Análisis de Datos y Big Data: Oportunidades y Desafíos, Ejercicios de Contabilidad Analítica

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Big Data

Análisis de Datos

Temáticas del curso

• Introducción al Big Data
• Fundamentos tecnológicos
• Gestión de Big Data
• Análisis en el Big Data
• Situación y retos actuales

Análisis en el Big Data

• Estas afirmaciones, nos lleva a hacer preguntas y encontrar respuestas, para la empresa y la sociedad.
• La gestión correcta de los datos genera una conciencia en las administraciones, empresas y ciudadanos, que los datos y su análisis son un activo de las sociedades modernas.
• Es evidente que se tienen que desarrollar nuevos perfiles para cuidar y sacar el máximo de esos activos.

Retos de la sociedad

• La sociedad no están del todo preparadas para afrontar los requerimientos técnicos y de gestión de datos que supone este desafío.
• La solución pasa por formar profesionales especializados en el análisis de datos, y en herramientas de gestión tecnológica que les permitan realizar un seguimiento en tiempo real, sistematización, y análisis de fuentes de información cada vez más diversas y complejas.
• En este entorno es donde las tecnologías de la información deben dar el salto.
• Tecnología y objetivos de negocios deberán alinearse para lograr depurar información de valor a partir de la Big Data.

Nueva Infraestructura Tecnológica

• Sea escalable de forma masiva a petabytes de datos ( en la actualidad).
• Soporte y acceso a datos de baja latencia y toma de decisiones
• Tenga análisis integrado para acelerar el modelado de análisis avanzado y de los procesos.

Nuevas Infraestructura tecnológica

• La capacidad de aportar escalamiento de procesamiento masivo, permite la identificación continua de información útil sepultada dentro de Big data.
• Integrar metodologías y tecnología para el descubrimiento y entendimiento de información basado en fuentes altamente escalables. Por ejemplo, Open Data, Linked Data, Social Data, Sentiment Analysis, Online Stream Analysis, Web Intelligence.

Inteligencia de Negocios & Big Data

Volumen Fuente de datos Estructura de los datos Carga de Trabajo

¿Cómo se realiza el análisis?

• Preparación de los datos.
• Exploración del conjunto de datos: Cubos y estadísticas descriptivas.
• Preparación del modelo de datos.
• Ponderación y despliegue. Exploración del conjunto de datos
• Cubos y estadísticas descriptivas Preparación del modelo de datos
• Estadística multivariada
• Machine Learning Ponderación y despliegue
• Ciclo de vida y mantenimiento.

Riesgos en el Análisis de Datos

• Uno de los riesgos que presenta la búsqueda de información en el Big Data, es el descubrimiento de patrones no significativos.
• Estos patrones no relevantes se conocen en la estadística como principios de Bonferroni.
• Una gran cantidad datos como los que se analizan en los entornos Big Data, pueden “validar” cualquier patrón.

Resumen

• Big Data no es simplemente acumular datos en las bases relacionales, normalmente son bases de datos no relacionales.
• Se necesitan mayores capacidades analíticas para transformar los datos en información de valor.
• Se realizan análisis operativos y en tiempo real para personalizar, segmentar, optimizar precios, relacionarse en tiempo real con los clientes y atender rápidamente los inventarios, así como para funciones de inteligencia como planificación, predicción y análisis de tendencias.
• En ciudades que han adoptado el concepto “Smart City” recogen información relativa al tráfico, suministros o estado de los servicios que ofrece a sus ciudadanos, teniendo siempre como objetivo anticiparse y mejorar.

Conclusiones

• El reto consiste en poder almacenar nuestros datos, relacionarlos con diversas fuentes de datos, y obtener información valiosa y competitiva para nuestra organización o la sociedad.
• El papel de los expertos en IT es relevante en este nuevo escenario, al igual que el desarrollo de nuevas técnicas, tecnologías y herramientas.
• Es posible que estemos frente a una nueva revolución, donde el Big Data lo explotan mejor, los más cercanos a la información que se “construye”.