Diplomado en business analytics

Diplomado en Business Analytics

¿Estás interesado en el análisis de datos, gestión empresarial, toma de decisiones estratégicas basadas en datos? ¿Quieres aprender la arquitectura, herramientas y técnicas de Business Intelligence para traducir los datos en información valiosa? ¿No tienes disponibilidad para desplazarte de casa y necesitas realizar tu formación profesional de manera online? Entonces este Diplomado Online en Business Analytics, impartido por Euroinnova International Online Education, está diseñado especialmente para ti. 

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¿Qué importancia tiene el Big Data en la actualidad? ¡Descúbrelo con Euroinnova!

El Big data ha experimentado una evolución significativa desde sus inicios hasta su relevancia actual. Inicialmente, se centraba principalmente en el manejo de grandes volúmenes de datos, pero con el tiempo ha evolucionado para abordar la variedad, la velocidad y la veracidad de los datos, además de la cantidad. Su relevancia actual se destaca en su capacidad para proporcionar información valiosa a partir de conjuntos de datos masivos, lo que impulsa la toma de decisiones informada en diversas industrias.

Los fundamentos del Big Data se basan en los "3 V" originales: volumen, variedad y velocidad. El volumen se refiere a la gestión de grandes cantidades de datos, la variedad aborda la diversidad de tipos de datos (estructurados, no estructurados, semiestructurados) y la velocidad se relaciona con el procesamiento rápido de datos en tiempo real. A medida que el Big Data ha evolucionado, se han agregado otro "V" importantes, como la veracidad (la confiabilidad de los datos) y el valor (la capacidad de obtener información valiosa).

¡Descubre todo acerca de la arquitectura y los componentes de soluciones de Business Intelligence!

La arquitectura del Big Data típicamente se basa en un enfoque escalable y distribuido. La arquitectura de referencia más común es el modelo Lambda, que combina un procesamiento por lotes (Batch Layer) y un procesamiento en tiempo real (Speed Layer). Utiliza sistemas de almacenamiento distribuido como Hadoop para el procesamiento por lotes y sistemas de procesamiento en tiempo real como Apache Spark para gestionar los datos en tiempo real.

Los componentes fundamentales de las soluciones de Business Intelligence (BI) incluyen:

• Extracción, Transformación y Carga (ETL): Este componente se encarga de la recopilación, limpieza y transformación de datos desde diversas fuentes para que sean utilizables en el sistema de BI. Herramientas como Informatica, Talend o Microsoft SSIS son comunes en esta etapa.
• Almacén de Datos (data Warehouse): Aquí se almacenan los datos transformados y preparados para su análisis. Los almacenes de datos suelen utilizar tecnologías como Amazon Redshift, Google BigQuery o Snowflake para proporcionar un rendimiento eficiente en las consultas.
• Proceso Analítico en Línea (OLAP): Esta capa permite la creación de modelos multidimensionales que facilitan el análisis interactivo de los datos. Herramientas como Microsoft Analysis Services o Apache Kylin son ejemplos de tecnologías OLAP.
• Herramientas de Informes y Cuadros de Mando: Proporcionan interfaces visuales para que los usuarios generen informes, visualicen datos y creen cuadros de mando. Algunos ejemplos incluyen Tableau, Power BI y QlikView.
• Inteligencia Empresarial Incorporada (Embedded BI): Algunas soluciones de BI permiten la integración de capacidades analíticas directamente en aplicaciones empresariales. Esto facilita la toma de decisiones dentro del contexto de las operaciones diarias.

La evolución del Big Data y la relevancia actual de estas tecnologías han transformado la forma en que las organizaciones gestionan, analizan y utilizan sus datos. El Big Data ha permitido descubrimientos valiosos a partir de conjuntos de datos masivos, mientras que las soluciones de BI proporcionan herramientas potentes para la visualización y el análisis de datos, impulsando la toma de decisiones estratégicas en tiempo real. En conjunto, estas tecnologías ha facilitado el camino para un enfoque más informado y eficiente en la gestión empresarial.

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