Contenido CAPÍTULO 2 FUENTES DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS Parte I. La era de Big Data CAPÍTULO 1 QUÉ ES BIG DATA?... 1

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1 Contenido Parte I. La era de Big Data CAPÍTULO 1 QUÉ ES BIG DATA?... 1 Definición de Big Data... 2 Tipos de datos... 3 Datos estructurados... 4 Datos semiestructurados... 4 Datos no estructurados... 5 Integración de los datos: oportunidades de negocio de los Big Data... 5 Características de Big Data... 7 Volumen... 7 Velocidad... 8 Variedad... 8 Veracidad Valor El tamaño de los Big Data Cómo se ha llegado a la explosión de Big Data? El Big Data eclosiona en España (IDC) Cómo crear ventajas competitivas a partir de la información: IDC Big Data Retos empresariales de Big Data El gran negocio de Big Data Big Data: the next thing(la siguiente gran tendencia) La empresa inteligente Casos de estudio Una breve reseña histórica de Big Data El origen moderno de Big Data Resumen Notas CAPÍTULO 2 FUENTES DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS Origen de las fuentes de datos Tipos de fuentes de Big Data Los datos de la Web El peso de los datos de la Web Los datos de texto Aplicaciones del análisis de texto Otras aplicaciones del análisis de texto Datos de sensores Datos de posición y tiempo: geolocalización 34 Datos de RFID y NFC Datos de redes sociales Análisis de redes sociales Datos de las operadoras de telecomunicaciones El valor del tráfico de datos Datos de las redes inteligentes de energía (smart grids) El contador inteligente (smart meter).. 42 Otros datos de las redes inteligentes Resumen Notas CAPÍTULO 3 EL UNIVERSO DIGITAL DE DATOS. EL ALMACÉN DE BIG DATA La era del petabyte (Wired, 2008)... 46

2 XII Contenido El universo digital de EMC/IDC ( ) Datos en todas partes (The Economist, 2010) El universo digital de datos: Extrayendo valor del caos (2011) La sobrecarga de información cobra forma física El almacenamiento también supera las expectativas La revolución de los datos está cambiando el paisaje de los negocios (The Economist, 2011) La era del exabyte (Cisco, 2012). Hacia la era del zettabyte El universo digital de datos IDC/EMC (diciembre, 2012). El camino a la era del zettabyte Resumen Notas CAPÍTULO 4 SECTORES ESTRATÉGICOS DE BIG DATA Y OPEN DATA Dominios estratégicos de Big Data Informe McKinsey Global Institute Por qué se ha llegado a la explosión de los Big Data? Sectores dominantes en Big Data Sector de la salud El informe Big Data Healthcare Hype and Hope Conclusiones del Digital Health Summit, Las Vegas (Enero 2013) Otras consideraciones prácticas Un anticipo a Hadoop Open Data. El movimiento de los datos abiertos Iniciativas Open Data La información pública al servicio del ciudadano La iniciativa de la Unión Europea (enero 2013) Open Data Alliance Open Data Institute (ODI) Resumen Recursos Notas CAPÍTULO 5 BIG DATA EN LA EMPRESA. LA REVOLUCIÓN DE LA GESTIÓN, LA ANALÍTICA Y LOS CIENTÍFICOS DE DATOS Integración de Big Data en la empresa Presencia del modelo 3 V de Big Data en las empresas Big Data: la revolución de la gestión Qué es lo nuevo ahora? Los cinco retos de la gestión Profesionales de análisis de datos: analistas y científicos de datos Ciencia de los datos El científico de datos Qué habilidades necesita un científico de datos? Casos de estudio: el ITAM de México DF Cómo encontrar los científicos de datos que se necesitan? La inteligencia de negocios en Big Data OLAP Minería de datos Sistemas de apoyo a la decisión (DSS) Herramientas de informes y de visualización Tecnologías de visualización de datos Analítica de Big Data: una necesidad Seguridad y privacidad en Big Data La iniciativa de Cloud Security Alliance (CSA) Privacidad Foursquare. Un caso de estudio en privacidad La seguridad en la Unión Europea Resumen Recursos Notas Parte II. Infraestructura de los Big Data CAPÍTULO 6 CLOUD COMPUTING, INTERNET DE LAS COSAS Y SOLOMO

3 Big Data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones XIII Origen y evolución de cloud computing Definición de la nube Características de cloud computing Modelos de la nube (cloud) Modelos de servicio Modelos de despliegue de la nube Cómo adaptar la nube en organizaciones y empresas? Consideraciones económicas Características organizacionales Acuerdos de nivel de servicio (SLA, Service Level Agreement) Seguridad Los centros de datos como soporte de cloud computing Internet y los centros de datos: una industria pesada Internet de las cosas IPv4: El cuello de botella. IPv6: el desarrollo de la Internet de las cosas Sensores Bluetooth 3.0/ RFID NFC SIM integrada Códigos QR y BIDI Ciudades inteligentes (smart cities) Qué son los medios sociales (social media)? El panorama de los medios sociales Geolocalización Movilidad Plataformas móviles Plataformas móviles de código abierto. 147 Resumen Recursos Notas CAPÍTULO 7 ARQUITECTURA Y GOBIERNO DE BIG DATA La arquitectura de Big Data Fuentes de Big Data Almacenes de datos (Data Warehouse y Data Marts) Bases de datos Hadoop Plataformas de Hadoop Integración de Big Data Analítica de Big Data Reporting, query y visualización Analítica predictiva Analítica Web Analítica social y listening social Analítica M2M Plataformas de analítica de Big Data Cloud computing Gobierno de los Big Data Gobierno de TI El gobierno de la información Gobierno de Big Data Calidad de los Big Data Administración de datos maestros El ciclo de vida de los Big Data Seguridad y privacidad de Big Data Metadatos de Big Data Arquitectura de Big Data de Oracle Capacidades de la arquitectura de Big Data Arquitectura de información de Big Data de Oracle Plataforma de Big Data de Oracle: productos y soluciones Arquitectura de Big Data de IBM Resumen Notas CAPÍTULO 8 BASES DE DATOS ANALÍTICAS: NOSQL Y EN MEMORIA Tipos de base de datos actuales Bases de datos relacionales Bases de datos heredadas (legacy) Bases de datos NoSQL Bases de datos en memoria Sistemas de base de datos MPP Qué es NoSQL? Bases de datos NoSQL Diferencias esenciales entre NoSQL y SQL Tipos de base de datos NoSQL Bases de datos clave- valor Bases de datos orientadas a grafos Bases de datos orientadas a BigTable (tabulares/columnares)

4 XIV Contenido Bases de datos orientadas a documentos Bases de datos en memoria caché Las bases de datos NoSQL en la empresa Breve historia de NoSQL Tendencias para 2013 en bases de datos NoSQL Computación en memoria Tecnología en memoria Tipos de tecnologías en memoria Proveedores de tecnología en memoria Analítica en memoria Proveedores de computación y bases de datos en memoria Bases de datos en memoria Uso de la memoria central como almacén de datos Almacenamiento por columnas Paralelismo en sistemas multinúcleo SAP HANA SAP HANA cloud SAP HANA para análisis de sentimientos Oracle Microsoft Resumen Recursos Notas CAPÍTULO 9 EL ECOSISTEMA HADOOP El origen de Hadoop The Google File System MapReduce BigTable Qué es Hadoop? Historia de Hadoop El ecosistema Hadoop Componentes de Hadoop MapReduce El enfoque de gestión de MapReduce Hadoop Common Components Desarrollo de aplicaciones en Hadoop Hadoop Distributed File Systems (HDFS) Consideraciones teórico-prácticas Mejoras en la programación de Hadoop Pig Hive Jaql Zookeper HBase Lucene Oozie Avro Cassandra Chukwa Flume Plataformas de Hadoop Resumen Recursos Notas Parte III. Analítica de Big Data CAPÍTULO 10 ANALÍTICA DE DATOS (BIG DATA ANALYTICS) Una visión global de la analítica de Big Data 238 Qué es analítica de datos? Tipos de datos de Big Data Datos estructurados Datos semiestructurados Datos no estructurados Datos en tiempo real Analítica de Big Data Tecnologías, herramientas y tendencias en analítica de Big Data Proveedores de analítica de Big Data (distribuciones comerciales) Tecnologías de código abierto de Big Data Casos de estudio Características de una plataforma de integración de analítica de Big Data Resumen Notas CAPÍTULO 11 ANALÍTICA WEB Analítica Web Breve historia de la analítica Web Enfoques de analítica Web Métricas

5 Big Data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones XV Visitas Visitante Visitante único Tiempo en la página y en el sitio Tasa de rebote Tasa de salida Tasa de conversión Compromiso Otras métricas Indicadores clave de rendimiento (KPI) Casos prácticos Informes (Google Analytics) Informes estándar Informes personalizados Informes sociales Segmentación Herramientas de analítica Web Analítica Web móvil (Mobile analytics) Información de las herramientas de analítica móvil Herramientas de analítica móvil Caso de estudio: Google Analytics Resumen Recursos Notas CAPÍTULO 12 ANALÍTICA SOCIAL El exceso de información: un problema global La proliferación de datos sociales Qué es analítica social? Métricas sociales Métricas de sitios Web Métricas de social media Indicadores clave de rendimiento (KPI) Diferencias entre métricas y KPI Ejemplo práctico simple de métrica versus KPI Herramientas de analítica social Estadística social Herramientas de investigación. Monitorización Herramientas globales muy reconocidas Herramientas de analítica Web social Herramientas de reputación e influencia social Herramientas de medida de influencia Herramientas de reputación corporativa Herramientas de análisis de actividad en redes Facebook Twitter Herramientas de gestión de multiplataforma y multiperfiles Análisis de sentimientos Herramientas de análisis de sentimientos Casos de estudio de analítica social BBVA Universidad de Alicante Social Relationship Management de Oracle Otras herramientas Resumen Notas Parte IV. El futuro de la era Big Data CAPÍTULO 13 LAS NUEVAS TENDENCIAS TECNOLÓGICAS Y SOCIALES QUE TRAEN LA NUBE Y LOS BIG DATA El nexo de la fuerza BYOD Qué es el movimiento BYOD? Cómo puede el departamento informático gestionar y proteger los dispositivos móviles de los empleados? Ventajas y riesgos Los hábitos del trabajo El impulso debe venir de las compañías 312 Consumerización de TI El meteórico ascenso de los dispositivos móviles personales Cómo puede beneficiarse su empresa de la consumerización? El informe de ENISA sobre la consumerización en las empresas Crowdsourcing Casos de estudio Crowdfunding Características del crowdfunding Casos de estudio de crowdfunding

6 XVI Contenido Reseña histórica del crowdfunding Gamificación /Ludificación Dónde utilizar la ludificación? Ventajas de la gamificación Resumen Recursos Notas CAPÍTULO 14 BIG DATA EN Los retos del futuro Los dominios de Big Data sin explorar Necesidad incumplida de proteger los datos El protagonismo de los países emergentes La tercera plataforma Analítica M2M: El próximo reto para el Big Data? M2M: Oportunidad de Big Data para operadores móviles Internet de las cosas (the Internet of the things) Analítica predictiva Análisis de sentimientos Cómo va a cambiar la vida por Big Data en el año 2013? Cómo Big Data y cloud computing van a cambiar el entretenimiento en el año 2013? Cómo va a cambiar la salud por Big Data?. 336 Cómo pueden afectar los Big Data a la actividad física y al deporte? La cara humana de Big Data Big Data y las tendencias tecnológicas en 2013 (Gartner) El mercado futuro de Big Data Las cinco grandes predicciones muy profesionales de Big Data para Emergencia de una arquitectura de Big Data Hadoop no será la única oferta profesional Plataformas de Big Data llave en mano El centro de atención será el gobierno de datos Emergencia de soluciones de analítica extremo a extremo (end-to-end) El futuro seguirá sin ser lo que era Notas APÉNDICE A EL PANORAMA DE BIG DATA (THE BIG DATA LANDSCAPE ) APÉNDICE B PLATAFORMAS DE BIG DATA (DOUG HENSCHEN) APÉNDICE C PLATAFORMAS DE HADOOP (DOUG HENSCHEN) APÉNDICE D GLOSARIO APÉNDICE E BIBLIOGRAFÍA Y RECURSOS WEB

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