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Analytics

GDPR y Big Data, más unidos que nunca

Publicado el 2/11/17 8:00

El mundo del Big Data cobra una vez más importancia con la nueva normativa europea sobre protección de datos personales, ya que puede darse que muchas empresas tengan grandes volumetrías de datos personales (PII). Y es que, en esa instrucción de la Alta Cámara se insta a todas las entidades públicas y privadas de la Unión a adaptar sus prácticas relativas a grandes datos al reglamento GDPR.

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Herramientas de autoservicio o el reto de extraer valor real de Big Data

Publicado el 19/10/17 8:00

Repasemos un ejemplo cotidiano: una familia dedica la tarde del sábado a visitar un centro comercial. Tarjetas de fidelidad, conexiones wifi abiertas y demás sensores van recopilando datos de los consumidores a medida que van interaccionando con los diferentes establecimientos. Hablamos por tanto de grandes volúmenes de datos.

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La detección del fraude proactiva se llama i2

Publicado el 14/08/17 8:00

Ser proactivo en lo que respecta a la lucha contra el fraude es una de las formas en que los negocios desarrollan su ventaja competitiva. Esta forma de diferenciarse está asociada a beneficios económicos, puesto que, con una herramienta como el i2 Analyst’s Notebook se consiguen evitar unas pérdidas que cada año ascienden a cantidades entre el 5 y el 8% de los ingresos (Association of Certified Fraud Examiners . ACFE).

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Las claves del Big Data: de Analytics al negocio según once expertos

Publicado el 10/07/17 8:00

La tecnología está cambiando la vida de los ciudadanos y de las empresas. Estamos viviendo la auténtica revolución del dato. Conocer las claves del Big Data es esencial para seguir avanzando.

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DWH: un repositorio renovado y con vistas al lago

Publicado el 27/06/17 8:00

La reforma de la vivienda permite aprovechar el espacio disponible de una forma más eficiente, elimina todos esos tabiques, ornamentos y elementos accesorios que no aportan valor ni utilidad y hace posible ganar en luminosidad. En lo que respecta al DWH (data warehouse), un proyecto de modernización iría en la misma línea, facilitando el obtener beneficios como:

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Analítica de datos de redes: el antes y el después

Publicado el 2/05/17 8:00

Antes de empezar a pensar en la analítica de datos de redes, hay que tener claro en cuántas fuentes de datos la organización confía para la toma de decisiones. Todos estos orígenes de la información deberán ser tomados en consideración y evaluados con sujeción a un plan.

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Técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático: el futuro está aquí

Publicado el 27/04/17 8:00

Las técnicas de análisis de datos tienen en el machine learning un sólido apoyo para la generación de conocimiento en la organización. El aprendizaje automático explota la estadística y muchas otras áreas de las matemáticas. Su ventaja es la velocidad.

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Experiencia de cliente optimizada: 4 aplicaciones de minería y 3 estrategias de éxito

Publicado el 26/04/17 8:00

La experiencia de cliente está relacionada con el potencial generador de valor de la organización. Según un estudio de Tempkin Group se confirma que “los líderes en entregar una experiencia de cliente satisfactoria tienen una ventaja de más de 16% sobre el resto de empresas. Una posición que se basa en hechos como contar con consumidores que realizan más compras, clientes más leales y usuarios que están más dispuestos a recomendar la marca".

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Base de datos multidimensional: respuesta a las cuestiones más complejas del e-commerce

Publicado el 4/04/17 8:00

A diferencia del modelo relacional, unabase de datos multidimensionalestá optimizada para el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el almacenamiento de datos. Esto lo consigue gracias a su estructura. La arquitectura de una base de datos de este tipo se compone de una combinación de datos de fuentes diversas que trabajan de forma simultánea ofreciendo redes, jerarquías, matrices y otras clases de formato de datos.

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Modelado de datos: las mejores prácticas menos teóricas

Publicado el 29/03/17 2:00

El diseño de un modelado de datos es el principio de una mejora notable en los resultados de negocio, en la comunicación empresarial y en el rendimiento técnico. No obstante, para lograr este nivel de éxito hace falta conseguir que las interrelaciones lógicas y los flujos de datos entre los distintos elementos de datos queden bien representadas. Conocer el tipo de datos y el formato en que éstos serán requeridos es importante en este proceso, aunque también hace falta tener en cuenta algunas mejores prácticas.

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