Big Data Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones

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Autor principal: Joyanas Aguilar, Luis (autor.)
Formato: Libro
Lenguaje:español
Publicado: Mexico : Alfaomega, 2013.
Materias:
Administración de la información.
Minería de datos.
Procesamiento de datos de negocios.
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Tabla de Contenidos:
  • La era de Big Data
  • ¿Qué es big data?
  • Definición de big data
  • Tipos de datos
  • Integración de los datos: oportunidades de negocio de los big data
  • Características de big data
  • El tamaño de los big data
  • ¿Cómo se ha llegado a la explosión de big data?
  • Retos empresariales de big data
  • La empresa inteligente
  • Casos de estudio
  • Una breve reseña histórica de big data
  • Fuentes de grandes volúmenes de datos
  • Origen de las fuentes de datos
  • Los datos de la Web
  • Los datos de texto
  • Datos de sensores
  • Datos de posición y tiempo: geolocalización
  • Datos de RFID y NFC
  • Datos de redes sociales
  • Datos de las redes inteligentes de telecomunicaciones
  • Datos de las redes inteligentes de energía (Smart grids)
  • El universo digital de datos
  • El almacén de big data
  • "La era del petabyte"
  • El universo digital de EMC/IDC
  • Datos en todas partes
  • El universo digital de datos: "Extrayendo valor del caos"
  • La revolución de los datos está cambiando el paisaje de los negocios
  • La era del exabyte
  • Hacia la era del zettabyte
  • El universo digital de datos IDC/EMC
  • Sectores estratégicos de big data y open data
  • Dominios estratégicos de big data
  • ¿Por qué se ha llegado a la explosión de los big data?
  • Sectores dominantes en big data
  • Sector de la salud
  • Otras consideraciones prácticas
  • Open data
  • El movimiento de los datos abiertos
  • Big data en la empresa
  • La revolución de la gestión, la analítica y los científicos de datos
  • Integración de big data en la empresa
  • Big data: la revolución de la gestión
  • Profesionales de análisis de datos
  • Casos de estudio: el ITAM de México, DF
  • ¿Cómo encontrar los científicos de datos que necesitan?
  • La inteligencia de negocios en big data
  • Analítica de big data: una necesidad
  • Seguridad y privacidad en big data
  • Infraestructura de los big data
  • Cloud computing, Internet de las cosas y solomo
  • Origen y evolución de cloud computing
  • Definición de la nube
  • Características de cloud computing
  • Modelos de la nube (cloud)
  • ¿Cómo adaptar la nube en organizaciones y empresas?
  • Los centros de datos como soporte de cloud computing
  • Internet de las cosas
  • ¿Qué son los medios sociales (social media)?
  • Geolocalización
  • Movilidad
  • Arquitectura y gobierno de big data
  • La arquitectura de big data
  • Fuentes de big data
  • Almacenes de datos
  • Bases de datos
  • Hadoop
  • Plataformas de Hadoop
  • Integración de big data
  • Analítica de big data
  • Gobierno de los big data
  • Calidad de los big data
  • Administración de datos maestros
  • El ciclo de vida de los big data
  • Seguridad y privacidad de big data
  • Metadatos de big data
  • Arquitectura de big data de Oracle
  • Arquitectura de big data de IBM
  • Bases de datos analíticas: NOSQL y "en memoria"
  • Tipos de base de datos actuales
  • Sistemas de base de datos MPP
  • ¿Qué es NoSQL?
  • Bases de datos NoSQL
  • Tipos de base de datos NoSQL
  • Breve historia de NoSQL
  • Tendencias para 2013 en base de datos NoSQL
  • Computación "en memoria"
  • Bases de datos "en memoria"
  • SAP HANA
  • Oracle
  • Microsoft
  • El ecosistema Hadoop
  • El origen Hadoop
  • ¿Qué es Hadoop?
  • Historia de Hadoop
  • El ecosistema Hadoop
  • Componentes de Hadoop
  • Desarrollo de aplicaciones en Hadoop
  • Plataformas de Hadoop
  • Analítica de Big data
  • Analítica de datos (big data analytics)
  • Una visión global de la analítica de Big data
  • ¿Qué es analítica de datos?
  • Tipos de datos de big data
  • Analítica de big data
  • Tecnologías, herramientas y tendencias en analítica de big data
  • Proveedores de analítica de big data
  • Tecnologías de código abierto de big data
  • Casos de estudio
  • Características de una plataforma de integración de analítica de big data
  • Analítica web
  • Analítica web 2.0
  • Breve historia de la analítica web
  • Enfoques de analítica web
  • Métricas
  • Indicadores clave de rendimiento
  • Segmentación
  • Herramientas de analítica web
  • Analítica web móvil
  • Analítica social
  • El exceso de información: un problema global
  • La proliferación de datos sociales
  • ¿Qué es analítica social?
  • Métricas sociales
  • Indicadores clave de rendimiento
  • Diferencias entre métricas y KPI
  • Ejemplo práctico simple de métrica versus KPI
  • Herramientas de analítica social
  • Herramientas de investigación
  • Monitorización
  • Herramientas globales muy reconocidas
  • Herramientas de analítica web social
  • Herramientas de reputación e influencia social
  • Herramientas de análisis de actividad en redes
  • Herramientas de gestión de multiplataforma y multiperfiles
  • Análisis de sentimientos
  • Casos de estudio de analítica social
  • El futuro de la era big data
  • Las nuevas tendencias tecnológicas y sociales que traen la nube y los big data
  • El nexo de la fuerza
  • BYOD
  • Consumerización de TI
  • Crowdsourcing
  • Crowdfunding
  • Gamificación/Ludificación
  • Big data en 2020
  • Los retos del futuro
  • La tercera plataforma
  • Analítica MM: ¿el próximo reto para el big data?
  • Analítica predictiva
  • Análisis de sentimientos
  • ¿Cómo va a cambiar la vida por big data en el año 2013?
  • ¿Cómo va a cambiar la salud por big data?
  • ¿Cómo pueden afectar los big data a la actividad física y al deporte?
  • La cara humana de big data
  • Big data y las tendencias tecnológicas en 2013
  • El mercado futuro de big data
  • Las cinco grandes predicciones "muy profesionales" de big data
  • El futuro seguirá sin ser lo que era.

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