Post on 02-Dec-2014
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BIG DATA, hacia una visión 360 del cliente
Santiago CriadoGerente Mkg Operativo Equifaxsantiago.criado@equifax.com
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Contenido
Tendencias actuales
Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Visión 360
Conclusiones
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Preguntas tradicionales de MKG
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Un mundo cambiante: nuevos modelos de negocio
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Un mundo cambiante
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Un mundo cambiante: IT drivers
Conectividad
Dispositivos
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Conectividad: aumento ancho de banda
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Conectividad: global
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Dispositivos
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Source: IBM, Big Data innovatoin Summit, Miami, November 13, 2013.
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Necesidad de conocimiento mas profundo de los sentimientos del cliente desde fuentes externas e internas
So
ftwa
re
Deseo de incrementar fidelidad y satisfaccion entendiendo cuales son las acciones significativas necesarias
Desafio para conseguir la informacion adecuada para el usuario adecuado p/ proveer a los clientes lo necesario para resolver sus problemas, cross-sell & up-sell
Extender visiones actuales del ciente (MDM, CRM, ERP, etc.) a traves de incorporacion de fuentes de informacion adicionales, externas e internas
Nuevas preguntas de MKG
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Drivers hacia Big Data
Mayor transparencia: los datos pueden ser compartidos de manera que antes no eran posibles, como el acceso de los consumidores a precios competitivos y un comentario a través de los teléfonos móviles
Analiticos avanzados: técnicas de análisis más recientes se centran en la predicción del futuro en lugar de describir el pasado, velocidades de supercomputación aceleran acceso a datos, lo que permite que nuevos modelos se construyan más rápido
Integration de datos: hay soporte para vision 360° de clientes, supera problemas con datos en “quintas” separadas en una organizacion y permite reunir y consolidar datos de fuentes dispares
Performance Dashboards: disponibilizar el poder de los datos en menos del usuario final
Procesamiento Real-Time: permite una respuesta más rápida y resolución de problemas, los datos de servicio al cliente pueden ser analizados en tiempo real para predecir la pérdida de clientes y solucionar problemas
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Contenido
Tendencias actuales
Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Visión 360
Conclusiones
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Que es Big Data?
Existen muchas definiciones… McKinsey Global Institute: “large pools of data that can be captured,
communicated, aggregated, stored, and analyzed.” Aberdeen: “…six terabytes to 1,000 terabytes…” Wikipedia: Generally, data that becomes “awkward to work with” using
traditional data management tools
Big data abarca tres dimensiones… Volumen: Typically terabytes or petabytes Variedad: Beyond structured - text, audio, video,
click streams, log files, and more Velocidad: Time-sensitive, streaming data
can maximize data’s business value
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Data
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Que es Big Data?
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Que es Big Data?
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Big Data es la frontera en la capacidad de una empresa para
almacenar, procesar y acceder toda la data que necesita para operar,
tomar decisiones, reducir riesgos y dar servicio a los clientes.”
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IBM
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IBM
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Big Data son TODOS tus Datos
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El cambio mental en Big Data
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Big Data ParadigmEstructurado - no estructurado / Derivados / Internet
Reunir todos los datos posibles
Ejecutar algoritmos sobre datos para encontrar modelos/ patrones
Buscar Preguntas
Creación de Nuevos Negocios
Poner en práctica el modelo
Analytics:100% universo
Legacy ParadigmEstructurado / Transactional / Corporativo
¿Qué pasó?
Decidir qué datos serán relevantes
Recopilación de Datos
Buscar respuestas
Analizar negocios existentes
Jugadores Legacy
Analytics: muestras
Source: Cowen and Company, “Big Data: A New Breed of Database Vendor Means Trouble For The Existing Order,” July 1, 2012, page 6.
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Contenido
Tendencias actuales
Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Visión 360
Conclusiones
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BI actual en una telco
Alimentacion tipicamente batch
Datos muy estructurados: CDR’s
Datasets en Silos – bajo crossover y enriquecimiento de datos
Enfasis en análisis financiero
Reporting operacional basado en sistemas transaccionales
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Crecimiento en datos
Caracterizados por Volumen, Velocidad y Variedad
No necesariamente x aumento en cantidad clientes
Crecimiento en datos cuali y cuanti sobre cada cliente
Crecimiento no linear
Requiere herramientas de data mining y text mining
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Estrategia frente a Big Data
Simplicidad Abstraer al usuario de negocio de las complejidades tecnicas de BD
Performance Procesos bacth seguiran siendo dominantes
Tareas pesadas, buscar proveedores especializados
Monetizacion Datos Encontrar el modelo de negocio adecuado / propuesta de valor
Encontrar el formato de delivery adecuado (webservices ideales p/ alta velocidad pero poca carga de datos)
Compliance Ir de la mano de los reguladores
Mantener datos anonimos
Datos consolidados son una opcion
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Situación actual y Progresión
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Datos estructurados
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Datos no estructurados
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Peras y manzanas
Volumen y Velocidad se resuelven en plataformas SQL / RDBMS
Datos no estructurados y multiestructurados (video, web, twitter feed, etc.) requieren tecnologia noSQL:
Frameworks de programacion complejos
Pocos recursos disponibles
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Mundo NoSQL vs Mundo SQL
Tecnologia Open Source
Muchas pymes buscando liderazgo
Alta complejidad / pocos recursos
Roadmap inmaduro y cambiante
Tecnologia conocida y con historia
Fuerte industria, muchos recursos
Habilidades disponibles
Estandar del mercado de RDB
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RDBMS vs. Map Reduce/ Hadoop
Tamaño datos: Gigabytes Petabytes
Acceso: Interactivo y batch batch
Updates: Lee y escribe varias veces escribe una vez, lee varias
Estructura Estática Dinámica
Integridad Alta Baja
Escalabilidad no linear Linear
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Procesamiento datos no estructuradosSoluciones caseras
Amplia familia de servidores para correr Hadoop, controlados por aplicaciones propietarias q ejecuten MapReduce
Hardware propietario Hadoop/MapReduce con conectividad a ppales DW usando traductores NoSQL/SQL
Ambos requieren Capex
Alternativa: Buscar ayuda externa!
Crear un buró de Big Data para provea experiencia en datos y business analytics
Crear una extranet con socios Big Data – alineados a la industria y mercados verticales
Desafio: como articular requerimientos para extracción datos y como consolidarlos con datos convencionales estructurados
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Resumen
RDBMS es aun una plataforma efectiva para datos estructurados y permaneceran asi
Datos no estructurados requieren non-RDBMS a pesar del volumen y velocidad
NoSQL es efectivo pero aun inmaduro y difícil de justificar ROI
SI hay recursos disponibles, podes hacer un PoC pero sin entrar en produccion
Usa la nube: si esta creado en la nube, queda en la nube (evitas storage de datos no útiles)
Busca socios para Big Data y crea tu extranet, comunidad o buró de Big Data
Data monetisation empieza en casa: justificalo para disminuir costos
Data monetisation generará revenue cuando el contexto lo permita
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Tendencias actuales
Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Vision 360
Conclusiones
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Y como hago negocios?
Explora tus datos para encontrar insights accionables
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Usuarios finales creando preguntas a sus datos y recibir accionables
Explorar datos en todas las dimensiones: histogramas, timelines, demograficos, geograficos y sociales.
Explorar interactivamente billones de datos en poco tiempo
Almacenar resultados para reportes interactivos
Crear campañas para actuar en cada segmento descubierto y medir resultados
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Y como hago negocios?
Explorar demográficos
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Explorar de tu poblacion target la demografia e intereses y usarlos para afinar futuras exploraciones
EJ: edad, genero, ingreso del hogar, estado civil
Saber sus intereses generales desde categorias como deportes o educacion hasta especificas como futbol, golf o Pink Floyd
Usar analiticos como grado de influencia o indice de sociabilidad para caracterizar tu audiencia
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Y como hago negocios?
Explorar geografias
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Cualquier grupo de personas puede ser localizado en un mapa basado en donde viven, trabajan o lugares mas frecuentados
Seleccionar el area como unidad de análisis para futuras evaluaciones y acciones
Conseguir info extra sobre cualquier localidad (ej: futbol o nivel ingreso) para comprender mejor que es relevante en esa zona
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Y como hago negocios?
Explorar relaciones sociales
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Explorar las relaciones en redes sociales de tus clientes para crear nuevos targets con sus familiares, amigos o compañeros de trabajo
Identifica a quienes no son tus clientes y sobre ellos aplicá campaña de adquisicion
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Casos de uso
Personalizacion y mensajeria
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Personalizar comunicaciones con clientes segmentando audiencias basadas en atributos
Por intereses especificos y patrones de movilidad
Por el uso de smartphones en momentos especificos (casa/ trabajo)
Alertas en tiempo real.
Marketing Directo en base a Geolocalizacion en tiempo real para atacar a su público en el momento y lugar correcto con la oferta precisa..
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Casos de uso
Prospecting buscando clones o gemelos
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Aquirir nuevos clientes que sean identicos a tus mejores clientes y accionar sobre ellos las campañas o promociones
A partir de atributos comunes de quienes has calificado como tus clientes premium, en base a criterios especificos.
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Tendencias actuales
Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Visión 360
Conclusiones
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CobranzasMejora tasa de
recupero
MarketingDetecta consumidores
sobre la base de ingresos predichos
FraudeIdentifica fraudes
potenciales y reduce las perdidas
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Equifax Decision 360 genera decisiones confiables y rentables a traves del ciclo de vida del crédito. . .
Estima el patrimonio economico de los
individuos, los hogares y las
empresas
Evalua la propension, habilidad y capacidad
de pago
Aprovecha tendencias cliente/
macroeconomicas para alineamiento
estrategico proactivo
Identifica patrones
fraudulentos a traves de
activos unicos de datos
Usa informacion verificada del cliente para
autenticas su identidad
Refina segmentacion para ofertas de
alto nivel
Optimiza priorizacion de colas de espera
Incorpora datos laborales e ingreso
para asegurar cobranza
Identifica clientes con mayores tasas de
cobranza
RiesgoMejora rentabilidad
y reduce las perdidas
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IP Address
Que descripcion de target/ NSE aplica para la IP address que acaba de
visitar tu sitio?
Nuevas tecnicas de marketing que targetean direcciones IP
especificas (inclusive mobile)
Es el cliente tambien dueño de
una pyme?Pyme/ Negocio
Clientes a quienes deben ofrecer productos segmento empresa
Como deben comercializar las sucursales en c/u de sus
territorios
Que target/NSE promedia alrededor
de tu sucursal?Barrio/ Localidad
Cuales el gasto total del hogar con
Ud versus otras IFs?
Tu share of wallet share, y donde debes focalizar los esfuerzos
para venta cruzadaHogar
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. . .respondiendo las preguntas pertinentes en cada nivel de consumidor
Individual
Cual es la propension dada del cliente y su habilida para pagar?
El perfi lde riesgo real del cliente junto con el producto mas
adecuado
Decision 360 ayuda a decidir: Decision 360 puede revelar:
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IP Address
Que actividad ha sido observada en esta IP?
Cuantas identitdades estan asociadas con la misma? La IP esta asociada con fraude?
Actividad sospechosa que pueda justificar una nueva revisión antes
de proporcionar acceso, información o la realización de negocios en línea
La empresa es real? Tiene derechos la
persona para representar legalmente a
la compañia? Pyme/ Negocio
Que se necesita mas informacion
Si los individuos y la informacion representada probablemente
sean acertados o fraudulentos
Cuales son las caracteristicas comunes
de los individuos y hogares promedio del
area? Barrio/ Localidad
El hogar esta asociado a comportamiento
fraudulento o fraude conocido?
Lazos del hogar a las personas.Comportamientos anómalosElementos de identificación
individualHogar
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Individual
La identidad corresponde a una persona real? Es
quien dice ser? Esta asociado con fraude?
Verificacion y autenticacion de ID.Verificacion de reclamosFraude y deteccion de ID
sospechoso
Decision 360 ayuda a decidir: Decision 360 puede revelar:
. . .respondiendo las preguntas pertinentes en cada nivel de consumidor
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Que clientes estan exhibiendo cambios
en los pagos?Pyme/ Negocio
Como reducir el gasto en productos monitoreando clientes
para modificar condiciones de credito
Como recuperar ingresos siendo los primeros en ubicar a clientes
q se hayan mudado recientemente
Que clientes tienen nuevas direcciones o numeros telefonicos?
Barrio/ Localidad
Como el impacto en ingresos puede
generar resultados en cobranzas?
Como aprovechar insights del cliente adicionales para optimizar
estrategias de tratamientoHogar
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Individual
Quien tiene la mayor probabilidad de pago? Los clientes con mejores chances
de recupero de tu cartera
Decision 360 ayuda a decidir: Decision 360 puede revelar:
. . .respondiendo las preguntas pertinentes en cada nivel de consumidor
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Contenido
Tendencias actuales
Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Visión 360
Conclusiones
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Conclusiones
Estudiá la tecnologia requerida por Big Data
Empezá con una estrategia y objetivos claros
Mapeá toda la data interna y externa disponible en la empresa
Prepará a la empresa para este nuevo escenario
Compartí casos de estudio exitosos en otras empresas
Armá y desarrolla a tu equipo de Data Scientists
Un data scientist es una persona que es mejor en estadistica que cualquier ingeniero en sistemas y a su vez es mejor en ingenieria en sistemas que cualquier estadistico.
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Contenido
Estudiá la tecnologia requerida por Big Data
Empezá con una estrategia y objetivos claros
Mapeá toda la data interna y externa disponible en la empresa
Prepará a la empresa para este nuevo escenario
Compartí casos de estudio exitosos en otras empresas
Armá y desarrolla a tu equipo de Data Scientists
Creá valor desde tus activos de datos
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Gracias!
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Santiago Criado
Gerente Mkg Operativo Equifax
santiago.criado@equifax.com