Este documento presenta la propuesta de un modelo de analítica de datos para una maestría en administración de negocios. Discuta los objetivos y alcance del análisis de Big Data en el marketing. Luego analiza los datos relevantes de diferentes sectores como finanzas, educación y salud, comparando la aplicabilidad de Big Data entre sectores. Finalmente concluye que el Big Data ofrece oportunidades para identificar nuevas soluciones a problemas e innovaciones donde antes no se pensaba que era posible.

1. MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN DE NEGOCIOS
Asignatura: ANALÍTICA DE DATOS
Título de la actividad: Entregable Final
Presenta:
María de los Angeles Martínez García
Docente:
Claudia González Ruvalcaba
Fecha: 15-Jul-2018

2. 7.0 Propuesta de un modelo de analítica de datos
7.1. Objetivos y alcance del análisis
El Big Data es ya hoy en día una gran oportunidad en el ámbito
del marketing. Los profesionales del campo deben entender bien
su funcionamiento y las ventajas que presenta a la hora de
diseñar y ejecutar campañas de marketing.

3. 7.2. Datos relevantes de la empresa objeto de análisis
Entre estos sectores, financiero, educación, sanidad,
producción, etc., Esta ampliación al análisis de Gartner nos
permite comparar la aplicabilidad de Big Data con respecto a
otros sectores.

4. 7.3. Mapeo de procesos de negocio
Para ello, se contrasta cada sector desde las perspectivas de:
• Volumen de datos manejado en ese sector.
• Velocidad de los datos, es decir, cómo de rápido se generan los
datos y tiempo de vida útil de esos datos.
• Variabilidad en los datos, indica si los datos presentan un carácter
homogéneo en su estructura (p.ej. bases de datos estructurales) o
no (textos no estructurados, imágenes, videos, etc.)
• Utilización de datos propios.

5. 7.4. Recopilación, integración y organización de la base de
datos
Esta perspectiva analiza el nivel de conocimiento,
aprovechamiento y explotación de la información propia que la
organización posee distribuida entre los diferentes elementos
propios de la estructura (ordenadores, bases de datos, servidores
de almacenamiento, etc.).
• Hardware, indica el nivel de demanda de elementos hardware,
asociados directamente o indirectamente con Big Data, para la
ejecución de sus funciones.

6. 7.5. Análisis, interpretación y presentación de la base de
datos, utilizando un software especializado
• Software, indica el nivel de demanda de elementos software,
asociados directamente o indirectamente con Big Data, para la
ejecución de sus funciones
• Servicios, indica el nivel de demanda de servicios, asociados
directamente o indirectamente con Big Data, para la ejecución de
sus funciones.

7. 7.6. Conclusiones
Muchas de las técnicas a emplear son ampliamente conocidas y
aplicadas desde hace tiempo, tanto en los campos de la
computación, distribuida o centralizada, como de la transmisión o
almacenamiento.
Pero esto no es suficiente, es necesario que la representación sea
no simplemente del dato sino de la tendencia, de los factores que
han intervenido en su evolución y de cuanto han influido.
Es posible identificar soluciones de problemas o planteamientos
que hasta hace poco eran inimaginables. Precisamente en esa
fuente de propuestas, de nuevas actividades o de planteamientos
novedosos es donde reside la ventaja que una corporación puede
tener frente a otras: puede generar actividad donde ni siquiera se
pensaba que podía haberla.

8. Referencias:
http://www.ieee.es/Galerias/fichero/docs_investig
/DIEEEINV032013_Big_Data_Entornos_DefensaSeguri
dad_Ca rrilloRuiz.pdf