Inteligencia de negocios y analítica de datos
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Inteligencia de negocios y analítica de datos

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Inteligencia de negocios y analítica de datos

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Índice
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Información del libro

Inteligencia de negocios (Business Intelligence) es una disciplina muy antigua y que ha ido evolucionando con el tiempo y adaptándose a la evolución de las tecnologías de la información y las comunicaciones más disruptivas, y su implantación en la empresa, con los años, así como las tendencias empresariales más innovadoras. Analítica de negocios (BA, Business Analytics o Analytics, términos cada día más utilizados en consultoría y en estrategias de negocios) es una disciplina complementaria y ubconjunto de inteligencia de negocios que se apoya en técnicas de análisis de datos. Los siguientes contenidos están disponibles únicamente online:
• Capítulo 5
• Capítulo 6
• Sección 7-10
• Capítulo 12
• Capítulo 15, parte 2
• Bibliografía

Preguntas frecuentes

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Información

Editorial
Alfaomega
Año
2019
ISBN
9789587785425
Categoría
Negocios y empresa
Categoría
Negocios en general

Índice

  1. Contenido
  2. Prólogo
  3. Autor
  4. CAPÍTULO 1 - INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  5. 1.1INTRODUCCIÓN
  6. 1.2 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: HISTORIA, DEFINICIONES Y CONCEPTOS
  7. 1.3 BUSINESS INTELLIGENCE, BUSINESS ANALYTICS Y BIGDATA: LOS TRES PILARES DE LA INTELIGENCIAEMPRESARIAL
  8. 1.4 ARQUITECTURA DE UN SISTEMA DE INTELIGENCIA DENEGOCIOS
  9. 1.5 INTRODUCCIÓN A BIG DATA Y SU IMPACTO EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  10. 1.6 ARQUITECTURA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON INTEGRACIÓN DEBIG DATA
  11. 1.7 VISIÓN GERENCIAL DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  12. 1.8 ANALÍTICA DE NEGOCIOS (BUSINESS ANALYTICS )
  13. 1.9 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ENBIG DATA
  14. 1.10 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS MÓVIL
  15. 1.11 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA NUBE
  16. 1.12 PROVEEDORES DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: CUADRANTE MÁGICO DE GARTNER DE BI & ANALYTICS
  17. 1.13 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS FUTURA: INTEGRACIÓN DE BIG DATA , INTERNET DE LAS COSAS E INTELIGENCIAARTIFICIAL
  18. 1.14 LA EVOLUCIÓN HACIA LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA NUBE(CLOUD BI)
  19. 1.15 RESUMEN
  20. CAPÍTULO 2 - ANALÍTICA DE NEGOCIOS(BUSINESS ANALYTICS): UNA VISIÓN GLOBAL
  21. 2.1 INTRODUCCIÓN
  22. 2.2 CONCEPTOS BÁSICOS DE ANALÍTICA DE NEGOCIOS (BUSINESS ANALYTICS )
  23. 2.3 BUSINESS ANALYTICSVERSUS DATA ANALYTICS
  24. 2.4 ANALÍTICA AVANZADA (AA)
  25. 2.5 CASO DE ESTUDIO: PLATAFORMAS DE BI& ANALYTICS DE GARTNER
  26. 2.6 ORGANIZACIÓN, TIPOS Y FUENTES DE DATOS
  27. 2.7 CICLO DE VIDA DE LOS DATOS
  28. 2.8 ANALÍTICA DE DATOS: CONCEPTOS Y TIPOS
  29. 2.9 BIG DATA ANALYITCS
  30. 2.10 CIENCIA DE DATOS: EVOLUCIÓN DE LA ANALÍTICA DE NEGOCIOS Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  31. 2.11 TENDENCIAS DEANALYTICS
  33. CAPÍTULO 3 - TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN ORGANIZACIONES Y EMPRESAS(ECONOMÍA COLABORATIVA,EXPERIENCIA DE CLIENTE Y BLOCKCHAIN)
  34. 3.1 INTRODUCCIÓN
  35. 3.2 ¿QUÉ ES TRANSFORMACIÓN DIGITAL?
  36. 3.3 TECNOLOGÍAS FACILITADORAS DE LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  37. 3.4 LA EMPRESA DIGITAL
  38. 3.5 LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LA INDUSTRIA Y EN LA EMPRESA
  39. 3.6 EL PROCESO DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  40. 3.7 FÁBRICA INTELIGENTE: LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA INDUSTRIA 4.0
  41. 3.8 ECONOMÍA COLABORATIVA
  42. 3.9 EXPERIENCIA DE CLIENTE
  43. 3.10 BLOCKCHAIN (CADENA DE BLOQUES)
  44. 3.11.BLOCKCHAIN EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  45. 3.12 RESUMEN
  46. CAPÍTULO 4 - ALMACENES DE DATOS: DATA WAREHOUSE , OLAP YDATA LAKE
  47. 4.1 INTRODUCCIÓN
  48. 4.2 DATOS: GESTIÓN, GOBIERNO, CALIDAD E INTEGRIDAD
  49. 4.3 ADMINISTRACIÓN DE ARCHIVOS
  50. 4.4 BASES DE DATOS
  51. 4.5 DATA WAREHOUSE
  52. 4.6 DATA MART
  53. 4.7 MARCO DE TRABAJO (FRAMEWORK ) DE UN SISTEMA DE ALMACENAMIENTO DE DATOS
  54. 4.8 METADATOS, CALIDAD Y GOBIERNO DE UN DATA WAREHOUSE
  55. 4.9 HERRAMIENTAS ETL
  56. 4.10 DESAROLLO DE UN SISTEMA DEDATA WAREHOUSE
  57. 4.11 ENFOQUES DE DESARROLLO (MODELOS) DE UN SISTEMA DEDATA WAREHOUSE
  58. 4.12 OLAP (PROCESAMIENTO ANALÍTICO EN LÍNEA)
  59. 4.13 DATA LAKE (LAGOS DE DATOS): LOS NUEVOS DEPÓSITOS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS
  60. 4.14 DATA WAREHOUSE VERSUSDATA LAKE
  61. 4.15 PROVEEDORES DE SOLUCIONES DE DATA WAREHOUSE
  62. 4.16 RESUMEN
  63. CAPÍTULO 5 BIG DATA: ARQUITECTURA,ECOSISTEMA HADOOP Y OPEN DATA)
  64. CAPÍTULO 6 - BASES DE DATOS NOSQL Y “EN MEMORIA”
  65. CAPÍTULO 7 - VISUALIZACIÓN DE DATOS: INFORMES Y CONSULTAS, CUADROS DE MANDO (DASHBOARDS ) Y CUADRO DE MANDO INTEGRAL (CMI)
  66. 7.1 INTRODUCCIÓN
  67. 7.2 CONCEPTOS GENERALES DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
  68. 7.3 GRÁFICOS
  69. 7.4 TIPOS DE GRÁFICOS
  70. 7.5 MAPAS
  71. 7.6 INFOGRAFÍAS
  72. 7.7 INFORMES (REPORTING ) Y CONSULTAS (QUERY )
  73. 7.8 CUADROS DE MANDO (DASHBOARD )
  74. 7.9 NARRATIVA DE DATOS (DATA STORYTELLING
  75. 7.11 HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
  76. 7.12 RESUMEN
  77. CAPÍTULO 8 - MINERÍA DE DATOS
  78. 8.1 INTRODUCCIÓN
  79. 8.2 MINERÍA DE DATOS: CONCEPTOS, DEFINICIONES Y APLICACIONES
  80. 8.3. APLICACIONES DE LA MINERÍA DE DATOS
  81. 8.4 PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO: KDD
  82. 8.5 PROCESO DE MINERÍA DE DATOS: METODOLOGÍACRISP-DM
  83. 8.6 PROCESO DE MINERÍA DE DATOS: METODOLOGÍASEMMA
  84. 8.7 MODELOS, ALGORITMOS Y TÉCNICAS DE MINERÍA DEDATOS
  85. 8.8 RELACIONES DE LA MINERÍA DE DATOS CON OTRAS DISCIPLINAS: DEBIG DATA ADATA SCIENCE
  86. 8.9 HERRAMIENTAS DE SOFTWARE DE MINERÍA DEDATOS
  87. 8.10 RESUMEN
  88. CAPÍTULO 9 - MINERÍA WEB Y MINERÍA DE TEXTOS
  89. 9.1 INTRODUCCIÓN
  90. 9.2 MINERÍA DE TEXTOS
  91. 9.3 HERRAMIENTAS DE LA MINERÍA DE TEXTOS
  92. 9.4 MINERÍA WEB: CONCEPTOS, DEFINICIONES Y CATEGORÍAS
  93. 9.5 ARQUITECTURA DE LA MINERÍA WEB
  94. 9.6 CATEGORÍAS DE LA MINERÍA WEB
  95. 9.7 MINERÍA WEB DE CONTENIDO
  96. 9.8 MINERÍA WEB DE ESTRUCTURA
  97. 9.9 MINERÍA WEB DE USO
  98. 9.10 HERRAMIENTAS DE MINERÍA WEB
  99. 9.11 MOTORES DE BÚSQUEDA (BUSCADORES)
  100. 9.12 POSICIONAMIENTO SEO: OPTIMIZACIÓN DE LOS MOTORES DE BÚSQUEDA
  101. 9.13 POSICIONAMIENTO SEM
  102. 9.14 RESUMEN
  103. CAPÍTULO 10 ANALÍTICA DE DATOS (BIG DATA & ANALYTICS )
  104. 10.1 INTRODUCCIÓN
  105. 10.2 ¿QUÉ ES ANALÍTICA DE DATOS? (DATA ANALYTICS)
  106. 10.3 ANALÍTICA DE NEGOCIOS (BUSINESS ANALYTICS/ANALYTICS)
  107. 10.4 UNA VISIÓN GLOBAL DE ANALÍTICA DE BIG DATA
  108. 10.5 CATEGORÍAS PRÁCTICAS DE ANALÍTICA
  109. 10.6 ANALÍTICA DE BIG DATA
  110. 10.7 CARACTERÍSTICAS DE UNA PLATAFORMA DE INTEGRACIÓN DE ANALÍTICA DE BIG DATA
  111. 10.8 ANALÍTICA DIGITAL
  112. 10.9 ANALÍTICA WEB
  113. 10.10 PROLIFERACIÓN DE DATOS SOCIALES
  114. 10.11 ANALÍTICA SOCIAL
  115. 10.12 ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS
  116. 10.13 ANALÍTICA MÓVIL
  117. 10.14 RESUMEN
  118. CAPÍTULO 11 - ANALÍTICA WEB Y ANALÍTICA SOCIAL
  119. 11.1 INTRODUCCIÓN
  120. 11.2 PRIMERAS CONSIDERACIONES EMPRESARIALES SOBRE ANALÍTICA WEB
  121. 11.3 BREVE HISTORIA DE LA ANALÍTICA WEB
  122. 11. 4 MÉTRICAS
  123. 11.5 INDICADORES CLAVE DE RENDIMIENTO (KP
  124. 11.6 INFORMES (GOOGLE ANALYTICS)
  125. 11.7 HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB
  126. 11.8 ANALÍTICA WEB MÓVIL (MOBILE ANALYTICS)
  127. 11.9 ANALÍTICA SOCIAL
  128. 11.10 HERRAMIENTAS DE ANALITICA SOCIAL
  129. 11.12 HERRAMIENTAS DE REPUTACIÓN E INFLUENCIA SOCIAL
  130. 11.13 RESUMEN
  131. CAPÍTULO 12 - GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y HERRAMIENTAS COLABORATIVAS
  132. CAPÍTULO 13 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA Y ALGORITMOS EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  133. 13.1 INTRODUCCIÓN
  134. 13.2 INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DEFINICIÓN, HISTORIA Y EVOLUCIÓN
  135. 13.3 TECNOLOGÍAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  136. 13.4 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  137. 13.5 APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING )
  138. 13.6 COMPUTACIÓN COGNITIVA
  139. 13.7 BOTS Y CHATBOTS
  140. 13.8 CHATBOTS DE EMPRESA: EL CASO DE LA ATENCIÓN AL CLIENTE
  141. 13.9 EL ALGORITMO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO MODELO DE NEGOCIO EN LA ECONOMÍA DIGITAL
  142. 13.10 RESUMEN
  143. CAPÍTULO 14 - CIENCIA DE DATOS Y CIENTÍFICOS DE DATOS EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  144. 14.1 INTRODUCCIÓN
  145. 14.2 DEFINICIÓN DE CIENCIA DE DATOS
  146. 14.3 DISCIPLINAS DE CIENCIA DE DATOS
  147. 14.4 EL PROCESO DE CIENCIA DE DATOS
  148. 14.5 EL CIENTÍFICO DE DATOS
  149. 14.6 EL PERFIL DEL CIENTÍFICO DE DATOS
  150. 14.7 HERRAMIENTAS DE PROGRAMACIÓN PARA CIENCIA DE DATOS
  151. 14.8 ROLES PROFESIONALES RELACIONADOS CON DATOS
  152. 14.9 LA CIENCIA DE DATOS EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  153. 14.10 RESUMEN
  154. CAPÍTULO 15 - TENDENCIAS DE FUTURO EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. PRIVACIDAD, PROTECCIÓN Y SEGURIDAD DE LOS DATOS
  155. 15.1 INTRODUCCIÓN
  156. 15.2 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA NUBE: TENDENCIAS
  157. 15.3 MEDIDAS DE SEGURIDAD EN EL CICLO DE VIDA DE LOS DATOS
  158. 15.4 LOS RIESGOS A LA PRIVACIDAD EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  159. 15.5 ÉTICA Y RESPONSABILIDAD SOCIAL DE LA SEMPRESAS
  160. 15.6 EL NUEVO REGLAMENTO DE PROTECCIÓN DE DATOS Y DE PRIVACIDAD DE LA UNIÓN EUROPEA
  161. 15.7 REVISIÓN GENERAL DE TENDENCIAS FUTURAS EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS