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Edwin Bernal Holguin
Big Data para la toma de decisiones en viajes corporativos y reuniones de negocio
Michael Burry
Los datos ya no solo sirven para analizar el pasado,
también para predecir y anticipar comportamientos
futuros
La respuesta está en los datos.
¿En dónde abrir nuevos almacenes? ¿Qué nuevos productos o servicios lanzar al
mercado? ¿Cómo anticipar que un cliente va a dejar de
pagar? ¿Cuánto producto se puede comprometer a
entregar? ¿Cómo saber de antemano las solicitudes y
quejas que van a hacer los clientes? ¿Cómo prevenir los fraudes?
¿Cómo crear la promoción ideal?
La analítica de negocios es inteligencia de negocios
con testosterona
Tratamiento inteligente de datos,
Conectividadmóvil
Personalización
de la experiencia
Conectividad móvil
El viajero conectado convencional..
• Se inspira, • Busca, • Reserva, • Vive la experiencia del viaje • Y comparte,.,
Los móviles son auténticos sensores del
sector
2.000 millones de personas dedican a FB unos 20.000 millones de horas y
generan, +/- 70.000 millones de comentarios al
mes.
Tratamiento inteligente de datos,
“El Big Data tiene el potencial de ser un potente controlador de cambio para la industria de los viajes y transformar la manera en la que las empresas ofrecen servicios al viajero”.
Una fuente de conocimiento e insights clave para las estrategia empresarial
Destino Turístico Inteligente, (desde lo tecnológico)
Con la interpretación de los datos es generado por los usuarios,
con experiencias únicas y a la medida.
El Big Data puede hacerlo realidad.
Gestión, procesamiento y tratamiento de enormes bases de datos para la obtención de resultados que permitan: mejorar procesos, Ganar en eficiencia, Incrementar la rentabilidad, crear estrategias comerciales. (otras muchas cosas)
Características que definen al Big dataLas 4 V
Big data implica:• Datos complejos, • Capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos,
• Filtrado y análisis. Y la mayoría de las empresas no controlan los datos que tienen cerca.
del S
mal
l Dat
a al
Big
Dat
a
El real time bidding El ‘semillado de cookies’, El clustering,
retargeting/remarketing,
No se consultan los datos, Sistema de medición básico, Analizan el retorno de sus campañas Procesos de extracción y análisis de datos manuales.
Inicio la integración con CRM Intro a herramientas de business
intelligence (BI), Etc.
Ejemplo dashboard Basic Data – El Arte de Medir
Fuentes de datosConsultora Booz & Company 2012 Datos DesestructuradosDatos
EstructuradosIn
tern
osEx
tern
os1. Datos creados o
provocados2. Datos transaccionales
(int)3. Datos compilados (ext)4. Datos experimentales5. Datos capturados6. Datos generados por
usuarios (ext)
Fuentes de datos 1.Datos creados o
provocados2.Datos transaccionales
(int)3.Datos compilados (ext)4.Datos experimentales5.Datos capturados6.Datos generados por
usuarios (ext)
ALGUNAS FUENTES DE DATOS• Acceso a datos de Internet gratuitos
1.- Portal de datos abiertos de UE con 8116 datasets 2.- Portal de datos abiertos de USA3.-Data sets públicos de Amazon4.-Facebook Graph Api5.-indicadores de Gapmainder6.- Quandl es un buscador de datos financieros, económicos y sociales. 7.- DBPedia o los datos extraidos de la Wikipedia
• Socios colaborativos con datos útiles
Modelo de predicción de precios de vuelos, muestra a los usuarios el posible cambio en el precio de un vuelo a lo largo de un periodo de siete días,
Solución de gestión de la reputación incorpora al modelo de negocio las más de 100.000 opiniones y comentarios de clientes que reciben al año, con la que han reducido el feedback negativo en un 20% + posicionamiento y visibilidad
En Barcelona, Málaga y Santander, usan Big Data para planificar sus sistemas de Smart City. Informan a residentes y turistas, en tiempo real, de itinerarios y esperas de metro y autobuses, grado de ocupación de los aparcamientos, avisos del momento más óptimo para regar los jardines, la iluminación varia por actividad o luz del sol insuficiente.
El uso de Hadoop por Air France-KLM como base del sistema de gestión de ingresos a nivel corporativo
La cadena Dickey’s Barbecue Pit, + 500 restaurantes, “Barbacoas y Big Data, ¡vamos a hacer este trabajo!”, analizan cada 20 mins datos y toman decisiones, como ventas de último minuto a clientes georeferenciados
Proyecto PISTA, del centro tecnológico Barcelona Digital. escapaz de sugerir en tiempo real una oferta cultural y de ocio según las preferencias de las personas. Contempla a los usuarios con dificultades auditivas, visuales o motoras, así como mayores. la tecnología, elabora perfiles de usuarios y hace recomendaciones de forma automática afines en tiempo real.
Proyecto PISTA
Lista Newbrandanalytics análisis de las conversaciones que los clientes en 6 redes hablando de restaurantes
Cathay Pacific, Eurostar, Facebook, Frontier Airlines,, Hoteles Marriott, el Aeropuerto de Múnich, Goldcar Rentals, Intercontinental, Disney o Moovit Intercontinental, Make my trip,
Un líder corporativo que piensa en Big Data debe:
• Conocer el poder de los datos.• Sabe transmitir la cultura
analítica. departamento de analítica ¹ cultura analítica.
• Contrata científicos de datos.• Encuentra información clave en
tiempo real.• Toma decisiones basado en
datos.
Big data exige grandes ideas y el coraje para ponerlas en práctica
Reto s
• Adquisición: Fuentes de difícil acceso y desestructuradas.• Serialización: “homogeneizar” la información.• Almacenamiento• Servidores: Creación de una red virtual para procesar
grandes volúmenes de datos con rapidez a través de clústeres.
• La búsqueda y contratación de los escasos profesionales con conocimientos de big data;
• El manejo y análisis de datos ya no es un problema para los departamentos de TI por sí solos, sino que está impulsando la agenda de negocios de la industria de viajes.
Hacer frente a las innovaciones con una gestión más intensa, eficiente e inteligente de los millones de datos que acompañan a los procesos de búsqueda, selección, disfrute y recomendación de destinos por parte del usuario digital.
LA COMODIDAD, EL GRAN ENEMIGO..,
Herramientas• Axiis• BigQuery, • CartoDB• Chart.js• ChartBlocks• Chartist.js• D3.js• Datawrapper• FusionCharts• Gráficas de Go
ogle• Gráficas Ember• Hadoop, • Highcharts• Infogram• Leapleft• MapReduce • n3-gráficos• NodeXL• NVD3
• Open Refine• Plot• Polymaps• Processing.js• Qlik• Raw• Sigma JS• Tableau• Visual
EN LA ENCRUCIJADA DE BIG DATAHACIA UNA EXPERIENCIA DE VIAJE OPTIMIZADA…
Conclusiones• Big Data Ofrece oportunidades para que las
empresas de viajes puedan mejorar tanto su negocio como la experiencia del viaje:
• Reenfocarlo hacia las necesidades y preferencias,, en lugar de centrarse en los procesos industriales.
• Mejor capacidad para tomar decisiones, • Mayor innovación en cuanto a productos
y servicios, • Anticipación a las necesidades de los
turistas".• Relaciones más estrechas con los
clientes.• Se estima que la inversión de los prox
años en del BIG DATA + de 100 mil millones de euros.
• Un 18% de las empresas ha invertido o prevé invertir en 2016 en optimización del Big Data.
Edwin Bernal HolguínHackoi - Laboratorio de negocioswww.turismoytecnologia.com Twitter @revturismoytech twitter @deaquello googletalk [email protected] Skype edwin.bernalCel. 3168399737
Agradecimientos y preguntas
