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    Big Data. El poder de los datos

    Portada

    Reseña

    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.

    Ficha del libro

    • Colección: TÍTULOS ESPECIALES
    • Autor: Bill Schmarzo
    • Nº de páginas: 256
    • Formato: Papel
    • Tamaño: 17,5 x 22,5
    • I.S.B.N: 978-84-415-3576-3
    • Código Comercial: 2315777
    • Precio sin IVA: 23,85€
    • Precio con IVA: 24,80€
    • Fecha de Publicación: 05/06/2014

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    Agradecimientos   

    Sobre el autor   

    Sobre el editor técnico   

    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 la empresa y las TI   
       Formalice su proceso de visualización   
       Utilice modelos para impulsar el proceso creativo   
       Conozca su tecnología y las posibilidades de su arquitectura   
       Amplíe sus procesos empresariales internos   
       Descubra nuevas oportunidades de monetización   
       Conozca las ramificaciones de la organización   

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