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Ciencia de Datos - Coggle Diagram
Ciencia de Datos
Big Data valor agreado
de procesos y herramientas
Analitíca
Social
Analiza, calcula y explica el rendimiento
de las iniciativas de
social media
en el
contexto de objetivos empresariales
IBM - Cognos Consumer Insight
SAS - Social Media Analytics
Oracle - Collective Intellect
M2M
Splunk software
Monitorea, busca, analiza
y visualiza datos en tiempo real
Web
Mejora continua de la experiencia
online del cliente
Proporciona una visión
completa del comportamiento
de los visitantes
Reporting, Query
Visualización
Tableau
SAS
IBM (Cognos)
Plataformas de analítica
EMC Greenplum
IBM
Cloudera
SAS
SAP
Tableau Software
Hadoop
Análisis en tiempo real
Para toma de decisiones
Trazabilidad de productos
Monitoreo de procesos
Análisis de hábitos de consumo
Procesamiento masivo
de datos
Extracción de patrones
de compartamiento
Aflorar el conocimiento implícito
del entorno
Automatización para
recolección de datos
Captura masiva de datos
veloz y precisa
Discriminación de resultados
anteriores o posteriores
Optimización de procesos
Adaptabilidad de productos
al mercado
Desarrollo de nuevos productos
Inteligencia de negocios
Analitíca
Prescriptiva
Predictiva
Descriptiva
Monetario
Identificación de potenciales
riesgos financieros
Adquisición y retención de clientes
Blockchain
Creación de nuevo
conocimiento
Algoritmos especializados
Tecnología
Tipos fuentes
de datos usados
Datos Transaccionales
Fuente
Demandas de Salud
LLamadas
de Telecomunicaciones
Registros
de Detalles
Registros
de Facturación
Caracteristícas
Provienen de transacciones
online
o
offline
Se caracterizan como datos transaccionales
pero los datos por sí solos casi no tienen sentido
Se busca imperativamente encontrar valor o significado
Generados por Humanos
Fuente
Registros de Voz
de Call Center
Correo Electrónico
Registros
Médicos Electrónicos
Caracteristícas
Generación enorme y diversa de datos
Posee información sensible que debe ser
ocultada, enmascarada o anonimizada
Aborda temas de privacidad
Los datos sensibles deben ser protegidos
por leyes nacionales y/o internacionales
Máquina a Máquina (M2M)/IoT
Caracteristícas
Los datos creceran exponencialmente
a medida que IoT prolifere
Ofrecerá alta velocidad, valor, volumen
y variedad de datos en un futuro muy cercano
Intercambio de información en gran medida
automatizado entre los propios dispositivos
Pueden poseer conceptos de tiempo y posición
(Geolocalización)
Fuente
Señales GPS
Lecturas
RFID
Sensores
Medidores Inteligentes
Biométricos
Características
Identifican automáticamente a un individuo
por sus características anatómicas
Juega un papel estratégico en
seguridad, inteligencia e investigación
Concentran datos sensibles
como huellas, ADN, escaneo de retina
Fuente
Reconocimiento
Facial
Génetica
Web y Medios Sociales
Fuente
Datos de Flujos
de clics
Feeds de Twitter
Entradas de Facebook
Contenido Web
Caracteristícas
Aporta información invaluable
de comportamiento y sentimiento
del consumidor
Gran influencia
en el anális de Marketing
Datos con mayor proliferación de uso
Conforman el
grueso
de
Big Data
Usa herramientas de análitica
Web
y social
para su análisis mediante métricas y KPI