América Latina de la internet a la nube

Presentación del tema: "América Latina de la internet a la nube"— Transcripción de la presentación:

1 América Latina de la internet a la nube
Wilson Peres CEPAL, agosto de 2013

2 El telón de fondo a mediados de 2013
6800 millones de suscripciones a móvil-celular 2700 millones – casi 40% de la población mundial – están online 750 millones de hogares – 41% del mundo – conectados a Internet Los precios de la banda ancha fija cayeron 82% entre y 2012 2100 millones de suscripciones a banda ancha móvil esperadas para fines de 2013 Fuente: ITU

3 Más números para 2013 Web indexada: más de 37 mil millones de páginas en Google el 2 de agosto Facebook: 1150 millones de usuarios activos en junio YouTube: más de 1000 millones de usuarios únicos por mes Más de 6 mil millones de horas video vistas por mes 100 horas video subidas a YouTube cada minuto Twitter: 500 millones de tweets por día

4 Aun más números Apple App Store: 900 mil apps
Más de 50 mil millones de downloads Android: 800 mil aplicaciones Internet de las cosas: 24 mil millones de dispositivos conectados en 2020; 14 mil millones de ellos, móviles

5 Conexiones múltiples Fuente: Cisco Global Cloud Index,

6 Temas El impacto económico de las TIC La banda ancha en América Latina
La computación en la nube Big data y analytics High-performance computing Las principales tendencias en curso

7 Impacto económico de las TIC

8 Metodologías para estudiar el impacto económico
Contabilidad del crecimiento a partir de una función de producción estándar. Análisis de trayectorias tecnológicas a partir de datos de productividad laboral y gastos en TIC.

9 Contabilidad del crecimiento
El capital TIC explica entre 10% y 14% del crecimiento de la región entre 1995 y 2004. Impactos mayores en países desarrollados. El capital TIC desempeña un papel más importante en América Latina que en otras regiones. Pese a que ese capital equivale a menos del 1% del PIB de la región, su participación en el capital total es más alta que en otras partes porque el capital total es reducido. Ello implica mayor productividad del capital TIC con relación al capital no TIC. (Jorgenson y Vu, 2007)

10 Contribución del capital TIC al crecimiento del PIB (porcentajes)
Grupos de países Mundo (110 economías) 9,6 14,7 11,2 Grupo de los Siete 17,8 25,2 21,6 Asia en desarrollo 1,9 5,6 6,8 No miembros del G7 6,7 10,7 9,3 América Latina 4,9 14,2 Europa oriental -1,4 10,1 6,5 África Subsahariana 6,4 7,1 7,2 África septentrional y Oriente Medio 3,8 7,7 9,8 Los países más desarrollados se benefician más de las TIC, pues en ellos las repercusiones de estas tecnologías sobre el crecimiento son mayores.

11 Contribución al crecimiento del PIB, 1995-2008 (puntos porcentuales)
UE (10) Estados Unidos Argentina Brasil Chile 1 Producto (2) + (3) 2,2 3,7 3,4 2,8 4,2 2. Horas trabajadas 0,7 0,6 1,0 1,3 0,5 3. Productividad del trabajo (4)+(5)+(8) 1,5 3,0 2,4 Contribuciones de: 4. Composición del trabajo 0,2 0,3 1,2 0,8 5. Servicios del capital por hora (6) + (7) 3,5 6. Capital TIC por hora 7. Capital no TIC por hora 0,4 3,2 8. Productividad multifactorial 1,4 -0,7 -0.6 Contribución de economía del conocimiento a la productividad laboral (4)+(6)+(8) 1,1 2,6 1,9

12 Análisis de trayectorias tecnológicas
Impactos positivos sobre productividad laboral; pero diferente según la distancia de la frontera tecnológica. Los países que definen la frontera tecnológica (Estados Unidos, Bélgica, Noruega, Países Bajos, Italia, etc.) presentan una relación creciente entre el gasto en TIC y la productividad, con una pendiente positiva en su trayectoria tecnológica. En los países más lejos de la frontera tecnológica, el aumento del gasto TIC no se traduce en mayor productividad; la pendiente de su trayectoria tecnológica es cercana a cero (países latinoamericanos, entre otros). Entre los dos grupos, se ubican algunos países que aceleraron su proceso de cierre de la brecha con la frontera tecnológica (Rep. Corea, Singapur, Nueva Zelandia, Australia y Portugal). Los países con mayor productividad reciben mayores beneficios de las TIC, pues en ellos las repercusiones de esas tecnologías sobre la productividad son mayores.

13 Eficiencia del gasto en las TIC 1993-2004

14 Repercusiones de las TIC sobre la productividad laboral en 44 países, 1993-2004

15 Proxies de conocimiento
Porcentaje de la población con educación terciaria completa Gasto en IyD/PIB Número de publicaciones científicas (ponderado por la población de cada país) Uso de las TIC (índice de Info-use de Orbicom, Red internacional de cátedras en comunicación de la UNESCO) Base de 73 países (15 de ALC) para

16 La necesaria complementariedad
Las TIC son un complemento, no un sustituto, de la base de conocimiento de un país. Los mejores resultados en términos de crecimiento se dan en países donde hay una “buena” proporcionalidad entre las proxies de conocimiento. Cuando el uso de TIC está por debajo de la “buena” proporción, un aumento del mismo tiene un mayor impacto sobre el crecimiento del PIB.

17 Mensajes del análisis del impacto económico
Efectos positivos de las TIC sobre crecimiento económico y productividad Los efectos son mayores en países desarrollados. Complementariedades con sistemas de producción, innovación, educación y desarrollo institucional. Contribuciones TIC al crecimiento PIB entre : Mundo (110 países): entre 10%-15% África subsahariana: entre 5%-7% Europa oriental: entre 6%-10% G7: entre 22%-25% Contribuciones TIC en AmLat están dentro del promedio mundial, pero queda mucho potencial a explotar. Se requiere equilibrio entre el gasto en TIC y factores complementarios: capacidades imprescindibles para su adopción eficiente.

18 Banda ancha en América Latina

19 El sistema de la banda ancha
Usuarios Infraestructura Redes convergentes Servicios de telecom Internet de BA Equipos terminales convergentes Aplicaciones avanzadas Capacidades avanzadas TIC Tráfico Tecnología Asequibilidad Funcionalidad Educación Innovación Desarrollo económico y social Cobertura Sistema de banda ancha Conjunto de la economía y la sociedad Políticas públicas para la complementariedad sistémica Conectividad Apropiación

20 Medición del impacto Impacto en el PIB de 10% de aumento en la penetración de BA Impacto de la velocidad de BA Duplicar la velocidad aumenta el PIB en 0,3%. Duplicaciones adicionales generan aumentos mayores. Ericsson, Arthur D. Little and Chalmers University of Technology, 2011 Ahorro de recursos UE: facturación electrónica permitiría ahorrar US$ 20 mil millones. Desarrollo sostenible Smart grids: ahorro en consumo de energía de 5% en hogares y 2,5 % en la industria. Reducción de 15% de emisiones de carbono. Crecimiento del PIB: 1,3 % Qiang (2009), 0.2 %– 0.3% Koutroumpis (2009) 0,9 a 1,5% Czernich (2009); Un aumento de 1% en la penetración incrementa la productividad en alrededor de 0,1% LECG (2009) En AL la expansión de banda ancha explica entre el 2% - 8% de los nuevos empleos (Katz 2009). Un aumento de 1% de los usuarios de Internet aumenta las exportaciones en 4,3%. Al crear un empleo en la construcción de redes de banda ancha, se podría generar entre 0,8 y 0,3 empleos indirectos adicionales, llegando este número hasta 2,60, si se consideran los empleos indirectos e inducidos. (Katz 2010) Más precisamente, un incremento de la penetración de 1% en la banda ancha contribuye al crecimiento del empleo entre 0,002% y 0,5%. (Katz 2010) las externalidades positivas de la banda ancha varían de acuerdo a la región e industria en la que es desplegada. En términos generales, la evidencia muestra efectos positivos importantes en las regiones más avanzadas tecnológicamente, así también como en el sector servicios, y un efecto inicial negativo, que se vuelve positivo en el mediano plazo, en las regiones más atrasadas tecnológicamente. para que la banda ancha ejerza un impacto en la productividad, el eco-sistema de TIC debe estar suficientemente desarrollado para que la tecnología contribuya de manera positiva. Así, de acuerdo al modelo, un aumento de 1% en la penetración de la banda ancha determina 0,18% de aumento en la tasa de ocupación. (caso de Chile) A new report, conducted jointly by Ericsson (NASDAQ:ERIC), Arthur D. Little and Chalmers University of Technology in 33 OECD countries, quantifies the isolated impact of broadband speed, showing that doubling the broadband speed for an economy increases GDP by 0.3%.* A 0.3 percent GDP growth in the OECD region is equivalent to USD 126 billion. This corresponds to more than one seventh of the average annual OECD growth rate in the last decade. The study also shows that additional doublings of speed can yield growth in excess of 0.3 percent (e.g. quadrupling of speed equals 0.6 percent GDP growth stimulus) Both broadband availability and speed are strong drivers in an economy. Last year Ericsson and Arthur D. Little concluded that for every 10 percentage point increase in broadband penetration GDP increases by 1 percent. (por jemplo, cuadruplicar la velocidad es igual a un 0,6 por ciento de estímulo del crecimiento del PIB) El impacto depende del grado de desarrollo del sistema de banda ancha Impacto en el empleo Aumentar la penetración en 10% incrementa la tasa de crecimiento del empleo entre 0,02% y 5%.

21 Difusión de la banda ancha en 2011
Adopción de BA en ALC cercana al promedio mundial, con rezago en BA móvil Fuente: CEPAL con datos de UIT, “World Telecommunications Indicators Database”, 2011.

22 Penetración de la banda ancha fija y móvil en América Latina y el Caribe y en la OCDE, (en porcentajes) Los datos para la OCDE no incluyen a Chile y México

23 La heterogeneidad entre países 2011

24 Banda ancha móvil cada 100 habitantes, 2011-2012

25 Difusión rural-urbana de internet
Nota: Corresponde al porcentaje de hogares con acceso a Internet en relación al total de en cada zona. Fuente: Observatorio para la Sociedad de la Información en Latinoamérica y el Caribe (OSILAC), con base en información de encuestas de hogares de los institutos nacionales de estadísticas.

26 La verdadera brecha: la capacidad de TX
Capítulo IV: Gestión pública La verdadera brecha: la capacidad de TX Capacidad total de transmisión en banda ancha en países de ALC y la UE (cable módem y DSL) En 2008, un habitante de la UE tenía 497 Kbps más que uno de ALC. Mientras en 2008 la tasa de penetración del servicio en países de Europa, en términos de subscriptores a Internet fija por habitante, era 2,3 veces mayor que en ALC (26,7% versus 11,6%), la brecha en la capacidad de transmisión era casi 5 veces mayor: cada habitante de la UE tenía 625 Kbps a su disposición, mientras el habitante promedio de ALC tenía sólo 128 Kbps. En 2008, un habitante de la Unión Europea disponía de 497 Kbps más que uno de ALC. Cinco años antes, la diferencia era de sólo 27 Kbps (Hilbert, López y Vásquez, 2010). Esta dimensión de la brecha de oferta resulta de la baja velocidad de acceso que se ofrece en la región. En muchos de sus países, la mayoría de los usuarios cuenta con conexiones con velocidades de bajada entre 512 Kbps y 1 Mbps, aunque se observa una migración hacia velocidades mayores que, en general, no superan los 2 Mbps (véase el cuadro 4). En contraste, a fines de 2008, los países de la OCDE registraban una velocidad promedio de bajada de 17 Mbps y una de subida de 5 Mbps. Participación de ALC en el total mundial de acceso a Internet 1993 2000 2007 Abonados a BA 0,5% 4,4% 8,2% Capacidad de transmisión (DSL, cable módem y fibra óptica) 0,2% 2,9% 1,1%

27 Adopción de banda ancha de alta velocidad
Porcentaje de conexiones a velocidades superiores a 5 Mbps Economías desarrolladas Economías emergentes Fuente: Akamai Technologies, 2010; Booz & Co. analysis.

28 Difusión de las tecnologías de acceso
Participación de mercado según tecnologías por regiones del mundo (2009) Tecnologías de acceso Alámbricas Par de cobre Cable módem Fibra óptica Red eléctrica Inalámbricas Redes móviles (3G, 4G) WiFi - WiMax Satélite Fuente: "World Broadband Statistics, Q4 2009", Point Topic, march 2010. AL AL FTTx está presente sólo en Colombia y Chile

29 Costo de la banda ancha móvil en mayo de 2013
Dólares promedio por 1 Mbps / PIB per capita mensual (en porcentajes)

30 Tarifas de banda ancha fija en relación al PIB per cápita entre diciembre 2010 y mayo de 2013 (en porcentajes)

31 Valor de un notebook básico como porcentaje del ingreso nacional bruto anual per capita

32 Cociente entre el acceso a Internet en hogares del quintil de mayores ingresos y del quintil de menores ingresos (Número de veces)

33 Brecha de demanda de banda ancha fija 2011
País Cobertura Penetración de hogares Brecha de demanda Argentina 96 39 57 Bolivia 40 3 37 Brasil 94 29 65 Chile 78 44 34 Colombia 81 27 54 Costa Rica 95 32 63 Ecuador 87 20 67 México 62 47 15 Perú 59 16 43 Uruguay 98 Promedio 79 50

34 Brecha de demanda de banda ancha móvil 2011
País Cobertura Penetración de abonados Brecha de demanda Argentina 92 19 73 Bolivia 29 3 26 Brasil 84 21 63 Chile 82 17 65 Colombia 96 9 87 Costa Rica 93 11 Ecuador 66 55 México 77 14 Perú 54 R. Dominicana 70 5 Promedio 75 12

35 Factores explicativos de la brecha de demanda (porcentajes)
Motivos citados de no conexión a Internet en el hogar (solo hogares con computadora) Chile (2009) Brasil (2011) Costa Rica México (2010) Precio del servicio 37 48 60 Falta de interés 24 14 12 19 Falta de habilidades de uso 8 10 7 n. d. Otras razones (falta de disponibilidad, uso en otros lugares, etc.) 31 28 21

36 IXP: claves para el sistema de BA
La región es la que mayormente depende de la conectividad con EE.UU. Ancho de banda conectado a EE.UU. Aumento de los tiempos de conexión para acceder a contenido local. Mayor costo de los servicios. Enlaces internacionales equivalen al 35% y 40% de la tarifa de acceso. ALC: US$100 – US$200 /Mbps OCDE: US$ 8 - US$ 10 /Mbps Es necesario mejorar la infraestructura regional. IXPs a nivel nacional y regional De acuerdo con el informe, en promedio el uso subirá de 38,85% a un 86,89% durante los partidos, mientras que en Europa es esperable que el porcentaje prácticamente se duplique, desde el actual promedio de utilización de ancho de banda (40,25%), a 78,67% en el transcurso de los partidos clave. In the first phase, exchange of international Internet traffic was concentrated in the USA (US-centric). In the second phase, traffic exchange migrated to the developed countries in Europe and Asia that form the core of the OECD (OECD-centric). The third phase of evolution, which is taking place now, focuses on the rest of the world (ROW-centric), and is moving towards a global Internet in which regional IXPs are used for local traffic. Fuente: Telegeography, Global Internet Bandwidth, 2011. 36

37 Uso de internet en AL: sólo básico
Uso de Internet según tipo (En porcentajes de usuarios entre 15 a 74 años) Fuente: CEPAL, Observatorio para la Sociedad de la Información en Latinoamérica y el Caribe (OSILAC), con base en información de encuestas de hogares.

38 Obstáculos a la difusión en la región
La topografía encarece la infraestructura. Baja densidad poblacional. Alto porcentaje de población en áreas rurales. Asequibilidad : bajo PIB per cápita. Baja cobertura eléctrica. Bajo grado de alfabetización literaria y digital. Problemas en la formación de capital humano. Bajo valor agregado del uso de la red: aplicaciones. 20% población rural países con Políticas públicas para la complementariedad sistémica

39 Algunos planes nacionales de BA en AL
País Plan Objetivo Monto (US$) Período Argentina Argentina conectada Expansión de BA y TV digital Dotación de laptops Conectar 10 M de hogares 2.000 millones Brasil Plan Nacional de BA Conectar al 72% de los hogares 7.500 millones Colombia Plan Vive Digital Conectar al 50% de hogares y Pymes 2.8 millones Chile Agenda digital Conectar a 90% de hab. rurales 100 millones Ecuador Conectar al 75% de la población - Paraguay Plan Nacional de Telecom Conectar al 50% de hogares Conectar 200 municipios 150 millones por año Ecuador plan sin costo Características: Horizonte de tiempo de mediano plazo Se define un ministerio que lidera la implementación Foco en el despliegue de infraestructura troncal, especialmente fibra óptica Definición de objetivos cuantificables Sin definición de velocidad de conexión

40 La computación en la nube

41 Above the Clouds (Berkeley 2009)
Cloud computing (CC) se refiere a: Aplicaciones suministradas como servicios mediante internet (SaaS) y Sistemas de hardware y software en centros de datos que proveen esos servicios (nube) Clouds públicas vs. Clouds privadas Utility Computing: servicio vendido por una cloud pública Cloud Computing = SaaS + Utility Computing

42 La nube, un negocio de servicios
Recursos escalables y virtualizados ofrecidos como un servicio a través de Internet IaaS PaaS SaaS Infraestructura como servicio Plataforma como servicio Software como servicio Accesible en línea, en cualquier lugar y momento Se paga por lo que usa Disponible según demanda Nivel de servicios negociable Escalabilidad automatizada, sin fallas

43 Software (SaaS), Plataforma (PaaS), Infraestructura (IaaS)

44 Diferentes configuraciones

45 Un modelo de computación en la nube

46 Mercado esperado de servicios cloud en Estados Unidos, 2014
Tipo de servicio Monto esperado (millones de dólares) Porcentaje del total SaaS 7300 62% IaaS 4000 34% PaaS 460 4% Fuente: Telecom Intelligence Series, marzo 2011

47

48 Nuevos elementos de CC La ilusión de recursos de cómputo infinitos disponibles bajo demanda de corto plazo La eliminación de compromisos iniciales de recursos por los usuarios Pago por el uso de recursos de cómputo sobre una base de corto plazo en la medida que sean necesarios

49 No deja de haber polémica sobre la novedad de la CC
“The interesting thing about cloud computing is that we’ve redefined CC to include everything we already do… I don’t understand what we would do differently in the light of computing other than change the wording of some of our ads.” CEO de Oracle 26/9/2008

50 ¿Conviene moverse a la nube? Visión desde los costos
Flexibilidad para responder a picos de demanda Menor riesgo de perder clientes por falta de capacidad Economías de escala y utilización Diferente dinámica de los costos de computación, almacenamiento y transmisión (internet) Costo directo del movimiento

51 Otros beneficios Aceleración de la forma cómo empresas crean nuevos productos y servicios Capacidad de las organizaciones de explorar sus datos (data mining) para encontrar información sobre tendencias Reducir la diferencia entre grandes y pequeñas empresas en uso de TIC Economías rezagadas pueden dar saltos (leapfrog) al poder acceder a tecnología de frontera sin tener que construirla

52 Relevancia e impacto Nueva tecnología de propósito general basada en Internet que redefine la industria de software y hardware. Transforma costos fijos en costos variables. Aumenta flexibilidad de respuesta al ciclo. Reducción de costos de entrada . Ingresos de nuevas empresas Aumento del número de competidores. Impactos: Incremento del 0,2% a la tasa de crecimiento del PIB (Etro, 2009). Creación de nuevas empresas (Pymes). Impacto en sectores donde el gasto fijo en TIC es crucial. Se pasa de costos fijos a variables en función al tamaño de la demanda y de la producción Efecto es mayor en sectores de comercio y bienes raíces Efecto es mayor donde es fuerte la difusión de las pYmes y hay rápida adopción tecnológica En la región 90% de conexiones empresariales son a PYMEs con velocidad de conexión inferior a 2Mbps

53 Impactos de la computación en la nube hacia 2015
Creación de empleos: 13,8 millones China, India e Indonesia: 7,7 millones Estados Unidos: 1.1 millones América Latina (5): Brasil: ; México: ; Argentina: 89000; Colombia: ; Chile: 33000 Ingresos: $1,1 millones de millones por año Tres tendencias en la creación de empleo Movilidad: las apps se ubican en la nube. Redes sociales residen en la nube. Big Data: El negocio de almacenar, asegurar y procesar información digital podría alcanzar los US$40 mil millones. Source: Matt Butter, Nearly 14 Million New Jobs by 2015: The Cloud Has a Silver Lining in a Stormy Economy, Forbes, based on IDC White Paper Sponsored by Microsoft ¨Cloud Computing´s Role in Job Creation¨, February, 2012

54 Grado de digitalización por sector
Índice de digitalización por sectores, UE 27, 2011 Promedio = 43,3 Fuente: Eurostat; Booz & company analysis

55 Los efectos más importantes
Porcentaje de usuarios que consideran un efecto como importante o muy importante Posibilitar nuevos productos o servicios 86% Colaboración / intercambio de información 71% Reducción de costos Obliga a centrarse en el negocio central (core business) 57% Reduce riesgos empresariales 50% Lo importante es que la reducción de costos no es lo más importante. Datos para agosto-noviembre de 2009 Fuente: World Economic Forum y Accenture

56 Obstáculos I Manejo de datos
Lock-in : portabilidad Confidencialidad Seguridad Visibilidad sobre dónde está el almacenaje Cómo someter los datos a una auditoría

57 Obstáculos II El servicio
Disponibilidad del servicio Cuellos de botella en transmisión Desempeño no predecible de las VM Reducido margen de los proveedores y problemas para financiar redes Virtual machines

58 Obstáculos III El entorno
Licencias de software Falta de estandardización de API, middleware e interconexión de recursos Educación de los usuarios, facilidad de uso

59 Big data y analytics

60 Big data ¿Qué es? ¿Cómo se origina? ¿Para qué sirve?
Conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de las herramientas de software de bases de datos típicas para capturar, almacenar, gestionar y analizar información. ¿Cómo se origina? Por la explosión en la cantidad (velocidad y frecuencia) y diversidad de datos digitales generados en tiempo real como resultado del rol cada vez mayor de la tecnología en las actividades diarias. ¿Para qué sirve? Permite generar información y conocimiento con base en información completa en tiempo real. El volumen de lo que se entiende por Big Data varía en el tiempo según los avances tecnológicos, y según el sector económico en función a la tecnología que este tenga disponible.

61 Tipos de datos Compras y transacciones (incluyendo información de tarjetas de crédito) Datos de gestión empresarial Búsqueda (consulta, trayectoria recorrida, historia) Sociales (datos de identidad, información de amistades) Intereses personales (que me gusta, tweets, recomendaciones, enlaces) Ubicación, sensores físicos (GPS, patrones de tráfico, Internet of Things, etc.) Contenido (SMS, llamadas, s) Información generada de fuentes tradicionales pero particularmente por empresas e individuos en sus actividades cotidianas The good news is that technology is making it easier to collaborate, and R&D efforts are evolving to encourage the exchange of ideas and intellectual property throughout the process — a phenomenon the Innovation Union and others are calling “open innovation.” All this is helping new products get to market faster. The bad news is that government policies for the most part haven’t evolved to support this new model. Craig Mundie, Chief Research and Strategy Officer, Brussels, Micdrosoft

62 Las tres V que en realidad son cuatro
Volumen : Cuántos datos Velocidad: Cuán rápido se procesan los datos Variedad: Cuántos y cuáles tipos de datos Veracidad: Cuán correctos son los datos para predecir en el universo en consideración (precisión y contexto)

63 Información digital Presente en toda actividad
Diversidad de dispositivos (>4 mil millones en 2010) Crecimiento exponencial Énfasis en imágenes y video M2M 988 exabytes 2010 2006: 161 exabytes alrededor de 3 millones de veces la información de todos los libros jamás escritos 161 exabytes 2006 63

64 La explosión de la información
Dispositivos: En 2011, 22% del tráfico IP se originó en dispositivos no-PC Aumento de capacidad de cómputo, almacenamiento. Ley de Moore Cloud-computing Más usuarios de información y nativos digitales. En 2011, en el mundo: 45% de los usuarios de Internet tiene menos de 25 años 5,9 mil millones de suscriptores de telefonía móvil 1.093 millones de suscripciones de BAM y 589 millones de BAF Más intercambio de datos 2011: 597PB/mes de tráfico móvil de datos e internet. Más de 30 millones de nodos de sensores en red. Uso de redes sociales Tráfico de datos:

65

66 Implicancias Nueva era caracterizada por la abundancia de datos.
Ha alcanzado todos los sectores en la economía mundial Los datos son un nuevo factor de producción y de ventaja competitiva Oportunidad: Aprender sobre el comportamiento humano para diversos fines. Creación de valor vía innovación, eficiencia y competitividad Aumento del excedente del consumidor y del bienestar del ciudadano Nuevas formas de competencia y nuevos negocios Almacenamiento y gestión de datos. Análisis de datos empresariales. En 2010 se estimaba el valor de esta industria en más de $ 100 mil millones, creciendo a casi un 10% al año. “Revolución industrial de los datos”, Joe Hellerstein, University of California in Berkeley. “Data-centred economy”, Craig Mundie, Chief Research and Strategy Officer, Microsoft. Impacto en todos los sectores: manufactura, servicios, gobierno, ciencias y academia, etc. Información en tiempo real para fines de política pública se entiende como (1) los datos que son relevantes en un período de tiempo relativamente corto y reciente, tales como el precio medio de una mercancía en unos pocos días en vez de un par de semanas, y (2) que están disponibles dentro de un plazo que permita tomar acciones que cambien las condiciones reflejadas por los datos ". Crecimiento de negocio de gestión de datos In recent years Oracle, IBM, Microsoft and SAP between them have spent more than $15 billion on buying software firms specialising in data management and analytics. This industry is estimated to be worth more than $100 billion and growing at almost 10% a year, roughly twice as fast as the software business as a whole.

67 Big data para la creación de valor
Segmentación de mercado y población para personalizar acciones Innovación en nuevos modelos de negocios, productos y servicios Mejora de productos existentes Desarrollo de nuevos productos (masa y personalización) Nuevos modelos de servicio a nivel empresarial y gubernamental Apoyo a la toma de decisiones con software inteligente Transparencia y eficiencia por compartir datos Mejor y más oportuno análisis de desempeño de las organizaciones y ajustes en acción.

68

69 Obstáculos y temas de política
Políticas de datos Privacidad Seguridad y protección Propiedad intelectual Responsabilidad en el análisis y decisión Tecnología Infraestructura TIC a nivel nacional y sectorial (banda ancha, centros de datos, software de análisis, etc.) Intensidad de uso de las TIC Capacidad técnica Programadores Analistas y estadísiticos Gerentes alfabetizados en datos Disponibilidad y acceso Cambio organizacional: procesos y flujos Estrategias orientadas en datos Incentivos a compartir información Características sectoriales Capacidad de innovación Tipo de procesos productivos Grado de competencia Transparencia Big data: The next frontier for competition Estados Unidos necesita entre y trabajadores con experiencia en “análisis profundo” y 1,5 millones de gerentes “alfabetizados en datos” (Mc Kinsey, 2011). El mayor potencial para uso de Big Data se encuentra los países más desarrollados Personalización de los datos (múltiples SIM)

70 Big data para el desarrollo
Consiste en convertir datos imperfectos, no estructurados y complejos acerca del estado de bienestar de las personas, en información procesable, que reduzca las brechas temporales y de conocimiento para: Tomar decisiones de política pública que respondan oportunamente a determinadas situaciones Tener rápida retroalimentación sobre el impacto de tales políticas. Permite generar información inteligente que puede ahorrar recursos en la generación de estadísticas para políticas de desarrollo. Esto implica aprovechar las herramientas avanzadas de cálculo para revelar las tendencias y correlaciones dentro y a través de grandes conjuntos de datos, que de otra manera permanecerían sin descubrir. Por encima de todo, se requiere expertise humana y perspectivas. (acciones de alerta temprana y conocimiento en tiempo real)

71 Analytics: capacidades
La analítica de grandes datos se refiere a las herramientas y metodologías par transformar cantidades masivas de datos brutos en “datos sobre datos” con propósitos analíticos Se originó en las áreas de biología intensiva en cómputo, ingeniería biomédica, medicina y electrónica Algoritmos para detectar patrones, tendencias y correlaciones, en varios horizontes temporales, en los datos Uso de técnicas avanzadas de visualización: datos que hacen sentido The term metadata is ambiguous, as it is used for two fundamentally different concepts. Although the expression "data about data" is often used, it does not apply to both in the same way. Structural metadata, the design and specification of data structures, cannot be about data, because at design time the application contains no data. In this case the correct description would be "data about the containers of data". Descriptive metadatais about individual instances of application data, the data content. In this case, a useful description would be "data about data content" or "content about content" thus metacontent. Metadata (metacontent) is defined as data providing information about one or more aspects of the data, such as: Means of creation of the data, Purpose of the data, Time and date of creation, Creator or author of data, Location on a computer network where the data was created, Standards used.

72 Reality mining: sensing complex social systems (MIT)
Continuous data analysis over streaming data, using tools to scrape the web (e.g., gathering product prices in real-time) On-line digestion of semi-structured data and unstructured ones (e.g., news items, product reviews) Real-time correlation of streaming data (fast stream) with slowly accessible historical data repositories Eagle, Nathan, and Alex Pentland, ¨Reality mining: sensing complex social systems¨, Personal and Ubiquitous Computing, 10.4, MIT 72

73 Ejemplos micro, macro y social
Micro: Un modelo de físicos de la Northwestern University predice con más de 93% de precisión donde una persona está en un momento determinado con base en el análisis de información de teléfonos celulares generada en sus movimientos pasados Macro: El PIB de un país se puede estimar en tiempo real mediante la medida de la emisiones de luz en la noche detectadas remotamente (Helbing y Balietti, Eur. Phys. J ) Social: Científicos de la John Hopkins University analizaron más de 1,6 millones de tweets relacionados con salud (de un total de más de 2 mil millones) en Estados Unidos entre mayo de 2009 y octubre de 2010 y hallaron una correlación de 95,8% entre la tasa de enfermos de gripe estimada con base en sus datos y la tasa oficial de engripados Sources: Hotz, Robert Lee, ¨The Really Smart Phone¨, The Wall Street Journal, 22 April 2011 Helbing, Dirk and Stefano Balietti, ¨From Social Data Mining to Forecasting Socio-Economic Crises¨. European Physical Journal. Special Topics. Swiss Federal Institute of Technology Zurich, ETH Volume 195, N. 1, May Discussion and Debate: How can we Learn to Understand, Create and Manage Complex Techno-Socio-Economic Systems? Paul, Michael J. and Mark Dredze, ¨You Are What You Tweet: Analyzing Twitter for Public Health¨, Center for Language and Speech Processing at John Hopkins University, th Interational Conference on Weblogs and Social Media – 2011

74 Un ejemplo más detallado (MIT, Harvard)
Eagle, Pentland y Lazer (2009) analizaron 330 mil horas de datos sobre comportamiento en el uso de teléfonos móviles de 94 personas, y los compararon con datos de relaciones directamente reportados por los individuos Presentan un método para medir conductas basado en datos de proximidad y comunicación, e identifican características que les permiten predecir con 95% de precisión las relaciones de amistad recíprocas Usando estas señales de conducta, pueden predecir resultados individuales como satisfacción en el trabajo Observaciones sobre el uso de teléfonos móviles proveen indicaciones no solo sobre el comportamiento observable, sino también sobre variables como amistad y satisfacción individual Nathan Eagle, Alex (Sandy) Pentland, David Lazer, ¨Inferring Social Network Structure using Mobile Phone Data¨, Proceedings of the National Academy of Science, PNAS, September 8, 2009 vol. 106 no

75 Problemas Disponibilidad de datos: asimetrías
Las redes sociales generan datos abiertos Los gobiernos los están abriendo, pero lentamente Los datos de empresas siguen cerrados (¿filantropía de datos?) Diferentes capacidades de buscar y analizar datos Falta de incentivos para compartir datos (WEF, 2012) Privacidad y los límites a la anonimización de conjuntos de datos Una buena parte de las nuevas fuentes de datos reflejan sólo percepciones, intenciones y deseos Apophenia: ver patrones donde no hay; cantidades masivas de datos abren conexiones en todos los sentidos (error de Tipo I) Type I error: false positive. Undermines the credibility of the system. Type II error: false negative. Casts doubts on the relevance of the system Stylized facts: broadly recurring behaviors and patterns World Economic Forum, 2012, Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development

76 High-performance computing

77 Definición La computación de alto desempeño es el uso de procesamiento paralelo para ejecutar aplicaciones avanzadas de manera eficiente, confiable y rápida. El término se aplica en especial sistemas que operan arriba de un teraflops (1012). El término se usa, a veces, como sinónimo de super cómputo, aunque técnicamente una supercomputadora es un sistema que opera cerca del máximo nivel disponible en un momento dado. Algunas supercomputadoras trabajan a más de un petaflops (1015). Un i7 con seis Ghz puede hacer unos 100 Gigaflops (109).

78 Usuarios Los más frecuentes: investigadores científicos, ingenieros e instituciones académicas. Algunas agencias gubernamentales, especialmente las de seguridad y defensa, utilizan HPC para aplicaciones complejas. A medida que aumente la demanda por mayor poder de procesamiento y velocidad, la HPC interesará a las empresas, particularmente para procesar transacciones y almacenamiento de datos (data warehouses) High-performance systems often use custom-made components in addition to so-called commodity components. An occasional techno-fiend might use an HPC system to satisfy an exceptional desire for advanced technology.

79 El sistema de HPC RTD: Rapid Test Designer

80 HPC: un conjunto de herramientas para gestionar la innovación
Computación distribuida y en red Diseño, pruebas y control de calidad en la producción Virtualización Visualización y gestión de datos Unidades de procesamiento gráfico Paralelismo y datos compartidos en una arquitectura multicore Herramientas y entornos para sistemas de ingeniería de alto desempeño Modelado, simulación y analítica (MS & A)

81 Aplicaciones de la HPC La simulación de terremotos para identificar áreas especialmente sensibles y predecir sus condiciones. Impactos sobre códigos de construcción, planes de emergencia, etc. Modelado del clima. Además, nuevos modelos computaciones pueden ser usados con datos viejos para evaluar su utilidad para predecir pautas climáticas. Hacer prototipos (prototyping) físicos es caro y lleva mucho tiempo. Modelaje por computadora puede reducir tiempos y costos. Manufactura digital. El uso de la HPC (modelado, simulación y analítica) para definir productos y procesos manufactureros (The National Center for Manufacturing Sciences, NCMS). Big data: manejo de grandes cantidades de datos y de decisiones o rutinas complejas. Insurers use models to calculate risk, while the oil/gas industry uses seismographic data to determine where oil and gas fields are located underground. Wal-Mart optimizes supply chains, and Fed-Ex monitors and routes packages. The financial sector uses models to spot trends and calculate risks. Modelado, simulación y analítica (MS & A) Digital manufacturing is the use of an integrated, computer-based system comprised of simulation, three-dimensional (3D) visualization, analytics and various collaboration tools to create product and manufacturing process definitions simultaneously. Digital manufacturing evolved from manufacturing initiatives such as design for manufacturability (DFM), computer-integrated manufacturing (CIM), flexible manufacturing, lean manufacturing and others that highlight the need for more collaborative product and process design.

82 Beneficios de la gestión de la innovación usando HPC
El tiempo de ajuste en un laboratorio es de unos 9 meses, mientras que con una computadora se reduce a menos de una semana. El análisis de un componente cuesta en promedio 50,000 USD en un laboratorio, mientras que mediante la computación se puede hacer por 3,000 USD. Prototipos virtuales y modelados en gran escala con base en HPC aceleran y racionalizan los procesos. No sólo se mejoran la IyD, el diseño y la ingeniería “aguas arriba” (relaciones con OEM) sino también los procesos de negocios “aguas abajo” (minería de datos, logística, CRM, etc.)

83 Reducción de “time to market”

84 Economía de la HPC El valor total del mercado mundial de HPC era de unos $26 mil millones en 2010. Se estima que alcanzará los $30 mil millones en 2015 Nuevos modelos de negocios mediante internet y la computación en la nube Los recursos de HPC en la nube son cada vez más accesibles, lo que permite que los consumidores los consideren un servicio

85 Evolución de la HPC a nivel mundial
Cambios tecnológicos acelerados determinados por la competencia internacional Los servidores son los principales componentes de costo, pero están declinando como porcentaje de las inversiones Las mayores tasas de crecimiento se registran en los servicios y el almacenamiento de datos

86 Necesidad de tres cambios simultáneos
De laboratorios físicos de prueba a centros de cómputo De métodos aproximados a técnicas más complejas y exactas De una cultura de solucionar problemas a una de diseño predictivo desde el inicio

87 Barreras al uso del HPC Barreras educacionales y de capacidades (falta de científicos computacionales) Obstáculos técnicos (por ejemplo, los códigos heredados deben ser actualizados, hay rezago en la formulación de nuevos códigos, creciente brecha entre los procesadores más veloces y otros sistemas tecnológicos) Las empresas ven al HPC como un costo, no como una inversión, particularmente por la dificultad para medir el retorno de inversión (ROI)

88 Herramientas para incrementar el impacto de HPC sobre la innovación
Cooperación público-privada para impulsar el uso de HPC Acuerdos entre universidades y empresas para compartir los recursos de HPC Aumento del uso de HPC en las cadenas de proveedores de la manufactura para elaborar modelos, simulaciones y métodos analíticos Reconocimiento de que to outcompete is to outcompute (American Scientific, mayo 2013) Models, simulation & analytics

89 Las principales tendencias en curso

90 10 modelos de negocios basados en TIC para la próxima década
Capacidades TIC Grandes datos Sensores y actuators Computación en la nube Tecnología móvil Interfaz de usuario natural Almacenamiento y redes 1. La matriz social X 2. La Internet de todas las cosas 3. Grandes datos, analítica avanzada 4. Todo es un servicio 5. Automación del trabajo basado en conocimiento 6. Experiencias digitales y físicas integradas 7. Para mí + gratis + fácil 8. La e-volución del comercio 9. Los próximos 3 mil millones de ciudadanos digitales 10. Transformación del gobierno, el cuidado de la salud y la educación McKinsey, mayo de 2013

91 Temas a considerar El trade-off entre privacidad y utilidad (personalización) Cyber-seguridad Certificación, standardización Acuerdos de niveles de servicio (SLA) Transparencia (consumidores y empresas) Centralización vs. descentralización Un acuerdo de nivel de servicio o Service Level Agreement, también conocido por las siglas ANS o SLA, es un contrato escrito entre un proveedor de servicio y su cliente con objeto de fijar el nivel acordado para la calidad de dicho servicio.

92 Seis tendencias Móvil Redes sociales (Enterprise 2.0) M2M
El consumidor será el centro (consumerization) Big data, open data Cloud computing, HPC

93 Los grandes temas Entorno habilitante para cloud-computing
Capacidad en la red de acceso Infraestructura de futuro - BA Conectividad inalámbrica IPv6 Infraestructura de Internet Entorno habilitante para cloud-computing Centros de datos Innovación -Aplicaciones Capacidades Ciberlegislación Plataforma estandarizada Algunos elementos ya existen Planificar infraestructura con visión de futuro Capaz de seguir el ritmo de los avances en captura de video y los flujos de datos con servicios en tiempo real No sólo importa el ancho de banda sino también continuidad del servicio Conectividad inalámbrica En el hogar para interconectar sensores y otros datos Fuera del hogar, se requiere soporte para las aplicaciones móviles disponibles en todo tiempo y lugar (nuevas soluciones de mesh y femtoceldas) Frecuencia y ancho de banda del espectro disponible Sensores de bajo costo Son indispensables para el desarrollo de nuevas aplicaciones y servicios, tales como control de tráfico, seguridad monitoreo del habitat, etc IPv6 necesario para conectar sensores y dispositivos Expande la cantidad disponible de direcciones IP Mejor soporte para Internet móvi Disminuye la complejidad de la red Infraestructura de Internet IXP y Isp que soporten IPv6 A nivel local y regional Centros de datos Modelos de negocios de datos compartidos (ya existen como Facebook, Google, etc.) Los datos tienen valor Basados en modelo de bajo costo para el usuario (ej. Aplicaciones de Apple) De Fácil uso con una buena plataforma, interfaces amigables que enriquezcan la experiencia The legal framework. This clearly has an international dimension and it concerns for example data protection and privacy, clear rules for the allocation of jurisdiction, responsibility and liability, and consumer protection.  More research and the EU playing a stronger role in the technical standardisation of Application Programming Interfaces (APIs) and data formats to enhance interoperability and competition between cloud providers and so on. International standardisation efforts will also have a huge impact on cloud computing; The EU can play a big role here – building on, for example, the SIENA initiative. Fuente: CEPAL sobre la base de “Future Internet Report”, UK Future Internet Strategy Group, mayo de 2011. 93

94 The ever-accelerating progress of technology…gives the appearance of approaching some essential singularity in the history of the race beyond which human affairs, as we know them, could not continue. John von Neumann Well in our country”, said Alice … “you’d generally get to somewhere else, if you run very fast for a long time as we’ve been doing.” “A slow sort of country!”, said the Queen. “Now, here, you see, it takes all the running you can do, to keep in the same place. If you want to get somewhere else you must run at least twice as fast as that!” Through the Looking-Glass and what Alice found there, II