La transformación digital es la nueva realidad que deben afrontar las empresas.
En este evento celebrado en las oficinas de IBM, Saima Solutions muestra cómo afrontar la transformación digital con la ayuda de IBM Watson.

Qué es y cómo funciona Apache Storm, una plataforma Open Source distribuida para tratamiento de datos en tiempo real, ideal para analítica de datos en Real Time en entornos de Big Data.
Apache Storm permite realizar en tiempo real el procesamiento que Apache Hadoop realiza en batch.

Big Data aplicado al Business Intelligence es un evento celebrado en el Centro de Innovación BBVA que presenta una aproximación realista al Big Data, y cómo se integra, interacciona o hace cambiar los sistemas tradicionales de Business Intelligence, siempre pensando en la situación actual y casos reales de la empresa española.

Presentación de bases de datos de tecnología columnar, orientadas a la analítica.
Las bases de datos columnares son muy efectivas, especialmente en cuanto a velocidad de respuesta, en proyectos de Business Intelligence que gestionen una gran cantidad de datos. También pueden utilizarse de forma híbrida en proyectos de Big Data.
Se explica el funcionamiento de dos bases de datos columnares más utilizadas: Monet DB y HP Vertica.
 

Introducción a las Bases de datos NoSQL, entre las que se encuentra Apache Cassandra
Cassandra es un sistema NoSQL de software libre, distribuído y preparado para Big Data que emplea Big Table y Dymano, y proporciona un lenguaje de consultas CQL (Cassandra Query Language).
Se explica la arquitectura y el sistema de funcionamiento de Cassandra, cómo se mueven los datos entre los diferentes nodos y cómo funciona del modelado de datos y qué consideraciones hay que tener en cuenta a la hora de trabajar con esta base de datos orientada a Big Data.
Se incluye un pequeño ejemplo de modelización de datos para Cassandra.
Algunas de las empresas más conocidas que utilizan Cassandra son Netflix, Spotify y Twitter. 

Introducción al data mining, comenzando desde sus inicios allá por 1960. Cómo ha ido evolucionando la minería de datos hasta el día de hoy, y cómo se relaciona con el data warehousing, el business intelligence, el aprendizaje automático (machine learning), y en el momento actual con el data science y con big data.
Se explica cuáles son las tipologías de técnicas de minería de datos, como los algoritmos supervisados y no supervisados, clustering, de clasificación, de segmentación, regresiones lineales y cuadráticas, redes neuronales, árboles de decisión..
También se enumera software específico para Data mining: Weka, R, Matlab, Clementine, RapidMiner, Knime..
 

BIG DATA es un concepto que hace referencia a grandes cantidades de información, disponibles en diversos formatos y tipos de estructuras, recopilada principalmente a través de Internet mediante la interacción de los usuarios de computadores, teléfonos móviles y dispositivos GPS, entre otros.
Así, las dimensiones o características principales de un sistema Big Data son:

1. Gestión de grandes Volúmenes de Información
2. Velocidad para manipular los datos, incluso en tiempo real
3. Variedad o diversidad de formatos
4. Veracidad o confiabilidad de los datos, debido a su origen diverso y desestructurado

En esta conferencia sobre Data Science el consultor Hector Cuesta explica cuáles son los orígenes del Data Science, en qué consiste, y cuáles son los pasos de resolución de un problema de Ciencia de Datos:

Presentación de proyecto de procesamiento con tecnologías Big Data de datos o mensajes de la red social GPMESS.
En este proyecto se almacenaron en Hadoop datos de esta red social y se realizaron procesos de analítica y procesamiento de los datos con herramientas open source para extraer y agrupar los temas más relevantes.
Se obtienen los lugares más populares y se detectan localizaciones en las que se comienzan a crear yipies con analítica de crowdd place, y notificaciones automáticas. 
 
Por Ángel J. Rey, Ingeniero Informático especialista en Big Data.

Cómo aplicar el diseño de UX, de la experiencia de usuario, para visualizar datos fruto de la analítica de Big Data. Ejemplo con la herramienta para gestión de cuentas de Twitter SocialBro.
Por Angel Sánchez, responsable de User eXperience en SocialBro.