Desde fabricantes de electrónica de consumo, hasta compañías de seguros, pasando por operadoras de telecomunicaciones y proveedores de servicios de e-Health. Empresas de diferentes sectores y negocios necesitan aprovechar del Big Data para extraer conocimiento de la grande cantidad de datos que genera su negocio, con el objetivo de tomar decisiones claves y mantener su competitividad.
Un reciente estudio de Bain & Company, demuestra que las compañías “early adopters” de las tecnologías de analíticas para Big Data están ganando una ventaja competitiva importante sobre su competencia. ¿Los motivos? Porque estas empresas…
Tienen dos veces más probabilidades de tener un rendimiento financiero superior.
Son cinco veces más propensas a tomar decisiones mucho más rápidamente.
Tienen tres veces más probabilidades de ejecutar las decisiones según lo previsto.
Están dos veces más propensas a utilizar los datos frecuentemente a la hora de tomar decisiones.
Pero, ¿qué necesita una empresa para entrar en pleno en el mundo del Big Data? Aquí las tres claves:
1. Antes de todo, los datos. Grandes cantidades de información y en un formato que permite un fácil acceso y análisis de la misma. La mayoría de las grandes empresas ya los tienen. De hecho, suelen tienen muchos más datos de lo que pueden llegar a explotar.
2. En segundo lugar, las herramientas. Instrumentos avanzados de almacenamiento y análisis de datos, como Hadoop y NoSQL, así como aplicaciones avanzadas de análisis y visualización, como Pentaho, R o D3.js.
En este caso la dificultad no está tanto en poseer las herramientas, sino en tener a disposición a personas capaces de utilizarlas. Y esto nos lleva a la tercera clave, en general la más difícil en obtener:
3. Las personas con conocimientos profundos de Big Data y de las herramientas para aprovechar de todo su potencial, extraer el conocimiento que ocultan los datos y aplicarlo en beneficio del negocio de la compañía.
Por esto, si una empresa quiere meterse de lleno en Big Data y aprovechar de todos sus beneficios, tiene que dotarse de profesionales bien formados en las tecnologías, arquitecturas y modelos que hacen parte de este disruptivo paradigma.
Por otro lado, si eres un profesional de las TI, o una persona con formación en este campo, no es mala idea especializarse en Big Data para ir a cubrir las necesidades que las empresas de diferentes sectores tendrán que ir cubriendo para no perder su posición frente a la competencia.
Para cubrir estas necesidades de formación, afortunadamente existen unos cuantos programas, como el “Experto en Big Data” que ofrece U-tad, el Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital. Este ambicioso programa de 300 horas, permite a sus alumnos liderar el diseño, la gestión y la explotación de infraestructuras de última generación en la gestión de grandes volúmenes de datos.
Los alumnos del programa Experto en Big Data aprenden a realizar proyectos de desarrollo y administración de soluciones de Big Data con tecnologías como Hadoop. Además, adquieren los conocimientos para diseñar estrategias de inteligencia de negocio en grandes conjuntos de datos y proyectos de integración de Big Data con el Data Warehouse de una compañía, la gestión del conocimiento en grandes bases de datos distribuidas o el análisis de datos en entornos masivos como redes sociales, operadoras de telecomunicaciones, comercio electrónico o e-Health, entre otras.
http://www.u-tadpostgrados.com/big-data ... t=articulo
Un reciente estudio de Bain & Company, demuestra que las compañías “early adopters” de las tecnologías de analíticas para Big Data están ganando una ventaja competitiva importante sobre su competencia. ¿Los motivos? Porque estas empresas…
Tienen dos veces más probabilidades de tener un rendimiento financiero superior.
Son cinco veces más propensas a tomar decisiones mucho más rápidamente.
Tienen tres veces más probabilidades de ejecutar las decisiones según lo previsto.
Están dos veces más propensas a utilizar los datos frecuentemente a la hora de tomar decisiones.
Pero, ¿qué necesita una empresa para entrar en pleno en el mundo del Big Data? Aquí las tres claves:
1. Antes de todo, los datos. Grandes cantidades de información y en un formato que permite un fácil acceso y análisis de la misma. La mayoría de las grandes empresas ya los tienen. De hecho, suelen tienen muchos más datos de lo que pueden llegar a explotar.
2. En segundo lugar, las herramientas. Instrumentos avanzados de almacenamiento y análisis de datos, como Hadoop y NoSQL, así como aplicaciones avanzadas de análisis y visualización, como Pentaho, R o D3.js.
En este caso la dificultad no está tanto en poseer las herramientas, sino en tener a disposición a personas capaces de utilizarlas. Y esto nos lleva a la tercera clave, en general la más difícil en obtener:
3. Las personas con conocimientos profundos de Big Data y de las herramientas para aprovechar de todo su potencial, extraer el conocimiento que ocultan los datos y aplicarlo en beneficio del negocio de la compañía.
Por esto, si una empresa quiere meterse de lleno en Big Data y aprovechar de todos sus beneficios, tiene que dotarse de profesionales bien formados en las tecnologías, arquitecturas y modelos que hacen parte de este disruptivo paradigma.
Por otro lado, si eres un profesional de las TI, o una persona con formación en este campo, no es mala idea especializarse en Big Data para ir a cubrir las necesidades que las empresas de diferentes sectores tendrán que ir cubriendo para no perder su posición frente a la competencia.
Para cubrir estas necesidades de formación, afortunadamente existen unos cuantos programas, como el “Experto en Big Data” que ofrece U-tad, el Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital. Este ambicioso programa de 300 horas, permite a sus alumnos liderar el diseño, la gestión y la explotación de infraestructuras de última generación en la gestión de grandes volúmenes de datos.
Los alumnos del programa Experto en Big Data aprenden a realizar proyectos de desarrollo y administración de soluciones de Big Data con tecnologías como Hadoop. Además, adquieren los conocimientos para diseñar estrategias de inteligencia de negocio en grandes conjuntos de datos y proyectos de integración de Big Data con el Data Warehouse de una compañía, la gestión del conocimiento en grandes bases de datos distribuidas o el análisis de datos en entornos masivos como redes sociales, operadoras de telecomunicaciones, comercio electrónico o e-Health, entre otras.
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