"Data for all and

all for Data"

Perspectivas y Oportunidades en la Web de Datos

Congreso de Ingenierías
18/10/2016

Dr. Jose María Alvarez-Rodríguez

Orizaba, México

Una pregunta...

¿Mujeres políticas nacidas en Orizaba en la segunda mitad del siglo XX?

Otra pregunta...

¿Actrices nacidas en Orizaba en el año 1936?

Otra pregunta...

Latitud, longitud y nombre de lugares cercanos a Orizaba en 200KM con una densidad de población mayor de 100 habitantes por KM2.

Consulta DBPedia

PREFIX dbo: <http://dbpedia.org/ontology/>

SELECT ?name ?birth ?description ?person WHERE {
     ?person dbo:birthPlace <http://dbpedia.org/resource/Orizaba>.
     ?person <http://purl.org/dc/terms/subject> 
          <http://dbpedia.org/resource/Category:Mexican_women_in_politics>.
     ?person dbo:birthDate ?birth .
     ?person foaf:name ?name .
     ?person rdfs:comment ?description .
     FILTER (?birth > "1950-01-01"^^xsd:date AND ?birth < "1970-01-01"^^xsd:date).
     FILTER (LANG(?description) = 'en') .
   
}
ORDER BY ?name

     http://bit.ly/2e9nOiH

Respuesta

Consulta DBPedia

PREFIX dbo: <http://dbpedia.org/ontology/>

SELECT ?name ?birth ?description ?person WHERE {
     ?person dbo:birthPlace <http://dbpedia.org/resource/Orizaba>.
     ?person <http://purl.org/dc/terms/subject> 
          <http://dbpedia.org/resource/Category:Mexican_comedians>.
     ?person dbo:birthDate ?birth .
     ?person foaf:name ?name .
     ?person dbo:alias ?alias .
    FILTER (?birth > "1936-01-01"^^xsd:date AND ?birth < "1936-12-31"^^xsd:date).
}
ORDER BY ?name

            
            http://bit.ly/2ezGdYY

Respuesta

Consulta DBPedia

PREFIX geo: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> 
PREFIX onto: <http://dbpedia.org/ontology/> 
SELECT * WHERE {
	?s a onto:Place .
	?s geo:lat ?lat .
	?s geo:long ?long .
 FILTER(
	xsd:double(?lat) - xsd:double(19.6613) <= 2 && 	xsd:double(19.6613) - xsd:double(?lat) <= 2 &&
	xsd:double(?long) - xsd:double(-96.8875) <= 2 && 	xsd:double(-96.8875) - xsd:double(?long) <= 2).
        ?s <http://dbpedia.org/ontology/PopulatedPlace/populationDensity> ?density.
  FILTER(xsd:double(?density) > xsd:double(100)).
}
LIMIT 100

http://bit.ly/2dVGgeh

Respuesta

¡Explosión de datos!

Fuente: http://wersm.com/how-much-data-is-generated-every-minute-on-social-media/

...NO todo es social media!

Fuente: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/7c/Conversationprism.jpeg

¿En qué era estamos viviendo?

4ª Revolución Industrial

Fuente: https://goo.gl/images/8dsnlW

Transformación Digital

aplicada a la

Industria

Cyber-Physical Systems

Software

"alma" de los sistemas

Datos

"alimento" de los sistemas

Un ejemplo...

" driven by exponential increases in computing power and by the availability of vast amounts of data "
"...growing transparency, consumer engagement, and new patterns of consumer behavior (increasingly built upon access to mobile networks and data )..."
These technology platforms, rendered easy to use by the smartphone, convene people, assets, and data —thus creating entirely new ways of consuming goods and services.
New technologies make assets more durable and resilient, while data and analytics are transforming how they are maintained . A world of customer experiences, data-based services, and asset performance through analytics,
...

Ver más: https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/

The 4th Industrial Revolution

...algunas preguntas...

¿La compañía de taxis más grande?

¿La gran tienda del mundo?

¿La cadena de hoteles con más habitaciones?

¿La universidad más grande?

¿El medio de noticias con más información?

...y la industria del automóvil?

Renault/Nissan
Fiat/Chrysler
Volkswagen
Ford
Daimler
BMW
TATA
GM
Toyota
Volvo
…

Intel
Microsoft
Google
Apple
Uber
Baidu
Nokia
…

This graphic originally published June 28, 2016. It has since been updated with additional reporting. SOURCE: Data compiled by Bloomberg
ADDITIONAL WORK: John Lippert, Keith Naughton and Cedric Sam

Software

"alma" de los sistemas

Datos

"alimento" de los sistemas

Big Data

http://www.beyondanalysis.net/news?s=2013-10-17-why-big-data-is-like-teenage-sex/

¿Seguro?

Según Forbes (2012)...

Según UX-Sears (2012)...

Según Matt Turck (2014)

Según BigDataLandscape ...

Según Matt Turck 2016

... Gartner 2015 Hype Cycle...

Big Data is out!

IoT Platform
Citizen Data Scientist
Machine Learning
NLP & Question Answering        ...

¡Big Data ya está en uso!

¿Por ejemplo?

Rolls-Royce

Sofisticación de métodos para:

Proceso de fabricación
Servicios post-venta
Engine Health Management
¿IoT en el futuro?

Transporte público en Londres

Localización anónima de viajeros
Predicción de carga de viajeros
Manejo de situaciones excepcionales

Telstra y gestión de redes

Predicción de problemas en la red (predictive analytics)

            
Test Clínicos, reducción entrada al mercado
Bristol-Myers Squibb

            
Optimización carga de trabajo en call centers 
Xerox

Impacto del tiempo en los mercados
The Weather Company e IBM

Cupones y descuentos

Kroger

           
Predicción y mejora de mantenimiento de aviones 
Pratt & Whitney, UTC

...De la empresa Teradata...

Personalización e informes de ventas
Ebay

Transporte eficiente y fiable
Siemens

Data Warehouse de múltiples ERPs (basado en SAP)
McCain

Mejora y personalización en las transacciones económicas
NCR

Gestión de donantes, etc.
One Red Cross

Supply Chain

Policía

Crímenes

Eficiencia energética

...

            ...De la empresa IBM...

¿Algunas conclusiones iniciales?

Problemas de negocio
Monitorización

Batch vs Tiempo real vs Stream

Eficiencia y mejora
Análisis predictivo

Tecnología

Conceptos Clave

¿Qué es

Big Data?

3v's

8v's

(n+1 v's)

VOLUMEN

Cantidad de datos que se han de procesar
Crecimiento Continuo

¿Cuál es el tamaño para ser considerado Big Data?

Al menos 1 TB hasta el orden de PB (en el futuro EB)
...pero también dependerá de la calidad

Ejemplo

Handling five billion sessions a day – in real time

Twitter

VARIEDAD

Tipos

Documentos
Imágenes
Vídeos
Posts en redes sociales
Datos científicos, geográficos, etc.

Formatos

Estructurado vs

Semi-estructurado

No estructurado

CSV, TSV, MSExcel
PNG, JPG, MPEG, etc.
PDF, HTML, etc.

Acceso

Ficheros
Lenguajes de consulta
Streams
BBDD
...

McKinsey

Tipos de Datos por Sector

Ver Informe Completo

VELOCIDAD

Velocidad

Actualización y tipo de procesamiento

```
Batch
```
```
Periódico
```
```
Eventos
```
```
Cercano a tiempo real
```
```
Tiempo real   
```

Ejemplo

500M de Tweets por día

6000 por segundo de media

Fuente: http://www.internetlivestats.com/twitter-statistics/

VERACIDAD

Veracidad

Calidad
Limpieza
Fuente de datos confiable
...

VISCOSIDAD

Viscosidad

Resistencia a formar parte del flujo de datos
Capacidad de integración de los datos
Tipos de procesamiento:

Stream
Bus de integración
Procesamiento de eventos complejos (CEP)

VIRALIDAD

Viralidad

PROPAGACIÓN DE LA INFORMACIÓN

VELOCIDAD Y TIEMPO

VALOR

Valor

Datos estadísticos

Eventos

Hipótesis (estimaciones)

Correlaciones

Variabilidad

¿Cuán de dinámicos son los datos?

Atomicidad

COMPLEJIDAD

¿Cómo conectar ?

¿Cómo correlar ?

¿ Capas ?

¿ Modos ?

...

(Casi)

Todo en uno...

Infografía de IBM

Big Data es...

Es lo mismo que resolver problemas " Small Data"
...pero el disponer de muchos datos implica...

Nuevas arquitecturas (distribuidas)
Necesidades de almacenamiento
Diferentes tipos de procesamiento
...

para resolver problemas existentes con un mejor/nuevo enfoque

Old wine in new bottles!

Referencia oficial

Big Data Working Group en el NIST

NIST SP 1500-1 -- Volume 1: Definitions

NIST SP 1500-2 -- Volume 2: Taxonomies

(Instituto de Estandarización Americano)

¿Por qué

Big Data?

MEJORA EN LAS CAPACIDADES DE ALMACENAMIENTO

MAYOR CAPACIDAD DE PROCESAMIENTO

DISPONIBILIDAD DE DATOS

...para resolver problemas ...

...en diferentes sectores...

...y más...

Otro caso de éxito: Walmart

http://www.walmartlabs.com/category/bigdata/

UC3M y RTVE

+29M Observaciones
+26 Métricas
+350K relaciones
6 redes sociales

+2000 perfiles
+130K Tweets...

Web de Datos

Web Semántica y RDF

RDF Triples

Información para nosotros

...también para nosotros

y para las máquinas ...

http://dbpedia.org/data/Orizaba.n3

Catálogo Renault UK

...y para las máquinas ...

Uso del vocabulario GoodRelations para catálogos virtuales

Schema.org

Iniciativa de Google, Bing y Yahoo
Etiquetado con un vocabulario común para:
Eventos
Personas
...
Mejora de la publicación de información y su posterior indexado
RDFa
Prueba con Google Rich Snippets...

Linked Data y el modelo 5

http://lod-lam.slis.kent.edu/images/linked-data-image.jpg

Ventajas

Realización práctica de la Web Semántica.
Identicación única , uso de HTTP URIs.
Modelo y acceso estándar .
Enriquecimiento de recursos, creación de enlaces.
Estructuración , modelo estándar RDF.
Expresividad , vocabularios y datasets .
Reutilización de informacióny datos.
...

Aplicación: OSLC

Fuente: Eriksson

Aplicación: OSLC

The Webindex

http://thewebindex.org/data/

Public Spending

http://publicspending.net/

SPARQL endpoints

Casos de éxito

BBDD relacionales

Web de Datos

Tabla	Grafo
Modelo E/R	Semántica de RDF/OWL
SQL	SPARQL

Resumen

Si con un " SMARTPHONE" no eres más " SMART"

Con" BIG DATA " no eres más " BIG "

Es muy importante contextualizar el problema de negocio tanto en necesidades como en nuestras capacidades

No es necesario diseñar/implementar una arquitectura desde el inicio, existen muchas herramientas ya disponibles

Software

Datos

Grandes, Enlazados, Abiertos

Industria 4.0

IBM BIG DATA (Predicción)

4x more digital data than all the grains of sand on earth by 2020 #bigdata

https://twitter.com/IBMAnalytics/status/417748100217061377/photo/1

¡Explotemos LOS DATOS!

Ponente: Dr. Jose María Alvarez-Rodríguez

Profesor Visitante
Universidad Carlos III de Madrid
E-mail: josemaria.alvarez@uc3m.es
WWW:
- http://www.josemalvarez.es

Créditos

Data for all and all for Data: Perspectivas y Oportunidades en la Web de Datos

By Jose María Alvarez

Data for all and all for Data: Perspectivas y Oportunidades en la Web de Datos

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"Data for all and

all for Data"

Perspectivas y Oportunidades en la Web de Datos

Una pregunta...

¿Mujeres políticas nacidas en Orizaba en la segunda mitad del siglo XX?

Otra pregunta...

¿Actrices nacidas en Orizaba en el año 1936?

Otra pregunta...

Latitud, longitud y nombre de lugares cercanos a Orizaba en 200KM con una densidad de población mayor de 100 habitantes por KM2.

Consulta DBPedia

Respuesta

Consulta DBPedia

Respuesta

Consulta DBPedia

Respuesta

¡Explosión de datos!

...NO todo es social media!

¿En qué era estamos viviendo?

4ª Revolución Industrial

Transformación Digital

aplicada a la

Industria

Cyber-Physical Systems

Software

"alma" de los sistemas

Datos

"alimento" de los sistemas

Un ejemplo...

The 4th Industrial Revolution

...algunas preguntas...

¿La compañía de taxis más grande?

¿La gran tienda del mundo?

¿La cadena de hoteles con más habitaciones?

¿La universidad más grande?

¿El medio de noticias con más información?

...y la industria del automóvil?

Software

"alma" de los sistemas

Datos

"alimento" de los sistemas

Big Data

¿Seguro?

Según Forbes (2012)...

Según UX-Sears (2012)...

Según Matt Turck (2014)

Según BigDataLandscape ...

Según Matt Turck 2016

... Gartner 2015 Hype Cycle...

Big Data is out!

¡Big Data ya está en uso!

¿Por ejemplo?

Rolls-Royce

Transporte público en Londres

Telstra y gestión de redes

¿Algunas conclusiones iniciales?

Problemas de negocio Monitorización

Eficiencia y mejora Análisis predictivo

Tecnología

Conceptos Clave

¿Qué es

Big Data?

3v's

8v's

(n+1 v's)

VOLUMEN

VOLUMEN

¿Cuál es el tamaño para ser considerado Big Data?

Ejemplo

Handling five billion sessions a day – in real time

Twitter

VARIEDAD

Tipos

Formatos

Acceso

McKinsey

Tipos de Datos por Sector

VELOCIDAD

Velocidad

Actualización y tipo de procesamiento

Ejemplo

Problemas de negocio
Monitorización

Eficiencia y mejora
Análisis predictivo