Big Data

Big Data

1. Antecedentes

   • AC
     • empleaban rudimentarios métodos de almacenamiento de datos
     • Implementación del ábaco para realizar cálculos
     • Almacenaban todo los conocimientos en documentos o manuscritos
     • Diseñan elementos de bronce para predecir posiciones astronómicas
   • DC
     • primer experimento de análisis de datos estadísticos
     • la palabra estadística se asocia el término a la colección y clasificación de datos
     • Aparece por primera vez el término business intelligence
     • desarrollan la máquina tabuladora
     • Inicios de IBM
     • primer sistema magnético para almacenar
     • Aparece el concepto de inteligencia de negocio (BI)
     • proyecta el primer data center en Estados Unidos
     • IBM desarrolla el modelo relacional de base de datos
     • Nace internet
     • El almacenamiento de datos empiezan a ser accesibles con un coste razonable
     • Aparición de las redes sociales, dispositivos, móviles y los datos llegan a las masas
     • Incursión en computación cuántica…

2. Aspectos

   • Desventajas
     • El alto volumen de datos puede ralentizar el análisis
     • Omitir grandes patrones de datos críticos
     • Seguridad de la información.
     • La tecnofobia
   • Ventajas
     • Mejora en la toma de decisiones
     • Feedback a tiempo real
     • Conocimiento del mercado
     • Tecnología del presente y del futuro

3. Big Data FENALCO VALLE

   • implementación actual
     • Dashboard visualización de cartera total por área
     • Dashboard visualización de siniestralidad total por área
     • Dashboard rentabilidad por área
   • posibilidades por área
     • Cobranzas
       • Identificación de factores en la recuperación de cartera
       • Índices de recuperación tiempo real
       • Indicen de productividad y factores
     • Call Center
       • Seguimiento de campañas para clientes
       • Índices de productividad
       • Predicciones de comportamiento
     • Productos financieros
       • implementación de Modelos de riesgos
       • Identificar necesidades de mercado
       • índices de satisfacción de los clientes y asociados
       • Identificación de factores a mejorar