas y tecnologías necesarias para ser capaz de distribuir toda esa información.

Arquitectura Big Data ad-hoc

Desde BusinessGoOn ofrecemos servicios de arquitectura Big Data Ad-hoc para empresas, diseñando la estructura y la elección de herramientas y componentes tecnológicos que den soporte a los proyectos Big Data propuestos en función de la necesidad de la empresa.

Dada la existencia de distintas opciones a la hora de configurar una Arquitectura Big Data, contamos con expertos con conocimientos en distintas soluciones para un diseño y desarrollo a medida.

Infraestructura cloud, on-premise e híbirdas

Según las características propias de su empresa, el nivel de seguridad requerido, la capacidad de procesamiento y almacenamiento necesitado, en BusinessGoOn le ofrecemos el desarrollo de sus proyectos Big Data…

Ya sea mediante soluciones cloud (IaaS, PaaS, SaaS), on-premise (en tus propias oficinas) o híbridas, con el apoyo de nuestros partners tecnológico:

Plataforma soportada en cloud

Trabajamos con partners de confianza:Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform.

Especialistas en soluciones Hadoop

A través de partners como Cloudera y HortonWorks entre otros.

Flexibilidad y escalabilidad

Para permitir el crecimiento progresivo de su empresa y su adopción de proyectos Big Data, cualquier plataforma de datos tiene que cumplir con las premisas de flexibilidad y escalabilidad.

En entornos Big Data, las plataformas son altamente flexibles, adaptándose en función de las necesidades de almacenamiento de datos y procesamiento, así como incorporando nuevas capacidades (plataformas IoT, herramientas, APIS, nuevas fuentes de datos, etc).

En este sentido, resulta crucial que desde la propia fase de diseño de la arquitectura de datos, se prevea las posibilidades de escalabilidad de la misma, para la productivización de los modelos y procesos a desarrollar.
Esto se traduce además en reducción de costes de implementación, desarrollo y mantenimiento.

INGENIERÍA DE DATOS

Veracidad de datos, decisiones correctas

Una vez diseñada la arquitectura que dará soporte al Ecosistema Big Data, el paso siguiente es proceder a la ingesta de los datos al data lake, como repositorio único de todos los datos relativos a su empresa y su entorno, independientemente de su naturaleza, tipología o volumen.

❑  El Big Data permite la ágil incorporación y procesamiento dinámico de nuevas fuentes de datos sin necesidad de desarrollo de la arquitectura.

❑  La ingeniería de datos viene a establecer los estándares que cualquier empresa necesita para disponer de sus datos de una manera unificada, limpia y accesible, respondiendo a los requerimientos de la empresa.

❑  Su importancia es crucial, ya que se trata de la fase en la que se preparan los datos para que en la fase posterior, la analítica avanzada, se ejecuten los modelos sobre datos precisos, que puedan aportar conclusiones de negocio veraces. Si los datos no son fiables, las decisiones empresariales no serán correctas.

-Tratamiento de la información

Servicios de ingeniería de datos para el tratamiento de la información
En BusinessGoOn ofrecemos todos los servicios propios de ingeniería de datos, desde el modelado de datos, hasta la migración y automatización de ingestas de datos a través de workflows programados.

Modelado y organización de datos
Esquema de distribución de datos y replicacion para la seguridad de los mismos.

Organización de datos para un ágil acceso.

Calidad de datos

Perfilado y enriquecimiento de las variables.

Definición de los procesos de calidad del datos

Procesos de limpieza y normalización

Generación de variables, atributos e indicadores directamente del DATA LAKE

Definición de las transformaciones de datos, necesarias tras la extracción de sus fuentes originales internas y externas

Proceso de ingesta de datos ( batch y streaming)


Integración y tratamiento de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados

Definición de estrategia y roadmap de ingestas de datos, con tiempos de latencia apropiados. Según el tipo de datos del que cada empresa disponga

 

Automatización de procesos

Diseño de procesos de limpieza y normalización de datos automáticos

Framework para la automatización de integración de datos.

ANALÍTICA DEL DATO

Generación de nuevas fuentes de negocio

Los datos permiten tener un conocimiento más profundo de su cliente, y esto hace posible, junto a la aplicación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning, ser capaz de personalizar sus productos o servicios para que su empresa se adapte mejor a las necesidades del consumidor.

Por tanto, a traves del conocimiento de su cliente podrá mejorar la efectividad de las campañas, mejorar los ratios de cross-selling, impulsar el up-selling etc.

Mejora de la eficiencia operativa

Gracias al correcto almacenamiento y aprovisionamiento de los datos en tiempo real, unido a tecnologías como IoT, somos capaces de tener un conocimiento unificado de los procesos, de una cadena de producción o de una máquina.

Una visión integral del entorno productivo te permitirá anticiparte a una posible avería o anomalía, así como mejorar los ciclos de mantenimiento, lo que se traduce en eficiencia operativa.

Prevención y predicción de fraude y riesgo

Gracias a la capacidad de analizar no solo una muestra, sino todo el conjunto de datos, somos más eficaces a la hora de detectar anomalías.

Asimismo, la opción de integrar nuevas fuentes de datos, que complementen la información de su empresa y generen relaciones que no conocías, como pueden ser estadísticas oficiales,  redes sociales, hace posible detectar patrones de comportamiento y determinar posibles casos fraudulentos o irregulares, lo que te permitirá paliar costes futuros.

VISUALIZACIÓN DE DATOS

Traducción entra la capa técnica y del negocio

Uno de los mayores retos que plantea el Big Data es saber tomar decisiones ante los resultados que arrojan los modelos y algoritmos.

El área de visualización de datos, casi intrínseca en cualquier proyecto Big Data, tiene la misión de mostrar de manera gráfica y clara los resultados obtenidos de un proyecto, principalmente a través de dashboards; que incluye diferentes tipos de gráficos, como por ejemplo mapas de calor, mapas con datosgeolocalizados o con flujos de movimiento, donde se busca dar respuesta a todas las preguntas planteadas al principio del proyecto y de esta forma convertir los insights en acciones.

Las herramientas de visualización de datos permiten representar cualquier tipo de información de una forma visual y sencilla.

En BusinessGoOn trabajamos con herramientas como Tableau, CARTO, D3, leaflet, librerías de R, entre muchas otras para poder representar gráficamente los proyectos llevados a cabo.

INTERNET OF THINGS

La necesidad cada vez mayor de las empresas de digitalizarse para hacer frente a un mercado cada vez más cambiante y a unos clientes cada vez más exigentes ha llevado a las empresas a poblar sus procesos de múltiples máquinas (sensores, medidores, dispositivos GPS, ordenadores, etc.) para así tener una visión end-to-end de sus negocios desde el punto de vista de los procesos.

❑ La inclusión de todos estos dispositivos en las empresas está planteando nuevos retos en cuanto al almacenamiento, tratamiento y análisis de todos estos datos, en múltiples formatos, ahora a disposición de las organizaciones.

❑Es gracias al Big Data y a la utilización de técnicas de Análisis Avanzado, que por primera vez las empresas pueden tener una visión unificada de sus procesos, entendiendo su funcionamiento, su estado y el entorno.

GOBIERNO DE DATOS

Transformar una empresa a una orientada al dato no es tarea fácil, pasa por tener muy claro la estrategia a nivel directivo que permita priorizar los casos de uso Big Data que respondan a las necesidades de negocio.

Asimismo, se requiere de una estricta definición de políticas y normas en torno a la utilización de los datos, a lo que se denomina gobierno del dato.

El gobierno del dato establece un marco de referencia, necesario para la maximización del valor de la información disponible de forma transversal en toda la organización a través de la definición de políticas, procedimientos y roles que faciliten la gestión efectiva del ciclo de vida del dato.

Desde BusinessGoOn, ofrecemos a nuestros clientes soluciones para garantizar la integridad del dato y la gestión eficiente del mismo.

APLICACIONES PRÁCTICAS DEL BIG DATA

En generación de fuentes de negocio:

  • Detección de clientes de alto valor para la empresa.
  • Vision 360º del cliente
  • Definir el portfolio de producto de productos/ servicio optimo por cada segmento.
  • Predicción de ventas.
  • Precios dinámicos.
  • Aumentar y mejorar ratios de cross-selling e impulsar el up-selling.
  • Crear recomendaciones personalizadas.
  • Captar nuevos clientes con Lead Storing

En mejora de la eficiencia operativa.

-Dataficación de oficinas.

-Monitoreo y mantenimiento de maquinas.

-Gestión de stock en tiempo real.

-Optimización de rutas en transporte logístico.

En prevención y predicción de fraude y riesgo.

  • Predicción de fuga de clientes.
  • Detección de fraude y otras anomalías.
  • Prevención de morosidad o impago de clientes
  • Monitoreo anticorrupción de actividades.

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