MasterClass sobre Big Data (Presencial)

El Big Data hace referencia al manejo de volúmenes masivos de datos que, por su tamaño, velocidad de generación y variedad, no pueden ser procesados eficazmente con herramientas tradicionales. Su análisis permite descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas que aportan valor en la toma de decisiones estratégicas. Tecnologías como Hadoop, Spark y sistemas de bases de datos NoSQL han hecho posible su aplicación en sectores como la agricultura, la salud, la energía o el comercio. Cuando se combina con Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas (IoT), el Big Data se convierte en el motor de la transformación digital y la innovación territorial.

El papel del Big Data en la sociedad digital

Big Data es una de las bases fundamentales de la economía basada en datos. Su capacidad para recopilar, almacenar y analizar datos estructurados y no estructurados en tiempo real está redefiniendo cómo operan organizaciones, gobiernos y comunidades.

Gracias al Big Data, es posible anticiparse a necesidades, optimizar recursos, personalizar servicios y mejorar la eficiencia operativa. En contextos rurales, su aplicación puede generar un impacto directo en la gestión sostenible de los recursos, la innovación agrícola, el turismo inteligente y la gobernanza local basada en datos.

Conceptos Clave del Big Data

El Big Data se sustenta en las llamadas "5 V":

• Volumen: Grandes cantidades de datos generados continuamente.
• Velocidad: Rapidez en la generación y procesamiento de datos.
• Variedad: Diversos tipos de datos (texto, imágenes, sensores, redes sociales…).
• Veracidad: Fiabilidad y calidad de los datos.
• Valor: Información útil que se puede extraer de los datos.

Además, el ecosistema de Big Data se apoya en herramientas específicas como:

• Hadoop y Spark: Plataformas de procesamiento distribuido de datos.
• Bases de datos NoSQL: Sistemas como MongoDB o Cassandra diseñados para trabajar con datos no estructurados.
• Visualización de datos: Herramientas como Tableau o Power BI que ayudan a interpretar los datos de forma visual e intuitiva.

Aplicaciones del Big Data en sectores estratégicos

• Agroindustria: Monitorización de cultivos, predicción climática y gestión de recursos hídricos.
• Salud: Análisis predictivo de enfermedades, mejora en diagnósticos y optimización de servicios sanitarios.
• Turismo inteligente: Análisis de movilidad, personalización de la experiencia del visitante, gestión de flujos.
• Administración pública: Políticas basadas en datos, eficiencia en servicios públicos y participación ciudadana.

Retos y oportunidades del Big Data

El aprovechamiento de Big Data plantea importantes desafíos: garantizar la privacidad, gestionar el almacenamiento seguro de los datos, evitar sesgos en el análisis y capacitar a profesionales para su uso ético y eficaz.

Aun así, sus oportunidades son enormes: mejora de la competitividad, mayor resiliencia de los territorios rurales y desarrollo de soluciones innovadoras a escala local.

Temario

• El Big Data hace referencia al manejo de volúmenes masivos de datos que, por su tamaño, velocidad de generación y variedad, no pueden ser procesados eficazmente con herramientas tradicionales. Su análisis permite descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas que aportan valor en la toma de decisiones estratégicas. Tecnologías como Hadoop, Spark y sistemas de bases de datos NoSQL han hecho posible su aplicación en sectores como la agricultura, la salud, la energía o el comercio. Cuando se combina con Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas (IoT), el Big Data se convierte en el motor de la transformación digital y la innovación territorial.

  El papel del Big Data en la sociedad digital

  Big Data es una de las bases fundamentales de la economía basada en datos. Su capacidad para recopilar, almacenar y analizar datos estructurados y no estructurados en tiempo real está redefiniendo cómo operan organizaciones, gobiernos y comunidades.

  Gracias al Big Data, es posible anticiparse a necesidades, optimizar recursos, personalizar servicios y mejorar la eficiencia operativa. En contextos rurales, su aplicación puede generar un impacto directo en la gestión sostenible de los recursos, la innovación agrícola, el turismo inteligente y la gobernanza local basada en datos.

  Conceptos Clave del Big Data

  El Big Data se sustenta en las llamadas "5 V":

  • Volumen: Grandes cantidades de datos generados continuamente.
  • Velocidad: Rapidez en la generación y procesamiento de datos.
  • Variedad: Diversos tipos de datos (texto, imágenes, sensores, redes sociales…).
  • Veracidad: Fiabilidad y calidad de los datos.
  • Valor: Información útil que se puede extraer de los datos.

  Además, el ecosistema de Big Data se apoya en herramientas específicas como:

  • Hadoop y Spark: Plataformas de procesamiento distribuido de datos.
  • Bases de datos NoSQL: Sistemas como MongoDB o Cassandra diseñados para trabajar con datos no estructurados.
  • Visualización de datos: Herramientas como Tableau o Power BI que ayudan a interpretar los datos de forma visual e intuitiva.

  Aplicaciones del Big Data en sectores estratégicos

  • Agroindustria: Monitorización de cultivos, predicción climática y gestión de recursos hídricos.
  • Salud: Análisis predictivo de enfermedades, mejora en diagnósticos y optimización de servicios sanitarios.
  • Turismo inteligente: Análisis de movilidad, personalización de la experiencia del visitante, gestión de flujos.
  • Administración pública: Políticas basadas en datos, eficiencia en servicios públicos y participación ciudadana.

  Retos y oportunidades del Big Data

  El aprovechamiento de Big Data plantea importantes desafíos: garantizar la privacidad, gestionar el almacenamiento seguro de los datos, evitar sesgos en el análisis y capacitar a profesionales para su uso ético y eficaz.

  Aun así, sus oportunidades son enormes: mejora de la competitividad, mayor resiliencia de los territorios rurales y desarrollo de soluciones innovadoras a escala local.

  Temario

  • Introducción al Big Data: conceptos, características (las 5 Vs)
  • Arquitectura básica de sistemas Big Data
  • Casos de uso en sectores como agricultura, salud y administración pública…
  • Herramientas accesibles: Hadoop, Spark, plataformas cloud
  • Visualización y análisis de datos
  • Ejemplo práctico o demo
  • Turno de preguntas

  Coordinación y Dirección de la MasterClass: Equipo Dinamizador de TRIRURALTECH

Coordinación y Dirección de la MasterClass: Equipo Dinamizador de TRIRURALTECH