Business Intelligence y análisis de Big Data Explora el poder del Business Intelligence y el análisis estratégico mediante el Big Data y como analizar grandes cantidades de datos.
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DETALLE DEL CURSO

  • Duración: 95 horas lectivas
  • Nivel: Avanzado
  • Tipo de contenido: Curso online
  • 285 Estudiantes
  • 99.8% de opciones positivas (50 votos)

CATEGORÍA

Transformación digital & Data science

PREGUNTAS FRECUENTES

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¿Qué vas a aprender?


En este curso se conocerán las claves que definen el Big Data y el Business Intelligence para valorar con criterio sus beneficios y si encajan dentro de la metodología que sigue la empresa.

El Big Data no sustituye a Business Intelligence, ya que existe una diferencia sustancial entre ambas. El Business Intelligence se entiende como la parte de la gestión empresarial encargada de la recogida, procesamiento y presentación de información relevante que facilita la toma de decisiones. Por otro lado, el BIG DATA aparece en el 2012, con el objetivo de indexar grandes cantidades de información no estructurada (internet, logs, social).

En los diferentes módulos del curso se conocerán las características, historia y evolución del Business Intelligence y del Big Data profundizando en cómo las empresas pueden usarlos en la gestión de proyectos analizando las barreras que pueden surgir y los posibles errores al implantarlos.

Además, se pondrán ejemplos de cómo empresas punteras en sus áreas como Amazon o Google, entre otras, han implantado en sus estrategias estos conceptos.

Índice del curso

Unidad 1 - Business Intelligence

1. ¿Qué es la inteligencia de negocio?

2. Definición de Business Intelligence

3. ¿Quién necesita Business Intelligence?

4. Breve historia del Business Intelligence

5. Algunos elementos que forman parte de Business Intelligence

6. Arquitectura de una solución de Business Intelligence

7. Los ejes de un proyecto Business Intelligence

8. Antes de empezar un proyecto Business Intelligence

Unidad 2 - Business Intelligence y la Empresa

1. Business Intelligence y la empresa.

2. Definir modelo de negocio.

3. Como abordar un proyecto de Business Intelligence

4. Barreras a la adopción de una solución de Business Intelligence

5. Posibles errores al implantar Business Intelligence.

6. Ejemplo práctico de Business Intelligence

Unidad 3 - Beneficios del Business Intelligence

1. Beneficios del Business Intelligence

2. Aporta información sobre cómo mejorar a corto plazo

3. Ayuda a “predecir” hacia donde deberíamos ir en nuestro enfoque del negocio

Unidad 4 - Business Intelligence – Integración de sistemas

1. Integración de sistemas y administración de la información

2. El Sistema de información de la empresa: Definición y tipología

3. Sistemas de información: Diferencias entre datos, información y conocimiento

4. La información en la empresa: Tipología y características

5. La información en la empresa: Características de los Sistemas de Información

6. La información en la empresa: Principales carencias de los Sistemas de Información

Unidad 5 - Business Intelligence – Elementos de la inteligencia de negocio

1. Elementos de la inteligencia de negocio

2. Datawarehouse

3. Bases de datos OLTP y OLAP

4. Datamining

5. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

6. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

7. Plan director

8. Plan estratégico

9. Plan operativo anual (POA)

10. Cuadro de Mando Integral.

Unidad 6 - Business Intelligence – Diferentes herramientas comerciales

1. Diferentes herramientas comerciales.

2. ¿Cómo enfocar nuestra búsqueda de una solución Business Intelligence?

3. Los productos actuales más populares

Unidad 7 - Big Data

1. Big Data – Introducción / Business Case

2. Big Data: Conceptos, retos y oportunidades

3. Data Science Toolkit

4. Medición para el negocio

5. Aspectos legales y éticos del Big Data

Unidad 8 - Big Data – Gestión de proyectos

1. Gestión de proyectos

2. Metodologías ágiles y Big Data

3. Big Data + Scrum: la combinación perfecta

4. Tecnologías complementarias

Unidad 9 - Big Data - Herramientas de análisis

1. Herramientas de análisis

2. Programación estadística

3. Técnicas de Análisis Aprendizaje automático (Machine Learnig)

4. Aprendizaje estadístico y DataMining

5. NLP y Minería de texto

6. Análisis de Redes Sociales

7. Visualización de datos.

8. Herramientas de Big Data (Hadoop, Spark y Paralelización).

Unidad 10 - Big Data – Gestión de datos

1. Bases de datos no convencionales (vs bases de datos NoSQL).

2. Modelos de paralelización de datos

3. Extractores de datos (web scraping)

Unidad 11 - Arquitectura Big Data

1. Arquitectura Big Data

2. Visualización avanzada de datos

3. Aprendizaje automático

4. Escalabilidad en almacenes de datos

5. Procesamiento de streams

6. Motores de indexación

Unidad 12 - Big Data – Algunos ejemplos

1. Amazon

2. Google

3. Rolls-Royce

4. Walmart


Objetivos del curso

OBJETIVOS GENERALES

  • Conocer qué es Business Intelligence o Inteligencia de Negocio y sus características
  • Saber cómo integrar el BI en la empresa y las diferentes herramientas que existen para su implantación

OBJETIVOS ESPECÍFICOS 

  • Analizar qué es necesario antes de empezar un proyecto de Business Intelligence.
  • Definir el paso a paso de la integración de BI en los sistemas de información de la empresa.
  • Conocer los diferentes elementos y herramientas que engloban el BI.
  • Manejar el Big Data para gestionar de forma eficiente la información.

Requisitos previos

CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS

  • Conocimientos medios de informática.
  • Conocimientos medios de medios audiovisuales.

REQUISITOS TÉCNICOS

  • Equipo informático con conexión a Internet.

Valoraciones

4.5 /5
15 Valoraciones
5 ESTRELLAS 73%
4 ESTRELLAS 20%
3 ESTRELLAS 0%
2 ESTRELLAS 0%
1 ESTRELLAS 7%
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