Masters, MBA y Cursos Online
Contacto
Atención al cliente: +34 917 379 990 | +34 935 959 590
CURSO DE BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL

Curso de Big Data y Transformación Digital

Titulación profesional

Tipo Curso
Duración 35 horas
Área Informática
Modalidad Online
Titulación IOE
4.7/5 (23 valoraciones)
Bonificable para empresas

Bonificable
para empresas

Diploma universitario

Diploma
universitario

Temario multimedia

Temario
multimedia

Mentorización

Mentorización

El mundo experimenta una evolución continua. Esto se debe, en gran medida, a las nuevas necesidades que han surgido. A través de este Curso en Big Data y Transformación Digital, el alumno profundizar en las cuestiones más actuales sobre la gestión de los datos y su influencia en nuestro día a día.

La transformación digital es viene determinada por la integración de las nuevas tecnologías. Esto hace que los procesos, técnicas o herramientas se modifiquen en virtud del aprovechamiento de las TICs.

El Big Data es uno de los elementos que ha propiciado esta transformación en el modo de hacer las cosas. Tanto para consumidores, ciudadanos y organizaciones. En definitiva, la introducción de la tecnología implica una reelaboración de los procesos.

Consigue tu título en Big Data y Transformación Digital

El trabajo con datos ha aumentado considerablemente en los últimos años. Esto crea la necesidad de analizarlos y gestionarlos. Pero los volúmenes tan elevados puede ser hacer que muy costoso. Además, las posibilidades de incurrir en errores son mayores.

En conclusión, cuando hablamos de conjuntos de datos de gran volumen, complejidad y con una velocidad de crecimiento alta, nos referimos al concepto Big Data.

Su importancia es cada vez mayor ya que es útil para proporcionar respuestas a las empresas. Es decir, la recopilación de los datos y la búsqueda de tendencias en ellos, permite que las organizaciones tomen decisiones de forma mucho más rápida. Incluso, que identifiquen problemas que no conocían.

La anticipación en una empresa siempre es una apuesta segura. Por esta razón, el análisis de Big Data ayuda las organizaciones. El aprovechamiento y la correcta utilización de los datos pueden servir también para identificar nuevas oportunidades.

Así pues, podemos decir que la transformación digital está propiciada, en parte por el Big Data. Lo que repercute directamente en todos los aspectos, sobre todo, en el ámbito empresarial. En el cual, el análisis del Big Data puede suponer la mejora de procesos y, en consecuencia, el aumento de los beneficios.

La relación entre Business Intelligence y Big Data

La información es un pilar fundamental en la sociedad. Mucho más en el mundo empresarial, donde puede actuar como ventaja competitiva. Actualmente, los problemas para interpretar y cribar los datos han disminuido. Sin embargo, en la época anterior a la Sociedad de la Información suponía un  problema en la toma de decisiones.

Esto es gracias a la Business Intelligence. Fue la solución que se encontró para la gestión de grandes volúmenes de información que acumulan las empresas. Se trata de un conjunto de ecosistemas tecnológicos y estrategias. Estos desarrollan un procedimiento especializado en democratizar la información. Asimismo, proveen a los usuarios de una serie de sistemas de navegación por las interfaces más sencillas, con herramientas de referencia, informes más específicos con información sesgada por sectores y áreas.

Esta formación online resultará muy útil para ayudar a gerentes y directivos en la toma de decisiones. Las figuras más elevadas de la organización son las encargadas de elegir las estrategias más adecuadas para mejorar su posición frente al resto de competidores.

Podemos concluir, por tanto, que la relación entre la Business Intelligence y el Big Data es indisociable. La primera es la solución a la segunda. Es decir, la Business Intelligence es la nueva estrategia empresarial para gestionar el Big Data.

La evolución del Smart Data al Smart Visual Data

El avance de las tecnologías ha supuesto la modificación de comportamientos sociales, pero también el modo de tomar decisiones en las empresas. El principio llegó de la mano del Big Data. El concepto ganó gran popularidad entre las organizaciones que se enfrentaban a grandes cantidades de datos. Lo que dificultaba su gestión.

La evolución del Big Data es otro de los aspectos que se abordará en este curso. Esto se debe a que el concepto se ha adaptado para ofrecer mejores resultados. El progreso se materializa en el Smart Data. Su principal característica es la predicción de situaciones futuras a través del análisis y el procesado de los datos más importantes. Mientras que su predecesor destaca por su capacidad de detección de problemas.

El Smart Data sirve, por tanto, como filtro inteligente. Es decir, detecta los datos más útiles y los estructura. De este modo, las empresas pueden enfocar su atención en lo que realmente les sirve para mejorar su situación.

Pero esto no es todo, existen un nivel más avanzado: el Smart Visual Data. Al anterior concepto le faltaba una pieza clave como es la visualización. Las principales ventajas que aporta son las siguientes:

  • Datos en tiempo real.
  • Dashboaeds personalizados: se adaptan a las necesidades de la empresa.
  • Lectura amigable y sencilla: resulta accesible para todos los trabajadores.
  • Visualización: los paneles de visualización ubicados en los entornos laborales permiten conocer la información al instante.

Por lo tanto, esta transformación permite alcanzar un modelo definitivo para la visualización y gestión de los datos.

Big Data Analytics

Actualmente, el término analytics aparece ligado a muchos conceptos. Esto se debe a que el análisis  de los datos para averiguar patrones o tendencias resulta imprescindible en multitud de ámbitos. Podemos encontrarlo en Instagram o Facebook para conocer el alcance de nuestras campañas. Pero también es extrapolable a cuestiones como el Big Data.

Al igual que en otras aplicaciones, su función es analizar los datos para alcanzar la máxima velocidad y eficiencia. El fin último es la toma de decisiones de forma que logre los objetivos planteados. La unión entre ambas herramientas se categoriza en cuatro análisis:

  • Descriptivo: utilizan las herramientas más simples y ofrecen datos de un momento determinado.
  • Analítico: explican qué ha sucedido, de este modo, permiten encontrar las causas.
  • Predictivo: permite la anticipación. Utiliza los algoritmos más avanzados para pronosticar lo que sucederá. Frecuentemente, recuren a herramientas como  inteligencia artificial y la tecnología machine learning.
  • Prescriptivo: es el nivel más avanzado, e informa a las organizaciones qué deben hacer para alcanzar los resultados.

La protección de datos

La multitud de datos a los que nos enfrentamos diariamente pueden aportar grandes beneficios. Sin embargo, requieren un tratamiento adecuado. Por ello, la información debe ser protegida tanto para salvaguardar nuestros intereses propios como para los externos.

Por lo tanto, el proceso de protección de datos tiene como objetivo evitar la pérdida o corrupción de los mismos. Dada la importancia de cuidar los datos, existen reglamentos que legislan esta cuestión.

En esta formación, el alumno podrá conocer el Reglamento Europeo de Protección de Datos. Esta legislación pretende sentar las bases sobre privacidad adaptada a las nuevas tecnologías vigentes. Las claves de esa normativa se centran en cinco cuestiones:

  • Impacto de privacidad.
  • Deber de información.
  • Consentimiento.
  • Transparencia.
  • Seguridad.

Te animamos a conocer el Big Data y sus aplicaciones. Infórmate sobre nuestro curso en Big Data y Transformación Digital. ¡Aprende a gestionar los datos!



Continuar leyendo:

FundamentaciónObjetivosPlan de estudios
  • Conocer la relación entre BI y Big Data.
  • Profundizar en la inteligencia artificial: machine learning (aprendizaje automático), deep learning, redes neuronales… es la base “científica” de Big Data, vista con casos de uso reales.
  • Estudiar las aplicaciones prácticas de Big Data para describir lo ocurrido, diagnosticar (generar “insights”, para descubrir las causas de las tendencias), predecir (si podemos proyectar el futuro) o incluso prescribir qué hacer.
  • Conocer el impacto en Smart Cities, Industria 4.0, transformación digital de las empresas, IoT, realidad aumentada y virtual, etc… Y tendencias de futuro.


Continuar leyendo:

FundamentaciónPlan de estudios

Tema 1. De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato.

  1. Contexto.
  2. De los Datos a las Decisiones Estratégicas.
  3. Corporate Performance Management.
  4. Hemos aprendido.

Tema 2. Data Management.

  1. Qué es el Data Management.
  2. Áreas o disciplinas del Data Management.
  3. Hemos aprendido.

Tema 3. Sistemas de información: Business Intelligence. ¿Por qué aparece Big Data? ¿Qué significa?

  1. Business Intelligence.
  2. Introducción a Big Data; el porqué de su existencia.
  3. Hemos aprendido.

Tema 4. Arquitecturas Big Data.

  1. Componentes de una arquitectura Big Data.
  2. Hadoop.
  3. Spark.
  4. Spark sobre Hadoop.
  5. Hemos aprendido.

Tema 5. Visualización y toma de decisiones.

  1. Smart Data y Smart Visual Data.
  2. Tecnologías y herramientas de visualización.
  3. Casos de uso con Visualización.
  4. Hemos aprendido.

Tema 6. Big Data & Analytics: Disciplinas científicas.

  1. Enfoque multidisciplinar.
  2. De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva.
  3. Data Mining.
  4. Machine Learning .
  5. Cognitive Computing.
  6. Casos de Uso.
  7. Hemos aprendido.

Tema 7. Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación.

  1. Customer Analytics
  2. User Experience (UX)
  3. Business Analytics
  4. RRHH Analytics
  5. Text Analytics
  6. Hemos aprendido

Tema 8. Transformación Digital e IoT.

  1. Internet de las cosas
  2. Smart Cities
  3. La Digitalización de las empresas
  4. Realidad Virtual
  5. Robótica
  6. Hemos aprendido

Tema 9. Liderazgo y Gestión de proyectos de datos.

  1. Introducción al agilismo.
  2. Metodologías Ágiles.
  3. Liderazgo en un entorno ágil.
  4. Hemos aprendido.

Tema 10.Protección de datos.

  1. Reglamento europeo.
  2. Hemos aprendido.


Continuar leyendo:

FundamentaciónObjetivos

Copyright © 2020 IOE Business School.