1 día en el que conocerá por qué ahora es el momento Big Data y cómo sacar el máximo partido al tratamiento y análisis de enormes repositorios de datos

Programa


9.20 Recepción de los asistentes


9.25 Apertura de la Sesión por el Presidente de Jornada


9.30 Big Data: una pequeña introducción:  “the next buzzword”

• ¿Big Data marketing o realidad innegable?

Ignacio Bernal
Associate Principal
McKINSEY & COMPANY


10.30 Cuáles son los campos de actuación de Big Data. Problemática en almacenamiento
La experiencia práctica de BNE
• Grandes Volúmenes de Datos
• Qué acciones se están llevando a cabo

José Ramón García Amo
Coordinador de Informática
BIBLIOTECA NACIONAL DE ESPAÑA

11.00 NoSQL, Hadoop y bases de datos analíticas MPP
• Cómo elaborar informes nativos a partir de múltiples fuentes de datos incluidos sistemas Big Data
• Sistemas Big Data: alta escalabilidad, pero, ¿una gestión mediante sistemas tradicionales cara y difícil?

Luca Zurlo
Director de la región de Europa del Sur
JASPERSOFT


11.30 Café ofrecido por gentileza de Jaspersoft

 


12.00 Big data: una gran oportunidad de negocio

Javier González Sánchez
Director Comercial Information Managementet
IBM España, Portugal, Grecia e Israel

 

12.30 Cómo evolucionarán las tecnologías para soportar la marea de información digital que se avecina. Big Data y Cloud Computing: Data 2.0

• ¿Cómo es la arquitectura del Big Data?
• Cómo está evolucionando el almacenamiento para soportar Big Data
• Por qué las Bases de Datos relacionales no pueden con todo
• Por qué son necesarios nuevos modelos de programación para el Big Data
• Cómo se puede obtener valor de los datos
• ¿Se democratizará el uso del Big Data?
• Big data ¿representa una "oportunidad masiva" para cloud?

Jordi Torres
Catedrático
UPC y BSC-CNS

 


13.00 5 casos de Big Data que debe conocer. La experiencia práctica de los clientes de Informatica
 
• Inteligencia de negocio
• Rendimiento de aplicaciones
• Protección de la privacidad de los datos
• Acercamiento proactivo al cliente
• Entorno analítico rentable y escalable con Hadoop
 
Manuel Martín Martín
Pre-sales Manager
INFORMATICA

 


13.30 Big Data & Data Center: infraestructuras para almacenamiento y proceso de Big  Data

 La experiencia práctica del Centro de Supercomputación de Castilla y León
• Nuevos procesos de Data Warehousing: Alcanzando velocidad y escalabilidad necesarias
• Convergencia de datos de distintos tipos y fuentes
• Integridad, accesibilidad y disponibilidad de la información
• La entrada de los BIG DATA appliances
• Coste de almacenamiento
• Cómo gestionar el incremento de datos: arquitecturas de Procesamiento Paralelo Masivo (MPP), para rápido procesamiento de los grandes y complejos volúmenes de datos
• Tradicionales vs. innovadoras

Antonio Ruíz Falcó
Director Técnico
CENTRO DE SUPERCOMPUTACIÓN DE CASTILLA Y LEON

 

14.00 Big Data: mercado, soluciones, ejemplos

•¿Por qué Big Data? Fuentes de datos y 4 Vs
• La propuesta de Hitachi para Big Data
• Ejemplos prácticos

Antonio Espuela
Director de Tecnología
HITACHI DATA SYSTEMS


14.30 Almuerzo ofrecido por gentileza de IBM

 

16.00 Cómo puede ser usado el Big Data
La experiencia práctica de BBVA
• ¿Es el sector financiero el que más demanda el análisis de los datos?
• Cómo maximizar el conocimiento de mercado
• Big data, ¿una ayuda para gestionar y mejorar la gestión de la empresa?
• Cómo puede el Big Data aumentar las habilidades de predicción

Beatriz Jiménez
BICC - Responsable Modelo Corporativo BI
BBVA 

 


16.30 Big data y Business Intelligence: Integración de distintas fuentes de datos en busca de una única fuente de la verdad

La experiencia práctica de Vodafone
• Gestionando la complejidad: el Ecosistema de Inteligencia Competitiva
• Mapa de DWH y modelo de datos: la realidad finita del DWH
• Un ejemplo: conocer la rentabilidad cliente a cliente

Vicente Moreno
Manager de Inteligencia Competitiva
VODAFONE

17.00 Café ofrecido por gentileza de Interxion

 

17.15  Claves para construir una organización enfocada a los datos. ¿Qué hay que hacer para diseñar una base adecuada a la era del Big Data?

La experiencia práctica del Hospital de Ceuta
• Aceptar los requisitos de la legislación vigente: Ley Orgánica de Protección de Datos, Reglamento de Medidas de Seguridad, Ley de Autonomía del Paciente, Ley de Protección de Infraestructuras Criticas, Reglamento Protección Infraestructuras Criticas RD 704/2011
• Replantear la infraestructura y arquitectura de datos
• Utilizar como referencia los niveles de abstracción de la sociedad del conocimiento
• Documentar los almacenes de datos y los sistemas de información que los tratan
• Elaborar diccionario de datos y de procesos con reglas de validación explícitas
• Elaborar diccionario APIs con integración bidireccional de aplicaciones
• Hacer un correcto balance de los datos:
• Los que se crean internamente
• Determinar qué fuentes externas de datos pueden llenar las lagunas de conocimiento
• Tendencias, limitaciones, ventajas y riesgos

Jesús Alvarez
Asesor de Ingesa para implantación TIC
HOSPITAL DE CEUTA


17. 45 Hadoop para el análisis de Big Data

La experiencia práctica de Junta de Andalucía
• ¿Qué es y para qué sirve Hadoop?
• Introducción a MapReduce
• El Sistema de Ficheros Distribuido de Hadoop (HDFS)
• Hadoop como servicio en la Cloud

Juan Lago
Subdirector de Innovación de Fundación IAVANTE Consejería de Salud
JUNTA DE ANDALUCIA

18.15 Coloquio

 

18.30 Fin de la Jornada de Big Data’2012


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