Para lograr comprender como valorar un proyecto de Big Data, comenzaremos por entender el contexto y la evolución de la toma de decisiones, luego entenderemos como evaluar el potencial de los datos que influyen sobre el desempeño de una empresa y a cómo establecer el plan de trabajo para un proyecto de Big Data. En la segunda parte del curso, veremos cómo diseñar y seleccionar una adecuada combinación de softwares y hardware para procesar Big Data y a comprender como diseñar políticas de gobierno de datos, para proteger la integridad y asegurar un adecuado uso de los mismos. Por último, todas estas herramientas se resumirán en la valoración económica de un proyecto de Big Data, donde se establecerán beneficios y costes para poder evaluar financieramente un proyecto de esta clase. El curso Valorización de proyectos de Big Data está dirigido a profesionales de diversas disciplinas que en su trabajo deben tomar decisiones en base datos disponibles cuyo análisis se vuelve imposible e inútil si no se utilizan los conceptos y técnicas de Big data y Analytics (matemáticas, estadísticas, de diseño y de ciencias de computación) que permiten la transformación de gigantescas cantidades de datos en información veraz, oportuna y representativa de realidades complejas para tomar de forma eficiente y eficaz, decisiones de alto impacto. Ahora bien, para lograr esa eficiente transformación, los tomadores de decisiones deben conocer y articular los diferentes elementos tecnológicos para poder instalar en sus organizaciones dichas capacidades, o bien poder distinguir entre proveedores, aquellos que poseen tales capacidades de quienes no.

Objetivos: Comprender los orígenes, tecnologías, protocolos, arquitectura de funcionamiento y cambios sociológicos asociados al Big Data junto con su potencial. Identificar oportunidades de valor basada en datos. Identificar algunas de las herramientas computacionales y su arquitectura para enfrentar los desafíos del Big Data. Aplicar herramientas para la implementación de la estrategia de Big Data de forma eficiente, generando aprendizajes y valoración de los datos al interior de la organización.