- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Industria química, sector estratégico de futuro y su adaptación a la industria 4.0
- Introducción al sistema de BI
- Arquitectura de sistemas de BI
- Business Analytics: Clustering
- Business Analytics: Clasificación
- Tendencias en Business Intelligence en la Industria química
- Minería de datos en Big Data
- Ejemplos de éxito en la industria química: Ejemplos por subsectores, en grandes empresas, en PYMES
- Reflexión sobre la pertinencia del BI en nuestra empresa química
- Información que recoge mi empresa, cómo y dónde
- Información que necesito recoger
- Qué datos necesito analizar y cómo
- Proveedores con experiencia en el sector químico que me pueden desarrollar herramientas de análisis de mis datos
- Presupuesto inicial que necesito
- Proyección a largo plazo del proyecto
- Big Data y privacidad de clientes: Sector químico, incluido dentro del catálogo nacional de infraestructuras críticas
