INTRODUCCIÓN AL BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

Objetivo general:
Conocer el entorno y los beneficios del Big Data y Business Intelligence, así como sus fases, herramientas y aplicaciones empresariales.

Objetivos específicos:

• Comprender el concepto de Big Data y su impacto en las organizaciones.
• Identificar los componentes del ecosistema Big Data y las arquitecturas asociadas.
• Entender el proceso de análisis de datos y las herramientas de Business Intelligence.
• Conocer casos reales de aplicación empresarial del Big Data.

Índice completo del contenido

1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
    1.1 Qué es el Big Data
    1.2 Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
    1.3 Las 5 V del Big Data
    1.4 Origen del Big Data
    1.5 El valor del Big Data
2. FUNDAMENTOS DE BIG DATA
    2.1 Características del Big Data
    2.2 Ventajas y desventajas
    2.3 Modelos de análisis de datos
    2.4 Ciclo de vida del Big Data
    2.5 Datos abiertos (Open Data)
3. LA ARQUITECTURA BIG DATA
    3.1 Componentes y capas de la arquitectura
    3.2 Hadoop y su ecosistema
    3.3 Bases de datos NoSQL
    3.4 Spark y procesamiento en tiempo real
4. HERRAMIENTAS UTILIZADAS EN BIG DATA
    4.1 Herramientas de almacenamiento y procesamiento
    4.2 Herramientas de análisis
    4.3 Herramientas de visualización
    4.4 Herramientas en la nube
5. FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
    5.1 Definición de Business Intelligence (BI)
    5.2 Evolución del BI
    5.3 Componentes del BI
    5.4 BI vs Big Data
6. VISUALIZACIÓN DE DATOS
    6.1 Importancia de la visualización
    6.2 Tipos de gráficos y tableros
    6.3 Buenas prácticas en visualización
    6.4 Herramientas de visualización (Power BI, Tableau, etc.)
7. TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
    7.1 Proceso de análisis de datos
    7.2 Técnicas estadísticas básicas
    7.3 Lenguajes de programación para análisis de datos (R, Python)
    7.4 Plataformas de análisis
8. BIG DATA Y BI EN LA EMPRESA
    8.1 Aplicaciones empresariales
    8.2 Impacto en áreas funcionales: marketing, operaciones, RRHH
    8.3 Casos reales de éxito
9. INFORMES Y TOMA DE DECISIONES
    9.1 Creación de informes
    9.2 Indicadores clave de rendimiento (KPIs)
    9.3 Cuadros de mando
    9.4 Toma de decisiones basada en datos
10. CASOS PRÁCTICOS Y TENDENCIAS FUTURAS
     10.1 Casos prácticos de aplicación del Big Data y BI
     10.2 Desafíos actuales
     10.3 Tendencias emergentes: inteligencia artificial, IoT, edge computing
     10.4 Futuro del análisis de datos