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Inteligencia de negocios y analítica de datos

Nuevo

Autor: Luis Joyanes Aguilar
Editorial: Alfaomega
Edición: Primera, 2019
Formato: Libro
Rústica, 15 x 22  
466 páginas
Peso: 0.615Kg
ISBN: 9789587785418

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Reseña. Inteligencia de negocios y analítica de datos.

El Libro hace una introducción Teórico-Práctica a La Inteligencia De Negocios y a la Analítica de Negocios, extendida a La Analítica de Datos y sus diferentes categorías, así como a la Analítica de Big Data. Se da Respuesta a las preguntas más utilizadas en la gestión empresarial y en los campos de la educación y de la investigación.

Se describe el panorama general del empleo y tendencias de esta tecnología con estadísticas e información muy actualizada.
 
Aprenda:
  • A buscar y elegir las mejores soluciones para su empresa
Conozca
  • Inteligencia de negocios
  • Analítica de negocios y analítica de datos
  • Empresas líderes en el mundo
  • Productos disponibles
  • Tendencias actuales
El autor
Luis Joyanes Aguilar. Presidente de la Fundación I+D del Software Libre (Fidesol), Granada (España). Dr. Ingeniero en informática por la Universidad de Oviedo y Dr. En sociología por la Universidad Pontificia de Salamanca. Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UPSA. Profesor Investigador de la Universidad Católica de Ávila (UCAV) y de la Ávila Business School de UCAV. Profesor invitado y visitante de numerosas universidades de Latinoamérica y El Caribe. Conferenciante habitual en congresos, simposios, jornadas a nivel internacional. Ha dirigido más de 50 tesis doctorales de estudiantes españoles, portugueses y latinoamericanos. Ha escrito más de 40 libros de TIC y más de 100 artículos científicos y profesionales. Miembro del Instituto Universitario “Agustín Millares” de la Universidad Carlos III de Madrid. En abril de 2018 recibió la Mención Honorífica del Doctorado en Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, de Bogotá (Colombia).

Contenido. Inteligencia de negocios y analítica de datos.

PARTE I
VISIÓN MODERNA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y ANALÍTICA DE DATOS
 
CAPITULO 1
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Una panorámica global
1.1 Introducción
1.2 Inteligencia de negocios: Historia, definiciones y conceptos
1.3 Business inteligence, Business Analytics y Big Data: Los tres pilares de la inteligencia empresarial.
1.4 Arquitectura de un sistema de inteligencia de negocios
1.5 Introducción a Big Data y su impacto en la inteligencia de negocios
1.6 Arquitectura de inteligencia de negocios con integración de Big Data.
1.7 Visión gerencial de inteligencia de negocios
1.8 Analítica de negocios (business analytics)
1.9 Inteligencia de negocios móvil
1.10 Inteligencia de negocios móvil
1.11 Inteligencia de negocios en la nube
1.12 Proveedores de inteligencia de negocios: Cuadrante mágico de Gartner de BI & Analytics.
1.13 Inteligencia de negocios futura: Integración de Big Data, internet de las cosas e Inteligencia Artificial.
1.14 La evolución hacia la inteligencia de negocios en la nube (Cloud BI)
1.15 RESUMEN
 
CAPÍTULO 2
ANALÍTICA DE NEGOCIOS (BUSINESS ANALYTICS): UNA VISIÓN GLOBAL
2.1 Introducción
2.2 Conceptos básicos de analítica de negocios (business analytics)
2.3 Business Analytics versus Data Analytics
2.4 Analítica avanzada (AA)
2.5 Caso de estudio: cuadrante mágico de Gartner de BI & Analytics
2.6 Organización, tipos y fuertes de datos
2.7 Ciclo de vida de los datos
2.8 Analítica de dato: conceptos y tipos
2.9 Big Data Analytics
2.10 Ciencia de datos: Evolución de la analítica de negocios y el análisis de datos
2.11Tendencias de Analytics
2.12 RESUMEN
 
CAPÍTULO 3
TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN ORGANIZACIONES Y EMPRESAS (ECONOMÍA COLABORATIVA EXPERIENCIA DE CLIENTE Y BLOCKCHAIN)
3.1 Introducción
3.2 ¿Qué es Transformación Digital?
3.3 Tecnologías facilitadoras de la Transformación Digital
3.4 La empresa digital
3.5 La transformación digital en la industria y en la empresa
3.6 El proceso de transformación digital
3.7 Fábrica inteligente: la transformación digital en la industria 4.0
3.8 Economía colaborativa
3.9 Experiencia de cliente
3.10 Blockchain (cadena de bloques)
3.11 Blockchain en inteligencia de negocios
3.12 RESUMEN
 
PARTE II
INFRAESTRUCTURAS Y ARQUITECTURA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
CAPÍTULO 4
ALMACENES DE DATOS: DATA WAREHOUSE, OLAP Y DATA LAKE
4.1 Introducción
4.2 Datos: gestión, gobierno, calidad e integridad
4.3 Administración de archivos
4.4 Bases de datos
4.5 Data warehouse
4.6 Data Mart
4.7 Marco de trabajo (Framework) de un sistema de almacenamiento de datos
4.8 Metadatos, calidad y gobierno de un Data Warehouse
4.9 Herramientas ETL
4.10 Desarrollo de un sistema de Data Warehouse
4.11 Enfoques de desarrollo (modelos) de un sistema de Data Warehouse
4.12 OLAP (Procesamiento analítico en línea)
4.13 Data Lakes (Lagos de Datos): Los nuevos depósitos de almacenamiento de datos
4.14 Data Lake versus Data Warehouse
4.15 Proveedores de soluciones de Data Warehouse
4.16 RESUMEN
 
Contenido disponible online
CAPÍTULO 5
BIG DATA: ARQUITECTURA, ECOSISTEMA HADOOP Y OPEN DATA)
 
CAPÍTULO 6
BASES DE DATOS NOSQL Y “EN MEMORIA”
 
CAPÍTULO 7
VISUALIZACIÓN DE DATOS: INFORMES Y CONSULTAS, CUADROS DE MANDO(DASHBOARDS) Y CUADRO DE MANDO INTEGRAL (CMI)
7.1 Introducción
7.2 Conceptos generales de visualización de datos
7.3 Gráficos
7.4 Tipos de gráficos
7.5 Mapas
7.6 Infografías
7.7 Informes (reporting) y consultas (query)
7.8 Cuadros de mando (deshboards)
7.9 Narrativa de Datos (Data Storytelling)
7.10 Cuadro de Mando Integral (CMI) o Balanced Scorecard
7.11 Herramientas de visualización de datos
7.12 RESUMEN
 
PARTE III
ANALÍTICA DE NEGOCIOS Y ANALÍTICA DE DATOS
 
CAPÍTULO 8
MINERÍA DE DATOS
8.1 Introducción
8.2 Minería de datos: conceptos, definiciones y aplicaciones
8.3 Aplicaciones de la minería de datos
8.4 Proceso de descubrimiento del conocimiento: KOD
8.5 Proceso de minería de datos: metodología CRISP-DM
8.6 Proceso de minería de datos: metodología SEMMA
8.7 Modelos, algoritmos y técnicas de minería de datos
8.8 Relaciones de la minería de datos con otras disciplinas: de Big Data a Data Science
8.9 Herramientas de software de minería de Datos
8.10 RESUMEN
 
CAPÍTULO 9
MINERÍA WEB Y MINERÍA DE TEXTOS
9.1 Textos
9.2 Minería de textos
9.3 Herramientas de la minería de textos
9.4 Minería Web: conceptos, definiciones y categorías
9.5 Arquitectura de la minería Web
9.6 Categorías de la minería Web
9.7 Minería Web de contenido
9.8 Minería Web de la Estructura
9.9 Minería Web de uso
9.10 Herramientas de minería Web
9.11 Motores de búsqueda (buscadores)
9.12 Posicionamiento SEO: Optimización de los motores de búsqueda
9.13 Posicionamiento SEM
9.14 RESUMEN
 
CAPÍTULO 10
ANALÍTICA DE DATOS (BIG DATA & ANALYTICS)
10.1 Introducción
10.2 ¿Qué es analítica de datos? (Data Analytics)
10.3 Analítica de negocios (Business Analytics/ analytics)
10.4 Una visión global de analítica de Big Data
10.5 Categorías prácticas de analítica
10.6 Analítica de Big Data
10.7 Características de una plataforma de integración de Analítica de Big Data
10.8 Analítica digital
10.9 Analítica Web
10.10 Proliferación de datos sociales
10.11 Analítica Social
10.12 Análisis de sentimientos
10.13 Analítica móvil
10.14 RESUMEN
 
CAPÍTULO 11
ANALÍTICA WEB Y ANALÍTICA SOCIAL
11.1 Introducción
11.2 Primeras consideraciones empresariales sobre analítica Web
11.3 Breve historia de la analítica Web
11.4 Métricas
11.5 Indicadores clave de rendimiento (KPI)
11.6 Informes (Google Analytics)
11.7 Herramientas de analítica Web
11.8 Analítica Web Móvil (Mobile Analytics)
11.9 Analítica Social
11.10 Herramientas de analítica social
11.11 Herramientas de monitorización
11.12 Herramientas de reputación e influencia social
11.13 RESUMEN
 
Contenido disponible online
 
CAPÍTULO 12
GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y HERRAMIENTAS COLABORATIVAS
 
PARTE IV
LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA CUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
 
CAPÍTULO 13
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA Y ALGORITMOS EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
13.1 Introducción
13.2 Inteligencia artificial: Definición, historia y evolución
13.3 Tecnologías de inteligencia artificial
13.4 Aprendizaje automático
13.5 Aprendizaje profundo (Deep Learning)
13.6 Computación cognitiva
13.7 Bots y chatbots
13.8 Chatbos de empresa: el caso de la atención al cliente)
13.9 El algoritmo en inteligencia artificial como modelo de negocio en la economía digital
13.10 RESUMEN
 
CAPÍTULO 14
CIENCIA DE DATOS Y CIENTÍFICOS DE DATOS EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
14.1 Introducción
14.2 Definición de ciencia de datos
14.3 Disciplinas de ciencias de datos
14.4 El proceso de ciencia de datos
14.5 El científico de datos
14.6 El perfil de científico de datos
14.7 Herramientas de programación para ciencia de datos
14.8 Roles profesionales relacionados con datos
14.9 La ciencia de datos en la inteligencia de negocios
14.10 RESUMEN
 
CAPITULO 15
TENDENCIAS DE FUTURO EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. PRIVACIDAD, PROTECCIÓN Y SEGURIDAD DE LOS DATOS (Parte1)
15.1 Introducción
15.2 Inteligencia de negocios en la nube: tendencias
15.3 Medidas de seguridad en el ciclo de vida de los datos
15.4 Los riesgos a la privacidad en la inteligencia de negocios
15.5 Ética y responsabilidad social de las empresas
15.6 El nuevo reglamento de protección de datos y de privacidad de la Unión Europea
15.7 Revisión general de tendencias futuras en inteligencia de negocios
 
Contenido disponible online
 
CAPÍTULO 15
TENDENCIAS DE FUTURO EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS, PRIVACIDAD, PROTECCIÓN Y SEGURIDAD DE LOS DATOS (Parte 2)
 
BIBLIOGRAFÍA Y RECURSOS

Reseñas

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Inteligencia de negocios y analítica de datos

Inteligencia de negocios y analítica de datos

Autor: Luis Joyanes Aguilar
Editorial: Alfaomega
Edición: Primera, 2019
Formato: Libro
Rústica, 15 x 22  
466 páginas
Peso: 0.615Kg
ISBN: 9789587785418

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