Presentación de PowerPoint€¦ · Hive / Pig Advance Query Data Mining Hive / Pig Advance Query...

Aumentando el Poder Analítico para el

Sector Energético19 de Septiembre

Big Data

Dr. Luis Carlos Molina

+52 1 5510785032

lmolina@intt2.com

2

" todo el mundo habla de ello,

nadie sabe realmente cómo hacerlo,

todos piensan que los demás lo están haciendo,

así que todos dicen que también lo hacen..."

Big Data es como el sexo en la adolescencia

Laboratorio de Investigación en Big Data

Única empresa en México que cuenta con su propio Big Data Appliance. Una inversión de 0.6M de dólares.

Trabaja con las universidades más importantes del país en investigación aplicada: Ejemplo: CIC del IPN –Reconocimiento de rostros para vacas.

La patrulla Big Data es ampliamente reconocida en México por el concepto de integración tecnológica para reconocimiento de placas de manera autónoma.

Su cartera de clientes abarca diferentes lideres en diversos sectores.

Reconocimientos

MEJOR EMPRESA DE INNOVACIÓN EN LATINOAMÉRICA 2015 Y 2017

MEJOR EMPRESA ANALÍTICA DE MÉXICO 2017

MEJOR PROPUESTA DISRUPTIVA 2017: Patrulla Big Data

– DEFINICIÓN –

Historiador

Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff y Shun-Tak Leung

publicaron en 2003, su sistema de ficheros distribuidos

Google File System (GFS)

Infraestructura

5 servidores administrados por Cloudera para formar un

clúster

Arquitecto de SW

Integración de sistemas

Programación

Hadoop – Map Reduce – Python – Scala - Spark

Base de datos

Unir bases estructuradas versus no estructuradas

Minero de datos

Análisis 360 grados

Negocio

5Vs(Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad, Valor)

Big Data

Depende de quien

lo diga

Estructura del Laboratorio

FuentesOficiales

SEPOMEXINEGI

BerkeleyMachineLearning

KPI’s

CRISP DM

GobiernoDatos

CalidadDatos

SparkHadoop

AnalíticaAvanzada

PortalesGEORedes

Sociales

VisualizaciónDashBoards

R

ProcesosInMemory

InfraestructuraCluster

IngestaETLs

API´s

ClouderaDataLake

Noticias

Digitales

LABORATORIO

DE BIG DATA

ME

TO

DO

LO

GÍA

S

AN

AL

ÍTIC

CA

MAAGTIC

SCRUM

Python

Cuenta con más de 40 profesionales

Especialistas en Big Data en diferentes

áreas.

Diferencia entre BI y Big Data

EJEMPLODE UNA

BUENA PRÁCTICA

DE

ARQUITECTURA

USADOEN UN

PROYECTODE BIG DATA

Data Visualization & Reporting

Data Analytics

Hive /

PigAdvance

Query

Data Mining

Hive /

Pig

Advance

Query

Storage – hdfs

On - Promises

Storage – hdfs

Cloud

Security Metadata

Data Governance & Integration – ETL/ELT

On demand Real - Time StreamingTime

series

USUARIO FINAL

CAPA ANALÍTICA

CAPA DE

ACCESO

CAPA DE

ALMACENAMIENTO

CAPA

SEGURIDAD

CAPA DE

INTEGRACIÓN

FUENTES DE

INFORMACIÓN

NoSQL

9

Patrulla Big Data

Premio Oracle al mejor proyecto disruptivo.

Detección de carros robados en forma autónoma

10

Maqueta del edificio para Protección Civil

PanamáEvitar la CompraDe Energía

El mes en el que no se cubre con la demanda es septiembre y octubre

Específicamente el 9 de septiembre de 2017, se identifica que el faltante que se tiene para cubrir

con la demanda es precisamente el que se ha vendido en el mercado ocasional

En un horario de 6:40 am a 8:40 pm en el que se tiene una demanda por encima de la producción

Mismo horario en el que se registran las ventas de MWh en el mercado ocasional

Al mismo tiempo la

producción disminuyo a

finales de año empezando

en septiembre debido a las

condiciones climatológicas

en la que el río Chiriquí se

desbordo debido a las

fuertes lluvias.

Colombia

Pérdidas de Energía no Técnica

Él año con más pérdidas identificado es 2013, notando que el faltante de consumo

usuarios es el de pérdidas

Siendo el mes de abril con mayor pérdidas

Los estratos 3 y 6 son lo que cuentan con mayor número de irregularidades identificadas

Se identificó el nivel de riesgo por número de cuenta

El municipio con riesgo más alto es La Merced con 82%

v

Las Maquetas

PROPUESTAS

El Golfo de México

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Conclusiones

30

Es mejor contratar a un especialista que haga lo que nunca pudiste hacer ....

31

GRACIAS!

CONTACTO:

Dr. Luis Carlos Molina Director del Laboratorio Big Data de INT

lmolina@intt2.com

Celular: 5510785032

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El cliente marca el rumbo

1. El cliente ha madurado

1. Los presupuestos han pasado a las áreas de negocio

2. La complejidad informática es mayor (seguridad, nube, IoT, big data, gobierno de datos, etc.)

3. Recibe muchos proveedores que ofrecen diversas respuestas a una misma problemática

4. Le gusta la “innovación” como valor diferenciador

5. Los mercados cambian y no quiere proyectos a largo plazo. Necesita de resultados rápidos

6. No cree más en el PowerPoint y quiere ver sus datos en una aplicación (PoC)

7. Alta especialización en los temas a tratar por parte del cliente

8. Escucha con atención a los especialistas no informáticos

9. Sus equipos de trabajo cambian constantemente y necesita proyectos a prueba del factor humano

10. El cliente de Gobierno no tiene presupuesto por lo que busca nuevas formas de hacer negocios