Todos los sectores son susceptibles de utilizar la tecnolog a Big Data, desde el sector financiero, energ tico, telefon a m vil, Administraci n P blica, investigaci n, etc. Por ejemplo, son t picos los proyectos en entidades financieras que, con tecnolog a de almacenamiento y an lisis de informaci n, tienen diferentes datos de clientes en distintas fuentes y sistemas de transacciones. Estos datos relativos deben agruparse de forma inteligente para permitir hacer segmentaci n con la finalidad de poder ofrecer los productos m s adecuados en funci n de la capacidad adquisitiva, el nivel de riesgo, inversiones, etc. Lo mismo ocurre en la Administraci n, que tiene multitud de datos y expedientes, que pueden entrecruzar entre los distintos organismos, locales y centrales, para mejorar el servicio al ciudadano. En resumen, las empresas e instituciones que buscan la agilidad del negocio necesitan una manera de analizar todos estos datos estructurados y no estructurados aplicando adecuadamente las t cnicas y herramientas del Big Data y Analytics. Las t cnicas de Big Data constituyen un enfoque nuevo de c mo almacenar, gestionar y analizar todos los datos que genera una organizaci n para una ptima toma de decisiones. Estos datos son tanto estructurados como no estructurados y provienen de diferentes fuentes como el correo electr nico, im genes m dicas, dispositivos m viles, redes sociales, etc. En definitiva, el origen de los datos son todas las nuevas fuentes que han surgido en los ltimos a os. Lo que entendemos por Big Data, y todas las tecnolog as asociadas (Analytics), es convertir los datos en informaci n til para la toma de decisiones en cualquier organizaci n. Se trata de conseguir un acercamiento proactivo al cliente mediante entornos anal ticos que sean fiables y escalables, y permitan crear nuevos productos, modelos de negocio, etc. Y todo esto conlleva la adaptaci n de procesos y tecnolog as porque hay que analizar los datos de una manera diferente. En este libro se estudian las herramientas de IBM para Big Data Analytics haciendo hincapi en los componentes de Analytics Power System y en IBM SPSS Modeler
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