Casos de puesta en valor de de la tecnología de Big Data con NoSQL orientada a la sociedad

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The Big Graph

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Introducción

RELACIÓN = CONOCIMIENTO

Poder

Cantidad

Variedad

Frescura

Latencia

Información

Hasta ahora • Conocimiento x

concepto

A partir de ahora• Conocimiento x

relaciones

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El tamaño ya no importa…(importa poco).No estructuración previa.Información volátil, variada, no estructurada y extensa.Muchas y diversas relaciones

Modelos de datos con relaciones explícitas y adyacentes.Modelos datos muy estáticos o con dificultad de evolución.Si estructuración previa.

Las BBDD, antes y ahora

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Caso en RRSS• Experimento de buscar amigos de amigos

en una red social.• Profundidad máxima de 5• En una Red Social de 1.000.000 de

personas.• Cada persona tiene 50 relaciones de

amistad de mediaMás información del experimento >>>

Un caso …

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Profundidad(Relaciones anidadas)

Tiempo de ejecución en una BBDD Relacional

(segundos)

Número de registros a obtener

2 0,016 2500 aprox.

3 30,267 110.000 aprox.

4 1543,505 600.000 aprox.

5 Indefinido 800.000 aprox.

Conclusiones

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Tipos de BBDD alternativas NoSQL

Clave Valor Column Family Documentos Graph

Database

AcciónQué nos ofrecen la Tecnología como Alternativa

ConclusiónLas BBDD Relacionales NO nos sirven para modelos altamente

relacionados con grandes volúmenes de información.Conclusiones

Admantas Analytics Qué nos aportaría una

Graph DBProfundidad(Relaciones anidadas)

Tiempo de ejecución en una BBDD Relacional

(segundos)

Tiempos de ejecución con ua

BBDD Grafos nativa

Número de registros a obtener

2 0,016 0,01 2500 aprox.

3 30,267 0,168 110.000 aprox.

4 1543,505 1,359 600.000 aprox.

5 Indefinido 2,132 800.000 aprox.

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La Gran Apuesta del Graph ModelQué es un Graph Database

Conceptos (Nodos)

Relaciones (Arcos)

Propiedades

Modelo de información en Grafos

Admantas Analytics Se aproxima al pensamiento

Nodo RelaciónLabel

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AmbitosOpen

Corporates.•Desde sus publicaciones corporativas.

Complejidad Economía mundial.

Food Transparency.•Desde consorcios,

ministerios y empresas adheridas.

Administraciones Públicas

•Desde RRSS

Persona

Organización

Sector

Y dónde lo aplicamos…

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Open CorporatesModelo de informaciónOpen Corporates Goldman Sachs

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ATLAS - THE ECONOMIC COMPLEXITY

Atlas – The ecomonic complexity

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Confianza consumidorModelo de información

Food Ingredient

Recipe

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Confianza consumidorLa BBDD

Ingrediente

Food

Receta

Ingrediente muy

utilizado

Producto complejo

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10MM$ Coste en

Reclamaciones

12% de confianza en

calidad

10 % de confianza en

transparencia.

92 % dan importancia a saber lo que

comen.

62% dicen no saber bien qué

comen

27% no confían en las etiquetas

40% pagarían más por más información

Confianza del consumidor – en cifras

Deloitte, 2009: Recall Execution Effectiveness: Collaborative Approaches to Improving Consumer Safety and Confidence

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Confianza delconsumidor - modelo

Search

Risk and Compliance

Visibility

Proyecto

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Confíanza del consumidor

ConsumerTrust

Compliance

Transparency

Sustainability

Proyecto

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Análisis de RRSS

Instagram, Facebook, Twitter

Con una cuenta consultar un texto en la red…”Donosti” o “Duesto”

Con Visual Tagnet Explore o Netvizz.

Visualizamos un grafo

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Anáisis “Social” de RRSSInstagram• Con una cuenta consultar un texto en la red…y…

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Métricas de Grafos • Profundidad• Anchura• Grado• Densidad• Camino• Adyacencia• Comunidad

Permiten tener información (p.e.)• Lugares más visitados.• Análisis de Sentimiento.• Rutas y medios.• Quejas y reclamaciones• Círculos de influencia

Desencadenar acciones• Mejora de infraestructuras.• Mejora de servicios.• Mejora oferta turística.• Oportunidades de negocio.• Promoción comercio local.

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BIG GRAPH

RRSS

Personas

Corporates

Países

Productos

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