eDreams DATA.HUB, del Big Data al Smart Data
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eDreams Data.Hub tiene como objetivos extraer conocimiento de los grandes volúmenes de datos de la compañía para impulsar la innovación tecnológica, compartir este conocimiento entre las diferentes áreas de negocio, y desarrollar nuevos productos y servicios. El Data.Hub está compuesto por arquitectos, desarrolladores y científicos de datos, y facilita el flujo de conocimiento entre tecnología y negocio para impulsar proyectos de innovación.
eDreams DATA.HUB, del Big Data al Smart Data
- 1. 0 DAVID MARTÍNEZ ARQUIITECTO eDreams DATA.HUB DEL BIG DATA AL SMART DATA
- 2. 1 Nuevas fuentes de ingresos en e-commerce Octubre 2014 PABLO DE PORCIOLES DIRECTOR DE DESARROLLO DE NEGOCIO Introducción sobre eDreams ODIGEO
- 4. 3 eDreams ODIGEO: conecta a la perfección con proveedores y clientes finales Viajes de empresa Viajes de ocio Consumidor final Hoteles Alquiler de coches Seguros Trenes Proovedores Aerolíneas Paquetes vacacionales Otras OTAs Non-travel Conexión directa GDS Agregadores Afiliados Directo Búsquedas Meta White label / XML Agencias de viajes offline
- 5. 4 30 – Promedio de días para reservar con antelación De asientos se venden cada día10 mill. 300 mill. 510 mill. 9,792 mill. 39,168 mill. 109,670.4 mill. 1 trillón de precios cambian 1.7 – Viajes internacionales (2 países) sobre el 70% del tráfico (2 x 70% + 1 x 30%) 19.2 – 9 combinaciones diferentes en rutas con 3 aerolíneas para vuelos internacionales (70% del tráfico) (3 x 9 x 70% + 1 x 30%) 4 – Combinaciones disponibles en Conexión Directa/GDS 2.8 – Multi-stops i.e 10 opciones en el 20% del tráfico (10 x 20% + 1 x 80%) 10 – Combinación de maletas, tarjetas, etc. MÁS DE 1 TRILLÓN DE PRECIOS CAMBIAN DIARIAMENTE
- 6. 5 Mercado OTA: Competitivo y Dinámico
- 7. 6 Mercado OTA: Retos GESTIONAR NUEVOS CANALES con GRAN VOLUMEN de INFORMACIÓN MAYOR CONOCIMIENTO PROPIO y de tu MERCADO
- 9. 8 From Big To Smart º VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VERACIDAD VALIDEZ VISIBILIDAD VALOR
- 10. 9 Retos: Sacar mayor valor a los datos con tecnología e innovación
- 11. 10 Nuevas fuentes de ingresos en e-commerce Octubre 2014 PABLO DE PORCIOLES DIRECTOR DE DESARROLLO DE NEGOCIO eDreams Data.Hub
- 12. 11 eDreams Data.Hub: Encaje en la organización ARQUITECT IT OPERATIONS RETAILCONTENT MERCHANDISINGDEVELOPMENT UX BUSINESS PROCESS DATA.HUB
- 13. 12 eDreams Data.Hub: Objetivos - 1. PRÁCTICA INNOVACIÓN TECNOLÓGICA 2. EXTRAE CONOCIMIENTO DE LOS DATOS 3. COMPARTE EL CONOCIMIENTO 4. PRODUCTIZA LAS INNOVACIONES TECNOLÓGICAS
- 15. 14 Modelo clásico AREAS DE NEGOCIO TECNOLOGIA
- 16. 15 Cambio de paradigma AREAS DE NEGOCIO TECNOLOGIA DATA.HUB
- 18. 17 eDreams Data.Hub: Compartir conocimiento / Driver innovación DATA.HUB TECNOLOGIA AREAS DE NEGOCIO
- 19. 18 eDreams Data.Hub: Composición interna DATA.HUB ARQUITECTOS EQUIPO DE DESARROLLO OPERACIONESDATA SCIENTISTS
- 20. 19 Nuevas fuentes de ingresos en e-commerce Octubre 2014 PABLO DE PORCIOLES DIRECTOR DE DESARROLLO DE NEGOCIO Casos de Éxito
- 21. 20 eDreams Data.Hub: Sistema de monitorización 360º Métricas técnicas Métricas de Negocio KPI’s + 250 GB de datos DIARIOS
- 22. 21 Sistema de monitorización 360º. Conoce mejor qué pasa HERRAMIENTAS DE REPORTING Y ANÁLISIS CORPORATIVAS
- 23. 22 Sistema de Alertas: reacción inmediata • Marca • Mercado • Canal • Ruta + 25 MILLONES DE COMBINACIONES OBSERVADAS AL INSTANTE
- 24. 23 … en resumen
- 25. 24 En resumen…
- 26. 25 En resumen…
- 27. 26 En resumen…
- 28. 27
Notas del editor
- #3: - Poner lugar en la organización que ocupa
- #8: Explicar el porqué de la creación del DataHub: los problemas de decrementar el tiempo de iteración en análisis y toma de decisiones (data-driven company). Expllicar que estamos en un entorno muy dinámico altamente competitivo.
- #9: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #10: Explicar los pasos que diferencia smart data de big data. Se añaden valor y veracidad. La parte de veracidad implica chequear los datos. La parte de valor implica mucho más: implica conocer tu modelo de negocio, implica conocer en qué kpi’s te basas para tomar decisiones, implica enteder esos kpi’s y saber cómo se consiguen (directa o indirectamente).
- #11: Explicar el porqué de la creación del DataHub: los problemas de decrementar el tiempo de iteración en análisis y toma de decisiones (data-driven company). Expllicar que estamos en un entorno muy dinámico altamente competitivo.
- #12: - Poner lugar en la organización que ocupa
- #13: Poner cajas de estructura
- #14: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #15: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #16: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #17: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #18: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #19: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #20: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #21: - Poner lugar en la organización que ocupa
- #22: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #23: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
- #24: Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals