Presentación de PowerPoint€¦ · Hive / Pig Advance Query Data Mining Hive / Pig Advance Query...
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Aumentando el Poder Analítico para el
Sector Energético19 de Septiembre
Big Data
Dr. Luis Carlos Molina
+52 1 5510785032
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" todo el mundo habla de ello,
nadie sabe realmente cómo hacerlo,
todos piensan que los demás lo están haciendo,
así que todos dicen que también lo hacen..."
Big Data es como el sexo en la adolescencia
Laboratorio de Investigación en Big Data
Única empresa en México que cuenta con su propio Big Data Appliance. Una inversión de 0.6M de dólares.
Trabaja con las universidades más importantes del país en investigación aplicada: Ejemplo: CIC del IPN –Reconocimiento de rostros para vacas.
La patrulla Big Data es ampliamente reconocida en México por el concepto de integración tecnológica para reconocimiento de placas de manera autónoma.
Su cartera de clientes abarca diferentes lideres en diversos sectores.
Reconocimientos
MEJOR EMPRESA DE INNOVACIÓN EN LATINOAMÉRICA 2015 Y 2017
MEJOR EMPRESA ANALÍTICA DE MÉXICO 2017
MEJOR PROPUESTA DISRUPTIVA 2017: Patrulla Big Data
– DEFINICIÓN –
Historiador
Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff y Shun-Tak Leung
publicaron en 2003, su sistema de ficheros distribuidos
Google File System (GFS)
Infraestructura
5 servidores administrados por Cloudera para formar un
clúster
Arquitecto de SW
Integración de sistemas
Programación
Hadoop – Map Reduce – Python – Scala - Spark
Base de datos
Unir bases estructuradas versus no estructuradas
Minero de datos
Análisis 360 grados
Negocio
5Vs(Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad, Valor)
Big Data
Depende de quien
lo diga
Estructura del Laboratorio
FuentesOficiales
SEPOMEXINEGI
BerkeleyMachineLearning
KPI’s
CRISP DM
GobiernoDatos
CalidadDatos
SparkHadoop
AnalíticaAvanzada
PortalesGEORedes
Sociales
VisualizaciónDashBoards
R
ProcesosInMemory
InfraestructuraCluster
IngestaETLs
API´s
ClouderaDataLake
Noticias
Digitales
LABORATORIO
DE BIG DATA
ME
TO
DO
LO
GÍA
S
AN
AL
ÍTIC
CA
MAAGTIC
SCRUM
Python
Cuenta con más de 40 profesionales
Especialistas en Big Data en diferentes
áreas.
Diferencia entre BI y Big Data
EJEMPLODE UNA
BUENA PRÁCTICA
DE
ARQUITECTURA
USADOEN UN
PROYECTODE BIG DATA
Data Visualization & Reporting
Data Analytics
Hive /
PigAdvance
Query
Data Mining
Hive /
Pig
Advance
Query
Storage – hdfs
On - Promises
Storage – hdfs
Cloud
Security Metadata
Data Governance & Integration – ETL/ELT
On demand Real - Time StreamingTime
series
USUARIO FINAL
CAPA ANALÍTICA
CAPA DE
ACCESO
CAPA DE
ALMACENAMIENTO
CAPA
SEGURIDAD
CAPA DE
INTEGRACIÓN
FUENTES DE
INFORMACIÓN
NoSQL
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Patrulla Big Data
Premio Oracle al mejor proyecto disruptivo.
Detección de carros robados en forma autónoma
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Maqueta del edificio para Protección Civil
PanamáEvitar la CompraDe Energía
El mes en el que no se cubre con la demanda es septiembre y octubre
Específicamente el 9 de septiembre de 2017, se identifica que el faltante que se tiene para cubrir
con la demanda es precisamente el que se ha vendido en el mercado ocasional
En un horario de 6:40 am a 8:40 pm en el que se tiene una demanda por encima de la producción
Mismo horario en el que se registran las ventas de MWh en el mercado ocasional
Al mismo tiempo la
producción disminuyo a
finales de año empezando
en septiembre debido a las
condiciones climatológicas
en la que el río Chiriquí se
desbordo debido a las
fuertes lluvias.
Colombia
Pérdidas de Energía no Técnica
Él año con más pérdidas identificado es 2013, notando que el faltante de consumo
usuarios es el de pérdidas
Siendo el mes de abril con mayor pérdidas
Los estratos 3 y 6 son lo que cuentan con mayor número de irregularidades identificadas
Se identificó el nivel de riesgo por número de cuenta
El municipio con riesgo más alto es La Merced con 82%
v
Las Maquetas
PROPUESTAS
El Golfo de México
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Conclusiones
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Es mejor contratar a un especialista que haga lo que nunca pudiste hacer ....
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GRACIAS!
CONTACTO:
Dr. Luis Carlos Molina Director del Laboratorio Big Data de INT
Celular: 5510785032
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El cliente marca el rumbo
1. El cliente ha madurado
1. Los presupuestos han pasado a las áreas de negocio
2. La complejidad informática es mayor (seguridad, nube, IoT, big data, gobierno de datos, etc.)
3. Recibe muchos proveedores que ofrecen diversas respuestas a una misma problemática
4. Le gusta la “innovación” como valor diferenciador
5. Los mercados cambian y no quiere proyectos a largo plazo. Necesita de resultados rápidos
6. No cree más en el PowerPoint y quiere ver sus datos en una aplicación (PoC)
7. Alta especialización en los temas a tratar por parte del cliente
8. Escucha con atención a los especialistas no informáticos
9. Sus equipos de trabajo cambian constantemente y necesita proyectos a prueba del factor humano
10. El cliente de Gobierno no tiene presupuesto por lo que busca nuevas formas de hacer negocios