Big Data en entornos financieros

Jorge García Romarís. ABANCA. Centro de Competencia Analítica y Big Data

Exposición de los principales problemas para sacar partido al Big Data:

  • Entender su potencial.
  • Encontrar el talento adecuado.
  • Crear la fábrica de datos
  • Ejemplos de casos de uso del Big Data en ABANCA

Small, Big, Smart data…y que pasa con el “Good Data?”

Javier Consuegra. Improving Metrics

El problema de hoy no es el acceso a los datos.

En los últimos 5 años se ha generado más información que en todos los años anteriores de existencia de la humanidad.

Cualquier empresa dispone una cantidad de información que no es capaz asimilar, por lo que, más importante que el acceso a los datos, es la selección de los datos correctos, la verificación de los mismos y el uso de herramientas que le permitan explotarlos correctamente.

Los distintos caminos de la explotación y la capitalización del dato

Eduardo Stanich Arandilla. Oracle Iberica

El mercado habla de Big Data pero, ¿Conocemos realmente los distintos enfoques de este paradigma? ¿En qué momento converge con otros términos como IoT, Fast Data o Customer Experience?

Pocos tienen claro como rentabilizar o hacia donde enfocar este tipo de inversiones.

¿Existe una solución específica para mi negocio? ¿Cómo puedo capitalizar mis datos?

Trataremos de responder a estas de cuestiones comunes en la mayoría de empresas.

IoT: Internet de las cosas, las oportunidades y las amenazas

Ivan Lalaguna Alcaine. Inycom

La oportunidad del momento:  

IoT+ Big Data=Valor

Cómo aprovechar los nuevos desarrollos tecnológicos para generar más valor a nuestros clientes.

Ivan Lalaguna Alcaine

Analítica Avanzada de Clientes

Antonio Soto. CEO en SolidQ

En cualquier organización el cliente juega un papel fundamental para el éxito y la sostenibilidad del negocio y es por ello que es uno de los campos en los que más inversión se realiza desde un punto de vista de análisis de información.

Sin embargo, no es tan habitual el desarrollar soluciones que permitan anticiparse al comportamiento del cliente, ya sea en los micro-momentos de compra a través de recomendaciones para ventas cruzadas, o anticiparse al posible abandone del cliente.

Se comentarán casos específicos en diferentes sectores y se darán las pautas para la implantación de este tipo de soluciones.

Data Science. Análisis de datos con R

Rubén Fernández Casal. Grupo MODES (Universidade da Coruña)

El objetivo principal de la recopilación de datos es la obtención de información.

R es una herramienta de gran utilidad en ese proceso, que abarca desde el acceso, la manipulación, la exploración y el modelado de los datos, hasta la generación de informes o la creación de aplicaciones.

Una de las principales ventajas de R es la facilidad para el análisis de datos complejos o la aplicación de técnicas avanzadas, que se realiza de forma similar al caso de procedimientos tradicionales.

Rubén Fernández Casal

Plan de Medición de Analítica de Datos

César Themudo. Ballyhoo Advertising

¿Tú no tienes datos para conocer mejor a tus clientes? ¿Sabes que datos necesitas? ¿Sabes cómo llegar llegar a tus clientes con sus preferencias?

Una buena planificación del Marketing Digital es fundamental para llegar a más y mejor a tus clientes y optimizando las conversiones.

Pero lo primero es el plan de medición de analítica de datos para dar soporte a Big Data.

 

Inscríbete en el evento Big Data para PyMEs

¿Qué?

Big Data en PyMEs 2016
Un evento orientado a las PyMEs

¿Cuándo?

jueves 15 de diciembre de 2016
de 16:00 a 20:00

¿Dónde?

IESIDE Escuela de Negocios
Ronda de Nelle, 31 15007 A Coruña

Big Data en PyMEs 2016
jueves 15 de diciembre de 2016
de 16:00 a 20:00
IESIDE Escuela de Negocios
Ronda de Nelle, 31
15007 A Coruña
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