BIG DATA en sector financiero
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Objetivo: El Big Data y la aplicación de técnicas asociadas al tratamiento y análisis de grandes bases de datos han revolucionado el trabajo científico y la gestión empresarial. Empresas como Amazon son un ejemplo de aplicar recomendaciones para dar respuesta a las necesidades de sus clientes. Con este documento se pretende analizar las alternativas del BIG DATA para implementar mejoras en el sector financiero, así como el resultado esperado de los clientes, incrementando la eficacia de las entidades del sector en un contexto de difícil rentabilidad y recuperación de la reputación perdida por este tipo de entidades. Existen indicadores que utilizando técnicas de BIG DATA dan información online sobre la reputación y/o el capital social, extendiéndose a la calidad crediticia de los potenciales clientes, el uso fraudulento de las tarjetas de crédito, el cumplimiento normativo, la prevención de blanqueo de capitales, la microsegmentación, etc. Existen otros apartados que también deben ser analizados cuando se hace uso de las técnicas de Big Data como son la privacidad y protección de datos o el cumplimiento de la normativa en el uso de datos.
| BIG DATA | ||
| 1 QUÉ ES EL BIG DATA | ||
| 1.1 QUÉ ES EL BIG DATA | ||
| 1.2 ORIGEN DEL BIG DATA | ||
| 2 DATOS | ||
| 2.1 QUÉ ES UN DATO | ||
| 2.2 COMO ELEGIR LOS DATOS ADECUADOS | ||
| 2.3 TIPOS DE BIG DATA | ||
| 2.4 TIPOS DE DATOS ESTRUCTURADOS | ||
| 2.5 DATOS NO ESTRUCTURADOS | ||
| 2.6 DIFERENCIAS ENTRE DATOS ESTRUCTURADOS Y DATOS NO ESTRUCTURADOS | ||
| 2.7 LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS DE BIG DATA | ||
| 3 USOS DE BIG DATA | ||
| 3.1 POR QUÉ ES TAN IMPORTANTE EL BIG DATA | ||
| 3.2 COMO DESARROLLAR UN PRODUCTO USANDO BIG DATA | ||
| 3.3 COMO IMPLEMENTAR EL USO DE BIG DATA EN UN PROYECTO EMPRESARIAL | ||
| 4 ANÁLISIS Y CALIDAD DE DATOS | ||
| 4.1 COMO REALIZAR UN ANÁLISIS CORPORATIVO | ||
| 4.2 CALIDAD DE DATOS EN BIG DATA | ||
| 4.3 TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS | ||
| 4.4 TÉCNICAS DE ESTUDIO DE DATOS MÁS SOFISTICADAS | ||
| 5 ESTRATEGÍAS DE USO DE BIG DATA | ||
| 5.1 CUÁL ES EL TAMAÑO DE MERCADO DE BIG DATA | ||
| 5.2 COMO DEFINIR UNA BUENA ESTRATEGIA DE USOS DEL BIG DATA | ||
| 5.3 PRIMER PASO DE UNA ESTRATEGIA DE USO DE BIG DATA | ||
| 5.4 LAS ESTRATEGIAS SE DEFINEN EN PREGUNTAS Y RESPUESTAS | ||
| 6 RELACIONES CON BIG DATA | ||
| 6.1 CUÁL ES LA RELACIÓN ENTRE BIG DATA, CIENTÍFICOS DE DATOS E INGENIEROS DE DATOS | ||
| 6.2 POR QUE CIENTÍFICOS DE DATOS | ||
| 6.3 SALARIOS PROFESIONALES Y ESTUDIOSOS DE ESTE CONCEPTO | ||
| 6.4 CUAL ES LA IMPORTANCIA DE LOS PROFESIONALES DE BIG DATA EN LA INDUSTRIA | ||
| 6.5 MEJORES HERRAMIENTAS PARA UTILIZAR BIG DATA | ||
| 6.6 Cuestionario: Cuestionario final | ||
| BIG DATA en sector financiero | ||
| 1 BIG DATA - CONCEPTO TÉCNICAS Y APLICACIONES A LA ECONOMÍA | ||
| 1.1 Introducción | ||
| 1.2 Una aproximación al concepto de BIG DATA | ||
| 1.3 BIG DATA y técnicas estadisticas | ||
| 1.4 Aplicaciones de BIG DATA a la economía | ||
| 2 BIG DATA Y SERVICIOS FINANCIEROS | ||
| 2.1 La potencialidad de las técnicas de BIG DATA en el sector financiero | ||
| 2.2 BIG DATA y calificaciones crediticias | ||
| 2.3 Aplicaciones a la detección de fraude en las tarjetas de crédito | ||
| 2.4 BIG DATA y las nuevas plataformas de servicios financieros | ||
| 2.5 Otras actividades del BIG DATA en los servicios financieros | ||
| 3 LOS PELIGROS DEL BIG DATA | ||
| 3.1 Los peligros del BIG DATA | ||
| 3.2 Conclusiones | ||
| 3.3 Cuestionario: Cuestionario final | ||
