BIG DATA Summit 2017 en Lima, Perú

DMC organizó por tercer año el Big Data Analytics Summit del 25-26 agosto 2017 en Lima, evento que reunió a profesionales de las áreas relacionadas a la gestión y análisis de datos, para compartir mejores prácticas y desarrollar las competencias de los profesionales del mercado local.

En el Big Data Analytics Summit compartirán experiencias en el desarrollo de temas de Big Data, Business Intelligence, Data Mining y Modelos Predictivos.

Big Data es una realidad, podemos observar que las empresas, organizaciones e instituciones vienen iniciando muchos cambios estructurales, a partir de la implementación de soluciones Big Data, Smart Cities, E-health, Open Data, Real-time Marketing, Aplicaciones móviles, Compras y pagos online. Soluciones hoy son una realidad. Sin embargo, aún hay mucho desconocimiento de las grandes oportunidades que ofrece la analítica.


ANTECEDENTES

LUCA

En Mayo 2017, Telefónica firmó, a través de su unidad de negocio de Big Data, LUCA, un acuerdo con el operador israelí Pelephone, en virtud del caul desarrollará en Israel, gracias a LUCA, soluciones basadas en Smart Steps que permiten gestionar a través de geolocalización la movilidad en las ciudades, además de otros servicios basados en Smart Data.

El acuerdo no es una línea de negocio específica de LUCA, ya que se ofrece, según fuentes del mercado "prácticamente bajo demanda a socios que forman parte del Partners Program, en el que también están, por ejemplo, China Unicom y otras operadoras como MTN, Ooredoo, Sunrise o Siminn. Es un acuerdo distinto al que Telefónica posee con China Unicom. En el caso de Pelephone, Telefónica aporta principalmente tecnología y capacidades".

LUCA tiene como objetivo principal que las empresas saquen el mayor partido posible de los datos que poseen sobre sus usuarios. Y lo hace de forma desagregada, es decir, esta información no se trata con nombres y apellidos, sino de forma más global y anónima.

China Unicom
A finales del 2016, China Unicom y Telefónica formalizaron una alianza a la que bautizaron como "Smart Steps Digital Technology Company Limited". La nueva compañía utiliza tecnología de Telefónica para ofrecer servicios como Smart Steps a través de la extensa red de telecomunicaciones del operador asiático. China Unicom posee un 55% de la compañía por el 45% que posee Telefónica.

Smart Steps utiliza datos anónimos y agregados de la red que son extrapolados a través de un exhaustivo proceso automatizado para ofrecer información útil sobre la localización y movilidad de forma. Ha sido probada en varios mercados de Europa y Latinoamérica, donde está disponible desde hace varios años.


En Oct.2016 Telefónica presentó a LUCA, su nueva unidad de servicios Big Data con la que ayudará a sus clientes corporativos a entender y extraer el mayor valor posible del uso transparente y responsable de los datos.

“Los datos son un activo fundamental del futuro de Telefónica y de cualquier organización. Con la premisa fundamental para Telefónica de mantener siempre la privacidad, seguridad y el uso transparente de los mismos, queremos ayudar a nuestros clientes a comprender todo su potencial”, ha señalado Chema Alonso, Chief Data Officer de Telefónica y en cuya unidad se integra LUCA. “El Big Data nos ha ayudado en Telefónica y creemos que ayudará a nuestros clientes en la toma de decisiones, una gestión más eficiente de los recursos y, en última instancia, en revertir los beneficios de este caudal de información no solo en sus clientes o usuarios directos sino también en la sociedad”.

La oferta de la nueva unidad, dirigida por Elena Gil, contará con una cartera integral de servicios para solucionar todas las necesidades de Big Data de los clientes corporativos de Telefónica.  Este catálogo cuenta con tres líneas principales de productos y servicios apoyados en una amplia gama de soluciones, algunas ya existentes y otras nuevas a desarrollar dentro de la compañía o en colaboración con terceros.

La primera línea de servicios se apoya principalmente en el valor para todo tipo de clientes de los datos anonimizados y agregados de las redes de Telefónica. En esta categoría se incluyen servicios ya existentes como Smart Steps enfocado en soluciones de gestión de la movilidad para una planificación más eficiente por ejemplo de los servicios de transporte y turísticos en las ciudades o, en el caso de una emergencia sanitaria, en ayudar a entender mejor los movimientos de la población y limitar la propagación de pandemias.

Los servicios de analítica y consultoría externa a clientes nacionales e internacionales que ya ofrece Synergic Partners, la compañía especializada en Big Data y Data Science que se incorporó a Telefónica a finales de 2015, serán el foco de la segunda línea de servicios.

Por último, y por medio principalmente del BDaaS (Big Data as a Service), LUCA ayudará a sus clientes a gestionar y extraer el máximo valor de sus propios datos utilizando las infraestructuras en la nube de Telefónica.

El catálogo de productos y servicios de LUCA se comercializará en los países donde opera Telefónica y contarán con sus propias capacidades a nivel interno para el desarrollo de la oferta local.

PREMIOS DATA SCIENCE  ESPAÑA 2016
 Synergic Partners, la compañía del Grupo Telefónica especializada en Big Data, Data Science y Data Engineering, junto con Telefónica presentaron los Data Science Awards Spain 2016,  Son tres premios: mejor Data Scientist de España con tres categorías (Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos y Visualización de datos), mejor iniciativa empresarial en big data de España y mejor trabajo periodístico de datos de España.

 Carme Artigas es CEO de Synergic Partners y Elena Gil,  directora global de BI&BD de Telefónica indicó  que se están enfocando en lo relacionado con el marketing, es decir, la posibilidad de hacer ofertas adaptadas a las necesidades del cliente porque tienes en cuenta toda la información de contexto. La segunda parte sería optimización de procesos en temas de churn, retención de clientes o incluso fraude. La tercera es utilizar más información y Big Data para optimizar el despliegue y las operaciones de red. Esto sería para casos de uso interno, para mejorar nuestros ingresos u optimizar las operaciones.


MERCADO LATINOAMERICANO BIG DATA

Según IDC, los dos países que tienen un mayor peso en la región son México y Brasil, A nivel mundial, la inversión en soluciones de análisis en los negocios alcanzó los US $104 billones en 2013, mientras que en Big Data llegó a US $12.6 billones.

MicroMarket Research reveló que para el periodo 2014-2019 solo el mercado relativo a Hadoop crecerá de los US $54 millones en 2014 a US $777,9 millones a finales de 2019.


PERU
Perú Tech Meetup Comunidad de tecnología e innovación. Eventos mensuales
OmegaSystems
PowerData
SAS
Social Big Data
DMC Perú,    Canal Youtube


UIT Y LA NORMA Y.3600

La UIT aprobó en 2015 su primera norma sobre Big Data que ofrece una solución efectiva y flexible para tratar con volúmenes crecientes de datos y descubrir modelos u otras informaciones que permitan que los datos sean manejables y aprovechables. La Recomendación UIT-T Y.3600 "Grandes volúmenes de datos – requisitos y capacidades basados en la computación en la nube", fue elaborado por la Comisión de Estudio 13 del UIT-T.

En la Recomendación UIT-T Y.3600 brinda las características del ecosistema de los Big Data desde la perspectiva de la normalización. La norma describe cómo aprovechar los sistemas de computación en la nube para ofrecer servicios de Big Data, y cómo ayudar para la gestión de grandes conjuntos de datos imposibles de transferir y analizar con tecnologías tradicionales de gestión de datos.

Además de la descripción de los fundamentos de los Big Data basados en la nube, la UIT-T Y.3600 facilita las definiciones de Big Data y los Big Data como Servicio (BDaaS):

BDaaS es una categoría de servicio en la nube en la que las capacidades que se ponen a disposición del cliente del servicio en la nube le permiten recopilar, almacenar, analizar y visualizar los datos utilizando tecnologías Big Data.



IMPLEMENTACION BIG DATA
Expertos recomiendan tener en cuenta lo siguiente:
1 OBJETIVOS:  Cuestiónese si hay amenazas de la competencia, si la información con la que cuenta podría ser un diferenciador para sobresalir, cuánto conoce a sus clientes y si realmente su compañía ofrece lo que su público desea.
2 FUENTE DE DATOS:  Identifique  de dónde sale esa información valiosa dentro de su compañía. Puede ser a partir de datos no estructurados como las redes sociales, la documentación, facturas, fotos, correos electrónicos, hojas de cálculo. O de información estructurada como las bases de datos.
3 OPORTUNIDADES:  Fije objetivos como el ahorro de costos, aumentar la inversión y expandirse; pues la analítica pretende que la toma de decisiones se vuelva más fácil y que el negocio se haga inteligente por lo que necesitará de menos tiempo y dinero para ser más efectivo.
4 INFORMACION VALIOSA:  Con grandes volúmenes, puede analizar cuál es la información que le podría dar una ventaja competitiva y de establecer nuevas oportunidades de mercado.
5 ANALITICA:  Implementar la arquitectura de analítica y los procesos que se adecúen a las necesidades de la compañía. Existen diversas soluciones y formas de pago.
6 CLOUD:  El análisis de datos en la nube implica bajos costos y minimiza el espacio de la infraestructura. Puede asegurar que la información estará resguardada y tendrá fácil acceso.

BIG DATA: Su uso en Negocios de telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones que ven reducir sus ingresos de los negocios tradicionales deben buscar nuevos nichos de negocios dentro de su amplia cartera de Clientes, por ello hacer uso del Big Data para retener clientes y elevar el ARPU, asimismo para ofertas nuevos negocios es una medida acertada.

RETENER CLIENTES y ELEVAR EL ARPU

En un contexto de bajo crecimiento de ingresos, intensa competencia, saturación de mercado, cambios regulatorios y presión sobre los precios, los operadores móviles buscan nuevas formas de enganchar a sus actuales suscriptores, para incrementar el consumo mediante la oferta personalizada. Para ello, 58% de los operadores invirtien en herramientas analíticas de datos, según un  estudio de Mahindra Comviva y Ovum.

El estudio Tendencias y planes futuros para las operaciones de las telecom basadas en marketing, revela que 57 % de las compañías encuestadas en todo el mundo ya invierten en herramientas de análisis para marketing con base en los datos, 1% más no planea incrementar su inversión actual. Asimismo, 20 % adicional planea invertir en estas herramientas el próximo año.

Las inversiones en análisis de datos se han enfocado en incrementar el enganche con los usuarios y mejorar la monetización de los datos, así como la reducción de la tasa de churn. Hay mas estrategias enfocadas en la atención al cliente, debido a que ya han castigado mucho los precios.

Los operadores buscan  retener a aquellos usuarios de más valor,  es decir, concentrarse más en el churn de valor que en el volumen. La retención se busca a través de la administración de programas de lealtad, ofertas personalizadas o cuidado en la calidad.

Los principales retos  se encuentran en la integración e interpretación de los datos de múltiples fuentes, y realizar una segmentación correcta de los clientes. La división por grupos o mercados es cada días más irrelevante, ya que el operador debe tratar a cada suscriptor como un único.

América Latina gasta cerca de 16 % del presupuesto en marketing  para herramientas de análisis de datos. La región se encuentra en segundo lugar en gasto de análisis detrás de África.

GENERAR NUEVOS NEGOCIOS
El big data es una herramienta que permite mejoras en:
Calidad de experiencia:  El Big Data puede proveer un gran potencial de mejora a la atención y a la calidad de la experiencia (QoE) del usuario, lo que trae como consecuencia la satisfacción del cliente
Proactividad: Las organizaciones podrán actuar proactivamente para resolver cuestiones que podrían demorar en ser identificadas.
Transparencia: Permite el monitoreo en tiempo real y mantener al usuario informado sobre lo que está sucediendo, la transparencia de empresa-cliente y minimiza incluso el número de reclamos.
La personalización El usuario de hoy es cada vez más exigente y no quiere sólo que se cumpla lo que se le prometió. También quiere ser tratado como persona y como un ser único.
Enfoque: Un proyecto tiene la tendencia e recolectar todos los datos que pueda y pierde el foco, definir los puntos en que esa tecnología lo puede auxiliar y utilizar las herramientas disponibles para llegar a una solución que aporte valor.

Fuentes del Big Data

Las 5 V del Big Data

HADOOP
Es el sistema más utilizado en Big Data  para ofrecer capacidades analíticas avanzadas, un software de código abierto, cuyo desarrollo coordina la Apache Foundation, que facilita el almacenamiento de información y permite hacer consultas complejas sobre las bases de datos existentes.

Al igual que ocurre con Linux, cualquiera puede tomar Hadoop, empaquetarlo y ofrecerlo como una distribución de la plataforma. Uno de sus principales atractivos es el algoritmo de procesamiento y búsquedas: MapReduce. Esta herramienta permite hacer consultas a una base de datos inmensa y obtener respuestas rápidas. La versión 2.0 de Hadoop, permite construir otros algoritmos y utilizar otros lenguajes, lo que es un estímulo para los desarrolladores.

Otras plataformas que compiten con Hadoop como el proyecto Spark, de código abierto, avanza con el apoyo de Yahoo. Otras soluciones son HPCC Systems y Pervasive Software

Data en redes de Telecomunicaciones

BIG DATA 2014 en Latinoamerica

Según un reporte de IDC, el mercado de soluciones de Big Data, alcanzó un valor de 661 millones de dólares en América Latina, lo que representó un crecimiento de 20 % al cierre de 2014.

LEVEL 3 incrementó 14% ingresos en Latinoamerica

Level 3 Communications presentó los resultados del segundo trimestre 2017. Obtuvo una facturación de 2.061 millones de dólares para el 2T-2017. La ganancia alcanzó 154 millones de dólares, apenas por debajo de los 156 millones de dólares generados en el segundo trimestre de 2016.

En total, los servicios de red aportaron 1.965 millones de dólares en el trimestre. América del Norte es el principal mercado, con ingresos por 1.607 millones de dólares.

En América Latina, la compañía facturó 182 millones de dólares en el trimestre, un crecimiento del 14 % con respecto al 2T-2016. De este total, 146 millones de dólares corresponden al segmento empresarial y solo 36 millones al segmento mayorista.

ANTECEDENTES

LEVEL 3 brinda SAP HANA basados en Nube

Level 3 puso en marcha el primer nodo en Latinoamérica de sus Servicios de Nube para SAP HANA, potenciado con la infraestructura idónea para el data center de Hewlett Packard Enterprise.

En un entorno competitivo y de alta complejidad, donde es necesaria la toma de decisiones cada vez más rápidas y bien informadas, el Negocio y la Gestión de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones no van más por caminos separados, sino que se apoyan uno al otro para dar una respuesta oportuna y anticipar las necesidades de los clientes.

Es en este contexto que Level 3 pone a disposición de sus clientes los servicios de nube para SAP HANA, basados en la infraestructura de su Socio Tecnológico Hewlett Packard Enterprise. “De esta manera nuestros clientes se verán beneficiados al contar con la solución certificada por SAP con el mayor número de implementaciones a nivel mundial, el primer lugar en rendimiento auditado, la mayor escalabilidad, así como la mejor relación time to value al venir totalmente integrada de fábrica”, indica Luis Guerra Whittembury – Managing Director de HPE.

Por otro lado, Gianni Hanawa, Director Comercial de Level 3, afirma que “este servicio  cumple con los más altos estándares de calidad con los que Level 3 acostumbra trabajar de la mano de sus socios estratégicos. Esto con el fin de llegar al cliente con una propuesta innovadora y diferenciada que pueda satisfacer sus necesidades y les permita crecer al ritmo de un mercado que cada vez es más exigente”.

9º FORO LEVEL 3 DE TECNOLOGÍA Y NEGOCIOS

ANTECEDENTES

 Resultados al 4T-2016

Latinoamérica fue responsable del 8% de los ingresos. La región generó ingresos por 661 millones de dólares en 2016, 7,5 % menos que el 2105. Del total, 512 millones de dólares provinieron del segmento empresas y el resto del mayorista, ambos con caída interanual del 3,5 % y el 19,2 % respectivamente.

Cotización en Nyse
 CenturyLink

Level 3

CENTURYLINK compra a LEVEL3  por 34,000 MM$

 En Oct. 2016 CenturyLink anunció la adquisición de Level 3 Communications, por 34.000 millones de dólares, deuda incluida. Los accionistas de Level 3 recibieron 26,50 dólares por acción en efectivo y 1,4286 acciones de CenturyLink por cada título que posean, lo que implica un precio final de 66,50 dólares por título. Asimismo, los accionistas de CenturyLink tendrán el 51% de las acciones de la nueva firma, mientras que los de Level 3 poseerán el 49%, aseguró Glen Post, presidente y CEO de CenturyLink

LEVEL 3 lanzó plataforma cloud en Latam

Level 3 Communications, Inc. lanzó la versión de próxima generación de Dynamic Enterprise Computing, su plataforma de computación en nube para el mercado corporativo de Latinoamérica.

La renovada oferta basada en la nube provee más opciones de autoservicio, permitiéndoles a los clientes gerenciar el ciclo de vida de su nube con una solución hecha a medida del modelo de gestión de información de la compañía. La solución permite que los clientes seleccionen entre diversos tipos de servicios de computación.


LEVEL 3 logra acuerdo con Google para transporte de tráfico global

Level 3 Communications y Google anunciaron un acuerdo de interconexión y “free-peering” entre sus redes troncales submarinas  globales. El acuerdo está basado en el concepto de balance de “GBit- millas”, lo que significa que ambos operadores miden el tráfico y la distancia que transportan cada uno del otro y se comprometen a transportar la misma cantidad de Gbit millas.

Las “GBit-millas” es el número de millas aérea en que una red transporta de un tercero multiplicado por el número de gigabits transportados de tráfico de Internet de otra red. Es decir, si una de las partes transporta 10 gigabit de contenido en 1.500 millas, las “Gbit- millas” serán 15.000.

De esta manera, se podrá mejorar el balance de bit/millas al desviar el tráfico a la red que esté más cerca de los usuarios.
El acuerdo contempla un proceso de expansión de interconexión entre Level 3 y Google en el futuro

CONOCIENDO A LEVEL 3

Level 3 cuenta con más de 5,000 clientes en la región. Operan en Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Estados Unidos, México, Panamá, Perú y Venezuela.

Cuenta con 1 de los 3 cables submarino que rodea al continente sudamericano

En el 2011 Global Crossing, uno de los mayores proveedores de servicios de telecomunicación a empresas y gobiernos, fue adquirida por su rival Level 3 Communications al precio de US$ 3.000 millones, lo que incluye US$1.100 millones de deuda.

TELEFONICA presenta 1er módulo de AURA

Telefónica ha instalado en una de sus tiendas de Madrid a Aura, el sistema de Inteligencia Artificial desarrollado sobre la Cuarta Plataforma.

Aura básicamente es un Siri o un Alexa, pero que permite al cliente de Movistar hacer un sinfín de cosas con lo que tiene contratado. Interactuando con la voz el usuario puede cambiar, por ejemplo, el canal de su televisor. También es posible ordenar que se grabe un partido de fútbol para verlo posteriormente o consultar los datos que lleva consumidos de su tarifa móvil. En resumen, se pueden realizar tantas operaciones con el operador como imaginación tenga el cliente.

Ese sistema ya se ha puesto en marcha en una de las tiendas del operador, en la que clientes y no clientes pueden probar Aura y ver de cerca cómo funciona.

Se puede probar Aura en un habitáculo de unas dimensiones de un metro cuadrado aproximadamente. Dentro de ella hay una pequeña consola con una pantalla táctil y varios orificios que son los altavoces y el micrófono por el que tanto el cliente como Aura se comunican entre sí. La pantalla táctil, de unas 7 u 8 pulgadas, muestra un pequeño micrófono virtual que hay que pulsar para iniciar la conversación, muy al estilo de Siri.

 

ANTECEDENTES

TELEFONICA presentó AURA

E Feb.2017 Telefónica presentó su cuarta plataforma, AURA,  que gracias a la aplicación de capacidades de inteligencia cognitiva será la base para un nuevo modelo de relación con sus clientes.

A través de AURA, los usuarios podrán gestionar su experiencia digital con Telefónica, al tiempo que controlar de forma transparente y segura los datos que generan por el uso de sus productos y servicios. Telefónica inicia así una nueva etapa en su proceso de transformación hacia una onlife telco 

AURA redefine la interacción entre Telefónica y sus clientes. Ofrecerá seguridad y simplicidad en las formas, transparencia y control sobre sus datos personales, facilitándoles además el descubrimiento de nuevos usos para ponerlos en valor y todo ello a través de múltiples canales y dispositivos.

El proceso de transformación comenzó hace varios años con la compleja tarea de simplificación, adaptación y digitalización integral de Telefónica para dotar de inteligencia a las 3 plataformas con las que ya contaba. A este proceso Telefónica ha destinado una inversión de  € 48.000 millones desde 2012, tanto en el despliegue de redes y otras infraestructuras de última generación como en la integración de todos sus sistemas IT o el desarrollo de nuevos productos y servicios digitales.

“La inteligencia cognitiva nos permitirá comprender mejor a nuestros clientes, que se relacionen con nosotros de una forma más natural y fácil y generar una nueva relación de confianza con ellos en base a la transparencia y el control sobre sus datos”, ha señalado durante el evento de presentación de Aura José María Álvarez-Pallete, Presidente de Telefónica.

Cuarta Plataforma

Aura es posible gracias al flujo de  datos que hasta ahora generaban de forma ininterrumpida, aunque fragmentada, las redes y otros activos físicos de la compañía (1ª plataforma y el activo fundamental sobre el que se apoyan el resto), sus sistemas unificados de IT (2ª plataforma), así como los productos y servicios que ofrece a sus clientes (3ª plataforma).

Chema Alonso, Chief Data Officer de Telefónica ha descrito el camino que siguen los datos, desde su generación en las 3 primeras plataformas, hasta su transformación en un valor único para cada cliente.  Telefónica ha realizado varias demostraciones con diferentes casos de uso a través de varios canales, como una aplicación móvil y una integración de Aura con Amazon Echo.  Así, por ejemplo, el cliente podrá resolver dudas sobre los productos y servicios que utiliza; abrir y dar seguimiento a incidencias; gestionar y bloquear el acceso de dispositivos al router Wi-Fi proporcionado por Telefónica; solicitar información sobre un contenido de video concreto y programar su grabación; o ser alertado cuando su consumo de datos sea superior a lo habitual. Cada usuario contará con un “personal data space”, la memoria donde se almacenará el rastro digital que dejan al utilizar los productos y servicios de Telefónica y que permitirá, si el cliente así lo desea, personalizar su experiencia.

AURA también podrá hacerles recomendaciones sobre la oferta de productos y servicios que mejor se adapten a sus necesidades, los contenidos que se adapten a sus gustos, la instalación de software de seguridad o detección de apps fraudulentas.

Partners y privacidad

Aura les proveerá de seguridad, transparencia y control sobre los datos. Aura ofrecerá simplicidad en la gestión de los mismos. La función Timeline mostrará al usuario los datos que se van generando al utilizar los productos y servicios de Telefónica, de forma visual y siguiendo una lógica cronológica e intuitiva.

En Aura el usuario decidirá si quiere o no compartir con terceros parte del conocimiento generado a partir de sus datos para enriquecer, así, sus experiencias digitales. De esta manera, AURA permitirá la integración con otras tecnologías y servicios digitales, convirtiéndose en una potente fuente de innovación abierta a otros socios.

“La Inteligencia Artificial se convertirá en la tecnología transformadora de nuestro tiempo y en Microsoft queremos llevar sus beneficios a cada persona y organización del mundo”, señaló durante la presentación Peggy Johnson, vicepresidenta ejecutiva de Desarrollo de Negocio de Microsoft, compañía con la que Telefónica está colaborando en su proyecto de cuarta plataforma. “Hemos realizado grandes inversiones en IA, machine learning, y la mejor infraestructura cloud para fijar un nuevo listón en reconocimiento de voz e imágenes”.

Javier Oliván, vicepresidente de Desarrollo de Negocio de Facebook, presentó un caso de uso que supone una mejora del servicio Safety Check de Facebook para aquellos usuarios de Telefónica que se hayan dado de alta en el servicio, minimizando notificaciones innecesarias. Ante una emergencia, cuando se desencadene el servicio Safety Check, Facebook tendrá la capacidad de contactar sólo con los clientes de Telefónica que estén en la zona, y comprobar si se encuentran bien. En esa colaboración, no se comparten datos personales de clientes, garantizando así su privacidad.

UNICEF también ha participado en la presentación con un ejemplo en el cual los usuarios tendrán la posibilidad de compartir altruistamente datos anonimizados referentes a la movilidad o uso de servicios móviles. De esta forma la agencia de Naciones Unidas puede mejorar la calidad de sus modelos predictivos, mejorando la respuesta a la infancia en casos de desastres naturales o emergencias sanitarias.

En la misma línea, se está desarrollando otro caso de uso en colaboración con ProFuturo, el proyecto social y educativo impulsado por Fundación Telefónica y Fundación Bancaria “la Caixa” en entornos vulnerables. El análisis de los datos cedidos anónima y voluntariamente por los usuarios de Telefónica, cruzados con los perfiles educativos de ProFuturo, permitirá crear patrones y mapas de intereses útiles en intervenciones sociales posteriores, y ayudar así a gobiernos y agencias humanitarias en los retos educativos fijados por el Fondo de Naciones Unidas para los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Cotización de los últimos 5 años en Nyse.

Los retos de JM Álvarez-Pallete, CEO de Telefónica

Álvarez-Pallete el nuevo CEO del Grupo Telefónica (desde Abril)  asumií el cargo con una serie de desafíos. Algunos son estratégicos y de situación competitiva, otros tecnológicos, y otros financieros.

LA ELEVADA DEUDA
Alierta asumió el compromiso de reducir su elevado ratio de deuda/ebitda de 3.02 a a 2.35 a finales del 2016 para mantener una buena  calificación en las agencias de rating. Los más de 50300 millones de deuda neta (1T-2016) no se puedo reducir con la venta de su filial británica O2, que había pactado con la hongkonesa Hutchison por 13.000 millones de euros , debido al veto comunitario a la venta. Ahora busca varias posibilidades.

LA VENTA DE O2 CON BREXIT
Frente al poder de BT+EE en UK, tendrán dificultades para competir los móviles ( O2, Vodafone o Hutchison) y los de banda ancha fija y TV (Liberty, Sky y Talk Talk), por ello es probable que se formen grupos mixtos (fijo y móvil) en una feroz competencia. Por tanto la venta de O2 tenía mas sentido, que las recientes salidas  de Irlanda, República Checa y Eslovaquia. Pero el Brexit lo complica,. Telefónica podría colocar en Bolsa entre un 30% y 40% del capital de O2, captando entre 3.000 y 4.000 millones de euros,  con lo que no tendría que reducir deuda en un volumen tan grande como si se vendiera totalidad del capital de O2 para cumplir con el ratio de deuda /ebitda. Analistas de UBS creen que Telefónica, al sumar el ebitda  O2, podría asumir una deuda adicional de 4.500 millones

OTRAS VENTAS
Para reducir su deuda solo le queda vender otros negocios como la argentina Telefé, (TV en abierto) donde podría lograr 400 millones de euros. A eso se puede sumar  el 1% de China Unicom y los 232 millones del 0,69% de BBVA, el 3% de Indra, el 11% de Mediaset Premium, pero  la suma de estas operaciones apenas llega a los 1300 millones,

Sin embargo Alvarez-Pallete ha señalado que el grupo cuenta con una liquidez de 19.900 millones de euros para cubrir todos los vencimientos de deuda hasta 2017, sin incluir la generación de caja. . Telefónica tiene ya una deuda híbrida por un importe de 5.500 millones.

RETRIBUCION A ACCIONISTAS
Muchos indican  que la situación financiera actual es incompatible con el dividendo de 0,75 euros por acción (3.700 millones de euros) si se paga íntegramente en efectivo. Por ahora lo han convertirdo en scrip dividend (el dividendo se paga en acciones o en efectivo si lo pide el accionista) una de las dos partes de la retribución de 2016.. En Telefónica, el 80% de los accionistas minoritarios se conforman con las acciones y no exigen el efectivo en caso de scrip, no así los masyores accionistas (BBVA y CaixaBank), que siempre reciben dinero..

MERCADOS CLAVE

TV DE PAGA
Ya cuenta con más de 8 millones de clientes incluyendo a España, aún está lejos de América Móvil con 14.2 millones  o DirecTV (AT&T) con 12,8 millones.
Pero la principal amenaza son los OTT como Netflix o HBO(Time Warner) que producen sus propios contenidos -principalmente series de gran calidad- y están integradas verticalmente. Netflix tenía en abril más de 82 millones de clientes en 130 países.

Alierta seguirá formando parte del consejo de administración de Telefónica, y centrará también sus aportaciones en temas sociales y de progreso, como es la Educación Digital y la presidencia ejecutiva de Fundación Telefónica.

PLAN ELIGE TODO

Telefónica a fines del 2015  inició la puesta en marcha de su plan estratégico para los próximos años 'Elige todo', con el que se propone convertirse en una 'Onlife Telco' (una telco para las personas, una telco para tu vida.), una compañía totalmente orientada al cliente.

Telefónica, que se ha marcado como objetivo reducir el ratio de deuda/ Ebitda a 2,35 veces a finales de 2016.
Álvarez-Pallete también tendrá que cumplir con la promesa de Alierta de que Telefónica pagará un dividendo de como mínimo 0,75 euros durante los próximos 5 o 10 años,

Bajo el mandato de Alierta, "la expansión de Telefónica basada en el endeudamiento fue un calco del 'boom' económico de España ". Alierta fue tentado por el derroche" que  llevó a Telefónica a adquirir la latinoamericana BellSouth, la británica O2, o su inversión en China, alcanzando un valor de mercado por encima de los 100.000 millones de euros.

Esta expansión permitió a Telefónica "capear la crisis financiera española", pero provocó que su deuda también creciera, luego Alierta tuvo que optar por la "retirada" y vendió sus inversiones en países como Italia, República Checa o Irlanda, y ahora está en negociaciones para desprenderse de O2 en el Reino Unido. Telefónica optó por concentrarse en sus "mercados principales", como Alemania, con la compra de E-plus, o Brasil.

En España, destaca la decisión de empaquetar los servicios y la fuerte inversión en nuevas redes, que ha llevado al país a tener la red de fibra óptica más extensa de Europa.

LA FILIAL O2  - ALEMANIA

Luego que Telefónica en Alemania -O2 Deutschland  comprara E-Plus a la holandesa KPN, ganó mucha escala en el segmento móvil. La cuota de mercado móvil por ingresos sitúa a Telefónica como el tercer operador, con un 29,7% de cuota, por detrás de Deutsche Telekom (36,6%) y de Vodafone (33,5%).   O2 Deutchsland cuenta con clientes que buscan las ofertas más baratas, lo que penaliza sus ingresos. A diferencia de Deutsche Telekom y  Vodafone, tiene poca presencia en el mercado empresarial.
En el mercado de banda ancha fija de 31.3 millones, cuenta con 2,1 millones de clientes, una cuota del 6,7%, frente al 40,5% de Deutsche Telekom.


MOVISTAR MEXICO

Telefónica, presente en México desde 2001, ha tenido dificultades para elevar su cuota de mercado más allá del 20% en clientes y del 12% o 13% en ingresos, frente al 68% de America Móvil. Además, a finales de 2014, AT&T compró 2 operadoras de telefonía móvil (Iusacell y Nextel).
 Telefónica, cuenta con 27 millones de clientes móviles -casi todos de prepago-, no tiene presencia en el negocio de la banda ancha fija y la TV de pago, controlado por oTelevisa. El imperio de Emilio Azcárraga Jean lidera el mercado de la TV en abierto y dispone, a través de diversas marcas, de más del 60% del mercado de TV de pago.

Televisa, es el único grupo con poder para comprar a Telefónica en Mexico, para integrarla con el  fijo y móvil, y disputarle el mercado a la América Móvil de Carlos Slim que tiene vetada regulatoriamente la entrada en el negocio de la TV.

Con la nueva legislación asimétrica (2014) -que favorece a Telefónica frente a Telcel-  ha logrado aumentar del 20% al 22% su cuota -y que Slim baje del 70% al 68%-, y que los ingresos crezcan -en pesos- un 8,6% y el ebitda un 15%, situando el margen en un razonable 26%, que se mantiene, por debajo de casi todos los demás países de Latinoamérica.

TOP 10: RANKING GSMA  2015

TELEFONICA VENDE TGESTIONA

Telefónica delegará a IBM la gestión de distintos procesos internos en sus filiales de España y Latinoamérica durante la próxima década tras venderle varias compañías de su subsidiaria Tgestiona en España, Argentina y Perú.   TGestiona nació en 2001 y brinda servicios de Business Process Outsourcing (BPO). Los capítulos de Argentina y Perú —hogar de Tgestiona Servicios Contables y Capital Humano— ofrecen además las soluciones en otros países.

TV STREAMING

Telefónica está desplegando su propia televisión en streaming en latinoamerica. En Uruguay su Movistar Play, un servicio de videoclub virtual a través de Internet que ya tiene réplicas idénticas en Argentina (con la marca On Video), Brasil (Vivo Play), Chile (Movistar Play) y Colombia (Movistar Vídeo). También mercados: Ecuador, Panamá, Costa Rica, El Salvador, Guatemala y Nicaragua,  en Perú se espera para el próximo verano.

La oferta consiste en comercializar el catálogo de películas ya sea en modo de suscripción mensual o de pago por visión (smart TV, tableta, ordenador o smartphone) durante 48 horas. Para visualizar los contenidos se requiere acceso a Internet a través de cualquier proveedor, mayor a 2 Mbps.

La estrategia de Telefónica consiste en llevar a todos sus mercados el modelo de España con la marca Yomvi, procedente de la compra de Canal+. Es la competencia directa con Netflix, Clarovideo o HBO. Basta con descargarse la aplicación de Telefónica y registrarse en el servicio, para tener acceso a miles de programas, películas y series de televisión. Una vez que Telefónica extienda su oferta de televisión en streaming en el mayor número de mercados posibles, el siguiente paso será comercializar a nivel global los contenidos adquiridos en exclusiva así como difundir los espacios y series de producción propia.

ESTRATEGIA SOBRE VIDEO EN LATINOAMERICA

Telefónica culminó 2015 con 4,5 millones de abonados a servicios de TV paga en América Latina, un crecimiento del 43,4% en comparación con los 3,2 millones de 2014.
Brasil incorporó a GVT, por lo que solo allí sumó un millón de clientes y obtuvo un crecimiento de la base de usuarios del 132%.
Perú creció 26,7% y 1,2 millones de clientes
Colombia creció 17,5% y 489.000 abonados
En estos dos últimos mercados Teléfonica cuenta con los derechos del fútbol local, en el resto carece de estos derechos en América Latina.

Un estudio de Digital TV Research indica que entre el 2016 y 2021, América Latina incorporará 14 millones de nuevos abonados a TV de pago, Una mayor penetración del servicio y un entorno económico menos favorable juegan en contra de la adición de clientes.

OTT: Según Dataxis, en América Latina existen 94 plataformas de video OTT. Los servicios pagos cuentan con 10,2 millones de clientes, de los cuales Netflix posee el 60%, seguido por Clarovideo (América Móvil), con un 25%. En este negocio es donde busca crecer Telefónica.

Bajo diferentes marcas, el servicio OTT de Telefónica ya se encuentra disponible en Argentina (On Video), Brasil (Vivo Play), Colombia (Movistar Vídeo) y Chile (Movistar Play). Con la marca Movistar Play, la empresa comenzó su expansión regional, con un modelo mixto de abono mensual o pago por evento. Para este 2016, prevé el lanzamiento de Movistar Play en siete mercados: ya lo hizo en Uruguay y Costa Rica. Continuarán Ecuador, Panamá, El Salvador, Guatemala, Nicaragua y Perú.

El diferencial de un servicio OTT consiste en el contenido, estrategia bien definida por Netflix y sus series originales. La apuesta de Telefónica pasa por este renglón. Una vez que el servicio esté disponible en la mayor cantidad posible de mercados, el paso siguiente será comercializar a escala global los contenidos adquiridos en exclusiva y otros de producción propia. Allí está la clave: lograr derechos de contenidos.

Telefonica busca convertirse en el mayor proveedor de televisión en habla hispana del mundo.  Existe un mercado potencial de contenidos en español de 500 millones o 600 millones de habitantes, lo que consideró una oportunidad "histórica" dijo Alieeta antes de dejar la Presidencia.

Plan 2020 con foco en Big Data y QoE

Telefónica presentó su plan estratégico para los próximos 5 años en su Encuentro Telefónica 2015. Telefónica se propuso superar su concepto de Telco Digital hacia uno más amplio de “Onlife Telco”, cuyo objetivo es convertirse en una compañía “que impulsa las conexiones de la vida para que las personas elijan un mundo de posibilidades infinitas”.

El nuevo plan estratégico de Telefónica se sustenta en tres propuestas de valor:

- Excelencia en la conectividad,

- Una oferta integral y

- Valores y experiencia del cliente.

Para ello, utilizará tres habilitadores:

- Big Data e Innovación

- Digitalización de extremo a extremo

- Asignación de capital y simplificación.

La meta de Telefónica es en los próximos años ofrecer una “conectividad excelente” fruto de los esfuerzos que ha realizado estos años para transformar sus redes fijas —con la introducción de fibra óptica— y móviles —con el despliegue de redes 4G—. Asimismo, planea ser capaz de ofrecer una amplia gama de servicios y productos “adaptados a las necesidades de sus clientes” y con propuestas personalizadas —algo para lo cual Big Data se convertirá en una herramienta fundamental—.

Esta visión se enmarca en una estrategia que ubicará al cliente en el centro de la estrategia del grupo. “Este compromiso se demuestra con medidas como la vinculación de los índices de satisfacción de los clientes a la compensación variable de los empleados, que se incrementará hasta el 20% a partir de 2016”, destaca el operador. “Teniendo en cuenta que el 30 % de este variable depende de los ingresos, que son también un reflejo de la satisfacción de los clientes con los servicios que reciben, el resultado es que el 50 % de la retribución variable de los profesionales de Telefónica estará ligada directamente al cliente”, señala Telefónica

La estrategia de poner por delante la satisfacción del cliente en la retribución de los profesionales de venta es un camino que no está tomando solamente Telefónica, sino que sus competidores, como es el caso de América Móvil, también han comenzado a implementar medidas similares en algunas filiales de la región.

Telefónica espera aprovechar los avances de la tecnología de 5G y el Internet de las Cosas (IoT) para liderar una nueva etapa de crecimiento. “Con todos y todo conectado y sobre la base de una conectividad excelente, no hay límite para los servicios del futuro. Y facilitar estas conexiones, a través de la conectividad, es el core de nuestro negocio”, afirmó César Alierta.

TIC: El movimiento DEVOPS

DevOps (Development-desarrollo y operations-operaciones), es una nueva cultura o movimiento que se centra en la comunicación, colaboración e integración entre desarrolladores de software y los profesionales de operaciones en las tecnologías de la información (IT). DevOps es una respuesta a la interdependencia del desarrollo de software y las operaciones IT. Su objetivo es ayudar a una organización a producir productos y servicios software rápidamente.

Se trata de un cambio cultural que enfatiza el papel de las personas y la forma en que colaboran – especialmente entre departamentos-, que utiliza metodologías ágiles y que aprovecha un conjunto de tecnologías tales como herramientas de automatización, cloud, microservicios… y lo hace con una perspectiva que abarca el ciclo de vida del software; es decir, desde su creación hasta su uso.

Lo primero que uno debe saber sobre Devops es que requiere un cambio cultural que fomenta la colaboración y se centra en las personas. Así que obviando la parte de orquestación de tecnología, personas y procesos en la que se centran los modelos de madurez existentes en el mercado, primero va ha necesitar un impulso desde arriba para definir una misión y fomentar la colaboración entre equipos multidisciplinares dentro de una nueva estructura organizativa.
Algunos aspectos a considerar serán:

Misión: Debe existir una definición clara de cuál es la misión. Ésta debe ser lo suficientemente amplia para dar cabida a diferentes perfiles y, por otro, establecer un propósito de negocio para poder sortear problemas ocasionales que permitan mantener un flujo continuo de inversión.

Comunicación:  Para que la colaboración sea buena se debe establecer una comunicación efectiva entre equipos multidisciplinares a través de un vocabulario compartido.

Multidisciplinario:  Los componentes del equipo deben adquirir un conocimiento de otras áreas más allá del propio ámbito de especialización ( desarrollo de habilidades T Shaped).

Innovación:  La innovación que empuja el área de desarrollo debe ser compatible con la búsqueda de estabilidad de operaciones, para ello será necesario trascender la mentalidad confinada a cada área y adquirir otra centrada en la resolución de problemas.

Empatia: fomentar un entorno y unas reglas informales que desarrollen la empatía.

Seguimiento: Tendrá que medirse el impacto generado en términos de negocio para entender cuáles
son los progresos y servir de acicate para una mejora continua.

El desarrollo de software, debe pasar por un flujo continuo de interacciones en un bucle de retroalimentación constante. Por ejemplo, el auto no es la suma de sus partes, es el producto de la interacción de las mismas. Pues bien, del mismo modo el software no es la suma de desarrollo, despliegue, operaciones… sino la suma de la interacción de todas ellas.

No siempre un mayor número de interacciones  se traducirá en una pérdida de agilidad, si se incorpora una mayor automatización y se establece un marco de colaboración efectiva que “rompa” unos silos organizativos pensados para un desarrollo secuencial, en cascada.

La estructura de costes ha cambiado, porque cuanto más tarde se detecten los fallos en el software, mayores serán los costes derivados. Frente a estos costes deben contraponerse los de evitar
que se produzcan fallos y corregirlos llegado el caso. Al final, los costes totales tienen forma de “V” (los costes de “evitar” e “incurrir” se mueven en sentido opuesto en el tiempo). Sin embargo, ahora el punto donde se minimizan ha cambiado: las correcciones ya no tienen que esperar a ser acumuladas aprovechando nuevas versiones y actualizaciones. Además, existe la posibilidad de descomponer
el software en fragmentos más pequeños y volver a recomponerlo con facilidad o aprovechar las
ventajas que otorga el modelo cloud.

Implantar Devops será complejo y llevará tiempo, porque va a necesitar el uso de nuevas herramientas, cambiar comportamientos, adquirir nuevas habilidades, modificar workflows... y, envolviéndolo todo, será necesario un cambio cultural.

QUE NO ES DEVOPS

Mucho se ha escrito acerca de lo que es DevOps: Un camino para que los desarrolladores y directores de operaciones colaboren; un conjunto de mejores prácticas para la gestión de aplicaciones en la nube; una idea Ágil que se basa en la integración continua, lo que permite frecuentes liberaciones de código.  Pero para una mejor definición puede ser más interesante preguntarse no lo que es DevOps, sino lo que no es. SearchSoftwareQuality preguntó a algunos profesionales de software exactamente eso. He aquí lo que dijeron.

1. DevOps no es un puesto de trabajo. dijo el consultor de Agile, Scott Ambler.  DevOps no debe ser un rol laboral, dijo. "DevOps se trata de que los desarrolladores entiendan la realidad de las operaciones y de que el equipo de operaciones comprenda lo que involucra el desarrollo.". "Pero el puesto de DevOps es un síntoma de que las organizaciones que contratan [gerentes de DevOps] no entienden lo que DevOps es realmente. Ellos no lo entienden todavía."

2. DevOps no es una categoría de herramienta de software.  DevOps no se trata de herramientas, sino de cultura, dijo Patrick Debois en una presentación titulada “DevOps: tonterías, herramientas y otras cosas inteligentes”, durante la Conferencia GOTO. Debois, quien acuñó el término "DevOps" y fundó una conferencia conocida como DevOpsDays, dijo que las herramientas juegan un papel importante en el apoyo al enfoque de DevOps para la entrega y la gestión de software, pero DevOps no se trata de las herramientas en sí.

3. DevOps no se trata de resolver un problema de TI.  DevOps es ampliamente entendido como una forma de resolver un problema de TI: permite que desarrollo y operaciones colaboren en la entrega de software. Pero ese no es su objetivo final, dijo Damon Edwards, socio gerente de consultoría de TI, Soluciones DTO. "El punto de DevOps es permitirle a su empresa reaccionar ante las fuerzas del mercado lo más rápido, eficiente y confiable como sea posible. Sin el negocio, no hay otra razón para que estemos hablando de problemas DevOps, mucho menos pasar tiempo resolviéndolos", escribió Edwards escribió en su blog.

4. DevOps no es sinónimo de integración continua. DevOps se originó en Agile como una forma de apoyar la práctica ágil de liberaciones de código más frecuentes. Pero DevOps es más que eso, dijo Ambler. "El hecho de que se practique la integración continua no significa que se está haciendo DevOps." Él ve a los gerentes de operaciones como los principales interesados ​​que los equipos ágiles necesitan trabajar para liberar software.

DEEP LEARNING: Software open source

La Inteligencia Artificial ha tenido un progreso limitado hasta ahora porque los algoritmos requeridos por los problemas del mundo real son demasiado complejos para poder ser programados manualmente. Al subcampo de la Inteligencia Artificial que proporciona a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser explícitamente programados se conoce por Machine Learning (aprendizaje automático)

El Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo,  es a su vez un subconjunto del machine learning. El DL permite modelos computacionales, basados en  redes neuronales, que están compuestos de múltiples capas de procesamiento para aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción. Estos métodos han mejorado drásticamente el estado de la técnica en reconocimiento de voz u objetos visuales, entre muchos otros dominios.

Las redes neuronales utilizadas para el DL suelen requerir grandes conjuntos de datos para el entrenamiento. Afortunadamente, la creación y disponibilidad de datos ha crecido exponencialmente con el Big Data. Muchas bases de datos abiertas han permitido el rápido desarrollo de algoritmos de DL.

Las redes neuronales son sólo una de las maneras que tiene Deep Learning de aprender, pues existen otros métodos como, por ejemplo, las redes de creencia profunda.

Pero los avances del DL se debe en gran medida a la mejora de la capacidad de computación actual.  Por ejemplo, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) permiten acelerar el proceso de aprendizaje del DL. Las GPU se desarrollaron originalmente para acelerar el juego 3D que requiere el uso repetido de un proceso matemático como un cálculo de la matriz. El aprendizaje de una red neuronal hace un uso extensivo de los cálculos de la matriz.

El uso de DL por parte de los desarrolladores está empezando a ser catalizado por la provisión de infraestructura y servicios de DL basados en la nube (Cloud Computing) por proveedores líderes de la industria de este sector como son Google, Amazon, Microsoft o IBM, entre muchos otros. Estas empresas aprovechan la potencia de su nube para ofrecer servicios de AI que varían en función de los algoritmos, datos de entrenamiento, o del hardware subyacente.

Asimismo otro factor claves para el DL ha sido el abundante software open source como Caffe2 de Facebook, TensorFlow de Google o CNTK (Cognitive Toolkit) de Microsoft entre muchos otros. También investigadores del área publican sus resultados  en una base de datos como arxiv.org sin esperar la aprobación de la revisión por pares habituales en los congresos de investigación.

Sin duda estamos ante una nueva tecnología disruptiva,  nos encontramos frente a una nueva fuente de creación de valor en el área de procesamiento de la información que va a cambiar radicalmente la manera en que vivimos, trabajamos e incluso pensamos.

Recientes avances de técnicas de DL ha transformado nuestra capacidad de reconocer objetos dentro de las imágenes. Por ejemplo, un sistema de visión computarizado basado en DL identificó objetos en imágenes con mayor eficacia que los humanos.  El progreso en el reconocimiento del habla y la escritura a mano, mientras tanto, está mejorando rápidamente después de la utilización de un nuevo tipo de DL.


ANTECEDENTES

STARTUP DE IA

"Aplicaciones de la Inteligencia Artifical hay muchas, desde la detección de fraudes, forecasting de ventas, etcétera, son muchas. De hecho, la IA es un área donde hay más inversión de capital semilla; en el 2016 subió a 5,000 millones de dólares la inversión en startups de IA, y a eso hay que sumar lo que los grandes corporativos están invirtiendo”, señala Max Tremp, director de ingeniería de Cisco para Latinoamérica.

la analítica se puede conjugar con el aprendizaje de máquina -que es parte de la IA- para lograr lo que Gartner denomina analítica predictiva.

Retos de Deep Learning
. Algortimos:  lograr una inteligencia artificial que pueda aprender por sí sola, y, por tanto, esté basada en modelos de aprendizaje no supervisado.
. Big Data: Deep Learning necesita una cantidad ingente de datos para que sus predicciones alcancen la perfección. Aquí es donde las grandes arquitecturas de Big Data nos pueden ayudar.
. Lenguaje Natural: se espera que Deep Learning sea cada vez más capaz de procesar el lenguaje natural o incluso llegar a imitar nuestros sentidos o emociones con éxito.

En este vídeo se muestra de una manera simple qué es Deep Learning