BIG DATA - INTRODUCCIÓN jorge ubero. bilbao, junio de 2013.

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2 BIG DATA - INTRODUCCIÓN jorge ubero. bilbao, junio de 2013

3 ITINERARIO © 2013 Jorge Ubero contexto definición utilidades software/arq. obama’12 análisis gobierno de datos cuándo y cómo?

4 SITUACIÓN © 2013 Jorge Ubero

5 “Every day we produce as much content as was produced by all of mankind for the 20,000 years before 2003″ [Eric Schmidt, former CEO, Google] Antecedentes © 2013 Jorge Ubero

6 Antecedentes © 2013 Jorge Ubero Toda la música por 600$ 5K Millones 1 mes: 30K M compartidos 40% datos 235 Tb  abril ‘11 40meses  x2

7 Antecedentes © 2013 Jorge Ubero 2,5 PetaBytes/hora transacciones Sólo en los 2 últimos años

8 Antecedentes © 2013 Jorge Ubero

9 Antecedentes © 2013 Jorge Ubero

10 Antecedentes © 2013 Jorge Ubero

11 Conceptos generales © 2013 Jorge Ubero (wikipedia)

12 Conceptos generales (sinnexus.es 2009) (Carlos Ayala, J., 1999) © 2013 Jorge Ubero

13 Conceptos generales Obra del artista Ryan McGuinness, fiel reflejo de una gran diversidad © 2013 Jorge Ubero

14 Conceptos generales © 2013 Jorge Ubero

15 Conceptos generales © 2013 Jorge Ubero

16 ¿QUÉ ES BIG DATA? ? © 2013 Jorge Ubero

17 ¿QUÉ ES BIG DATA? © 2013 Jorge Ubero

18 Qué es big data? © 2013 Jorge Ubero

19 Definiciones “Big data son datos que superan la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos convencionales” © 2013 Jorge Ubero

20 Características © 2013 Jorge Ubero

21 UTILIDADES © 2013 Jorge Ubero

22 Utilidades de big data Transparencia Experimentación Segmentación Toma de decisiones Innovación © 2013 Jorge Ubero

23 Fases de un proyecto © 2013 Jorge Ubero

24 Ejemplos Vivir en un mar de datos. Fundación Telefónica, 2012 © 2013 Jorge Ubero

25 Ejemplos Vivir en un mar de datos. Fundación Telefónica, 2012 © 2013 Jorge Ubero

26 Ejemplos Vivir en un mar de datos. Fundación Telefónica, 2012 © 2013 Jorge Ubero

27 Ejemplos Vivir en un mar de datos. Fundación Telefónica, 2012 © 2013 Jorge Ubero

28 Ejemplos Vivir en un mar de datos. Fundación Telefónica, 2012 © 2013 Jorge Ubero

29 Más aplicaciones © 2013 Jorge Ubero

30 Más aplicaciones © 2013 Jorge Ubero

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32 Grandes expectativas © 2013 Jorge Ubero

33 Grandes expectativas © 2013 Jorge Ubero Curva de adopción tecnológica, GARTNER

34 ARQUITECTURA Y SOFTWARE © 2013 Jorge Ubero

35 ARQUITECTURA - Diferencias Vs. Arq. tradicional Arq. Big data Centralidad  mainframe, cpd BBDD relacionales Datos estructurados Alm. Convencional: -Silos de información -Datawarehouse Alta escalabilidad (Scale-Out) Procesamiento paralelo Mismo espacio almacen. y procesado  Baja latencia Datos no estructurados y est. NoSQL By-pass de datos (no silos) © 2013 Jorge Ubero

36 Características © 2013 Jorge Ubero

37 Características © 2013 Jorge Ubero

38 Características © 2013 Jorge Ubero

39 MapReduce Map Reduce © 2013 Jorge Ubero

40 Elementos a tener en cuenta Red. por almacenamiento Red. por movimiento Time2mkt más rápido Herramientas estándar Facilidad en la gestión y las operaciones Data governance © 2013 Jorge Ubero

41 Infraestructura on premises siliconweek.es Mayor control © 2013 Jorge Ubero

42 Infraestructura en cloud Scale-Out © 2013 Jorge Ubero

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44 Hadoop © 2013 Jorge Ubero  Doug Cutting

45 Aplicaciones adicionales Hadoop © 2013 Jorge Ubero

46 Programas © 2013 Jorge Ubero

47 Programas © 2013 Jorge Ubero

48 Programas © 2013 Jorge Ubero

49 Aplicaciones de visualización © 2013 Jorge Ubero

50 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero ANÁLISIS VISUALIZACIÓN

51 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero almacenamiento conectores

52 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero

53 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero procesamiento almacenamiento conectores

54 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero

55 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero programas analíticos procesamiento almacenamiento conectores

56 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero

57 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero representación procesamiento almacenamiento conectores programas analíticos

58 ecosistema big data © 2013 Jorge Ubero

59 ITINERARIO © 2013 Jorge Ubero contexto definición utilidades software/arq. obama’12 análisis gobierno de datos cuándo y cómo?

60 CASO APLICACIÓN © 2013 Jorge Ubero

61 Obama 2012

62 © 2013 Jorge Ubero Obama 2012

63 © 2013 Jorge Ubero Análisis Big Data

64 © 2013 Jorge Ubero Análisis Big Data

65 © 2013 Jorge Ubero Cuándo y cómo implantarlo?

66 Elementos a tener en cuenta Realidad operativa? Mejores prácticas? Cambio en valoración IT? Qué hace la competencia? Errores a evitar? © 2013 Jorge Ubero

67 Elementos a tener en cuenta Alineamiento con objs. Facilitar adopción habilidades Gobierno de datos Alinear datos estr. y no estr. CoE © 2013 Jorge Ubero

68 Cuándo y cómo implantarlo? data scientist business analyst program director

69 © 2013 Jorge Ubero Gobierno de datos

70 © 2013 Jorge Ubero CONCLUSIONES

71 © 2013 Jorge Ubero MÁS INFO Planning for Big Data. Edd Dumbill Hadoop: The Definitive Guide. Tom White www.datainformed.com www.macrodatos.com www.bigdata4success.com

72 eskerrik asko! jorge ubero bilbao, junio de 2013