Ciencia de Datos 9: Big Data y Business Intelligence

Big Data y Business Intelligence

• El análisis de Big Data se enfoca en la captura y procesamiento de información, tanto estructurada como no estructurada.
• Business Intelligence (BI) analiza datos ya estructurados, orientados al pasado, y se enfoca en la corrección de errores operativos y el análisis de estadísticas internas.
• Los beneficios de BI incluyen la eficiencia, respuesta inmediata a preguntas del negocio, análisis del comportamiento del consumidor y control mejorado de las áreas funcionales de la empresa.

Data Science

• Data Science se enfoca en la extracción de información explotable a partir de los datos brutos.
• El ciclo de vida de los modelos pasa por tres pasos: explicar, predecir y controlar.
• El proceso de Data Science incluye:
  • Aparición del problema
  • Elección y extracción de datos
  • Selección y ejecución de método a aplicar
  • Modelo matemático
  • Resultado, reporte y decisiones

Machine Learning

• Aprendizaje supervisado: identificación de patrones en los atributos de los datos, con un atributo objetivo determinado por un agente externo.
• Aprendizaje no supervisado: búsqueda de patrones y asociaciones en los datos sin un atributo objetivo.

Data Driven Organization

• Fases de la Data Driven Organization según Christopher Penn:
  • Data-Resistant: "las cosas siempre se han hecho así"
  • Data-Curious: conocen la existencia de datos pero no saben qué hacer con ellos
  • Data-Aware: conocen los datos pero se centran en recopilarlos más que en analizarlos
  • Data-Savvy: comienzan a desarrollar herramientas para conocer el qué y por qué
  • Data-Driven: entienden y combinan los datos para tomar decisiones basadas en activos estratégicos

Industria 4.0

• En 2011, las compañías más grandes del mundo por capitalización bursátil eran 4 de energía, 4 de tecnología, 1 de finanzas y 1 de alimentación. En 2021, eran 9 de tecnología y 1 de finanzas.
• Industria 4.0: aplicaciones de cambios digitales para transformar las industrias en fábricas inteligentes, mediante la interconexión de máquinas y sistemas.
• Estrategias ante la Industria 4.0:
  • Estrategia defensiva: reaccionar a cómo puede afectar el movimiento al negocio
  • Estrategia pro-activa: analizar las nuevas oportunidades
• Pasos de reflexión para implementar la Industria 4.0:
  1. Pensamiento estratégico: cómo mejorar la propuesta de valor
  2. Modelo productivo: trasladar la estrategia al proceso productivo
  3. Identificación de tecnologías: identificar las tecnologías clave para apoyarse

Blockchain y IoT

• Blockchain: base de datos segura compartida entre una red de participantes, donde la información actualizada está disponible para todos los participantes al mismo tiempo.
• Aplicaciones de Blockchain:
  • Telemetría
  • Mantenimiento predictivo
  • Seguimiento de recursos en tiempo real
  • Logística y gestión de la cadena de suministro
  • Ciudades y edificios inteligentes

Ciberseguridad

• Ciberseguridad: práctica de proteger equipos, redes, aplicaciones de software, sistemas críticos y datos de posibles amenazas digitales.
• Mitos de la ciberseguridad:
  • Los ciberdelincuentes son externos
  • Los riesgos son bien conocidos
  • Los vectores de ataque están contenidos
  • Mi sector es seguro
• Principales amenazas:
  • Programas maliciosos
  • Ransomware
  • Ingeniería social
  • Amenazas internas
  • Ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS)
• El factor humano en la ciberseguridad:
  • 85% de las infracciones de ciberseguridad son provocadas por errores humanos
  • Estas vulnerabilidades pueden ocasionar pérdidas de 10 billones de dólares a nivel mundial para 2025
  • Ransomware impacta de 265.000 millones de dólares a más
• ¿Cómo mitigar las brechas de seguridad?
  • Establecer directrices claras en el uso de los dispositivos personales
  • Implementar soluciones tecnológicas que protejan servicios importantes
  • Tener políticas claras para el trabajo remoto
  • Proporcionar herramientas adecuadas y canales seguros para la comunicación
  • Ofrecer formación actualizada en temas de ciberseguridad
• El CISO (Chief Information Security Officer): responsable de velar por la ciberseguridad de una empresa.
  • Rol: proteger la información de posibles ciberataques y fugas de datos
  • Principales tareas:
    • Alinear la estrategia de ciberseguridad con los objetivos de la empresa
    • Definir la normativa de seguridad y asegurar su cumplimiento
    • Prevenir, detectar y analizar vulnerabilidades
    • Informar y reportar a dirección cualquier cuestión de ciberseguridad
    • Formar, concienciar y sensibilizar a la organización en materia de seguridad de la información
    • Establecer e implementar políticas de seguridad
    • Garantizar la privacidad de los datos de la empresa

Plataformas

• Tipos de plataformas:
  • De intermediación: conecta alguien que tiene el contenido con el consumidor
  • Basadas en publicidad
  • Compra/venta
• Características de las plataformas:
  • Son disruptivas: nuevo modelo de negocio
  • Han ingresado a industrias tradicionales
  • Gestionan ecosistemas
  • No todos los casos son exitosos
  • No siempre funciona el free pricing
  • En algunos casos tienden al monopolio
  • Es posible regularlas?
  • Tienen que resolver el enigma del huevo y la gallina

Aprende sobre el análisis de datos estructurados y no estructurados, almacenamiento y procesamiento de información para tomar decisiones informadas en empresas. Entiende la diferencia entre Big Data y Business Intelligence.