UAX

1. El impacto de las tecnologías BIGDATA en los
procesos de analítica y de seguridad
en universidades
Santiago Portela García-Miguel
Universidad Alfonso X el Sabio
sportela@uax.es
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Objetivos
analíticos
Arquitectura
Dinámica de
proyecto
Herramientas
para el
análisis
Sectorial CRUETIC LEON 2015

2. 2
Promesas de BigData
Mayor volumen
Fuentes heterogéneas
Todos los logs de los FW , proxy, AP, SO
Todos los materiales didácticos en el LMS
Todos los posts
Tiempo real
Textos (posts, emails, exámenes, tesis…) ,
Video , ERP , Logs de sistemas e
infraestructuras, CTI…
Diversidad de análisis
Alertas y capacidad de reacción
Información habitualmente oculta-Awareness
Realimentación gestionable
Búsquedas, patrones y ‘machine learning’
Estadística tradicional más accesible
Ciencia de la Visualización
La tecnología BigData está ofreciendo soluciones que antes no
estaban disponibles por coste, por tiempo o por complejidad

3. 3
Mayor volumen - Fuentes heterogéneas - Tiempo real - Diversidad de análisis
El requisito fundamental sigue siendo el mismo que hace 15 años con
la ‘minería de datos’
¿ Qué quiero averiguar ?
Las tecnologías BigData aportan
- Proyectos de BI más rápidos y económicos
- Capacidad de incorporar cualquier fuente y de mezclarlas todas
- Esto incluye fuentes fisicas (AP, puertas, CTI) y externas (RRSS, web)
- Capacidad para manejar todos los datos, no solo muestras
- Gran impacto del tiempo real: capacidad de reacción y feedback
- Potencial de modelado y detección de patrones
- Lo que se puede medir se puede mejorar

4. Fuentes
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Objetivos analíticos
Mayor volumen - Fuentes heterogéneas - Tiempo real - Diversidad de análisis
ADMISION
APRENDIZAJE
ACTIVIDAD
PRODUCTIVIDAD
S.A.TOMA DECISIONES
SEGURIDAD
INNOVACION
CRM TELCO
RRSS ERP
LMS VIDEO
MAIL
WEB WIFI
MBILE
SiS
CMS
Los objetivos analíticos empiezan por los tradicionales de BI pero cruzando fuentes
inhabituales y añadiendo análisis RT y el concepto de muestra total
RT
Muestra
total

5. eLearning Analytics - Framework IMS CALIPER (2013)

7. SEGURIDAD - SIEM
El descubrimiento, control, y monitorización de sistemas heterogéneos y
distribuidos , desde el punto de la seguridad se aborda con SIEM (SECURITY
INFORMATION AND EVENT MANAGEMENT)

8. Arquitectura
Arquitectura
DatawareHouse
tradicional
(BD +OLAP)
HW caro
Proyectos largos
Arquitectura BigData
HW economico
Proyectos rápidos e
iterativos
Herramientas analíticas integradoras
Stage
Cubos
Data Lake
Data River

11. ORACLE

12. 11k

13. Herramientas para el
análisis

14. Dinámica de
proyecto
Empezar por objetivos cualitativos, como en cualquier proyecto BI
Identificar las fuentes y planificar tempranamente la ingesta
Asegurar el LongTerm
La analítica RT de frecuencias es muy rapida y barata
Todas las técnicas estadisticas, de BI y avanzadas están disponibles
Fuertemente iterativo

15. Gracias
sportela@uax.es
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