La Universidad Miguel Hernández (UMH) de 
Elche ha organizado la mesa redonda “Casos reales de aplicación de Big 
Data”, que tendrá lugar mañana jueves, 2 de octubre, a las 18:30 horas, 
en el Club Información (Avda. Doctor Rico, 17 – Alicante). La entrada es
 libre, limitada al aforo de la sala. 
En
 la mesa intervendrán el catedrático de Organización de Empresas de la 
UMH, José María Gómez Gras, el profesor de la UMH y socio fundador de 
Koodos Lab Alejandro Rabasa, el director de Marketing y Desarrollo de 
Negocio de Gold Car, David Contreras, y el coordinador de Proyectos de 
Invat.tur, David Giner.
Durante la jornada, se expondrán casos 
reales desde la perspectiva empresarial y se mostrará una demo práctica 
del funcionamiento de un proceso de análisis de Big Data.
 Debido al auge de internet, la mayoría de
 empresas recopilan grandes volúmenes de información diariamente. 
Algunas de ellas lo hacen de manera continua, a través de portales de 
comercio electrónico o incluso a través de recogida de datos 
directamente de la “nube”. El manejo de tal cantidad de datos requiere 
que las empresas incorporen técnicas especiales que permitan su 
integración y manipulación de manera segura y eficiente, así como la 
implantación de métodos de análisis preparados para extraer la 
información valiosa que se oculta dentro de esos grandes volúmenes de 
datos, con el objetivo de obtener ventaja competitiva.
Debido al auge de internet, la mayoría de
 empresas recopilan grandes volúmenes de información diariamente. 
Algunas de ellas lo hacen de manera continua, a través de portales de 
comercio electrónico o incluso a través de recogida de datos 
directamente de la “nube”. El manejo de tal cantidad de datos requiere 
que las empresas incorporen técnicas especiales que permitan su 
integración y manipulación de manera segura y eficiente, así como la 
implantación de métodos de análisis preparados para extraer la 
información valiosa que se oculta dentro de esos grandes volúmenes de 
datos, con el objetivo de obtener ventaja competitiva. 
 
 
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