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Vivimos en la era de la información, internet y la conectividad y esto está permitiendo a las organizaciones acceder a “toneladas” de datos. Para poder interpretar y aprovechar toda esa información nace el Big Data, en el que cada vez las empresas realizan mayores esfuerzos de inversión.
La revolución del Big Data y el Business Intelligence está transformando compañías y modelos de negocio, y solo está en su fase inicial, con unas perspectivas de futuro inmensas.
Y es que, gracias a la actual capacidad técnica para captar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, las empresas tienen la posibilidad de disponer de un sistema de inteligencia corporativa que permita tomar mejores decisiones, mucho más rápido, y con mayor seguridad, ofreciéndole ventajas estratégicas y competitivas desconocidas hasta la fecha.
- Profesionales que estén liderando proyectos de sistemas informacionales, BI, Datawarehouse/Big Data y que necesiten entender todas las piezas de la cadena de forma global
- Responsables de proyectos de transformación de Datawarehouse clásico a Big Data
- Todos aquellos profesionales que necesiten comprender las nuevas capacidades que pueden ofrecerles Big Data, su arquitectura y las principales tecnologías implicadas
- Responsables de la toma de decisiones en las diferentes unidades de negocio
MÓDULO 1- INTRODUCCIÓN AL BI TRADICIONAL Y AL BIG DATA
1.1 Origen y contexto actual
– Transformación digital. Estado del arte
– La historia del dato
– El dato como activo empresarial: el valor del dato
1.2 Definición y planteamiento de conceptos en un entorno de Business Intelligence (BI)
– Sistemas operacionales vs informacionales
– Sistemas BSS y OSS
– ODS, Datamart, Datawarehouse, BI
1.3 Establecimiento de la organización empresarial en torno al dato
– Roles y funciones: quién es quién
– EL CDO: su función y su ubicación organizativa
– El comité de BI: componentes y órgano de gobierno
– Alternativas organizacionales
1.4 Construcción de un sistema informacional
– Las preguntas y casos de negocio: por dónde empezar
– El diccionario de negocio: utilización de un lenguaje común
– Arquitectura
▪ Arquitectura funcional: el flujo de información
▪ Arquitectura HW: qué componentes hace que funcione
– El proceso ETL:
▪ Extracción: sacar los datos del origen sin impactar
▪ Transformación: convertir los modelos en explotables
▪ Carga: ingestar la información en tiempo y forma
– Explotación y uso de la información. Ejemplos prácticos:
▪ Usos estratégicos de la información
▪ Usos operativos de la información
▪ Usos financieros y monetización
MÓDULO 2- MODERN BI Y ANALYTICS
2.1 Impacto de la revolución digital y tecnológica
– Del marketing tradicional al marketing digital
– Nuevos emergentes: empresas nativas digital
– Los cambios tecnológicos
– Almacenamiento, computación y comunicaciones
– OpenSource: una alternativa real
2.2 Influencia de la nueva información, flujos y tecnologías
– Estructuras de información y almacenamiento
▪ Estructurado, semiestructura y no estructurado
▪ BBDD OLTP, OLAP y NoSQL
▪ Componentes SW
– Arquitectura y Fastdata
▪ El Datalake: su razón de ser y consecuencias
▪ La aparición del Data Streaming
▪ Tecnologías de cómputo: más por menos
▪ Explotación: alternativas a la visualización clásica
▪ Orden en el caos: HDFS, Hive, Sqoop, Kafka, Flume…
2.3 Aplicación de Analytics a la información empresarial
-Inteligencia Artificial. Qué es y cómo puede ayudarnos
– Introducción al machine learning
– Preparación y análisis de datos para nuestros algoritmos
– Soluciones de machine learning:
▪ Aprendizaje supervisado
– Árboles de decisión
– Predicción y evaluación
▪ Aprendizaje NO supervisado
– Segmentación y clustering
– Detección de anomalías
– Reglas de asociación
– Ejemplos prácticos