BIG DATA. EL PODER DE LOS DATOS

BIG DATA. EL PODER DE LOS DATOS

SCHMARZO, BILL

27,50 €
IVA incluido
Sin stock. Disponible en 24/48h
Editorial:
ANAYA MULTIMEDIA
Año de edición:
2014
Materia
Bases de datos
Ubicación
A1-3101
ISBN:
978-84-415-3576-3
Páginas:
256
Encuadernación:
Otros
27,50 €
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Prefacio

Introducción

Capítulo 1.La oportunidad de negocio de los Big Data
La necesidad de transformar el negocio
Caso práctico: Walmart
El Índice de Madurez de los Modelos de Negocio de los Big Data
Monitorización empresarial
Perspectiva empresarial
Optimización empresarial
Monetización de los Datos
Metamorfosis Empresarial
Observaciones sobre la Madurez de los Modelos de Negocio de los Big Data
Resumen

Capítulo 2. Clase de historia sobre los Big Data
Los bienes de consumo envasados y el mercado minorista
Qué hemos aprendido y cómo aplicarlo al movimiento actual de los Big Data
Resumen

Capítulo 3. El impacto empresarial de los Big Data
El impacto de los Big Data: Las preguntas que las empresas usuarias pueden responder
Emplear la métrica adecuada en la administración
Posibilidades de monetización de datos
Ejemplo de monetización de datos de los medios digitales
Los activos de los medios digitales y el conocimiento del usuario objetivo
La transformación y el enriquecimiento de la monetización de datos
Resumen

Capítulo 4. El impacto de los Big Data en la organización
Ciclo vital de la analítica de datos
Roles y responsabilidades de los científicos de datos
Descubrimiento
Preparación de los datos
Planificación del modelo
Creación del modelo
Comunicar los resultados
Puesta en marcha
Nuevos roles empresariales
El equipo de la interacción con el usuario
Nuevos roles de administración sénior
Liberar la creatividad empresarial
Resumen

Capítulo 5. Cómo funciona la teoría de la decisión
El desafío de la inteligencia empresarial
La muerte del porqué
Las ramificaciones de la interfaz de usuario de los Big Data
El factor humano de la toma de decisiones
Las trampas de la toma de decisiones
¿Qué se puede hacer?
Resumen

Capítulo 6. Crear una estrategia para los Big Data
Documento de estrategia para los Big Data
Ejemplo de intimidad con el cliente
Pasar del documento de estrategia a la acción
Ejemplo: Documento de estrategia para los Big Data para Starbucks
Ejemplo: Documento de estrategia para los Big Data para los San Francisco Giants
Resumen

Capítulo 7. Cómo funciona el proceso de creación de valor
Factores motrices del valor de los Big Data
Factor Nº 1: Acceso a datos transaccionales más detallados
Factor Nº 2: Acceso a datos sin estructurar
Factor Nº 3: Acceso a datos de baja latencia (en tiempo real)
Factor Nº 4: Integración de la analítica predictiva
Hoja de trabajo para la visualización de los Big Data
Factores motrices de los Big Data: Ejemplo de mantenimiento predictivo
Factores motrices de los Big Data: Ejemplo de satisfacción del cliente
Factores motrices de los Big Data: Ejemplo de micro-segmentación de clientes
Los modelos de creación de valor de Michael Porter
Análisis Porter de las cinco fuerzas
Análisis Porter de la cadena de valor
Proceso de creación de valor: Ejemplo de merchandising
Hoja de trabajo para la visualización de los Big Data: Ejemplo de merchandising
Análisis Porter de la cadena de valor: Ejemplo de merchandising
Análisis Porter de las cinco fuerzas: Ejemplo de merchandising
Resumen

Capítulo 8. Las ramificaciones de la interacción con el usuario
Una interacción poco inteligente
Decisiones clave para crear una interacción adecuada con el cliente
Cómo usar la telefonía móvil para mejorar la comunicación con el cliente
Cómo descubrir y aprovechar los conocimientos sobre los clientes
Cómo reestructurar los procesos de administración del ciclo vital del cliente
Cómo emplear los conocimientos sobre los clientes para obtener beneficios
Los Big Data pueden propiciar una nueva interacción con el usuario
Ejemplo B2C: Impulsar la interacción con el cliente minorista
Ejemplo B2B: Impulsar la efectividad de la pequeña y mediana empresa
Resumen

Capítulo 9. Cómo identificar los casos de uso de los Big Data
El proceso de visualización de los Big Data
Paso 1: Investigar iniciativas empresariales
Paso 2: Obtener los datos y analizarlos
Paso 3: Taller de generación de ideas: Una lluvia de ideas nuevas
Paso 4: Taller de generación de ideas: Priorizar los casos de uso de los Big Data
Paso 5: Documentar los siguientes pasos
El proceso de priorización
El proceso de la matriz de priorización
Las trampas de la matriz de priorización
Cómo utilizar modelos de interacción con el usuario para estimular el proceso de visualización
Resumen

Capítulo 10. Ingeniería de soluciones
El proceso de ingeniería de soluciones
Paso 1: Entender cómo hace dinero la organización
Paso 2: Identificar las principales iniciativas empresariales de la organización
Paso 3: Lluvia de ideas sobre el impacto empresarial de los Big Data
Paso 4: Descomponer la iniciativa empresarial en casos de uso
Paso 5: Evaluar los casos de uso
Paso 6: Diseñar e implementar la solución de Big Data
La ingeniería de soluciones de hoy es la solución empresarial de mañana
Ejemplo de analíticas del comportamiento del cliente
Ejemplo de mantenimiento predictivo
Ejemplo de efectividad en el marketing
Ejemplo de reducción del fraude
Ejemplo de optimización de red
Cómo leer un informe anual
Ejemplo de una empresa de servicios
Ejemplo de un minorista
Ejemplo de una agencia de corredores de bolsa
Resumen

Capítulo 11. Ramificaciones de la arquitectura de los Big Data
Big Data: Es hora de trabajar con una nueva arquitectura de datos
Introducción a las tecnologías de los Big Data
Apache Hadoop
Hadoop MapReduce
Apache Hive
Apache Hbase
Pig
Nuevas herramientas analíticas
Nuevos algoritmos analíticos
Cómo introducir los Big Data en el mundo del almacenamiento de datos tradicional
Enriquecimiento de datos
Federación de datos: La consulta es el nuevo ETC
Modelado de datos: Schema on read
Hadoop: La nueva generación de área de preparación y organización de datos
Arquitecturas MPP: Acelere su almacén de datos
Analíticas in-database: Cómo llevar la analítica a los datos
Computación en la nube: Cómo proporcionar potencia de cálculo a los Big Data
Resumen

Capítulo 12. El viaje hacia los Big Data
El crecimiento de los datos genera oportunidades de negocio
Los métodos y tecnologías tradicionales no son suficientes
El Índice de Madurez de los Modelos de Negocio de los Big Data
Cómo fomentar la colaboración entre la empresa y las TI
Aplicación de los conocimientos sobre Big Data
Los Big Data impulsan el proceso de creación de valor
Resumen

Capítulo 13. Una llamada a la acción
Identifique las principales iniciativas empresariales de la organización
Parta de la colaboración entre

Big Data es algo más que una revolución tecnológica, y su uso predice una radical transformación empresarial y de los negocios. Su finalidad es aprovechar el valor incalculable de los datos que recopila de sus clientes, productos y operaciones para reestructurar y optimizar con éxito sus principales procesos empresariales.

Esta obra ofrece una panorámica completa de qué son y cómo se usan los big data, proporcionando sentido común y pragmatismo en lo que actualmente es un área confusa y demasiado teórica. Cuenta además con numerosos consejos prácticos, técnicas, metodologías, y muchos ejemplos recopilados durante años de trabajo con algunas de las principales empresas del mundo.

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