Titulación Profesional

Modalidad
Online
Duración
50 horas
Titulación
IOE

Descripción del Curso o Máster

Bonificable
Empresas
Diploma
Universitario
Temario
Multimedia

Los sistemas de Big Data son herramientas de análisis de grandes datos de información. También son la consecuencia final de un desarrollo en los distintos sectores y de los mercados en general.

En este curso de sistemas de Big Data se muestra que tiene una arquitectura técnica bastante complicada de integrar. El 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, hasta llegar a la interface de visualización del usuario final, que es quién ha hecho la solicitud.

Por tanto, cuando una empresa quiere implementar sistemas de Big Data, necesita que sus expertos y profesionales tengan un diseño claro de las necesidades de la empresa y del objetivo de la implantación de una solución inteligente.

En el mercado del Big Data, las tecnologías más famosas y conocidas son Hadoop y MapReduce.
La estadística es una de las materias más utilizadas tanto en los sistemas de Business Intelligence como en los sistemas de Big Data. Esto se debe a que los datos en bruto los muestra resumidos de una forma clara y sencilla a cualquier usuario que haga una solicitud.

Estudios en sistemas de Big Data online

Las empresas necesitan personas capacitadas para implementar sistemas Big Data. Estos profesionales tienen que estar capacitados técnicamente y controlar todas las fases técnicas de implementación para hacer este cambio en el menor tiempo posible.

Con este curso en sistemas de Big Data, se pretenden que los alumnos estén capacitados para liderar el cambio. Además abordaremos tres tipos de tecnologías en el mercado que facilitan el proceso. Estas son las siguientes:

  • Hadoop. Es una tecnología que tiene un sistema de código abierto. Este es utilizado para recoger, almacenar, procesar y analizar bastos volúmenes de información y datos.
  • Las bases de datos paralelas. Este tipo de bases de datos se definen como la división de las bases de datos y sus procesos en diferentes discos y con diferentes procesadores que se ejecutan en una única operación sobre la base de datos que se está consultando. La técnica del paralelismo se utiliza mucho en la tecnología para mejorar la velocidad de ejecución de los programas.
  • Las bases de datos in memory. También conocidas como bases de datos en memoria o MMBD. Son bases de datos que están ubicadas en la memoria principal del sistema en un formato comprimido y que a su vez es no relacional. Además evita el proceso arduo de indexar los datos. En especial, son de lectura y utilizadas para los análisis en tiempo real. Su gran ventaja es que facilita el trabajar con inmensos grupos de datos en un tiempo record y que a su vez es a bajo coste.

Implementación de sistemas Big Data con método evolutivo

En este curso de sistemas Big Data profundizaremos en la implementación de sistemas Big Data con método evolutivo. Este método es un plan de adaptación de una compañía al Big Data para dar sus primeros pasos en el mundo de sistemas inteligentes. Veremos que suele ser la más elegida por las compañías.

Este método lo de implementación de sistemas Big Data lo utilizan empresas que no son líderes en tecnología ni pionera en adaptaciones a nuevos sistemas del mercado. Son empresas que contaban con un sistema desarrollado y maduro de Business Intelligence y que llevan trabajando con él hace años.

Con ello nos referimos, a que este tipo de empresas ya tenían implantado su propio warehouse, sus propias plataformas de datos con un nivel básico de visualización y de extracción de informes. Es decir, un sistema amplio de reporting.

Las empresas que prefieren este método y plan de implementación de sistemas Big Data, lo eligen porque se mantiene la estructura actual de la compañía. En el proceso de adaptación sólo se tienen que añadir los datos y actualizaciones a los programas con los que no se contaban. O también que, por las características de su sistema Business Intelligence, no podían ser almacenados en sus sistemas para pre-procesarlos desde la plataforma de Big Data.

Se actualiza el sistema con el que ya contaban las empresas junto con el nuevo sistema actual de Big Data. De esta forma, los informes, solicitudes y reportes consiguen que los análisis tengan una interface parecida a la anterior. En este curso en sistemas Big Data mostramos que ahora se incorporan más datos, tanto estructurados, como no estructurados.

Implementación de sistemas Big Data con método híbrido

Otro método de implantación de sistemas Big Data que tratamos en este curso es el híbrido. Este tipo de método combina las funcionalidades de un sistema Business Intelligence con los usos del Big Data dependiendo del objetivo que se haya hecho la solicitud. Es decir, dependiendo para qué se necesite la información, en el sector que se haga el análisis.

Por ejemplo, para poder tener información de datos de bases tradicionales un empleado puede seguir utilizando el sistema de Business Intelligence con el que ya contaban. Por el contrario, si se necesita información para unos análisis más afinados en las respuestas, para informes tipo patrones, simulaciones, comportamientos etc. el empleado utilizaría una herramienta de Big Data.

Para lograr esta combinación híbrida, sólo es necesario con coordinar y unir varios puntos de implementación de un sistema con otro. De tal forma, que se pueda establecer que los datos del Data Warehouse se almacenen y combinen en el motor de difusión y análisis de un sistema inteligente. En este curso de sistemas Big Data veremos que se convertiría en un sistema como un Data Mart.

Este método de implementación del Big Data permite crear  una serie de análisis más maduros y avanzados. Por ejemplo, datos no estructurados como gráficos, videos, imágenes, redes sociales que con el sistema de antes no se podía analizar.

Funcionamiento del Big Data

En este curso de sistemas Big Data se pretende que los alumnos conozcan el funcionamiento del Big Data. Dejaremos claro como las empresas funcionaban con datos a pequeña escala. Y también como ha ido evolucionando hasta poder poner en funcionamiento un sistema de mayor complejidad. Este sistema es capaz de analizar grandes volúmenes de información y procesarlo para transformarlo en datos de valor y conocimiento.

El Small Data es el paso previo de las empresas que quiera empezar en el mundo del Big Data. La tendencia del mercado es que las empresas se adapten a los sistemas de Big Data. Las primeras en adaptarlo tendrán mayor beneficio competitivo que las últimas en pasar por el proceso de adaptación. No sólo a nivel online, si no también ayudará en todas las estrategias que tengan que ver con offline.

Qué es Small Data

El concepto de Small Data se refiere a los pequeños datos que tratan la información de los usuarios. El Big Data facilita los datos recogidos acerca de las máquinas. Por otro lado, Small Data tiene almacenados los pequeños datos referentes a las personas.

Los alumnos aprenderán deferentes técnicas para entender todos los grandes volúmenes de información que proporciona el Big Data. Por ejemplo, analizar la información en pequeñas unidades, procesándolo en interfaces de fácil visualización.

En este curso de sistemas de Big Data mostramos, por un lado, que el Big Data encuentra correlaciones entre patrones. Y, por otro lado, el Small Data es capaz de encontrar la causa del problema de los usuarios. Haciendo toda la información comprensible y accesible.

El mayor problema de muchas empresas que han trabajado con Small Data es adaptarse al nuevo procedimiento de Big Data. Así como, las nuevas conclusiones que extrae de las fuentes.

También abordaremos las diferencias entre el Small Data y el Big Data. El Small Data se focaliza en transformar en información de valor, los datos más sencillos y accionables. Y el Big Data se concentra en la investigación a gran escala de datos.

Plan de Estudios

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.

Objetivos del Curso o Máster

  • Analizar el plan de implementación del Big Data: beneficios de la implementación, implementación del Big Data en la empresa (método evolutivo e híbrido) y fases de la implementación.
  • Conocer la arquitectura del Big Data: elementos y definición del arquitecto 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.

@IOE Business School 2017

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