Sectorial

Thick Data y Big Data

Desarrollo de Big Data y Business Intelligence 7 h

Presentación

Detectar tendencias, analizar patrones de conducta, conocer mejor a los clientes, estos son algunos de los beneficios que logra el Big Data, pero cabe preguntarse si verdaderamente es suficiente con la información que proporciona la gestión y el análisis de datos masivos.

El error hoy en muchas estrategias de Big Data es dar mayor peso a los datos cuantitativos que a los cualitativos. Poner fe ciega en los números evitando los denominados «datos densos» y más complejos, llamados Thick Data puede ser un error a la larga.

Mediante esta formación en Thick Data y Big Data lograrás adquirir los conocimientos necesarios para tomar las decisiones adecuadas en el contexto en el que nos encontramos.

Objetivos

- Conocer qué es el Big Data y el Thick Data y cuáles son los matices que los diferencian.

- Entender la importancia de almacenar y extraer información en un mundo digitalizado.

- Ver la relevancia e importancia de una correcta selección de las fuentes de datos.

- Comprender cómo el Thick Data es capaz de dar valor a la información cualitativa..

Índice de contenidos

UNIDAD DIDÁCTICA 1.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA.

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES

  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES

  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
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