Formación - Gestión de Proyectos en Big Data

Conoce la Hoja de Ruta para diseñar, desplegar y liderar diferentes CASOS de USO de BIG DATA

Madrid, 17 y 18 de Abril de 2018


Programa

 

Programa


MÓDULO 1

La transformación digital y su relación con el Big Data: punto de partida imprescindible previo y necesario antes de gestionar proyectos de Big Data

¿Qué significa realmente transformación digital? ¿Por qué la transformación digital se entiende mejor si  ponemos los datos en el centro del negocio? ¿Cuál es el potencial del 5G para las empresas? ¿Cuáles son las oportunidades que abre el Big Data para las empresas?

 

  • Contexto y situación actual
  • Internet of People + IoT = Internet of Everything
  • La era del Big Data como oportunidad de la industria tecnológica
  • Disrupción de los modelos de negocio
  • ¿Cómo deben adaptarse las organizaciones al entorno digital?

 

 

MÓDULO 2

El caso de uso: guía imprescindible para la ejecución de un Proyecto de Big Data

¿Cuáles son los principales errores que comenten las empresas en torno a Big Data? ¿Por qué un Proyecto de Big Data no se concibe sin un Caso de Uso? ¿Cómo se clasifican los Casos de Uso? ¿Cómo puede ayudarte esta clasificación a la hora de estructurar tu estrategia de Big Data dentro de la Compañía?

 

  • Categorías de los casos de uso
    • Monetización interna: cómo utilizar los datos de la empresa y generar valor para la propia compañía
    • Monetización externa: cómo extraer datos y convertirlos en valor para otras compañías a través de la oferta de nuevos servicios
  • Ejemplo y experiencias reales
    •  
      • Eficiencia en los procesos
      • Reducción de costes
      • Optimización de recursos
      • Mejora en las Campañas Comerciales
      • Nuevos Productos
      • Nuevas y diferentes líneas de negocio

 

MÓDULO 3

 

Fundamentos del Big Data ¿Qué es y que no es Big Data? Riesgos, capacidades, almacenamiento, alojamiento y Data Lake

¿Cuáles son los mitos en torno al Big Data? ¿Cómo identificar y medir riesgos antes de lanzar un Caso de Uso de Big Data? ¿Qué es y para qué sirve el Big Data? ¿Por qué es importante entender las capacidades necesarias que exige un Proyecto de Big Data?

  • El reto de las 3V's (volumen, velocidad, variedad)
  • Identificación y análisis de riesgos
  • Capacidades necesarias para conseguir que grandes volúmenes de información estructurada y desestructurada estén disponibles en tiempo real
  • SQL vs NoSQL: pros y contras, análisis y aspectos a considerar antes de tomar decisiones
  • Ecosistema Hadoop. Palancas de creación de un Data Lake
  • Cloud vs. On-Premise. Criterios y condicionantes

 

MÓDULO 4

 

Análisis de datos y explotación de la información: machine learning y herramientas de visualización

¿Cuáles son las claves para conseguir una correcta explotación de la información? ¿Qué es el machine learning? ¿Cuál es la diferencia entre algoritmos supervisados y no supervisados?

  • Machine Learning
    • Reprocesado y limpieza de datos
    • Algoritmos supervisados
    • Algoritmos no supervisados
  • Herramientas de visualización y el proceso asociado

 

MÓDULO 5

Transformación cultural y definición de una Data Driven Company: cuáles son las alternativas organizacionales en torno al dato y por qué hay que evolucionar a una cultura ágil

¿Por qué los Proyectos de Big Data sólo son factibles con metodologías ágiles? ¿Cómo debe estructurarse una Data Driven Company?

  • Cómo hacer la transición de una metodología tradicional a una "agile/devops"
  • Metodologías LEAN: Scrum y Kamban
  • Qué nuevos perfiles necesita una organización orientada al dato
  • El CDO: rol, función y ubicación organizativa
  • El comité de BI: componentes y órganos de gobierno
  • Posibles alternativas organizacionales

 

MODULO 6

Nociones básicas de Gobierno del Dato para Responsables/Gestores de Proyectos de Big Data

¿Qué es el data governance? ¿Qué beneficios reporta a una compañía? ¿Cuáles son las peculiaridades de un programa de gobierno del dato? ¿Cómo contribuye al éxito de un proyecto de Big Data?

  • Disciplinas tecnológicas: seguridad, calidad, metadata
  • Aproximación factible de implantación del modelo de gobierno
  • Claves para el éxito de un programa de gobierno del dato

 

MODULO 7

 

Cómo organizar, estructurar y desplegar un Proyecto de Big Data: etapas, riesgos, metodologías, claves para el éxito y desafíos de la gestión

¿Cómo identificar los riesgos en función del Caso de Uso? ¿Qué metodologías pueden aplicarse? ¿Cómo asignar recursos, funciones, tareas y tiempos?

  • Cuáles son los principales desafíos de un Proyecto de Big Data
  • Análisis de riesgos propio de un Proyecto de Big Data
  • Etapas, metodología sugerida y entregables
    • Etapa de análisis
    • Etapa de construcción
    • Etapa de ciclo de vida cruzado
    • Etapa de implantación
  • Cómo realizar un presupuesto y asignar recursos
  • Cómo organizar un proyecto de Big Data desde el punto de vista organizacional
    • Cuáles son las principales tareas de gestión
    • Cómo asignar roles, funciones, tareas
    • Does & Don'ts del liderazgo de un Proyecto de Big Data
  • Aciertos y errores en los casos de uso de Big Data
  • Claves para el éxito un proyecto de Big Data
  • Seguimiento y monetización

 

 




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