Big Data: Sesión 2 - Segunda semana

¿Cuáles son los tipos de casos de uso en los que se agrupa los beneficios de aplicar Big Data?

• Análisis predictivo, descriptivo, proactivo y reactivo

• Prevención del fraude, optimizar eficiencia operativa, y aumentar la producción

• Predicción del riesgo, mejora de la toma de decisiones, y generación de nuevos ingresos

• Ingesta de datos, tratamiento, análisis y visualización

¿Qué tipos de datos existen?

• Estructurados y casi-estructurados

• Datos continuos y datos discretos

• Estructurados, semi-Estructurados y no-Estructurados

• Relacionales, Dinámicos y Estáticos

¿Cuáles son las principales V's del Big Data?

• Variedad, Volatilidad, Viveza

• Volumen, Velocidad, Variedad

• Verdad, Volumen, Velocidad

• Volumen, voracidad, Velocidad

Un buen proyecto de Big Data tiene que…

• Lo último que se hace es definir el gobierno del dato

• Lo primero que se hace es plantear la arquitectura

• Un proyecto de Big Data siempre tiene que proporcionar valor

• Todas las anteriores

Un buen proyecto de analítica avanzada con Big Data tiene que:

• Depender del área de Marketing

• Utilizar exclusivamente algoritmos de Deep Learning

• Dar soluciones reactivas

• Ninguna de las anteriores

¿Qué es un CRM?

• Un algoritmo supervisado

• Una arquitectura Hadoop

• Un software de gestión de la relación con el cliente

• Un ratio de abandono de clientes

¿Qué es CHURN?

• Es el incremento de ventas mensuales

• Es la tasa de abandono de clientes

• Es la ratio de conversión de clientes

• Un algoritmo no supervisado de clusterización

¿Qué porcentaje de datos no estructurados hay?

• Menos de la mitad

• 10 %

• Entre un 50% y un 70%

• 80% o más

Una ventaja de los sistemas distribuidos es

• Alta disponibilidad y tolerancia a fallos aceptable

• No es necesario login

• No se necesita conocimientos técnicos avanzados

• Todas las anteriores

Señala cuales de estas fases están dentro del ciclo de vida de un proyecto de Big Data o Analítica Avanzada:

• Entender necesidades de negocio

• Tratamiento de datos

• Presentación de resultados

• Todas las anteriores