El documento describe las aplicaciones, tecnologías y mejores prácticas de Big Data. Explica que Big Data involucra grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes que pueden analizarse para obtener información valiosa. Describe aplicaciones de Big Data en varias industrias y tecnologías clave como Hadoop, bases de datos no relacionales y columnares. También cubre mejores prácticas como partir de hipótesis, construir infraestructura flexible y permitir que empleados de distintas á
The survey found that on average organizations use 3.8 BI solutions, with the top solutions being SAP BusinessObjects, Microsoft Power BI, and Tableau. While 55% of solutions query the same data sources, managing multiple solutions presents challenges such as increased costs, varying skills among IT staff, and issues with data reliability and user adoption across the different tools. Investment in cloud-based BI solutions is increasing, especially among large companies with over 5,000 employees. Most organizations do not plan to add more solutions but rather improve existing ones and better centralize BI management.
Introduction to Data Science (Data Summit, 2017)Caserta
This document summarizes an introduction to data science presentation by Joe Caserta and Bill Walrond of Caserta Concepts. Caserta Concepts is an internationally recognized data innovation and engineering consulting firm. The agenda covers why data science is important, challenges of working with big data, governing big data, the data pyramid, what data scientists do, standards for data science, and a demonstration of data analysis. Popular machine learning algorithms like regression, decision trees, k-means clustering and collaborative filtering are also discussed.
Artificial Intelligence Introduction & Business usecasesVikas Jain
This document discusses artificial intelligence and the fourth industrial revolution. It provides background on AI, including its history and increasing importance due to lower hardware costs, availability of data, and improved algorithms. It describes different types of AI and discusses how AI is being applied in various industries like customer service, retail, e-commerce, warehousing, healthcare, agriculture, and finance. It also addresses some of the threats, ethics, and vocabulary related to AI.
Business Analytics to solve your Business ProblemsVishal Pawar
Business Analytics helps organizations achieve their core business goals by providing insights into key performance drivers and factors. Analytics can help maximize revenue by understanding revenue growth, customer acquisition/retention, and pricing strategies. It helps minimize operating expenses by optimizing supply chain, inventory, and staffing costs. Analytics maximizes returns on long term assets by evaluating strategic investments, productivity, and technology spend. It also helps manage risks through monitoring strategic, operational, and compliance risks. In this way, business analytics delivers value across an organization's financial, operational and strategic objectives.
Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de manejar debido a su velocidad de generación, múltiples fuentes y formatos. El tamaño, velocidad y variedad de los datos crean complejidad a la hora de recopilarlos, almacenarlos, buscarlos, compartirlos, analizarlos y procesarlos. Nuevas tecnologías como MapReduce, bases de datos NoSQL y algoritmos genéticos ayudan a abordar estos desafíos.
This document discusses business analytics. It defines business analytics as using data, statistical and quantitative analysis, explanatory and predictive models to gain insights and support decision-making. The document outlines the typical business analytics process, including understanding the business objectives, assessing the situation, collecting and preparing data, developing analytic models, evaluating and reporting results, and deploying the outcomes. It provides examples of how analytics can be used to drive personalized customer services, optimize people management decisions, and conduct real-time sentiment analysis of social media data for an FMCG company. The document concludes with lessons learned, emphasizing the importance of continuous learning, gaining experience through projects and mentoring, and having confidence in one's abilities.
This document provides an introduction and overview of resources for learning Python for data science. It introduces the presenter, Karlijn Willems, a data science journalist who has worked as a big data developer. It then lists several useful links for learning Python, statistics, machine learning, databases, and data science tools like Apache Spark. Finally, it recommends people to follow in data science and analytics fields.
El documento describe las aplicaciones, tecnologías y mejores prácticas de Big Data. Explica que Big Data involucra grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes que pueden analizarse para obtener información valiosa. Describe aplicaciones de Big Data en varias industrias y tecnologías clave como Hadoop, bases de datos no relacionales y columnares. También cubre mejores prácticas como partir de hipótesis, construir infraestructura flexible y permitir que empleados de distintas á
The survey found that on average organizations use 3.8 BI solutions, with the top solutions being SAP BusinessObjects, Microsoft Power BI, and Tableau. While 55% of solutions query the same data sources, managing multiple solutions presents challenges such as increased costs, varying skills among IT staff, and issues with data reliability and user adoption across the different tools. Investment in cloud-based BI solutions is increasing, especially among large companies with over 5,000 employees. Most organizations do not plan to add more solutions but rather improve existing ones and better centralize BI management.
Introduction to Data Science (Data Summit, 2017)Caserta
This document summarizes an introduction to data science presentation by Joe Caserta and Bill Walrond of Caserta Concepts. Caserta Concepts is an internationally recognized data innovation and engineering consulting firm. The agenda covers why data science is important, challenges of working with big data, governing big data, the data pyramid, what data scientists do, standards for data science, and a demonstration of data analysis. Popular machine learning algorithms like regression, decision trees, k-means clustering and collaborative filtering are also discussed.
Artificial Intelligence Introduction & Business usecasesVikas Jain
This document discusses artificial intelligence and the fourth industrial revolution. It provides background on AI, including its history and increasing importance due to lower hardware costs, availability of data, and improved algorithms. It describes different types of AI and discusses how AI is being applied in various industries like customer service, retail, e-commerce, warehousing, healthcare, agriculture, and finance. It also addresses some of the threats, ethics, and vocabulary related to AI.
Business Analytics to solve your Business ProblemsVishal Pawar
Business Analytics helps organizations achieve their core business goals by providing insights into key performance drivers and factors. Analytics can help maximize revenue by understanding revenue growth, customer acquisition/retention, and pricing strategies. It helps minimize operating expenses by optimizing supply chain, inventory, and staffing costs. Analytics maximizes returns on long term assets by evaluating strategic investments, productivity, and technology spend. It also helps manage risks through monitoring strategic, operational, and compliance risks. In this way, business analytics delivers value across an organization's financial, operational and strategic objectives.
Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de manejar debido a su velocidad de generación, múltiples fuentes y formatos. El tamaño, velocidad y variedad de los datos crean complejidad a la hora de recopilarlos, almacenarlos, buscarlos, compartirlos, analizarlos y procesarlos. Nuevas tecnologías como MapReduce, bases de datos NoSQL y algoritmos genéticos ayudan a abordar estos desafíos.
This document discusses business analytics. It defines business analytics as using data, statistical and quantitative analysis, explanatory and predictive models to gain insights and support decision-making. The document outlines the typical business analytics process, including understanding the business objectives, assessing the situation, collecting and preparing data, developing analytic models, evaluating and reporting results, and deploying the outcomes. It provides examples of how analytics can be used to drive personalized customer services, optimize people management decisions, and conduct real-time sentiment analysis of social media data for an FMCG company. The document concludes with lessons learned, emphasizing the importance of continuous learning, gaining experience through projects and mentoring, and having confidence in one's abilities.
This document provides an introduction and overview of resources for learning Python for data science. It introduces the presenter, Karlijn Willems, a data science journalist who has worked as a big data developer. It then lists several useful links for learning Python, statistics, machine learning, databases, and data science tools like Apache Spark. Finally, it recommends people to follow in data science and analytics fields.
Creating a clearly articulated data strategy—a roadmap of technology-driven capability investments prioritized to deliver value—helps ensure from the get-go that you are focusing on the right things, so that your work with data has a business impact. In this presentation, the experts at Silicon Valley Data Science share their approach for crafting an actionable and flexible data strategy to maximize business value.
Data Science Tutorial | Introduction To Data Science | Data Science Training ...Edureka!
This Edureka Data Science tutorial will help you understand in and out of Data Science with examples. This tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to learn or brush up their Data Science concepts. Below are the topics covered in this tutorial:
1. Why Data Science?
2. What is Data Science?
3. Who is a Data Scientist?
4. How a Problem is Solved in Data Science?
5. Data Science Components
This document provides an introduction to big data. It defines big data as large and complex data sets that are difficult to process using traditional data management tools. It discusses the three V's of big data - volume, variety and velocity. Volume refers to the large scale of data. Variety means different data types. Velocity means the speed at which data is generated and processed. The document outlines topics that will be covered, including Hadoop, MapReduce, data mining techniques and graph databases. It provides examples of big data sources and challenges in capturing, analyzing and visualizing large and diverse data sets.
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el big data. Explica que la ciencia de datos involucra el uso de computación, estadística, modelado y otras disciplinas para extraer información de grandes conjuntos de datos. También define aprendizaje automático, inteligencia artificial y big data, y describe algunas aplicaciones y tendencias en estos campos.
Master Data Management - Gartner Presentation303Computing
This document discusses Digital Realty's implementation of a master data management (MDM) system. It provides an overview of MDM and why most projects fail. Digital Realty is succeeding by taking an agile approach with flexible multi-domain solutions. They leverage data virtualization and have identified data champions to manage master data domains like customers, products, facilities and people. The MDM implementation has provided benefits like improved data quality monitoring, faster integration of acquired companies, and ensuring compliance with data governance policies. Digital Realty is working to expand their MDM to additional transactional and dimensional master data entities.
El documento provee una introducción a los conceptos de Business Intelligence (BI). Explica que BI involucra recopilar la información correcta en el momento correcto para que las personas puedan tomar mejores decisiones. Describe los componentes clave de BI como el almacén de datos, minería de datos, procesamiento analítico en línea y datamarts. El objetivo final de BI es proporcionar información oportuna y relevante a los ejecutivos y gerentes para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
How to set up an ai center of excellenceShranik Jain
Recently while exploring the field of "Artificial Intelligence in Organization context" able to create some content around "How Setting up an AI centre of excellence" can provide a leap in the dynamic environment of AI
#mba #organization #artificalintelligence
Big data is large and complex data that cannot be processed by traditional data management tools. It is characterized by high volume, velocity, and variety. Big data comes from many sources and in many formats, including structured, unstructured, and semi-structured data. Storing and processing big data requires specialized systems like Hadoop and NoSQL databases. Big data analytics can provide benefits like improved business decisions and customer satisfaction when applied to areas such as healthcare, security, and manufacturing. However, big data also presents risks regarding privacy, costs, and being overwhelmed by the volume of data.
This document discusses the roles of data science and data scientists. It states that data science involves specialized skills in statistics, mathematics, programming, and computer science. A data scientist explores different data sources to discover hidden insights that can provide competitive advantages or address business problems. They are inquisitive individuals who can analyze data from multiple angles and recommend ways to apply findings to business challenges.
This document provides an overview of big data, including its definition, characteristics, sources, tools, applications, risks and benefits. It defines big data as large volumes of diverse data that can be analyzed to reveal patterns and trends. The three key characteristics are volume, velocity and variety. Examples of big data sources include social media, sensors and user data. Tools used for big data include Hadoop, MongoDB and analytics programs. Big data has many applications and benefits but also risks regarding privacy and regulation. The future of big data is strong with the market expected to grow significantly in coming years.
This document provides an overview of content strategy and how to do content strategy. It begins by defining what content strategy is, including the key questions it addresses such as what content to create, for whom, how, etc. It then discusses different types of content strategy including content strategy for UX, adaptive content strategy, and enterprise content strategy. The document outlines the typical content strategy process including assessment and analysis, developing the strategy, architecture and design, implementation, and maintenance. It provides examples and templates for various aspects of the content strategy process such as goals, teams, content models, workflows, governance, and roadmaps. The document is a comprehensive guide for understanding and executing a content strategy.
The document discusses data science, defining it as a field that employs techniques from many areas like statistics, computer science, and mathematics to understand and analyze real-world phenomena. It explains that data science involves collecting, processing, and analyzing large amounts of data to discover patterns and make predictions. The document also notes that data science is an in-demand field that is expected to continue growing significantly in the coming years.
This document discusses data science and big data. It begins by explaining how the volume of data from various sources has grown exponentially. It then defines data science as work dealing with collecting, preparing, analyzing, visualizing, managing and preserving large data collections. Big data is described as having four dimensions: volume, variety, velocity and veracity. Examples are given of how companies like Facebook and Google process huge amounts of data daily. The document discusses techniques like parallelization for dealing with big data volumes. Applications of big data are outlined across various industries. Programming languages and skills needed for data science are listed. Finally, the high career prospects and compensation for data scientists are highlighted.
A Data Driven Roadmap to Enterprise AI Strategy (Sponsored by Contino) - AWS ...Amazon Web Services
AI is transforming every aspect of our daily lives and the data landscape is becoming increasing open and transparent, thanks to the Consumer Data Right, most notably Open Banking. Between the high level academia and low level algorithms, where should the modern business leader start on their AI journey and harness true value from their data? Let us show you a step by step, data-driven approach towards enterprise-wide AI adoption.
Analytics, Business Intelligence, and Data Science - What's the Progression?DATAVERSITY
Data analysis can include looking back at historical data, understanding what an organization currently has, and even looking forward to predictions of the future. This presentation will talk about the differences between analytics, business intelligence, and data science, as well as the differences in architecture — and possibly even organization maturity — that make each successful.
Learn more about these topics we will explore including:
Defining analytics, business intelligence, and data science
Differences in architecture
When to use analytics, business intelligence, or data science
Whether there has been an evolution between analytics, business intelligence, and data science
Business Intelligence & Data Analytics– An Architected ApproachDATAVERSITY
Business intelligence (BI) and data analytics are increasing in popularity as more organizations are looking to become more data-driven. Many tools have powerful visualization techniques that can create dynamic displays of critical information. To ensure that the data displayed on these visualizations is accurate and timely, a strong Data Architecture is needed. Join this webinar to understand how to create a robust Data Architecture for BI and data analytics that takes both business and technology needs into consideration.
This document provides an overview of big data analytics, strategies, and the WSO2 big data platform. It discusses how the amount of data in the world is growing exponentially due to factors like increased data collection and the internet of things. It then summarizes the WSO2 big data platform for collecting, processing, analyzing and visualizing large datasets. Key components include the complex event processor for query processing and the business activity monitor for dashboards. The document concludes by outlining new developments and features being worked on, such as distributed complex event processing and machine learning integration.
Data Science Tutorial | What is Data Science? | Data Science For Beginners | ...Edureka!
** Data Science Certification using R: https://www.edureka.co/data-science **
In this PPT on Data Science Tutorial, you’ll get an in-depth understanding of Data Science and you’ll also learn how it is used in the real world to solve data-driven problems. It’ll cover the following topics in this session:
Need for Data Science
Walmart Use case
What is Data Science?
Who is a Data Scientist?
Data Science – Skill set
Data Science Job roles
Data Life cycle
Introduction to Machine Learning
K- Means Use case
K- Means Algorithm
Hands-On
Data Science certification
Blog Series: http://bit.ly/data-science-blogs
Data Science Training Playlist: http://bit.ly/data-science-playlist
Follow us to never miss an update in the future.
Instagram: https://www.instagram.com/edureka_learning/
Facebook: https://www.facebook.com/edurekaIN/
Twitter: https://twitter.com/edurekain
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/edureka
Big Data no es una moda ni algo que esté por venir. Gran parte de las organizaciones ya cuentan con bases de datos tan grandes que requieren usar herramientas especiales. Ésta presentación nos ayuda a dar el primer paso, a conocer que en realidad qué es y como funciona, así como a adentrarnos en este maravilloso mundo de los datos al por mayor.
Este documento describe Big Data y sus características. Define Big Data como grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados que son difíciles de manejar con bases de datos convencionales. Explica que Big Data puede usarse para optimizar cadenas de suministro y que ofrece ventajas a las empresas al permitirles mejorar divisiones con malos resultados sin intervención directa.
Creating a clearly articulated data strategy—a roadmap of technology-driven capability investments prioritized to deliver value—helps ensure from the get-go that you are focusing on the right things, so that your work with data has a business impact. In this presentation, the experts at Silicon Valley Data Science share their approach for crafting an actionable and flexible data strategy to maximize business value.
Data Science Tutorial | Introduction To Data Science | Data Science Training ...Edureka!
This Edureka Data Science tutorial will help you understand in and out of Data Science with examples. This tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to learn or brush up their Data Science concepts. Below are the topics covered in this tutorial:
1. Why Data Science?
2. What is Data Science?
3. Who is a Data Scientist?
4. How a Problem is Solved in Data Science?
5. Data Science Components
This document provides an introduction to big data. It defines big data as large and complex data sets that are difficult to process using traditional data management tools. It discusses the three V's of big data - volume, variety and velocity. Volume refers to the large scale of data. Variety means different data types. Velocity means the speed at which data is generated and processed. The document outlines topics that will be covered, including Hadoop, MapReduce, data mining techniques and graph databases. It provides examples of big data sources and challenges in capturing, analyzing and visualizing large and diverse data sets.
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el big data. Explica que la ciencia de datos involucra el uso de computación, estadística, modelado y otras disciplinas para extraer información de grandes conjuntos de datos. También define aprendizaje automático, inteligencia artificial y big data, y describe algunas aplicaciones y tendencias en estos campos.
Master Data Management - Gartner Presentation303Computing
This document discusses Digital Realty's implementation of a master data management (MDM) system. It provides an overview of MDM and why most projects fail. Digital Realty is succeeding by taking an agile approach with flexible multi-domain solutions. They leverage data virtualization and have identified data champions to manage master data domains like customers, products, facilities and people. The MDM implementation has provided benefits like improved data quality monitoring, faster integration of acquired companies, and ensuring compliance with data governance policies. Digital Realty is working to expand their MDM to additional transactional and dimensional master data entities.
El documento provee una introducción a los conceptos de Business Intelligence (BI). Explica que BI involucra recopilar la información correcta en el momento correcto para que las personas puedan tomar mejores decisiones. Describe los componentes clave de BI como el almacén de datos, minería de datos, procesamiento analítico en línea y datamarts. El objetivo final de BI es proporcionar información oportuna y relevante a los ejecutivos y gerentes para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
How to set up an ai center of excellenceShranik Jain
Recently while exploring the field of "Artificial Intelligence in Organization context" able to create some content around "How Setting up an AI centre of excellence" can provide a leap in the dynamic environment of AI
#mba #organization #artificalintelligence
Big data is large and complex data that cannot be processed by traditional data management tools. It is characterized by high volume, velocity, and variety. Big data comes from many sources and in many formats, including structured, unstructured, and semi-structured data. Storing and processing big data requires specialized systems like Hadoop and NoSQL databases. Big data analytics can provide benefits like improved business decisions and customer satisfaction when applied to areas such as healthcare, security, and manufacturing. However, big data also presents risks regarding privacy, costs, and being overwhelmed by the volume of data.
This document discusses the roles of data science and data scientists. It states that data science involves specialized skills in statistics, mathematics, programming, and computer science. A data scientist explores different data sources to discover hidden insights that can provide competitive advantages or address business problems. They are inquisitive individuals who can analyze data from multiple angles and recommend ways to apply findings to business challenges.
This document provides an overview of big data, including its definition, characteristics, sources, tools, applications, risks and benefits. It defines big data as large volumes of diverse data that can be analyzed to reveal patterns and trends. The three key characteristics are volume, velocity and variety. Examples of big data sources include social media, sensors and user data. Tools used for big data include Hadoop, MongoDB and analytics programs. Big data has many applications and benefits but also risks regarding privacy and regulation. The future of big data is strong with the market expected to grow significantly in coming years.
This document provides an overview of content strategy and how to do content strategy. It begins by defining what content strategy is, including the key questions it addresses such as what content to create, for whom, how, etc. It then discusses different types of content strategy including content strategy for UX, adaptive content strategy, and enterprise content strategy. The document outlines the typical content strategy process including assessment and analysis, developing the strategy, architecture and design, implementation, and maintenance. It provides examples and templates for various aspects of the content strategy process such as goals, teams, content models, workflows, governance, and roadmaps. The document is a comprehensive guide for understanding and executing a content strategy.
The document discusses data science, defining it as a field that employs techniques from many areas like statistics, computer science, and mathematics to understand and analyze real-world phenomena. It explains that data science involves collecting, processing, and analyzing large amounts of data to discover patterns and make predictions. The document also notes that data science is an in-demand field that is expected to continue growing significantly in the coming years.
This document discusses data science and big data. It begins by explaining how the volume of data from various sources has grown exponentially. It then defines data science as work dealing with collecting, preparing, analyzing, visualizing, managing and preserving large data collections. Big data is described as having four dimensions: volume, variety, velocity and veracity. Examples are given of how companies like Facebook and Google process huge amounts of data daily. The document discusses techniques like parallelization for dealing with big data volumes. Applications of big data are outlined across various industries. Programming languages and skills needed for data science are listed. Finally, the high career prospects and compensation for data scientists are highlighted.
A Data Driven Roadmap to Enterprise AI Strategy (Sponsored by Contino) - AWS ...Amazon Web Services
AI is transforming every aspect of our daily lives and the data landscape is becoming increasing open and transparent, thanks to the Consumer Data Right, most notably Open Banking. Between the high level academia and low level algorithms, where should the modern business leader start on their AI journey and harness true value from their data? Let us show you a step by step, data-driven approach towards enterprise-wide AI adoption.
Analytics, Business Intelligence, and Data Science - What's the Progression?DATAVERSITY
Data analysis can include looking back at historical data, understanding what an organization currently has, and even looking forward to predictions of the future. This presentation will talk about the differences between analytics, business intelligence, and data science, as well as the differences in architecture — and possibly even organization maturity — that make each successful.
Learn more about these topics we will explore including:
Defining analytics, business intelligence, and data science
Differences in architecture
When to use analytics, business intelligence, or data science
Whether there has been an evolution between analytics, business intelligence, and data science
Business Intelligence & Data Analytics– An Architected ApproachDATAVERSITY
Business intelligence (BI) and data analytics are increasing in popularity as more organizations are looking to become more data-driven. Many tools have powerful visualization techniques that can create dynamic displays of critical information. To ensure that the data displayed on these visualizations is accurate and timely, a strong Data Architecture is needed. Join this webinar to understand how to create a robust Data Architecture for BI and data analytics that takes both business and technology needs into consideration.
This document provides an overview of big data analytics, strategies, and the WSO2 big data platform. It discusses how the amount of data in the world is growing exponentially due to factors like increased data collection and the internet of things. It then summarizes the WSO2 big data platform for collecting, processing, analyzing and visualizing large datasets. Key components include the complex event processor for query processing and the business activity monitor for dashboards. The document concludes by outlining new developments and features being worked on, such as distributed complex event processing and machine learning integration.
Data Science Tutorial | What is Data Science? | Data Science For Beginners | ...Edureka!
** Data Science Certification using R: https://www.edureka.co/data-science **
In this PPT on Data Science Tutorial, you’ll get an in-depth understanding of Data Science and you’ll also learn how it is used in the real world to solve data-driven problems. It’ll cover the following topics in this session:
Need for Data Science
Walmart Use case
What is Data Science?
Who is a Data Scientist?
Data Science – Skill set
Data Science Job roles
Data Life cycle
Introduction to Machine Learning
K- Means Use case
K- Means Algorithm
Hands-On
Data Science certification
Blog Series: http://bit.ly/data-science-blogs
Data Science Training Playlist: http://bit.ly/data-science-playlist
Follow us to never miss an update in the future.
Instagram: https://www.instagram.com/edureka_learning/
Facebook: https://www.facebook.com/edurekaIN/
Twitter: https://twitter.com/edurekain
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/edureka
Big Data no es una moda ni algo que esté por venir. Gran parte de las organizaciones ya cuentan con bases de datos tan grandes que requieren usar herramientas especiales. Ésta presentación nos ayuda a dar el primer paso, a conocer que en realidad qué es y como funciona, así como a adentrarnos en este maravilloso mundo de los datos al por mayor.
Este documento describe Big Data y sus características. Define Big Data como grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados que son difíciles de manejar con bases de datos convencionales. Explica que Big Data puede usarse para optimizar cadenas de suministro y que ofrece ventajas a las empresas al permitirles mejorar divisiones con malos resultados sin intervención directa.
Big Data, Big Customer Value, Big ResultsMundo Contact
Este documento presenta los conceptos clave de Big Data y cómo las empresas pueden obtener valor de los grandes volúmenes de datos. Define Big Data, discute los desafíos como la calidad y consistencia de los datos, y describe siete pasos para el análisis de Big Data que incluyen la recolección, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos. El objetivo final es que las empresas puedan tomar mejores decisiones comerciales y ofrecer una experiencia más personalizada para los clientes basada en los datos.
El documento define BIG Data como grandes cantidades de datos de diversos formatos y estructuras recopilados principalmente a través de Internet por la interacción de usuarios en computadoras, teléfonos y dispositivos GPS. Luego enumera algunos de los sitios más destacados para formación en BIG Data en línea y describe brevemente cómo el BIG Data ofrece oportunidades para modelos de negocios innovadores en el sector turismo al permitir experiencias personalizadas para los viajeros. Finalmente cita dos fuentes relacionadas con formación en BIG Data y su combinación con re
Introducción a Big Data. HDInsight - Webcast Technet SolidQSolidQ
Este documento presenta una introducción a Big Data, incluyendo las tendencias de la industria, definiciones de Big Data, ejemplos de datos masivos, y utilidades de Big Data. También describe escenarios de análisis empresarial utilizando herramientas como Hadoop, Hive y HDInsight, y cómo Microsoft Excel puede usarse para explotar y analizar grandes conjuntos de datos.
Turning big data into big value césar hernandezAMDIA-Integra
El documento habla sobre cómo las empresas pueden obtener valor de los grandes volúmenes de datos (Big Data). Explica que las empresas deben darle sentido a los datos al vincularlos con los objetivos del negocio y generar valor mediante el entendimiento de los clientes y campañas multicanal personalizadas. También presenta estudios de caso de cómo Cisco y Best Western han tenido éxito al implementar estas estrategias.
Introduccion A Las Redes De ComputadorasTeresa Freire
Este documento describe los elementos fundamentales de una red de computadoras, incluyendo servidores, estaciones de trabajo, tarjetas de interfaz, cableado, sistemas operativos, tipos de procesamiento, tipos de redes, topologías y elementos de comunicación. Explica que una red permite compartir recursos como hardware, software y comunicación entre usuarios de forma más eficiente.
Metodologias modernas para el desarrollo de softwareDeisy Sapaico
El documento describe diferentes metodologías y conceptos relacionados con el desarrollo de software. Explica que el software incluye programas y procedimientos necesarios para realizar tareas específicas, y que existen diferentes tipos como software de sistema, de programación y de aplicación. También define conceptos como lenguajes de programación, metodologías como Desarrollo Unificado con Métrica, y metodologías modernas como Scrum, Extreme Programming y Rational Unified Process.
El documento proporciona una introducción a las redes de computadoras, describiendo sus elementos básicos como nodos, medios de transmisión y servidores. Explica las clasificaciones de redes por alcance, método de conexión, topología y direccionalidad de datos. También describe los principales tipos de cableado utilizados en redes, incluyendo cable coaxial, cable de par trenzado apantallado y no apantallado, y cable de fibra óptica.
Este documento presenta una introducción a los Sistemas de Gestión de Contenidos (CMS). Explica que los CMS permiten crear, gestionar, publicar y presentar contenido de forma flexible. Describe los tipos de CMS, incluyendo genéricos, foros, blogs, ecommerce y portales. También cubre criterios para seleccionar un CMS y cómo las bibliotecas pueden beneficiarse de usarlos.
La Web 4.0, también llamada WED MOBILE, permite que personas y objetos se conecten en cualquier momento y lugar del mundo físico o virtual debido a la proliferación de la comunicación inalámbrica. La Web 5.0, también conocida como WED EMOCIOMAL, busca que la Web sea capaz de percibir las emociones de los usuarios, ya que actualmente es "emocionalmente" neutra.
Este documento describe la innovación como un proceso continuo en 3M. Comienza explicando que 3M se enfoca en resolver problemas cotidianos e importantes para la humanidad a través de la generación continua de ideas. Luego describe algunas métricas clave de innovación en 3M como el desarrollo de 1000 nuevos productos por año. Explica que la creatividad y la innovación son procesos distintos y que la innovación requiere implementar ideas de manera exitosa en una organización. Finalmente, resume las principales estrategias de innovación en 3M como la
El documento describe la evolución de la web de una forma centralizada controlada por los desarrolladores (Web 1.0) a una distribuida controlada por los usuarios (Web 2.0) hacia una descentralizada y más inteligente controlada por individuos (Web 3.0). Explica conceptos como folksonomías, bookmarking y cómo la web semántica permitirá una comunicación más allá de la información entre máquinas y personas.
Esta presentaci�n fu� hecha conjuntamente con Cecilia Velasco, como parte de un trabajo para la materia Negocios electr�nicos dentro de la Especializaci�n en Gerencia en Inform�tica Organizacional de la Universidad Icesi, Colombia
El documento habla sobre el downsizing, que es una forma de reestructuración empresarial que consiste en reducir la planta de personal para mantener la competitividad de la empresa. Esto permite mejorar los sistemas de trabajo y la organización mediante la fusión y rediseño de puestos. El downsizing puede ser reactivo ante cambios o proactivo para anticiparse a cambios futuros mediante un plan estratégico.
La evolución de los dispositivos móvilesIsaac Meneses
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo prohibirá las importaciones marítimas de petróleo ruso a la UE y pondrá fin a las entregas a través de oleoductos dentro de seis meses. Esta medida forma parte de un sexto paquete de sanciones de la UE destinadas a aumentar la presión económica sobre Rusia y privar al gobierno de Vladimir Putin de fondos para financiar la guerra.
Es una pequeña linea del tiempo en la fecha en que aparecieron los primeros dispositivos móviles, también cuales eran sus pequeñas características y como evolucionaron hasta la época actual.
Big data la explosión de datos que está cambiando el marketing y los negocios...Juan Carlos Mejía Llano
Big data la explosión de datos que está cambiando el marketing y los negocios Juan Carlos Mejía Llano.
Presentación durante el tercer congreso internacional de Investigación de Mercados 2013
Este documento proporciona una visión general de Big Data, incluyendo su creciente volumen, variedad y velocidad. También describe algunos ejemplos de grandes cantidades de datos generados diariamente y cómo Big Data ya está afectando a varias industrias. Además, analiza las características clave de Big Data y las oportunidades que plantea para las empresas.
Este documento presenta una introducción al Data Science. Explica que cada día se generan grandes cantidades de datos, y que el Data Science permite extraer conocimiento de estos datos. Define al Data Science como el estudio de la extracción generalizada de conocimiento a partir de la información y los datos. También define al científico de datos como un profesional multidisciplinario que aplica técnicas estadísticas y de aprendizaje automático a los datos para descubrir patrones y apoyar la toma de decisiones. Finalmente, resume algunas de las habilidades
El documento presenta información sobre Big Data. Explica que Big Data se refiere a sistemas informáticos que acumulan grandes cantidades de datos y los analizan para identificar patrones. Describe brevemente la historia del término Big Data y sus características principales como volumen, velocidad y variedad. Finalmente, ofrece ejemplos del uso de Big Data por empresas como Macy's, Mercedes-Benz y Nestlé para mejorar la toma de decisiones.
El Big Data
Esta presentación nos ayudara a comprender porque es tan importante tomar decisiones con herramientas de analítica y el avance que esto tendrá en nuestras empresas.
Este documento presenta información sobre el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en la enseñanza y el aprendizaje de los niños. Explica que las TIC pueden proporcionar oportunidades para apoyar el aprendizaje cognitivo y social de los niños de manera interactiva. También proporciona consejos sobre cómo iniciar el uso de las TIC en el aula de educación infantil, como familiarizar a los niños con el manejo del ratón y el teclado y utilizar programas educativos para
El documento habla sobre las técnicas para gestionar grandes cantidades de información, incluyendo Big Data y Open Data. Explica conceptos como las 4V de Big Data, ejemplos de conjuntos de datos grandes, y cómo se pueden obtener insights de datos estructurados y no estructurados usando Data Science. También menciona algunos actores de mercado en Big Data y utilidades como mejorar la seguridad y operaciones analíticas.
El Big Data y Business Intelligence en mi empresa: ¿de qué me sirve?Alex Rayón Jerez
Conferencia "El Big Data y Business Intelligence en mi empresa: ¿de qué me sirve?" impartida en Medellín, Colombia, en Septiembre de 2015. Sesión dirigida a empresas para que conozcan las posibilidades que abre el Big Data para su día a día.
El documento describe Big Data, que se refiere a enormes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que son difíciles de procesar con métodos tradicionales. Big Data proviene de fuentes como dispositivos móviles, redes sociales y sensores, y se caracteriza por su volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Big Data puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
Este documento resume las aplicaciones de Business Intelligence y Big Data en la ciudad. Puede usarse para mejorar la transparencia, participación ciudadana e innovación. También puede aumentar la eficiencia de los servicios públicos y la planificación urbana. Sin embargo, existen barreras como la resistencia al cambio y la falta de talento analítico. Se necesitan estrategias que combinen iniciativas gubernamentales con espacios para la innovación ciudadana y privada.
Este documento presenta una introducción general sobre Big Data y sus aplicaciones a los negocios. Explica las 3 V del Big Data (Volumen, Variedad y Velocidad), así como las 7 V. Detalla las fases de un proyecto de Big Data y marcos como Hadoop. Incluye ejemplos de cómo empresas como Amazon, Netflix y Starbucks han aplicado con éxito Big Data. Concluye que las soluciones de Big Data involucran tecnologías como la inteligencia de negocios y el machine learning para extraer valor de grandes volúmenes y variedades de datos que cre
¿Qué pasa con el Big Data? Los datos plantean tantas preguntas como solucionan, para conocer más sobre ellos. Veremos los pasos que hemos de seguir para convertirnos en una empresa Data Smart y a dar contestación definitiva a preguntas como:
¿Son los datos inteligentes, o las empresas que trabajan con ellos?
El documento habla sobre el uso de big data en la campaña de reelección de Barack Obama en 2012. La campaña utilizó un equipo de 100 personas para recopilar y analizar datos sobre votantes, con el objetivo de registrar a votantes convencidos, persuadir a indecisos y asegurar que los partidarios votaran. También describe cómo la NFL usa datos para ayudar a los equipos a tomar decisiones durante los partidos.
Este documento describe la revolución del Big Data y cómo está transformando los negocios y la sociedad. Explica que el Big Data es una aproximación estadística y científica a la toma de decisiones basada en datos objetivos en lugar de la intuición. También describe algunas de las oportunidades y riesgos que plantea el Big Data, como reducir problemas sociales pero también plantear desafíos sobre la privacidad de datos.
Este documento describe la revolución del Big Data y cómo está transformando los negocios y la sociedad. Explica que el Big Data es una aproximación estadística y científica a la toma de decisiones basada en datos objetivos en lugar de la intuición. También describe algunas de las oportunidades y riesgos que plantea el Big Data, como reducir problemas sociales pero también plantear desafíos sobre la privacidad de datos.
El presente artículo tiene como propósito ofrecer una visión integral de Big Data
como una solución tecnológica de avanzada que crece con mucha fuerza en la
Banca, como una estrategia potenciadora de la información, en este sentido, a
través de ésta, se puede hacer frente a los desafíos que requiere el sistema
financiero a fin de descifrar los grandes volúmenes de datos que existen y que no
son explotados completamente. La metodología utilizada se enfocó en una
revisión documental bibliográfica, que permitió concluir la imperante necesidad
que tienen las organizaciones de poder transformar sus datos como ventajas
competitivas en el nuevo esquema para hacer negocio.
Este documento proporciona una introducción a Big Data y SQL Server 2014. Explica conceptos clave como lo que es un petabyte de datos, las características de volumen, velocidad y variedad de Big Data, y componentes clave de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe casos comunes de uso de Big Data en diferentes industrias y la arquitectura de hardware y software subyacente.
Como crear Plataformas Big Data y ML basadas en open source: como almacenar y gestionar grandes volúmenes de información con origenes de datos abiertos turisticos y externos de todo tipo: Redes, Telefonía, apps, vuelos, hoteles, estadisticos....
Este documento describe varias herramientas para crear paneles y aplicaciones web interactivas en Python, incluyendo Panel, Dash, Voilá, ipywidgets, Bokeh y Streamlit. Streamlit se eligió para la demostración debido a su buena integración con otras bibliotecas de Python, su simplicidad y porque se basa únicamente en código Python sin necesidad de HTML o CSS.
El documento describe varias opciones para crear paneles y aplicaciones web interactivas con Python, incluyendo Panel, Dash, Voilá, Ipywidgets, Bokeh y Streamlit. Explica brevemente las características y usos de cada uno, y concluye que Streamlit es una buena opción debido a su integración con otras librerías, simplicidad y uso puramente de código Python.
This document contains 134 pages of tips for using Power BI. It discusses various functions and features in Power BI including drill through, hierarchical filters, alerts with emojis, what-if parameters, creating and customizing templates, tooltips, backgrounds, advanced cards, searching filter panels, custom visuals, copying visual formats, optimal color schemes, analysis panels, conclusions on data, ordering dimension values, button actions, bookmarks, detail views, page navigation, Q&As, URLs, using Python in Power BI, metric selectors, alerts with GIFs, measures with conditions/filters, number/letter series, clustering, and forecasting.
Machine learning techniques like clustering and dendograms were used to identify potential replacements for an injured midfielder. This identified 4 similar players, including options from Finland, Las Palmas, Huesca, and Lugo. Radar charts in Python and Power BI then compared the top options to the injured player. This analysis aimed to objectively evaluate alternative players within the club's restrictions.
Documento que explica como realizar la integración entre SAP (BW- HANA) y PowerBI para maximizar el potencial de análisis de los datos económicos y financieros de las compañías
A federated information infrastructure that works Stratebi
This document discusses the challenges of building a multi-tenant information architecture and how Adevinta solved them. It addresses three main challenges: 1) finding the right level of authority between centralization and decentralization, which Adevinta solved with a federated approach; 2) governance of data sets, which they addressed by treating data sets as products; and 3) building common infrastructure as a platform, demonstrated through examples of metrics calculation and user segmentation patterns. The key lessons are that federation provides autonomy while governance establishes trust, and balance is needed between delivering business value and building tooling.
PowerBI: Soluciones, Aplicaciones y CursosStratebi
Stratebi es una empresa especializada en Power BI y análisis de negocios que ofrece servicios de consultoría, proyectos y formación. Cuenta con amplia experiencia trabajando con tecnologías de Microsoft como Power BI, Azure y SQL Server. Stratebi destaca su experiencia integrando Power BI con herramientas de big data y machine learning como R y Python.
Este documento presenta varias características y demostraciones de datos deportivos que pueden analizarse utilizando Power BI, incluyendo métricas avanzadas como goles esperados en fútbol, seguimiento óptico y de GPS de jugadores, áreas ocupadas por equipos, lesiones de jugadores y disparos a portería en la Copa del Mundo. También proporciona ejemplos de cómo Power BI y R pueden combinarse para realizar tareas de aprendizaje automático como árboles de decisión, pronósticos y agrupamiento
Este documento describe las características y capacidades de Vertica, incluyendo su capacidad para leer solo los datos necesarios, diferentes arquitecturas posibles como un clúster en la nube con 3 nodos, el uso de tablas aplanadas para mejorar el rendimiento de consultas uniendo datos de hechos y dimensiones, y su consola de administración.
Businesss Intelligence con Vertica y PowerBIStratebi
Este documento describe cómo Verifica está utilizando Vertica y PowerBI para análisis de datos y business intelligence. Explica que Verifica construyó un data warehouse para almacenar y analizar sus datos de forma estructurada y coherente, lo que mejoró la consistencia de los datos y el rendimiento de las consultas. Ahora usan diariamente Herramientas como Vertica, PowerBI y SQL para publicar informes automatizados, acceder a los datos y mejorar la visualización de la información para toda la organización.
Vertica Analytics Database general overviewStratebi
Vertica is an advanced analytics platform that combines high-performance query processing with advanced analytics and machine learning capabilities. It bridges the gap between high-cost legacy data warehouses and less powerful Hadoop data lakes. Vertica uses a massively parallel processing architecture to deliver fast analytics on large datasets regardless of where the data resides. It has been implemented by various companies across industries to drive customer experience management, operational analytics, and fraud detection through applications like predictive maintenance, customer churn analysis, and network optimization.
Este documento presenta Talend Cloud, incluyendo sus componentes principales como Talend Studio, Cloud Engine y Remote Engine. Explica las arquitecturas de Talend Cloud para escenarios en la nube, híbridos y de VPC. También describe las aplicaciones de autoservicio como preparación y gobernanza de datos, y muestra casos de uso y demostraciones. Finalmente, cubre temas de licenciamiento y reconocimientos de Gartner.
Este documento describe conceptos clave de Master Data Management (MDM) como gobernanza de datos, áreas de negocio, datos maestros y arquitectura MDM. Explica roles y responsabilidades de MDM como administradores de datos y analistas de negocio. También cubre acciones de MDM como dividir la organización en áreas de negocio y priorizarlas.
El documento presenta la agenda de una reunión sobre integración de datos que incluye presentaciones sobre Talend, Vertica, Power BI y casos de uso. La agenda incluye sesiones de introducción, presentaciones técnicas de varias herramientas y plataformas, un caso de uso, una presentación sobre deportes y aprendizaje automático, y un período de preguntas.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Yahoo! es una compañía tecnológica fundada en 1994 que comenzó como un directorio de sitios web y se convirtió en uno de los primeros motores de búsqueda y portales en Internet. Ofrecía servicios variados como correo electrónico, noticias, finanzas y entretenimiento, siendo una parte fundamental del crecimiento inicial de la web. A lo largo de su historia, Yahoo! ha evolucionado y enfrentado desafíos significativos, pero su legado incluye su contribución pionera a la accesibilidad y organización de la información en línea.
El Observatorio ciudadano Irapuato ¿Cómo vamos?, presenta el
Reporte hemerográfico al mes de mayo de 2024
Este reporte contiene información registrada por Irapuato ¿cómo vamos? analizando los medios de comunicación tanto impresos como digitales y algunas fuentes de información como la Secretaría de Seguridad ciudadana.
4. El poder de los
datos y la
información
¿Cuál es tu interés en Big Data?
5. La revolución del Big Data
Contenidos
¿Qué es?
+ Vs. El valor de los datos en un mundo de información
El tamaño si importa
Por qué es interesante el Big Data a las empresas
Tecnología Big Data
6. Big Data in action
Contenidos
¿Qué hacer con Big Data?
Casos prácticos
Comunicación, Publicidad y Social Intelligence
Nuevas Tendencias
8. ¿Qué es Big Data?
"Big Data is high-volume, high-velocity and high-
variety information assets that demand cost-
effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision
making.”
http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/
Gartner, 2012
16. ¿Qué es Big Data?
Variedad
Los datos han pasado de ser estructurados a semi-estructurados o
completamente no estructurados
● Estructurados: BDRM, tablas
● No estructurados: Texto, imágenes, video
● Semi estructurados: XML, JSON
Tendencia: 10% estructurado - 90% no estructurado
25. La revolución del Big Data
Beneficios en el análisis de datos masivos:
Ventajas competitivas
Optimización de procesos
Incremento ventas
Satisfacción clientes
…
36. La revolución del Big Data
¿Por qué?
El Big Data no hace magia
Quizás no lo necesitas
Es muy probable que no estés preparado
37. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Los proyectos de Big Data deben responder a una
necesidad de negocio y no a una decisión
tecnológica
El negocio primero
38. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Determina el problema que quieres resolver.
Identifica qué temas preocupan más a tu
organización y busca qué información le puede
ayudar a solucionarlo.
El problema
39. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Entiende cuál es el impacto de esos problemas en
tu organización y desarrolla casos de uso para
ejemplificarlo
Valora el impacto
40. La revolución del Big Data
¿Cómo?
¿Cómo vas a a medir el éxito de tu proyecto?
¿Cuáles son las principales métricas que vas a
tener que monitorizar durante todo el proyecto?
Con KPIs
Define métricas de éxito
41. La revolución del Big Data
¿Cómo?
Si el problema se resuelve, ¿qué va a mejorar en tu
organización? ¿Cuánto más va a vender? ¿Cuánto
menos va a gastar? ¿Cómo van a cambiar los
procesos?
Asegura el encaje
45. La revolución del Big Data
El contexto del fenómeno
Espíritu Open Source.
Las principales herramientas Big Data son de código abierto e impulsadas por
grandes empresas
49. La revolución del Big Data
¿Qué hacer con Big Data?
Regression Classification Clustering Summarization
Anomaly
detection
Machine LearningMachine Learning
Data MiningData Mining
51. Big Data in action
Casos prácticos
Por su carácter transversal, la analítica de datos en
entornos Big Data es de interés para todos los
departamentos de las organizaciones y
prácticamente todos los sectores de negocio
52. Big Data in action
UtilitiesUtilitiesComercioComercio
BancaBanca MediosMedios
SaludSaludAAPPAAPP
OperacionesOperaciones
MarketingMarketing
EstrategiaEstrategia
FinanzasFinanzas
Recursos humanosRecursos humanos
53. Big Data in action
Casos prácticos - Marketing
Segmentación de cliente
Estimación del gasto de cada cliente en las diferentes categorías de
producto
Análisis de la churn-rate
Optimización de la cartera de productos (¿qué productos minimizan la
churn-rate?)
Recomendadores y cross-selling
Políticas de fidelización y descuentos
54. Big Data in action
Casos prácticos – Recursos humanos
Identificación de talento
Recomendación de itinerarios de formación
Métricas de monitorización del talento
Predicción de la tasa de abandono de los empleados
56. Big Data in action
Casos prácticos – Comercio
Gestión de precios por periodo, artículo y tienda
Localización óptima de las nuevas tiendas
Disposición de los productos en las tiendas
Gestión de inventario
Gestión de la cesta de la compra
Análisis de la política de ofertas
58. Big Data in action
Ajuste en tiempo real del precio de 73 millones de
artículos, a partir del análisis cruzado de la demanda y el
inventario
59. Big Data in action
Cadena de restaurantes fast-food que analiza la
composición (longitud, tipología de clientes) de las colas
delante de sus mostradores para determinar qué
productos mostrar en las pantallas que se encuentran
junto a la cola. Cola larga -> productos que se sirven
rápido. Cola corta -> productos más elaborados
61. Big Data in action
Un caso de
estudio
en la red:
Privalia
62. Big Data in action
Diferentes campañas en canales sociales
63. Big Data in action
Foto publicada en wall ¿Qué analizamos?
64. Big Data y medios
Contenidos
El sector de los medios en la era del Big Data
Nuevos actores y aplicaciones del Big Data en
comunicación y publicidad
Referentes internacionales
Tendencias
Big Data en Media.
Ejemplos
65. Big Data in action
Impacto en doble sentido
Periodismo de datos Mayores ingresos
67. Big Data in action
El sector de los medios en la era del Big Data
audiencia = f(contenidos) + l(contexto)
La analítica de datos en entornos Big Data permite definir
modelos para maximizar la audiencia como resultado de
la adaptación de contenidos y la computación del
contexto.
68. Big Data in action
Estrechar la distancia
entre el cliente y el
negocio
69. Big Data in action
Referentes internacionales
Captura masiva de la interacción con el usuario (BBC
iPlayer)
Generación automática de contenido enriquecido
semánticamente
70. Big Data in action
Referentes internacionales
Micro-categorización de contenidos a partir de las
aportaciones de los usuarios (76.987 géneros)
Personalización de contenidos para micro-segmentos de
audiencia
71. Big Data in action
Referentes internacionales
Optimización de contenido, verificación de la eficacia de
la publicidad, regulación de la localización de la
publicidad.
Personalización de contenidos para micro-segmentos de
audiencia
86. Gracias !! No veo lógico rechazar datos porque parezcan increíbles.
Fred Hoyle (1915-2001) Astrofísico y escritor británico.
Resulta una gran verdad que el destino es una ley cuyo significado se nos escapa, porque nos faltan una inmensidad de datos.
Ferdinand Galiani (1728-1787) Diplomático y economista italiano.
La vida es el arte de sacar conclusiones suficientes a partir de datos insuficientes.
Samuel Butler (novelista) (1835-1902) Novelista inglés.
Duda siempre de ti mismo, hasta que los datos no dejen lugar a dudas.
Louis Pasteur (1822-1895) Químico y microbiólogo francés.