BIG DATA PARA EL BUSINESS INTELLIGENCE

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Los sistemas de Big Data no son sólo herramientas de análisis de grandes datos de información que están de moda. El Big Data es la consecuencia final de un desarrollo en los distintos sectores y de los mercados en general.

Vivimos en una Revolución Industrial 4.0. Es decir, el progreso de la informática y la tecnología, que se refleja no sólo en la sociedad sino también en las empresas de diferentes sectores.

Esta revolución inteligente se está implementando en las empresas. Veremos que consiste en digitalizar los procesos de las empresas e industrias para poder minimizar los tiempos de respuesta de las compañías. Sobre todo, en el sector científico y matemático. Esto consigue además, un gran ahorro en los costes de producción y del resto de departamentos.

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Las novedades tecnológicas han propiciado muchos cambios en las empresas. Se ha pasado de tener unos sistemas de gestión de la información tradicional, donde se trabajaba con el Small Data, a poder trabajar con grandes volúmenes de información. Estos pueden ser tanto estructurados como no estructurados.

El beneficio de ello, viene en las ventajas económicas y competitivas que tienen las organizaciones. Así como la personalización en el trato a todo tipo de clientes, ya sean internos o externos a la organización.

Para que las compañías accedan a un sistema inteligente de Big Data, no sólo tienen que crear un plan de implementación técnica. También tienen que elaborar un plan de desarrollo y formación dentro de la empresa para los diferentes departamentos y sus empleados. Ya que el Big Data trae grandes beneficios, pero también grandes cambios en la metodología de trabajo.

Dependiendo del estado técnico de la empresa, el plan de implementación, lo que supone cambiar a un sistema inteligente será más costoso a nivel de esfuerzo, a nivel informático y además, a nivel de formación para los empleados.

La acumulación de datos a gran escala

Con este programa, se muestra que los sistemas Big Data están basados en la acumulación de datos a gran escala. Así como, en procedimientos usados para identificar patrones recurrentes dentro de esos datos.

En el caso de Europa, esta revolución ha tardado un poco en ser adoptada por las empresas y organizaciones. Se prefería seguir optando por la metodología tradicional. O bien, no se pensaba en destinar una parte del presupuesto en hacer una inversión en sistemas de Big Data.

Sin embargo, actualmente las empresas demandan expertos que sepan manejar un gran volumen de datos de análisis de negocio, publicitarios, datos de enfermedades, etc. Los alumnos serán capaces de detectar cuáles son las necesidades de la empresa y el objetivo de la implantación de una solución inteligente.

Cuando una empresa se adentra en el mundo de los sistemas de Big Data y decide implementar una solución inteligente requiere de un equipo con un entendimiento técnico. De esta forma, podrá comenzar el proceso y terminar la integración con éxito. También que todas las utilidades de los programas estén funcionando correctamente.

Las ventajas de los sistemas Big Data

Otro tema importante que abordamos en este curso de sistemas de Big Data son sus beneficios. Destacamos como más importante que reduce los riesgos financieros de una organización o un proyecto.

Los sistemas de Big Data ofrecen muchas utilidades a las empresas. Sobre todo, en los procesos de optimización de análisis de datos o elaboración de informes.

Gracias a ciertos elementos los sistemas Big Data pueden ofrecer resultados en tiempo real. Como por ejemplo, cálculos, interfaces, sistemas estadísticos, etc. Los alumnos podrán acceder a ellos fácilmente a través de una interfaz sencilla.

Las empresas también pueden conseguir más datos en menos tiempo gracias a los sistemas de Big Data. Como veremos incluso puede lograrse en tiempo real. Por tanto, la empresa cuenta con ventaja competitiva frente a otras empresas. Obtendrá mejores resultados y podrá posicionarse bien en el sector y en el mercado.

Los sistemas de Big Data ofrecen mayores soluciones en los procesos de ejecución de datos. Así como, en los procesos del ecosistema de los datos almacenados. Por consiguiente, la empresa podrá ordenar toda la información que tiene almacenada.

También cabe destacar la ventaja a la hora de mostrar los datos. A esto se le llama visualización de datos o Visual Anlytics. Los alumnos podrán verlos de manera numérica, porcentual, estadística y gráfica.

La arquitectura técnica de los sistemas Big Data

Se aborda la arquitectura técnica del Big Data. Esta es bastante complicada de integrar. El principal motivo es que tiene un conjunto de capas y subcapas que están conectadas entre ellas y hacen posible el flujo de datos de una a otra. Además lo hace hasta llegar a la interface de visualización del usuario final, que es quién ha hecho la solicitud.

Para desarrollar esta arquitectura, está la posición del arquitecto de Big Data. Se trata de un rol muy demandado en el mercado técnico, ya que las empresas necesitan este tipo de perfiles para todo el desarrollo.

Cuando una empresa quiere implementar un sistema de Big Data, necesita que sus expertos y profesionales tengan un diseño claro de las necesidades de la empresa. Y también del objetivo de la implantación de una solución inteligente.

Este curso de sistemas Big Data dota a los alumnos para que puedan documentarse bien sobre las tecnologías que necesita la empresa. Algunas de ellas serán básicas para el sistema. Sin embargo, también hay otras herramientas que son complementarias y los expertos tienen que valorar si son realmente necesarias en un primer momento.

Tanto en unas situaciones como en otras, los alumnos van a ser capaces de seguir una serie de fases y terminarlas correctamente para poder ir avanzando en el desarrollo técnico. En este tipo de implementaciones la empresa impone una serie de timming, ya que si una fase se retrasa, todo el proceso también lo hace y esto repercute económicamente en los costes de implantación de la compañía.

Los participantes van a entender que una vez implementado el sistema inteligente en la compañía, empieza su proceso de recolección y almacenamiento de datos, para seguir con el procesamiento y limpieza de datos y poder mostrar en la última etapa los informes que han sido solicitados.

Las tecnologías Hadoop y MapReduce

En el mercado del Big Data, las tecnologías más famosas y conocidas son Hadoop y MapReduce.

El caso de Hadoop y MapReduce por el tipo y las características de la naturaleza de sus tecnologías son compatibles con muchas soluciones inteligentes que se lanzan al mercado y que siendo complementarias hace mucho más rápido el sistema de una empresa haciendo más competitiva a la organización en la toma de sus decisiones.

En este curso se tratan algunas de estas herramientas describiendo sus funciones y puntos fuertes. Se aconseja a los alumnos probar la demo gratuita de cada una de las plataformas y comprobar in situ cuál es la mejor de todas para posteriormente, comenzar con la implementación en la compañía.

  • Analizar los beneficios de la implementación del Big Data en la empresa.
  • Conocer la arquitectura del Big Data.
  • Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.
  • Enumerar las siete categorías diferentes en las que se divide un ecosistema de Big Data.
  • Desarrollar la función Map y la función Reduce.
  • Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.
  • Enumerar las fases del plan experimental y desarrollar en qué consiste cada una de ellas.
  • Identificar los tipos de formatos de datos y de modelos estadísticos.
  • Expertos del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data.
  • Profesionales especializados en ingenierías, administración y dirección de empresas, TIC, marketing, o humanidades que quieran conocer una visión innovadora del uso de los datos y el conocimiento adecuado para la toma de decisiones.

Tema 1. Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.

  1. Introducción al contexto, aplicación, funcionamiento del Big Data.
  2. Contexto a la aplicación del Big Data.
  3. Aplicación de Big Data a las empresas.
  4. Plan de implementación del Big Data.
  5. Funcionamiento del Big Data.

Tema 2. Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.

  1. Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  2. Definición de la arquitectura del Big Data.
  3. Recolección y almacenamiento en el sistema Big Data.
  4. Procesamiento y análisis del sistema Big Data.
  5. Visualización e informes del Big Data.
  6. Herramientas y proveedores del Big Data.

Tema 3. Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.

  1. Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  2. Etapas en el desarrollo de una solución Big Data.
  3. Arquitectura y tipo de tecnologías aplicadas Big Data.
  4. Infraestructura para aplicaciones Big Data.
  5. Implementación para aplicaciones Big Data.
  6. Ejemplo de aplicación real.

Tema 4. Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.

  1. Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  2. Ecosistema de las tecnologías del Big Data.
  3. Tecnología MapReduce.
  4. Tecnología Hadoop.
  5. Tecnologías compatibles con Hadoop y Mapreduce.
  6. Otras tecnologías importantes de Big Data.

Tema 5. Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.

  1. Introducción diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
  2. Definición y conceptos básicos de estadística.
  3. Diseño teórico de experimentos.
  4. Tipos de visualizaciones en los datos.
  5. Tipos de modelos estadísticos.
  6. Evaluación de resultados.