
Big Data and Business Analytics
Jay Liebowitz
- Editorial
- CRC Press
- Año
- 2013
- Páginas
- ~304
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Compilada y editada en 2013 por Jay Liebowitz para CRC Press, esta obra reúne contribuciones de especialistas de la industria, la academia y directivos empresariales (incluyendo el prólogo de ejecutivos de Enterprise Analytics en Starbucks) para examinar la adopción estratégica del Big Data y la analítica de negocios en las organizaciones. Está dirigida a gerentes de TI, consultores de Business Intelligence, directores de tecnología y profesionales de analítica de nivel intermedio que necesitan planificar hojas de ruta arquitectónicas, gobernanza de datos y transformaciones organizacionales más allá del entusiasmo tecnológico del momento.
A lo largo de sus capítulos, el texto analiza la arquitectura empresarial requerida para sustentar la analítica avanzada y presenta patrones aplicados al marketing digital, la segmentación y retención de clientes, y la monetización del valor intrínseco de los datos corporativos. Aborda la analítica de alto rendimiento (High-Performance Analytics), la inteligencia competitiva, el análisis de datos temporales multivariantes y el procesamiento de métricas procedentes de redes sociales. Asimismo, examina aplicaciones de alto impacto en sanidad y medicina predictiva para salvar vidas, junto con casos de uso en el sector público como los desarrollados por el Departamento de Transporte de Estados Unidos (U.S. DOT).
El enfoque del volumen es enteramente estratégico, arquitectónico y directivo: no incluye ejercicios de programación guiada, scripts en terminal ni tutoriales de desarrollo de software paso a paso. Su valor radica en sus lecciones aprendidas, marcos de toma de decisiones corporativas y recomendaciones prácticas para conectar las inversiones en datos masivos con el retorno financiero real de la empresa. Deja de lado la configuración de clústeres y la codificación de algoritmos de bajo nivel, por lo que resulta ideal para quienes ya conocen los fundamentos de bases de datos y requieren alinear la infraestructura tecnológica con la estrategia del negocio.
- Business Analytics
- Arquitectura empresarial
- Inteligencia de negocios
- Gobernanza de datos
- Marketing digital
- High-Performance Analytics
- Datos temporales
- Toma de decisiones
- Analítica en salud
¿Cómo enseña?
Teórico
- ✗ Sin ejercicios
- ✗ Sin proyectos

