Big Data para la toma de decisiones en viajes corporativos y

Big Data para la toma de
decisiones en viajes
corporativos y reuniones de
negocio
Edwin Bernal Holguin
Michael
Burry
Los datos ya no solo sirven
para analizar el pasado,
también para predecir y
anticipar comportamientos
futuros
¿En dónde abrir nuevos almacenes?
¿Qué nuevos productos o servicios lanzar al mercado?
¿Cómo anticipar que un cliente va a dejar de pagar?
¿Cuánto producto se puede comprometer a entregar?
¿Cómo saber de antemano las solicitudes y quejas que
van a hacer los clientes?
¿Cómo prevenir los fraudes?
¿Cómo crear la promoción ideal?
La respuesta está en los datos.
La analítica de negocios
es inteligencia de negocios
con testosterona
Conectividad
móvil
Tratamiento
inteligente Personaliza
de datos, ón
Los móviles son
auténticos sensores del
sector
El viajero conectado
convencional..
Conectividad
móvil
• Se inspira,
• Busca,
• Reserva,
• Vive la experiencia del viaje
• Y comparte,.,
2.000 millones de personas dedican a
FB unos 20.000 millones de horas y
generan,
+/- 70.000 millones de comentarios al
“El Big Data tiene el potencial de ser
un potente controlador de cambio
para la industria de los viajes y
transformar la manera en la que las
empresas ofrecen servicios al
viajero”.
Tratamiento
inteligente
de datos,
Una fuente de conocimiento e
insights clave para las estrategia
empresarial Destino Turístico Inteligente, (desde
lo tecnológico)
Con la interpretación de los datos es generado por
los usuarios,
con experiencias únicas y a la medida.
El Big Data puede
hacerlo realidad.
Gestión, procesamiento y tratamiento de
enormes bases de datos para la obtención
de resultados que permitan: mejorar
procesos, Ganar en eficiencia, Incrementar
la rentabilidad, crear estrategias
comerciales. (otras muchas cosas)
Características
que definen al
Big data
Las 4 V
Big data implica:
• Datos complejos,
• Capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos,
• Filtrado y análisis.
Y la mayoría de las empresas no controlan los datos que tienen
cerca.
l Small Data al Big Data
 El real time bidding
 El ‘semillado de cookies’,  El clustering,  Inicio la integración con CRM  Intro a herramientas de business intelligence (BI),  Etc.
retargeting/remarketing,




No se consultan los datos, Sistema de medición básico, Analizan el retorno de sus campañas
Procesos de extracción y análisis de datos manuales.
Ejemplo dashboard Basic Data – El Arte de Medir
1. Datos creados o
provocados
2. Datos transaccionales
(int)
3. Datos compilados (ext)
4. Datos experimentales
5. Datos capturados
6. Datos generados por
usuarios (ext)
Externos
Consultora Booz & Company 2012 Internos
Fuentes
de datos
Datos
Estructurados
Datos Desestructurados
Fuentes
de datos
1. Datos creados o provocados
2. Datos transaccionales (int)
3. Datos compilados (ext)
4. Datos experimentales
5. Datos generados por usuarios
(ext)
Algunas fuentes de datos
• Acceso a datos de Internet gratuitos
1.- Portal de datos abiertos de UE con 8116 datasets
2.- Portal de datos abiertos de USA
3.-Data sets públicos de Amazon
4.-Facebook Graph Api
5.-indicadores de Gapmainder
6.- Quandl es un buscador de datos financieros, económicos y
sociales.
7.- DBPedia o los datos extraidos de la Wikipedia
• Socios colaborativos con datos útiles
Modelo de predicción de precios de vuelos, muestra a los
usuarios el posible cambio en el precio de un vuelo a lo
largo de un periodo de siete días,
Solución de gestión de la reputación incorpora al modelo de
negocio las más de 100.000 opiniones y comentarios de clientes
que reciben al año, con la que han reducido el feedback negativo
en un 20% + posicionamiento y visibilidad
En Barcelona, Málaga y Santander, usan Big Data para planificar sus sistemas de Smart
City. Informan a residentes y turistas, en tiempo real, de itinerarios y esperas de metro y
autobuses, grado de ocupación de los aparcamientos, avisos del momento más óptimo
para regar los jardines, la iluminación varia por actividad o luz del sol insuficiente. El uso de Hadoop por Air France-KLM
como base del sistema de gestión de
ingresos a nivel corporativo
La cadena Dickey’s Barbecue Pit, + 500
restaurantes, “Barbacoas y Big Data,
¡vamos a hacer este trabajo!”, analizan
cada 20 mins datos y toman decisiones,
como ventas de último minuto a clientes
georeferenciados
Proyecto PISTA, del centro tecnológico Barcelona Digital. escapaz de sugerir en tiempo real
una oferta cultural y de ocio según las preferencias de las personas. Contempla a los
usuarios con dificultades auditivas, visuales o motoras, así como mayores.
Proyecto PISTA
la tecnología, elabora perfiles de usuarios y hace recomendaciones de forma automática
afines en tiempo real.
Lista
Newbrandanalytics
análisis de las
conversacione
s que los
clientes en 6
redes
hablando de
restaurantes
Cathay Pacific, Eurostar, Facebook, Frontier Airlines,, Hoteles Marriott, el
exige grandes ideas y el coraje para ponerlas en práctica
Un líder corporativo que
piensa en Big Data debe:
• Conocer el poder de los datos.
• Sabe transmitir la cultura
analítica. departamento de analítica ≠
cultura analítica.
• Contrata científicos de datos.
• Encuentra información clave en
tiempo real.
Reto
s
• Adquisición: Fuentes de difícil acceso y desestructuradas.
• Serialización: “homogeneizar” la información.
• Almacenamiento
• Servidores: Creación de una red virtual para procesar grandes volúmenes de
datos con rapidez a través de clústeres.
• La búsqueda y contratación de los escasos profesionales con conocimientos
de big data;
• El manejo y análisis de datos ya no es un problema para los departamentos
de TI por sí solos, sino que está impulsando la agenda de negocios de la
industria de viajes.
Hacer frente a las innovaciones con una gestión más intensa, eficiente e
inteligente de los millones de datos que acompañan a los procesos de
búsqueda, selección, disfrute y recomendación de destinos por parte del
usuario digital. La
comodidad,
gran enemigo..,
el
Herramientas
• Axiis
• BigQuery,
• CartoDB
• Chart.js
• ChartBlocks
• Chartist.js
• D3.js
• Datawrapper
• FusionCharts
• Gráficas de Google
• Gráficas Ember
• Hadoop, • Highcharts
• Infogram
• Leapleft
• MapReduce • n3-gráficos
• NodeXL
• NVD3
• Open Refine
• Plot
• Polymaps
• Processing.js
• Qlik
• Raw
• Sigma JS
• Tableau
• Visual
En la encrucijada de
big data
hacia una experiencia
de viaje optimizada…
Conclusiones
• Big Data Ofrece oportunidades para que las
empresas de viajes puedan mejorar tanto su negocio
como la experiencia del viaje:
• Reenfocarlo hacia las necesidades y
preferencias,, en lugar de centrarse en los
procesos industriales.
• Mejor capacidad para tomar decisiones,
• Mayor innovación en cuanto a productos y
servicios,
• Anticipación a las necesidades de los turistas".
• Relaciones más estrechas con los clientes.
• Se estima que la inversión de los prox años en del
BIG DATA + de 100 mil millones de euros.
• Un 18% de las empresas ha invertido o prevé invertir
en 2016 en optimización del Big Data.
Agradecimientos
y preguntas
Edwin Bernal
Holguín
Hackoi - Laboratorio de
negocios
www.turismoytecnologia.com