Big Data. El poder de los datos

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Prefacio   

Introducción   

Capítulo 1.La oportunidad de negocio de los Big Data   
   La necesidad de transformar el negocio   
     -  Caso práctico: Walmart   
   El Índice de Madurez de los Modelos de Negocio de los Big Data   
     -  Monitorización empresarial   
     -  Perspectiva empresarial   
     -  Optimización empresarial   
     -  Monetización de los Datos   
     -  Metamorfosis Empresarial   
   Observaciones sobre la Madurez de los Modelos de Negocio de los Big Data   
   Resumen   

Capítulo 2. Clase de historia sobre los Big Data   
   Los bienes de consumo envasados y el mercado minorista   
   Qué hemos aprendido y cómo aplicarlo al movimiento actual de los Big Data   
   Resumen   

Capítulo 3. El impacto empresarial de los Big Data   
   El impacto de los Big Data: Las preguntas que las empresas usuarias pueden responder   
   Emplear la métrica adecuada en la administración   
   Posibilidades de monetización de datos   
     -  Ejemplo de monetización de datos de los medios digitales   
     -  Los activos de los medios digitales y el conocimiento del usuario objetivo   
     -  La transformación y el enriquecimiento de la monetización de datos   
   Resumen   

Capítulo 4. El impacto de los Big Data en la organización   
   Ciclo vital de la analítica de datos   
   Roles y responsabilidades de los científicos de datos   
     -  Descubrimiento   
     -  Preparación de los datos   
     -  Planificación del modelo   
     -  Creación del modelo   
     -  Comunicar los resultados   
     -  Puesta en marcha   
   Nuevos roles empresariales   
     -  El equipo de la interacción con el usuario   
     -  Nuevos roles de administración sénior   
     -  Liberar la creatividad empresarial   
   Resumen   

Capítulo 5. Cómo funciona la teoría de la decisión   
   El desafío de la inteligencia empresarial   
   La muerte del porqué   
   Las ramificaciones de la interfaz de usuario de los Big Data   
   El factor humano de la toma de decisiones   
     -  Las trampas de la toma de decisiones   
     -  ¿Qué se puede hacer?   
   Resumen    

Capítulo 6. Crear una estrategia para los Big Data   
   Documento de estrategia para los Big Data   
     -  Ejemplo de intimidad con el cliente   
     -  Pasar del documento de estrategia a la acción   
   Ejemplo: Documento de estrategia para los Big Data para Starbucks   
   Ejemplo: Documento de estrategia para los Big Data para los San Francisco Giants   
   Resumen   

Capítulo 7. Cómo funciona el proceso de creación de valor   
   Factores motrices del valor de los Big Data   
     -  Factor Nº 1: Acceso a datos transaccionales más detallados   
     -  Factor Nº 2: Acceso a datos sin estructurar   
     -  Factor Nº 3: Acceso a datos de baja latencia (en tiempo real)   
     -  Factor Nº 4: Integración de la analítica predictiva   
   Hoja de trabajo para la visualización de los Big Data   
     -  Factores motrices de los Big Data: Ejemplo de mantenimiento predictivo   
     -  Factores motrices de los Big Data: Ejemplo de satisfacción del cliente   
     -  Factores motrices de los Big Data: Ejemplo de micro-segmentación de clientes   
   Los modelos de creación de valor de Michael Porter   
   Análisis Porter de las cinco fuerzas   
     -  Análisis Porter de la cadena de valor   
     -  Proceso de creación de valor: Ejemplo de merchandising   
     -  Hoja de trabajo para la visualización de los Big Data: Ejemplo de merchandising   
     -  Análisis Porter de la cadena de valor: Ejemplo de merchandising   
     -  Análisis Porter de las cinco fuerzas: Ejemplo de merchandising   
   Resumen   

Capítulo 8. Las ramificaciones de la interacción con el usuario   
   Una interacción poco inteligente   
   Decisiones clave para crear una interacción adecuada con el cliente   
   Cómo usar la telefonía móvil para mejorar la comunicación con el cliente   
   Cómo descubrir y aprovechar los conocimientos sobre los clientes   
     -  Cómo reestructurar los procesos de administración del ciclo vital del cliente   
     -  Cómo emplear los conocimientos sobre los clientes para obtener beneficios    
   Los Big Data pueden propiciar una nueva interacción con el usuario   
     -  Ejemplo B2C: Impulsar la interacción con el cliente minorista   
     -  Ejemplo B2B: Impulsar la efectividad de la pequeña y mediana empresa   
   Resumen   

Capítulo 9. Cómo identificar los casos de uso de los Big Data   
   El proceso de visualización de los Big Data   
     -  Paso 1: Investigar iniciativas empresariales   
     -  Paso 2: Obtener los datos y analizarlos   
     -  Paso 3: Taller de generación de ideas: Una lluvia de ideas nuevas   
     -  Paso 4: Taller de generación de ideas: Priorizar los casos de uso de los Big Data   
     -  Paso 5: Documentar los siguientes pasos   
   El proceso de priorización   
     -  El proceso de la matriz de priorización   
     -  Las trampas de la matriz de priorización   
   Cómo utilizar modelos de interacción con el usuario para estimular el proceso de visualización   
   Resumen   

Capítulo 10. Ingeniería de soluciones   
   El proceso de ingeniería de soluciones   
     -  Paso 1: Entender cómo hace dinero la organización   
     -  Paso 2: Identificar las principales iniciativas empresariales de la organización   
     -  Paso 3: Lluvia de ideas sobre el impacto empresarial de los Big Data   
     -  Paso 4: Descomponer la iniciativa empresarial en casos de uso   
     -  Paso 5: Evaluar los casos de uso   
     -  Paso 6: Diseñar e implementar la solución de Big Data   
   La ingeniería de soluciones de hoy es la solución empresarial de mañana   
     -  Ejemplo de analíticas del comportamiento del cliente   
     -  Ejemplo de mantenimiento predictivo   
     -  Ejemplo de efectividad en el marketing   
     -  Ejemplo de reducción del fraude   
     -  Ejemplo de optimización de red   
   Cómo leer un informe anual   
     -  Ejemplo de una empresa de servicios   
     -  Ejemplo de un minorista   
     -  Ejemplo de una agencia de corredores de bolsa   
   Resumen   

Capítulo 11. Ramificaciones de la arquitectura de los Big Data   
   Big Data: Es hora de trabajar con una nueva arquitectura de datos   
   Introducción a las tecnologías de los Big Data   
     -  Apache Hadoop   
     -  Hadoop MapReduce   
     -  Apache Hive   
     -  Apache Hbase   
     -  Pig   
     -  Nuevas herramientas analíticas   
     -  Nuevos algoritmos analíticos   
   Cómo introducir los Big Data en el mundo del almacenamiento de datos tradicional   
     -  Enriquecimiento de datos   
     -  Federación de datos: La consulta es el nuevo ETC   
     -  Modelado de datos: Schema on read   
     -  Hadoop: La nueva generación de área de preparación y organización de datos   
     -  Arquitecturas MPP: Acelere su almacén de datos   
     -  Analíticas in-database: Cómo llevar la analítica a los datos   
     -  Computación en la nube: Cómo proporcionar potencia de cálculo a los Big Data   
   Resumen   

Capítulo 12. El viaje hacia los Big Data   
   El crecimiento de los datos genera oportunidades de negocio   
   Los métodos y tecnologías tradicionales no son suficientes   
   El Índice de Madurez de los Modelos de Negocio de los Big Data   
   Cómo fomentar la colaboración entre la empresa y las TI   
   Aplicación de los conocimientos sobre Big Data   
   Los Big Data impulsan el proceso de creación de valor   
   Resumen   

Capítulo 13. Una llamada a la acción   
   Identifique las principales iniciativas empresariales de la organización   
   Parta de la colaboración entre la empresa y las TI   
   Formalice su proceso de visualización   
   Utilice modelos para impulsar el proceso creativo   
   Conozca su tecnología y las posibilidades de su arquitectura   
   Amplíe sus procesos empresariales internos   
   Descubra nuevas oportunidades de monetización   
   Conozca las ramificaciones de la organización   

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