Smart Visual Data -Big Data-Tomar decisiones en Tiempo Real-Ximo González
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Presentación Zeus en Espaitec- Smart Visual Data Evolución del Big Data al Smart Visual Data ¿Te imaginas dirigir una empresa simplemente paseando por delante de grandes paneles que devuelven la información clave? Eso es el Smart Visual Data. La selección de los datos que precisan ser monitorizados en una empresa y su proyección en pantallas situadas en despachos o espacios comunes de trabajo. Ximo González, Consultor de Marketing y Transformación Digital y Representante de Zeus Vision , nos propondrá cómo detectar el tipo de información relevante en nuestras empresas para la toma de decisiones respaldado por el concepto de transición del Big Data al Smart Visual Data. http://ow.ly/TuO43051qMU
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- 1. #SMARTVISUALDATA Smart Visual Data: así se dirigen las empresas del futuro
- 2. #SMARTVISUALDATA ¿Dequé hablaremos? ¿QUÉ? y ¿ PARA QUE? Convertir los Datos en CONOCIMIENTO y Negocio ¿CÓMO?.Herramientas - Seleccionar Información de Valor:Kpi´s - Sistematización de procesos ¿DONDE?¿CON QUIEN? Con personas que deciden y Áreas de Negocios Aunadas BIG DATA SMART DATA SMART VISUAL DATA
- 3. #SMARTVISUALDATA Qué caracteriza el Big Data Las “Vs” Del Big Data Sensores Necesidad de Gestión y Procesamiento Toma de decisiones Tiempo real Softwares y Personas
- 4. #SMARTVISUALDATA ¿Qué es el Big Data?
- 5. #SMARTVISUALDATA En qué nos podemos beneficiar con el Big Data? +Personas +Máquinas
- 6. #SMARTVISUALDATA Convierte los datos en conocimiento y negocio Hacer PREGUNTAS adecuadas en la MANERA adecuada y MOMENTO preciso
- 7. #SMARTVISUALDATA Los datos si no se convierten en conocimiento no sirven para nada.
- 8. #SMARTVISUALDATA PARTE II: QUE información necesitas para la toma de decisiones. SMART DATA IIParte
- 9. #SMARTVISUALDATA Cómo identificar y optimizar los KPI’s de mi negocio
- 10. #SMARTVISUALDATA Cómo identificar y optimizar los KPI’s de mi negocio
- 11. #SMARTVISUALDATA 1. ¿Por qué medimos este dato? 2. ¿Para qué sirve esta medición? 3. ¿A quién beneficia que estemos controlando el aspecto medido por el indicador? Cómo identificar y optimizar los KPI’s de mi negocio 4. ¿Quién va a recibir y revisar los datos del indicador? 5. ¿En qué formato se va a almacenar? 6. ¿Quién va a recopilar los datos? 7. ¿Cómo se va a distribuir?
- 12. #SMARTVISUALDATA ¿Cómo tomar Decisiones en tu empresa? 1.La información la necesitas para SERVIR a tu cliente 2.Necesidad, Seguridad o Tranquilidad NECESIDAD: PAIN- GAIN-CLAIM 3.PENSAMOS, ACTUAMOS (Avanzamos)Y TENEMOS RESULTADOS Un panel de control avanzado puede mostrarnos no sólo la cifra de venta del último trimestre, sino predecir cuánto podríamos vender el próximo bajo una serie de circunstancias 4.Sistematización :Hábitos y Rutinas (Laborales/Personales)*
- 14. #SMARTVISUALDATA Sistematización de procesos Fin: Libertad de TIEMPO y DINERO Premisas de Sistematizar 1. Resultados PREDECIBLES.(McDonalds) 2. OPTIMIZACIÓN (tiempo,costes….) 3. No es lo mismo trabajar DENTRO de la empresa que SOBRE la empresa (Roles: Técnico (hace),Directivo (dirige), Emprendedor (Diseña)
- 15. #SMARTVISUALDATA La importancia de adaptar el Big Data para mejorar la experiencia del cliente 2013 TORMENTA TROPICAL ANDREA Adaptar oferta al cliente
- 16. #SMARTVISUALDATA EL SÚPER CASO Method and System for Anticipatory Package Shipping La importancia de adaptar el Big Data para mejorar la experiencia del cliente ANTCIPACIÓN
- 17. #SMARTVISUALDATA PARTE III: ¿Dónde y quien Decide?. SMART VISUAL DATA IIIParte
- 18. #SMARTVISUALDATA Del Big Data al Smart Visual DataBIG DATA SMART DATA SMART VISUAL DATA Análisis de una gran cantidad de datos - Selección más precisa de datos - Empleo de Dashboards poco intuitivos y desmotivadores - Selección más rápida de los datos - Aboga por la sencillez y la intuición - Visualización de los datos a través de Imágenes. - Monitorización de datos en Dashboards - Datos en tiempo real
- 19. #SMARTVISUALDATA De la mano del Smart Data, llegaron los dashboards y nos facilitaron un poco la faena... Pero, aún así, no logramos sacar verdadera rentabilidad a los datos: - En lugar de largos informes, tenemos gráficos y tablas con infinidad de datos - Seguimos sin saber qué dicen realmente los datos - La lectura de los dashboards es pesada y muy poco precisa e intuitiva - Perdemos mucho tiempo interpretando la información de los dashboards Disponemos de información muy útil, pero no le sacamos verdadero partido a los datos.
- 20. #SMARTVISUALDATA Dashboards basados en la filosofía Smart Visual Data Nos evitarían unos cuantos dolores de cabeza...
- 21. #SMARTVISUALDATA ¿Qué nos interesa realmente saber? Misma información, diferentes formas de lectura. Se trata de adecuar y dar valor a los datos, facilitar su comprensión y significado.
- 22. #SMARTVISUALDATA Smart Visual Data: así se dirigen las empresas del futuro
- 23. #SMARTVISUALDATA Un óptimo análisis de datos marca la diferencia entre el éxito o fracaso de la empresa. A través del Smart Visual Data, los datos vienen a nosotros, sabemos el verdadero significado de los mismos. Big Data Smart Data Smart Visual Data
- 24. #SMARTVISUALDATA Casos de éxito en la práctica del Smart Visual Data
- 29. #SMARTVISUALDATA
Notes de l'éditeur
- Qué es el Big Data ¿PARA QUE? .Convierte los datos en CONOCIMIENTO y negocio ¿Cómo?.Como identificar y optimizar las KPI’s de mi negocio HERRAMIENTAS. Para la toma de Decisiones¿Que información necesitas para la toma VALOR. Sistematización de procesos .Herramientas. Del Big Data al Smart Visual Data Smart Visual Data: así se dirigen las empresas del futuro Casos de éxito en la práctica del Smart Visual Data HERRAMIENTAS. Para la toma de Decisiones¿Que información necesitas para la toma de decisiones en tu empresa?¿Como tomar Decisiones en vuestras empresa? ¿Cómo Decidimos? 20% Decisiones Conocimiento 80% Psicologicas Estamos en la era Visual Toma de decisiones en tiempo real Mi historia va ligada a esta solución de una forma alarmante VALOR Sistematización de procesos .Herramientas. Metas y Objetivos Claros La importancia de adaptar el Big Data para mejorar la experiencia del cliente Del Big Data al Smart Visual Data Smart Visual Data: así se dirigen las empresas del futuro Casos de éxito en la práctica del Smart Visual Data HERRAMIENTAS. Para la toma de Decisiones¿Que información necesitas para la toma de decisiones en tu empresa?¿Como tomar Decisiones en vuestras empresa? ¿Cómo Decidimos? 20% Decisiones Conocimiento 80% Psicologicas Estamos en la era Visual Toma de decisiones en tiempo real Mi historia va ligada a esta solución de una forma alarmante VALOR Sistematización de procesos .Herramientas. Metas y Objetivos Claros La importancia de adaptar el Big Data para mejorar la experiencia del cliente Del Big Data al Smart Visual Data Smart Visual Data: así se dirigen las empresas del futuro Casos de éxito en la práctica del Smart Visual Data
- La gran mayoría de las empresas ya llevan mucho tiempo manejando grandes volúmenes de datos y han desarrollado DataWarehouses y potentes herramientas analíticas que les permiten tratar de forma adecuada esos grandes volúmenes. La evolución de la tecnología y los menores costes del almacenamiento han hecho que los volúmenes manejados por estas aplicaciones hayan aumentado de manera muy importante. . Cuando hablamos de grandes volúmenes nos referimos a tratamientos de Terabytes o Petabytes. Esto permite incluir en este tipo de proyectos informaciones (por ejemplo logs) que hasta la fecha no se utilizaban porque la tecnología no permitía procesarlos en un tiempo razonable. El concepto de volumen es muy variable y cada día que pasa eleva lo que podemos considerar grandes volúmenes de datos. En el concepto de variedad nos referimos a la inclusión de otros tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional. Nos referimos a información obtenida en diferentes Redes Sociales, en el número cada vez mayor de dispositivos electrónicos conectados, la explotación de sensores que permiten conocer los movimientos y hábitos de vida, de información externa de diversas fuentes, etc. el concepto de velocidad se refiere a la rapidez con que los datos se reciben, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos. A la mayoría de los sistemas tradicionales les es imposible analizar de forma inmediata los grandes volúmenes de datos que les llegan, sin embargo, incorporar el concepto de tiempo real es imprescindible para sistemas de detección del fraude o la Finalmente, se añade el valor. La importancia del dato para el negocio, saber que datos son los que se deben analizar, es fundamental. Tanto que ya se empieza a hablar del científico de datos, un profesional con perfil científico, tecnológico...y visión de neg
- Las empresas se pueden beneficiar del Big Data en varias áreas, como el conocimiento del cliente, Marketing, Operaciones y Gestión del Riesgo. 1. Adaptar la oferta al cliente. Hoy en día el cliente vierte a la red sus preferencias, intereses, horas en las que compra, dónde vive, y mucho más. Aprovechar esa información nos servirá para personalizar la oferta. 2. Fidelizar a los clientes. Usar los datos que el propio cliente proporciona en su beneficio ayudará a que siga confiando en tu empresa. De hecho puedes proponerle pequeños retos. 3. Desarrollo de nuevos productos. . 4. Rastrear el impacto de la marca. Analizar si hablan bien o mal de mí es primordial para poder reaccionar con rapidez. En las Redes Sociales verás que se da buena cuenta de ello. 5. Analizar a la competencia. 1. Adaptar la oferta al cliente. Hoy en día el cliente vierte a la red sus preferencias, intereses, horas en las que compra, dónde vive, y mucho más. Aprovechar esa información nos servirá para personalizar la oferta. 2. Fidelizar a los clientes. Usar los datos que el propio cliente proporciona en su beneficio ayudará a que siga confiando en tu empresa. De hecho puedes proponerle pequeños retos. 3. Desarrollo de nuevos productos. . 4. Rastrear el impacto de la marca. Analizar si hablan bien o mal de mí es primordial para poder reaccionar con rapidez. En las Redes Sociales verás que se da buena cuenta de ello. 5. Analizar a la competencia.
- Es necesario realizar un proceso para determinar qué datos son útiles para la empresa y desechar aquello que no lo es. PASO 3. Tener la información correcta impulsa el negocio La gran cantidad de información generada sólo será útil si puede aplicar a la creación de conocimiento dentro de la organización. El conocimiento se generará en los primeros análisis, que nos mostrará en qué áreas tenemos un déficit en la infraestructura de datos y en nuestros procesos de negocio. PASO 4. Convertir los indicadores analíticos en algo vivo Los indicadores generados por el análisis de datos masivos deben ser claros, visibles y tener la capacidad de generar acciones que se traduzcan en la creación de valor. Para conseguir esto podemos recurrir a pantallas de visualización de datos “amigables” PASO 5. Planificar el futuro Dado que el volumen de datos a los que podemos acceder crece y seguirá creciendo en el futuro, y dado que las necesidades de análisis también crecerán, es importante diseñar sistemas de análisis y bases de datos que sean escalables en el tiempo al menor coste posible.
- Optimización de Recursos Incremento de Ventas Reduce costeS Agilización de toma de decisiones y capacidad de reacción Experiencia del cliente PARA QUE!
- COMO!! CONCEPTOS Propósito del indicador: ¿Por qué medimos este dato? ¿Para qué sirve esta medición? Todos los indicadores deben tener un propósito lo suficientemente argumentado como para que lo que ganamos obteniendo ese dato sea más valioso que el tiempo que perdemos en medirlo. > Grupos de interés: ¿A quién beneficia que estemos controlando el aspecto medido por el indicador? Pueden ser grupos de interés los clientes, los proveedores, los empleados, la dirección, los accionistas, el entorno, etc. > Destinatarios: ¿Quién va a recibir y revisar los datos del indicador? Parece una tontería, pero muchas veces los datos se toman y luego no los mira nadie, o no está claro quién debe tomar las decisiones ante un problema. Por lo general, los destinatarios suelen ser los responsables del proceso, los jefes de sección, y la dirección. Soporte: ¿En qué formato se va a almacenar? ¿Quién va a recopilar los datos? ¿Cómo se va a distribuir? Lo más común es almacenarlos en Excel o PDF y enviarlos a sus destinatarios por email, impresos o en una carpeta compartida. ¿PARA QUE? Adaptación a la oferta del cliente Nuevo producto Diálogo Fidelizar ANTICIPARSE NEW - - BEST OMNICANALIDAD Optimización de Recursos Incremento de Ventas Reduce costeS Agilización de toma de decisiones y capacidad de reacción Experiencia del cliente PARA QUE!
- COMO!! CONCEPTOS Propósito del indicador: ¿Por qué medimos este dato? ¿Para qué sirve esta medición? Todos los indicadores deben tener un propósito lo suficientemente argumentado como para que lo que ganamos obteniendo ese dato sea más valioso que el tiempo que perdemos en medirlo. > Grupos de interés: ¿A quién beneficia que estemos controlando el aspecto medido por el indicador? Pueden ser grupos de interés los clientes, los proveedores, los empleados, la dirección, los accionistas, el entorno, etc. > Destinatarios: ¿Quién va a recibir y revisar los datos del indicador? Parece una tontería, pero muchas veces los datos se toman y luego no los mira nadie, o no está claro quién debe tomar las decisiones ante un problema. Por lo general, los destinatarios suelen ser los responsables del proceso, los jefes de sección, y la dirección. Soporte: ¿En qué formato se va a almacenar? ¿Quién va a recopilar los datos? ¿Cómo se va a distribuir? Lo más común es almacenarlos en Excel o PDF y enviarlos a sus destinatarios por email, impresos o en una carpeta compartida. ¿PARA QUE? Adaptación a la oferta del cliente Nuevo producto Diálogo Fidelizar ANTICIPARSE NEW - - BEST OMNICANALIDAD Optimización de Recursos Incremento de Ventas Reduce costeS Agilización de toma de decisiones y capacidad de reacción Experiencia del cliente PARA QUE!
- COMO!! CONCEPTOS Propósito del indicador: ¿Por qué medimos este dato? ¿Para qué sirve esta medición? Todos los indicadores deben tener un propósito lo suficientemente argumentado como para que lo que ganamos obteniendo ese dato sea más valioso que el tiempo que perdemos en medirlo. > Grupos de interés: ¿A quién beneficia que estemos controlando el aspecto medido por el indicador? Pueden ser grupos de interés los clientes, los proveedores, los empleados, la dirección, los accionistas, el entorno, etc. > Destinatarios: ¿Quién va a recibir y revisar los datos del indicador? Parece una tontería, pero muchas veces los datos se toman y luego no los mira nadie, o no está claro quién debe tomar las decisiones ante un problema. Por lo general, los destinatarios suelen ser los responsables del proceso, los jefes de sección, y la dirección. Soporte: ¿En qué formato se va a almacenar? ¿Quién va a recopilar los datos? ¿Cómo se va a distribuir? Lo más común es almacenarlos en Excel o PDF y enviarlos a sus destinatarios por email, impresos o en una carpeta compartida. ¿PARA QUE? Adaptación a la oferta del cliente Nuevo producto Diálogo Fidelizar ANTICIPARSE NEW - - BEST OMNICANALIDAD Optimización de Recursos Incremento de Ventas Reduce costeS Agilización de toma de decisiones y capacidad de reacción Experiencia del cliente PARA QUE!
- Ventajas adaptar el BD al cliente: Adaptar la oferta al cliente: analizar preferencias, intereses, horas de compra, localización...Aumentará la probabilidad de compra. Desarrollo de nuevos productos: basándose en datos sobre intereses, comportamientos del consumidor, productos populares...Se pueden rediseñar productos para que resulten más atractivos e incluso pueden surgir nuevas ideas para futuros productos. CASOS: Adaptar la oferta al cliente: Wallmart recopila 2,5 petabytes de información sobre 1 millón de clientes cada hora. Un petabyte es equivalente a 20 millones de archivadores de texto, cada hora. Por ello ha implementado un sistema de análisis de datos para canalizar la información y mejorar sus campañas de marketing y su eficiencia. “Queremos conocer cada producto del mundo. Queremos saber quién es cada persona del mundo. Y queremos tener la habilidad de conectarlos a través de una transacción.” – Neil Ashe, CEO of Global E-commerce at Walmart Mediante el Mining Sales Data, en 2013, Walmart detectó que las ventas de las galletas Pop Tarts de sabor de fresa subían exageradamente tras la alerta de un huracán (un 700%), puesto que la gente hacía acopio de provisiones. También descubrió que el producto más vendido era cerveza. La marca ha aprovechó la información para promocionar sus productos de manera destacada cuando se anuncia un temporal y de esta manera ha consiguió incrementar mucho más sus ventas. Colocaban las galletas en stands en promoción junto a otros productos habituales en las compras de provisiones. FOTO: La promoción “Tast of USA” 2013 coincide con la tormenta tropical Andrea. Se puede ver que todos los productos son snacks que pueden ser almacenados y no necesitas ser cocinados. Desarrollo de nuevos productos: Línea de belleza de Kat von D, de venta en Sephora. Tras el lanzamiento del producto “Everlasting liquid lipstick” las redes sociales se inundaron de fotos y vídeos dando diferentes usos a los labiales, entre ellos como delineador de ojos, hasta la misma Kat von D terminó haciendo vídeos como el de maquillarse completamente con sólo uno de sus productos. Se pueden encontrar vídeos en Youtube de hace 10 meses con más de 50.000 visitas.. Ese mismo verano del 2015 se lanzó la línea “Ink liner” con 10 eyeliners de diferentes colores.
- AMAZON: «Method and System for Anticipatory Package Shipping» Pretende minimizar el tiempo transcurrido entre el momento en que se realiza una compra y el pedido llega a casa. Con el método de envíos anticipados de Amazon será posible enviar un producto antes de que el cliente lo compre, permitiendo reducir el tiempo de entrega a tan solo unas horas. Basado en modelos predictivos de comportamiento del consumidor, constituirá todo un desafío estratégico que será aplicable principalmente a productos de consumo masivo. Amazon es consciente del valor estratégico de Big Data y las ventajas competitivas que ofrece este sistema capaz de establecer de forma anticipada el volumen de ventas de un determinado producto. La predicción de los hábitos de consumo de un determinado barrio o área urbana se materializará en los denominados envíos especulativos de productos a los centros de distribución, con el objetivo de anticiparse al acto de compra de los usuarios de la zona y reducir a la mínima expresión los tiempos de entrega.
- Evolución de Big Data a Smart Data. Insuficiencia de los mismos ante rápido avance de la tecnología y la generación de datos en Internet. Necesidad de un nuevo método de análisis más sencillo, intuitiva y que permita una selección, análisis y optimización de datos más rápida y eficiente: Smart Visual Data
- Comparativa de análisis de datos entre un Informe al Uso (ej.- Excel); Dashboard tradicional y Dashboard de Zeus. Evolución: menos números, más imágenes Son poco intuitivos Sus datos muchas veces vienen predefinidos, no pudiendo adecuar el dashboard a tu negocio Son plantillas que vienen ya diseñadas, no pudiendo personalizarlos No se transmite imagen de marca Desmotivadores, tediosos y poco intuitivos Diseños muy básicos
- Comparativa de Dashboards Tradicionales y Dashboards de Zeus informes vivos”. Informes que se pueden consultar en cualquier momento, con los datos en tiempo real y sin tener que abrir un ordenador ni buscar un programa determinado para acceder a ellos. Eso es el Smart Visual Data. La selección de los datos que precisan ser monitorizados en una empresa y su proyección en pantallas situadas en despachos o espacios comunes de trabajo. ¿Te imaginas dirigir una empresa simplemente paseando por delante de grandes paneles que devuelven la información clave?
- Trasladar el concepto de Smart Visual Data a la experiencia en un AVIÓN. Los pilotos, en sus cabinas, disponen de amplia información a través de distintas pantallas y mandos. Información que, como expertos de vuelo, necesitan analizar y controlar para tener un ÓPTIMO vuelo. Nosotros, como pasajeros, tenemos la información mucho más simplificada, sabemos datos tan interesantes como la velocidad del vuelo, la altura a la que nos encontramos, la temperatura ambiente y la ubicación del avión en ese mismo momento. Información en tiempo real que nos da tranquilidad. Las pantallas de los pasajeros son más visuales y gráficas. Una simplificación de una cantidad de datos tremenda, actualizada en tiempo real, y visualizándola a través de imágenes: esto es Smart Visual Data.
- Comparativa de análisis de datos entre un Informe al Uso (ej.- Excel); Dashboard tradicional y Dashboard de Zeus. Evolución: menos números, más imágenes Smart Data… es una simplificación del Big Data. Realiza una selección de datos que sean de mayor interés para la empresa y les da valor. Pero los datos deben ir actualizándose de manera regular para poder tomar decisiones acertadas y reales. Emplea dashboards, pero siguen siendo tediosos y de difícil interpretación. No obstante, la tecnología avanza muy rápido. Precisamos de un método más ágil y adecuado a esta veloz generación de datos: Smart Visual Data… aboga por la simplificación de datos mediante su monitorización en dashboards en tiempo real. Los paneles de datos se actualizan de manera automática en tiempo real, disponiendo de información totalmente actualizada. Este método nos permite tomar decisiones inmediatas y reaccionar ante cualquier imprevisto
- Breve explicación de en qué consiste cada panel
- Breve explicación de en qué consiste cada panel
- Breve explicación de en qué consiste cada panel
- Breve explicación de en qué consiste cada panel
- Implemtar Video de VIMEO: vimeo.com/165562401
- Y como una imagen vale más que 1000 palabras, esto es Smart Visual Data: Pasar a demos panel