¿Al dentista o al Banco? Retail Banking, el futuro cada vez más cerca gracias a Big Data
Cap Gemini ha desarrollado un índice (CEI - Customer Experience Index) que clasifica los bancos a nivel mundial (5) y donde en el último informe del 2014 la valoración que hacen los clientes va en retroceso, así que hay mucho por hacer.
Y ... ¿Qué puede hacer Big Data? ¿En qué puede ayudar este nuevo paradigma tecnológico en mejorar esta mala percepción? Pues Big Data es una de las herramientas sobre las que se están empezando a basar los bancos para conseguir esta centralidad en el cliente. La información de los clientes está dispersa en multitud de aplicaciones, bases de datos, etc. y con este nuevo enfoque se baja toda la información al "data lake", y a partir de allí se puede tener realmente una visión completa del cliente y permitir la trazabilidad transversal de todos sus datos..
La gestión de los datos no estructurados se ha convertido en uno de los principales retos a los que hacen frente las compañías en lo relativo a gestión de información y Big Data. En este post damos una breve introducción al tratamiento de los mismos y las problemáticas más comunes en su gestión...png)
Una de las herramientas más maduras en el mundo Big Data es el framework de licencia libre Apache Hadoop. En este post exponemos de forma resumida la integración entre Hadoop y uno de los fabricantes líder en analítica de negocio: SAS.
En el presente post pretendemos mostrar la problemática que con frecuencia encontramos en los procesos de extracción, validación y carga de datos en los entornos Big Data. Un proceso ETL tradicional, extrae datos desde múltiples fuentes origen, después los valida, normaliza, realiza determinadas transformaciones y vuelca los mismos en un entorno datawarehouse para su posterior análisis. Cuando en los datos fuentes, tenemos volúmenes altos, una frecuencia de actualización alta en origen o bien son datos no estructurados, estos procesos ETL suelen tener problemas.. .jpg)
A raíz de una consulta recibida en el post anterior a continuación mostramos las principales diferencias entre el “schema on write” que es el que ya conocemos de las BBDD tradicionales y el “schema on read” más ligado a la arquitectura Big Data. 
Ya está aquí el nuevo sorteo de Dataprix! Conseguir uno de los 3 ejemplares del libro 'Big Data Analytics with R and Hadoop' es muy fácil! En este post explicamos como!
En principio un concepto como el Big Data, puede parecer que es un traje que le queda demasiado grande a una pyme. El Big Data se define como la capacidad para recopilar y analizar las enormes cantidades de datos que el mundo genera actualmente, y aquí también las empresas, consumidores, máquinas con las que interactúan..
Estos días he estado leyendo el libro Big Data Analytics with R and Hadoop, de Vignesh Prajapati, un libro que explica cómo integrar el paquete de análisis estadístico R y la plataforma de Big Data Apache Hadoop, para romper la barrera de la mayor limitación de R, que es la limitada cantidad de datos que acepta como juegos de datos para procesar.