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Admantas Analytics
Adamantas Analytics
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
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Personas
Corporates
Países
Productos
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