LUIS JOYANES AGUILAR

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y ANALiTICA DE DATOS / UNA VISION GLOBAL DE BUSINESS INTELIGENCE Y ANALYTICS - 1RA - MEXICO ALFAOMEGA 2019 - 498 ILUSTRACION 17 X 23 CM

Editorial ‏ : ‎ Alfaomega
Fecha de publicación ‏ : ‎ 1 junio 2019
Edición ‏ : ‎ Primera edición
Idioma ‏ : ‎ Español
Número de páginas ‏ : ‎ 484 páginas
ISBN-10 ‏ : ‎ 6075384820
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-6075384825
Peso del artículo ‏ : ‎ 520 g

CAPÍTULO 1
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Una
panorámica global .............................. 1
1.1 Introducción.......................................... 2
1.2 Inteligencia de negocios: Historia,
definiciones y conceptos ............................ 3
1.3 Business Intelligence, Business Analytics y Big Data: Los tres pilares de
la inteligencia empresarial ......................... 7
1.4 Arquitectura de un sistema de
inteligencia de negocios ............................ 8
1.5 Introducción a Big Data y su impacto
en la inteligencia de negocios.................... 18
1.6 Arquitectura de inteligencia de
negocios con integración de Big Data ....... 22
1.7 Visión gerencial de inteligencia de
negocios ...................................................... 28
1.8 Analítica de negocios (business
analytics)..................................................... 31
1.9 Inteligencia de negocios en Big Data .. 35
1.10 Inteligencia de negocios móvil .......... 38
1.11 Inteligencia de negocios en la nube.. 38
1.12 Proveedores de inteligencia de
negocios: Cuadrante mágico de Gartner
de BI & Analytics ......................................... 42
1.13 Inteligencia de negocios futura:
Integración de Big Data, Internet de las
Cosas e Inteligencia Artificial ..................... 46
1.14 La evolución hacia la Inteligencia
de negocios en la nube (Cloud BI) ............. 47
1.15 RESUMEN........................................... 49
CAPÍTULO 2
ANALÍTICA DE NEGOCIOS
(BUSINESS ANALYTICS): UNA VISIÓN
GLOBAL................................................ 53
2.1 Introducción ........................................ 54
2.2 Conceptos básicos de analítica de
negocios (business analytics) .................... 55
2.3 Business Analytics versus Data
Analytics...................................................... 57
2.4 Analítica avanzada (AA) ....................... 62
2.5 Caso de estudio: Cuadrante mágico
de Gartner de BI & Analytics ..................... 64
2.6 Organización, tipos y fuentes de
datos ........................................................... 69
2.7 Ciclo de vida de los datos ................... 72
2.8 Analítica de datos: conceptos y tipos
..................................................................... 77
2.9 Big Data Analytics ................................ 84
2.10 Ciencia de datos: Evolución de la
analítica de negocios y el análisis de
datos ........................................................... 86
2.11 Tendencias de Analytics .................... 91
2.12 RESUMEN........................................... 93
CAPÍTULO 3
TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN
ORGANIZACIONES Y EMPRESAS
(ECONOMÍA COLABORATIVA,
EXPERIENCIA DE CLIENTE Y
BLOCKCHAIN)...................................... 97
3.1 Introducción ......................................... 98
3.2 ¿Qué es Transformación Digital? ........ 99
3.3 Tecnologías facilitadoras de la
Transformación Digital ............................... 101
3.4 La empresa digital ............................... 105
3.5 La Transformación Digital en la
industria y en la empresa ..........................107
3.6 El proceso de Transformación Digital .113
3.7 Fábrica inteligente: la
Transformación Digital en la Industria
4.0............................................................... 114
3.8 Economía Colaborativa........................116
3.9 Experiencia de Cliente .........................121
3.10 Blockchain (cadena de bloques).......124
3.11 Blockchain en Inteligencia de
Negocios......................................................128
3.12 RESUMEN...........................................130
PARTE II
INFRAESTRUCTURAS Y ARQUITECTURA
DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
CAPÍTULO 4
ALMACENES DE DATOS: DATA
WAREHOUSE, OLAP Y DATA LAKE.......135
4.1 Introducción..........................................136
4.2 Datos: gestión, gobierno, calidad e
integridad ................................................ 136
4.3 Administración de archivos..................143
4.4 Bases de datos................................. 145
4.5 Data Warehouse............................... 147
4.6 Data Mart.......................................... 151
4.7 Marco de trabajo (framework) de un
sistema de almacenamiento de datos .. ...153
4.8 Metadatos, calidad y gobierno de un
Data Warehouse ..................................... 160
4.9 Herramientas ETL............................. 162
4.10 Desarrollo de un sistema de Data
Warehouse.............................................. 164
4.11 Enfoques de desarrollo (modelos)
de un sistema de Data Warehouse........ 165
4.12 OLAP (Procesamiento analítico en
línea) ....................................................... 168
413 Data Lakes (Lagos de Datos): Los
nuevos depósitos de almacenamiento
de datos .................................................. ...173
4.14 Data Lake versus Data Warehouse 177
4.15 Proveedores de soluciones de Data
Warehouse ............................................. 180
4.16 RESUMEN ...................................... 186
CAPÍTULO 5
BIG DATA: ARQUITECTURA,
ECOSISTEMA HADOOP Y OPEN
DATA)...................................................... 187
5.1 Introducción...................................... ...188
5.2 Definición de Big Data ..................... ...190
5.3 Tipos de datos .................................. ...192
5.4 Características de Big Data ............. ...195
5.5 Breve reseña histórica de Big Data.. ..202
5.6 Fuentes de datos .............................. ..204
5.7 Datificación ....................................... ..208
5.8 Datos en organizaciones y empresas .209
5.9 Arquitectura de Big Data .................. ..210
5.10 Ecosistema Hadoop........................ ..215
5.11 Herramientas más utilizadas de
Hadoop en Big Data ................................ ..217
5.12 Open Data: el movimiento de los
datos abiertos.......................................... ..223
5.13 Iniciativas e índices
internacionales de Open Data ................ ..224
5.14 RESUMEN........................................ 228
CAPÍTULO 6
BASES DE DATOS NOSQL Y “EN
MEMORIA” ........................................ 233
6.1 Introducción ......................................... 234
6.2 Tipos de Bases de datos................... 235
6.3 Bases de datos NoSQL ..................... 239
6.4 Modelos de bases de datos NoSQL .... 242
6.5 Breve historia de NoSQL...................... 250
6.6 Computación “En Memoria”In
memory)...................................................... 251
6.7 Bases de datos “en memoria” ............ 254
6.8 Proveedores de soluciones de
software de bases de datos....................... 260
6.9 RESUMEN ......................................... 264
CAPÍTULO 7
VISUALIZACIÓN DE DATOS: INFORMES
Y CONSULTAS, CUADROS DE
MANDO (DASHBOARDS) Y CUADRO
DE MANDO INTEGRAL (CMI) ............ 267
7.1 Introducción ...................................... 268
7.2 Conceptos generales de
visualización de datos............................. 270
7.3 Gráficos ............................................. 270
7.4 Tipos de gráficos............................... 272
7.5 Mapas................................................ 282
7.6 Infografías ......................................... 288
7.7 Informes (reporting) y consultas
(query)...................................................... 291
7.8 Cuadros de mando (dashboards)..... 294
7.9 Narrativa de Datos (Data
Storytelling).............................................. 304
7.10 Cuadro de Mando Integral (CMI) o Balanced Scorecard................................ 307
7.11 Herramientas de visualización de
datos........................................................ 311
7.12 RESUMEN....................................... 311
PARTE III
ANALÍTICA DE NEGOCIOS Y ANALÍTICA DE
DATOS
CAPÍTULO 8
MINERÍA DE DATOS ............................ 317
8.1 Introducción...................................... 318
8.2 Minería de Datos: conceptos,
definiciones y aplicaciones..................... 319
8.3 Aplicaciones de la Minería de Datos 320
8.4 Proceso de descubrimiento de
conocimiento: KDD................................. 324
8.5 Proceso de Minería de Datos:
metodología CRISP-DM........................... 329
8.6 Proceso de Minería de Datos:
metodología SEMMA .............................. 337
8.7 Modelos, algoritmos y técnicas de
Minería de Datos .................................... 339
8.8 Relaciones de la Minería de Datos
con otras disciplinas: de BIG DATA a DATA SCIENCE ........................................ 340
8.9 Herramientas de software de
Minería de Datos .................................... 342
8.10 RESUMEN....................................... 348
CAPÍTULO 9
MINERÍA WEB Y MINERÍA DE
TEXTOS ANALÍTICA DE DATOS (BIG
DATA & ANALYTICS)........................ 355
9.1 Introducción...................................... 356
9.2 Minería de Textos............................. 357
9.3 Herramientas de la Minería de
Textos ...................................................... 358
9.4 Minería Web: conceptos,
definiciones y categorías ........................ 360
9.5 Arquitectura de la Minería Web....... 364
9.6 Categorías de la Minería Web.......... 367
9.7 Minería Web de Contenido .............. 369
9.8 Minería Web de la Estructura .......... 369
9.9 Minería Web del Uso ........................ 373
9.10 Herramientas de Minería Web ...... 375
9.11 Motores de búsqueda
(buscadores) ........................................... 376
9.12 Posicionamiento SEO: Optimización
de los motores de búsqueda .................. 381
9.13 Posicionamiento SEM..................... 385
9.14 RESUMEN ....................................... 386
CAPÍTULO 10
ANALÍTICA DE DATOS (BIG DATA &
ANALYTICS)....................................... 389
10.1 Introducción .................................... 390
10.2 ¿Qué es Analítica de Datos? (Data
Analytics).....................................................391
10.3 Analítica de Negocios (Business
Analytics/Analytics) ................................. 393
10.4 Una visión global de Analítica de
Big Data ................................................... 394
10.5 Categorías prácticas de Analítica... 396
10.6 Analítica de Big Data ...................... 397
10.7 Características de una plataforma
de integración de Analítica de Big Data.....400
10.8 Analítica Digital ............................... 401
10.9 Analítica Web ................................. 402
10.10 Proliferación de datos sociales....... 405
10.11 Analítica Social ................................ 407
10.12 Análisis de Sentimientos.................408
10.13 Analítica Móvil .................................410
10.14 RESUMEN ........................................ 415
CAPÍTULO 11
ANALÍTICA WEB Y ANALÍTICA SOCIAL 419
11.1 Introducción ....................................... 420
11.2 Primeras consideraciones
empresariales sobre analítica web............ 422
11.3 Breve historia de la Analítica Web .... 423
11.4 Métricas ............................................. 424
11.5 Indicadores clave de rendimiento
(KPI)............................................................. 430
11.6 Informes (Google Analytics)............... 432
11.7 Herramientas de Analítica Web......... 434
11.8 Analítica Web Móvil (Mobile
Analytics)..................................................... 437
11.9 Analítica Social................................... 439
11.10 Herramientas de Analítica Social.... 443
11.11 Herramientas de monitorización ... 447
11.12 Herramientas de reputación e
influencia social.......................................... 452
11.13 RESUMEN ........................................ 460

El libro hace una introducción teórico-práctica a la Inteligencia de Negocios y a la Analítica de Negocios, extendida a la Analítica de Datos y sus diferentes categorías, así como a la Analítica de Big Data. Se da respuesta a las preguntas más utilizadas en la gestión empresarial y en los campos de la educación y de la investigación.

9786075384825


Programación

QA76.9 D3 P47 2019