Big Data: Modelos de negocio

Big Data: Modelos de negocio

LinkedIn es una red social que nace con el objetivo de poner en contacto a empresas y profesionales que buscan sinergias laborales y nuevas oportunidades de negocio, mediante una red de relaciones comerciales denominadas “conexiones”.

Esta red cuenta con una gran comunidad social, muy útil para las empresas, negocios que buscan nuevo talento humano, y por supuesto, para las personas que se encuentran en búsqueda de un empleo. Todo esto gracias a la introducción de fichas personales de cada persona a modo de currículum vitae, donde se comparte la formación y experiencia laboral.


Detalles del curso

El big data ha alterado no solo la forma en la que las empresas se organizan, sino también cómo ofrecen sus productos y servicios al mercado. En muchos casos, incluso ha cambiado el tipo de servicios que se ofrecen, abriendo nuevos modelos de negocio. En este curso, aprenderemos a pensar en nuevos modelos de negocio en los que podemos potenciar y aprovechar el papel del big data y la innovación digital. Esto será clave para poder entender nuestra ventaja competitiva respecto a nuestros clientes y para aprovechar nuevas oportunidades en nuestro sector.

Big Data: Modelos de negocio

Contenido

Introducción

Presentación del curso “Fundamentos de big data: Modelos de negocio”

1. El Big Data y la empresa

Qué valor añadido tiene el Big Data

El Big Data para todas las empresas

Designar un responsable en Big Data

Big Data y la barrera legislativa

2. Cómo recoger los datos

Tipos de datos en Big Data

Cuándo se recogen los datos

Obtener datos estructurados

Cómo decidir qué datos empezar a analizar

Cómo empezar a recoger datos: social media listening

Análisis web en la recogida de datos

Otros modelos de recogida de datos

El papel de la minería de datos

La importancia del contexto en la recogida de datos

3. Patrones de comportamiento

Cómo ver los patrones de comportamiento

Entender qué está fallando

Entender qué quieren los clientes

Fidelizar el cliente según los datos obtenidos

El análisis de datos para mejorar el producto

Optimizar el precio mediante el análisis de datos

4. Predecir el comportamiento

Cómo funciona la predicción de comportamiento

Límites a la predicción de tendencias

Predicción temporal

Predicción de modo

Predicción de razón y asociación

5. Toma de decisiones en función de los datos

Visualización de datos

Presentación de resultados

Planificación de los cambios

Definición de indicadores

6. El papel de la inteligencia artificial

Qué es inteligencia artificial

Relación entre inteligencia artificial y Big Data

7. Aplicar el Big Data a la empresa

Hacer pruebas en nuestro entorno

Reevaluar los resultados del Big Data


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