servicio de inteligencia para el transporte de inteligencia para... · 2018-08-12 · de uso....

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Servicio de Inteligencia para el Transporte

Basado en tecnología Big Data e Inteligencia Artificial


Entorno de partida


Situación de partida. Entorno

3

Entorno cambiante

• Incertidumbre económica: petróleo, materias primas, TLC• Nueva competencia:

• Nuevos entrantes• Joints

• Nuevos modelos económicos:• Ciclos más cortos en la toma de decisiones• Ciclos más cortos en la contratación• Desintermediación• Desburocratización

• Nuevas y mayores exigencias:• Seguridad Vial• Emisiones• Vehículos• Conductores

CONCLUSION:

• LOS MODELOS TRADIONALES YA NO SIRVEN• EL TIEMPO JUEGA EN CONTRA DE LAS EMPRESAS


Situación de partida. Las empresas tienen datos. Información

4

Registros

Llamadas de teléfono

Imágenes de video

Registros de entrada/salida

Control de accesos

…

Recursos humanos

Datos de empleados actuales

Datos de empleados pasados

Capacidades y formación

Ausencias y enfermedades

Sanciones

…

Contabilidad

Contratos

Márgenes comerciales

Impuestos

Beneficios o pérdidas

Estructura de costes

Activos físicos

…Artículos de prensa

Información de internet

Leyes y normas

Seguridad Vial

…

Operaciones

Vehículos

Recorridos

Mantenimientos

Tiempos y distancias

Consumos

…

Listas de precios

Datos de clientes

Datos de proveedores

Información de productos

Datos de competencia

Campañas de marketing

…

Documentos internos y legales

Facturas

Ordenes de compra

Cartas

Procesos y procedimientos

…


Situación de partida. Las empresas tienen recursos tecnológicos

5

ERP

CONTABILIDAD

DOCUMENTOS

LEGALES

Campaign

Manager

CLIENTES Y

CONTRATOS

Call

center

DATA

WAREHOUSE

DATA MART

DATA MARTDATA MART

GPS

DATA

WAREHOUSE

RECURSOS

HUMANOS

Lost data


Situación de partida. Nuevas tecnologías

6

INFORMACION• La información no se combina, no se analiza. No se utiliza.• La información no se conserva.• Muchas de las aplicaciones ni se utilizan (GPS)

RECURSOS HUMANOS• No se disponen de los recursos humanos adecuados.• No se sabe:

• Cómo son.• Dónde encontrarlos.

• Son escasos y costosos.

TECNOLOGIA• No se conocen las nuevas tecnologías: BD, ML, AI.• Es inasequible en muchos casos.

CONCLUSION:• NO SE ACCEDE A LA ECONOMIA DIGITAL


Situación de partida. Opciones de acceso

7

Propiedad (TRADICIONAL)

• Adquisición de la tecnología

‐ Inversión completa

• Adquisición de la infraestructura

• Contratación de los

profesionales requeridos

• Empresas grandes

Servicio (NUEVO EN EL MERCADO)

• Pago por uso

‐ Modularidad de la inversión

‐ Facilidad de crecimiento

• No requiere inversiones en

infraestructura

• No requiere contratación de

profesionales

• PYME’s


Solución tecnológica


La solución Data Centric ofrece un catalogo amplio de herramientas, todas ellas disruptivas y de última generación. Los diferentes tipos de herramientas las podemos dividir en:

Almacenamiento de datos,

con diferentes tipos de repositorios para cubrir diferentes casuísticas de casos de uso.

Intelligence Engine,

para procesos Batch, Near o Real Time. Componentes para la creación, obtención, transformación, distribución. Abarca de forma completa, el ciclo de vida de la información.

Herramientas de gobierno y seguridad

se ocuparán de la planificación, supervisión y control en la gestión y uso de datos en sus diferentes entornos. Privacidad, confidencialidad y garantizar un acceso apropiado a los datos.

Herramientas de explotación,

para visualización de datos.

CROSSDATA

SPARTA

INTELLIGENCEGOSEC

DISCOVERY

Herramientas de administración,

para gestionar la infraestructura, así como para la recuperación y backup.

EOS

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- Funcional

DATA AS A SERVICEVisualización del dato y valor real

del datoMachine Learnig para los

cientificos de datosFacilidad de acceso al dato

centralizado

Un eficiente datahub distribuido con capacidades de consulta en batch y en streaming

Combina la inteligencia del negocio operativa e informacional

Data Center Operating SystemGestión y programación de recursosDescubrimiento del servicio // OrquestaciónContenedoresAprovisionamiento de nodo

Seguridad y gobierno del dato

Implanta todos los servicioscon un sólo click

Agregaciones en tiempo real, CEP, procesamientoreactivo, reglas de negocio

INTELLIGENCEDISCOVERY

SPARTA

CROSSDATA

(PaaS)

Alta disponibilidadTolerancia a fallosEscalabilidad y elasticidadAprovisionamiento de nodo

GOSEC

EOS

EOS UNIVERSE


- Suite

Implanta todos losservicios con un sólo

click

INTELLIGENCEDISCOVERY

SPARTA

CROSSDATA

DATA AS A SERVICE

DATA INTELLIGENCE AS A SERVICE

SQL

+

Data center operating system MESOS Orquestación Contenedores Aprovisionamiento

TERRAFORMMonitorización y métricasFILEBEAT TELEGRAF

DescubrimientoMARATHO

NCONSUL DOCKER

GOSEC

ANSIBLE

KAFKA ZOOKEEPER

METADATA (API & Storage)

VAULT

KERBEROS

GOBIERNO DEL DATOGlosario de negocio

Gestión de los MetadataLinaje del dato

SEGURIDADAutenticación Autorización

Auditoria

EOS

PUBLICA CLOUD

HIBRIDA CLOUD

PRIVADACLOUD BAREMETAL

EOS UNIVERSE


- Objetivos

El objetivo final es dotar de una nueva Arquitectura de la Información que contemple de forma completa los siguientes procesos:

• Arquitectura de datos: encargada de establecer los modelos, políticas y reglas para gestionar los datos. • Gobierno del dato: planificación, supervisión y control en la gestión y uso de datos en sus diferentes entornos.• Diseño y Modelado de datos : Definir las estructuras de información, su implementación y soporte.• Almacenamiento de datos: Determinar las políticas y elementos encargados del almacenamiento de la información.• Data Security: Definir los componentes de seguridad de la plataforma, la privacidad, confidencialidad y garantizar

un acceso apropiado a los datos. (Autenticación, Autorización y Auditoría).• Data Integration & Migration: integración, migración y transferencia de los datos.


- Beneficios

▪ Dato único y centralizado.▪ Permite explotar el dato, y centrarse en darle el valor que

necesita el cliente (Customer Centric).▪ Visión unificada del cliente. Real 360º ▪ Segmentación por múltiples variables.▪ Automatización de procesos que ahora mismo conllevan

trabajo manual en exceso.▪ Analíticas de comportamiento y modelos predictivos

avanzados.▪ Reportes en tiempo real.▪ Mejorar los ratios de retención de usuarios.▪ Mejorar los ratios de tiempo de respuesta de clientes.

▪ La reducción de costes es sustancial al optimizar los procesos e informes que actualmente se realizan de manera casi manual.

▪ Disminución de costes de TCO a un 1 / 4 del actual.▪ Disminución de los costes de infraestructura tecnológica

hasta del 50%.▪ Disminución de costes de desarrollo de un 60%.▪ Mejora de la alta disponibilidad con un 100 de uptime (no

downtime necesario).


- Propuesta de valor: Open Source

No se adapta

No es flexible

No es ágil

Es caro

Lenta evolución

Pobre adaptación

No es disruptor ni innovador

AdaptaciónFlexibilidadAgileEconomía

ARCHITECTURAS Y PRODUCTOS CERRADOS

LOCKING

Imposible ser agile con productos cerrados

ARQUITECTURAS Y PRODUCTOS ABIERTOS

OPENSOURCE

Abrimos todo nuestro código, sin excepción

EL MUNDO ES OPEN-SOURCE, NOSOTROS SOMOS ABIERTOS


- Propuesta de valor: DC/OS Mesos based PaaS

DC/OS-MESOS BASED ▪ Stratio EOS se basa en DC/OS (sistema operativo del centro

de datos). Administrar todos los recursos del centro de datos y varias máquinas como si fueran una sola computadora

MICROSERVICES MANAGEMENT▪ Simplifica la instalación y administración de servicios

distribuidos▪ Puede programar trabajos, orquestar todo y tiene

capacidades del descubrimiento del servicio.

GESTIONA CUALQUIER PROCESO, TRABAJO O SERVICIO▪ Mesos apoya cosas que no son de Hadoop como Google

Kubernetes, Docker, Redis, Spark, etc. Soporta la revocación de Recursos, Pre-emtion, reserva dinámica, ofertas optimistas

▪ Gestiona todo tipo de aplicaciones en el centro de datos (aplicaciones, servicios, OLAP, OLTP, Big Data Frameworks, microservicios, etc.).

GESTIONA CUALQUIER TIPO DE APLICACIÓN: MONOLITICS, MICROSERVICES, DOCKERS▪ Funciona con aplicaciones heredadas que pueden programarse

en VM, Containers & BareMetal. Múltiples marcos se pueden llamar según sea necesario.

▪ Incorpora un programador de propósito general para el Data Center. El programador puede implementar las aplicaciones de la manera que desee


- Propuesta de valor: DC/OS Mesos based PaaS

TRULY MULTITENANTStratio EOS (PaaS) es verdaderamente multi-tenant y utiliza contenedores Linux para aislamientos más fuertes.Es un planificador de dos niveles: planificadores en multi-tenanty en el mismo clúster: mejor capacidad de escala

AGNÓSTICO DE LA INFRAESTRUCTURAInstalación y gestión en cualquier infraestructura: OnPremise, Nubes privadas, Nubes públicas, Nubes híbridas ...

MULTI DATACENTERSAdministración de múltiples centros de datos especificando la replicación de aplicaciones principales en varios DataCenterspara prevenir problemas de desastres naturales.


- Propuesta de valor

▪ Unica plataforma pure Spark (batch, realtime e interactivo y predictivo).▪ Integración multipersistencia de las mejores fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.▪ Integración analítica avanzada y machine learning.▪ Inteligencia distribuida.▪ Integración informacional y operacional en una única plataforma.▪ Versatilidad en el despliegue a través de Platform as a Service (PaaS).▪ Sistema operativo inteligente que gestiona toda la infraestructura desde un único punto y desde una única visión.▪ Motor inteligente de acceso a los datos con sentencias SQL a fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.


Etapas de construcción del servicio

Construcción de la plataforma


1. Acceso a la información de la compañía

TAREAS (fase 1):

1. Analizar la situación de los datos de la empresa:

Fuentes (aplicaciones, Excel, etc.)

Tipos (estructurados, no estructurados)

Estado (actualizado, corrupto…)

Cantidad


2. Construcción de la Plataforma de Inteligencia

DATAMobile APP Campaign

Management

Digital

Marketing

LegacyApplication

s

Call center

ERP

ATG

TPV APP

CRM

E-commerce

Microservicios de la capa de

Inteligencia del Dato

Las nuevas funcionalidades se

desarrollan a través de

orquestación de microservicios

Datos únicos en el

centro y aplicaciones

alrededor utilizándolos

en tiempo real con

máxima inteligencia

Data intelligence

Api DaaS

(Data as a Service)

Las aplicaciones

operacionales e

informacionales usan los

microservicios de la Data

como una capa de serviciosMicroservicios

DC/OS

Infrastructure and container manager

Multi DataStore &

Multi processing

TAREAS (fase 2):

2. Diseñar el Data Lake sobre el

que se va a realizar la inteligencia

3. Diseñar y aplicar el proceso de

ETL (extracción, transformación y

carga) a la Base de Datos del

Sistema de Inteligencia


3.1. Presentación de los servicios: Inteligencia. Estadio inicial

GERENCIA

GENERAL

• Test A/B

• Dashboards

• Monitorización de

actividad de negocio

• Proceso de eventos

complejos

• Analítica geoespacial

• Analítica gráfica

• Detección patrones

y anomalías

• Clustering /

Clasificación

• Proceso analítico

online

• Data mining

• Visualización

interactiva

• Análisis de

causas raíz

Identificación de

patrones y

anomalías

TAREAS (fase 3):

4. Diseñar la información que es

relevante para el cliente. Incluye el

modo de presentación


Datos INTERNOS para inteligencia y relaciones - EJEMPLO

22

Conductores• Formación y

capacitaciones• Multas y sanciones• Edad• Situación familiar• Experiencia

‐ Vehículos

‐ Rutas y tipo de tareas

‐ Tipos de empresas

• Responsabilidad actual

‐ Vehículos

‐ Rutas

‐ Clientes

‐ Horarios

‐ Tareas

Vehículos

• Marcas y modelos

‐ Fecha de

adquisición

• Mantenimiento

‐ Lugares

‐ Fechas

‐ Contenidos

• Consumo

• Repuestos

• Conductores

• Cargas

• Recorridos y tiempos

Operaciones

• Clientes

• Rutas

‐ Vehículos

‐ Conductores

‐ Horarios

• Contratos

‐ Tipo

‐ Valor

‐ Plazo

• Cargas


Output de inteligencia (estadio inicial) - EJEMPLO

23

Conductores

• Ranking y Scoring

‐ Infracciones y

contravenciones

‐ Sanciones

‐ Distancias y tiempos

‐ Accidentes

‐ Averías

‐ Ausencias/enfermedad

‐ Formación y

capacitaciones

• Las combinaciones de

todos tomados n-a-n

Vehículos

• Averías

• Accidentes

• Consumo

• Mantenimiento

• Recorridos y tiempos

• Las combinaciones

de todos tomados n-a-n

Operaciones

• Rentabilidad comparada

‐ Por contrato

‐ Por ruta

‐ Por cliente

‐ Por vehículo

‐ Por conductor

• Las combinaciones de

todos tomados n-a-n


GERENCIA

GENERAL

• Crowdsourcing

• Data mining

• Predicción

• Machine

learning

• Simulación• Lógica

difusa

• Optimización

• Motores de reglas

• Análisis de decisión

• Artificial

Intelligence

24

3.2. Presentación de los servicios: Predicción. Estadio avanzado

(*) NOTA: en este documento no se presentan ejemplos de servicios avanzados de predicción y prescripción.

Para alcanzar este estadio de madurez, es necesario implementar el anterior de Inteligencia

Soporte a la

toma de

decisiones


Output de pronósticos (estadio avanzado) – EJEMPLO (*)

25

Conductores

• Accidentes

• Enfermedad

• Multas y sanciones

Vehículos

• Accidentes

• Averías inhabilitantes

• Averías habilitantes

Operaciones

• Accidentes

‐ Por ruta

‐ Por contrato

‐ Por vehículo

‐ Por conductor

• Multas y sanciones

‐ Por ruta

‐ Por contrato

‐ Por vehículo

‐ Por conductor

• Rentabilidad futura (**)

(**) Enriquecida con input de fuentes externas

(*) NOTA: en este documento no se presentan ejemplos de servicios

avanzados de predicción y prescripción.

Para alcanzar este estadio de madurez, es necesario implementar el

anterior de Inteligencia


Datos EXTERNOS para inteligencia y predicciones (*)

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NACIONALES

• INVIAS

• SIMIT

• RUNT

• Ministerio de Transporte y ANSV

• Ministerio de Economía

‐ Impuestos

INTERNACIONALES

• Información económica mundial

• Mercado del petróleo

• Mercado de materias primas

producidas en Colombia

• OMS

(*) NOTA: en este documento no se presentan ejemplos de servicios avanzados de predicción y prescripción.

Para alcanzar este estadio de madurez, es necesario implementar el anterior de Inteligencia


Contenido del servicio

Un ejemplo


Presentación de los servicios: opción básica

El servicio presentado es personalizado es decir:

1. Los formatos de información dependen de como los quiera cada usuario.

2. El contenido de la información depende de la que quiera cada usuario.

3. Los cruces de información dependen de la elección de cada usuario.

4. La granularidad de la información depende de cada usuario: por tiempo, por

empresa, por región, por cliente, por flota…

Los tres ejemplos (conductores, vehículos y rentabilidad) que se presentan a

continuación, son eso: ejemplos.


Análisis CONDUCTORES - EJEMPLO


Análisis CONDUCTORES - prototipo - EJEMPLO


Análisis VEHICULOS - EJEMPLO


Análisis VEHICULOS - prototipo - EJEMPLO


Análisis OPERACIONES - prototipo - EJEMPLO


Valoración y argumentado


Estos servicios aportan

REDUCCION DE PROCESOS Y TIEMPOS. La aplicación de estas tecnologíaslevanta ineficiencias en los procesos y posibilidad de eliminación de tareasimproductivas que redundan en simplificación de procesos y reducción detiempos.

REDUCCION SIGNIFICATIVA DE COSTES. Como consecuencia de lo anterior,entre otros, este tipo de servicios garantizan una reducción de costes en lasáreas de tecnología y operaciones.

MEJORA DE LA POSICION COMPETITIVA. Como consecuencia de los dosanteriores, además del aprovechamiento de la información, el análisis de lamisma y la capacidad de predicción permiten competir en situación de ventaja.

PUERTA DE ENTRADA A LA EMPRESA DIGITAL. La explotación de la informacióncon fines de inteligencia, es una de las tres puertas de entrada de las empresas ala economía digital con todas las implicaciones que ello conlleva.

NUEVOS SERVICIOS. La primera consecuencia de lo anterior es la posibilidad dedescubrir necesidades insatisfechas de los clientes que nos permiten pivotar ocomplementar la actividad tradicional de la compañía.

SISTEMAS TECNOLOGICOS del máximo nivel muy superiores al estándar demercado.

EFICIENCIA EN LA INVERSION. Ya no es necesario invertir en complejos y carossistemas tecnológicos y contratar expertos en tecnología.


Modelo económico


Modelo económico

1. ¿Le parece interesante/útil este servicio para su empresa? De 1 a 10:

Comentarios/matices:

2. ¿Pagaría por él?

3. ¿Cómo pagaría por él?

a) Precio anual fijo

b) Precio anual por vehículo u otro criterio

c) Precio mensual fijo

d) Precio mensual por vehículo u otro criterio

e) Combinación de precio anual y mensual fijos

f) Combinación de precio anual y mensual por vehículo u otro criterio

4. Según la opción escogida, y para su caso concreto, ¿cuál sería la cantidad máxima que pagaría por

este servicio?

Opción: Valor:

Muchas gracias

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