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

9.25   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

10.00  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

10.30 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

11.00 Café ofrecido por gentileza de Jaspersoft

11.30 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

12.00 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 

12.30 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  

13.00  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 

13.45 Coloquio 

14.00 Cocktail 

15.30 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

16.15 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 

17.00 Coloquio

17.30 Fin de la Jornada de Big Data'2012

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