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El Big Data está transformando la industria financiera, permitiendo a las instituciones analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la gestión de riesgos y personalizar servicios. En este artículo, presentaremos casos prácticos de instituciones financieras y aseguradoras que han utilizado el Big Data para detectar fraudes, optimizar carteras de inversión y mejorar la experiencia del…
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El análisis de datos ha sido empleado por todo tipo de empresas alrededor del mundo para obtener beneficios comerciales, ya sea para mejorar la atención al cliente, incrementar las ventas, desarrollar estrategias financieras o para optimizar procesos, sin embargo gracias al desarrollo de las redes de telecomunicación inalámbricas y sus recientes avances tecnológicos nos encontramos…
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Banda ancha, Internet de las cosas (IoT) Big Data y la Nube son herramientas tecnológicas de las cuales últimamente se escuchan cada vez más…
El último año y medio ha estado lleno de inesperada innovación tecnológica, ya que todo el mundo se ha dispuesto a satisfacer las demandas de una nueva realidad. Pero, ¿son estas innovaciones sólo un producto de la pandemia o han llegado para quedarse? Los avances en campos como la inteligencia artificial (IA), el comercio electrónico…
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Cada vez es más frecuente que las personas comiencen a prestar atención a los datos que va generando su negocio, inclusive si son negocios pequeños. Un ejemplo de esto se aprecia a través de las redes sociales que son utilizadas para promocionar su producto o servicio.
Customer Centric se refiere a cuando una organización basa todos sus procesos, sistemas, transacciones y básicamente todas sus operaciones en la perspectiva del cliente.
Scrum sugiere que los proyectos progresen a través de una serie de Sprints o interacciones. De acuerdo con el marco de referencia ágil, los Sprints tienen una duración de 2 a 4 semanas.
Lo más importante en la implementación de BI exitosa es sin duda la experiencia y saber identificar los pequeños grandes detalles a considerar dentro del proceso de desarrollo.
Las principales diferencias entre Data Science y Data Analytics.
Un Data Lake es el encargado de guardar todos los datos crudos, no tienen ningún organización o jerarquización y solamente se encuentran etiquetados.
