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BUSINESS INTELLIGENCE AND DECISION SUPPORT LIC. ERICK SALINAS LIC. ERICK PASTRANA ING RENÉ WALLE.

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Presentación del tema: "BUSINESS INTELLIGENCE AND DECISION SUPPORT LIC. ERICK SALINAS LIC. ERICK PASTRANA ING RENÉ WALLE."— Transcripción de la presentación:

1 BUSINESS INTELLIGENCE AND DECISION SUPPORT LIC. ERICK SALINAS LIC. ERICK PASTRANA ING RENÉ WALLE

2 BI (BUSINESS INTELLIGENCE) Conjunto de estrategias y llaves enfocadas a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.

3 CUANDO USAR SISTEMAS BI - Competencias y versiones contradictorias de la verdad. - Informes rezagados. - No se puede realizar un análisis en profundidad. - Dificultad para encontrar datos cruciales. - Necesidad de la producción simple de usar la tecnología de presentación de informes. - Retraso y dificultad para la consolidación de los datos. - No es capaz de cumplir con el gobierno con respecto a los reportes financieros.

4 OTRAS RAZONES -Obtención de información demasiado tarde. -Obtención de datos en el nivel equivocado de detalle, demasiado detalladas o demasiado resumido. -Obtención de demasiados datos sin dirección. - No ser capaz de coordinar con otros departamentos en la empresa. -No ser capaz de compartir datos en tiempo y forma.

5 CÓMO FUNCIONA UN SISTEMA BI

6 ARQUITECTURA DE BI

7 MINERÍA DE DATOS Web mining o minería de contenido en la Web, se utiliza para entender el comportamiento del cliente, evaluar la efectividad de un sitio Web y cuantificar el éxito de una campaña de marketing.

8 DIFERENCIAS La minería de texto no es lo mismo que una búsqueda motor en la Web.En una búsqueda, usted está tratando de encontrar lo que otros han preparado. Con la minería de textos, usted está tratando de descubrir nuevos patrones que pueden no ser evidentes o conocido.

9 MINERÍA DE DATOS Y SUS PATRONES La minería de datos es un proceso que utiliza conocimientos a partir de grandes bases de datos, incluyendo la información warehouses para extraer e identificar información útil. Los patrones que estos datos incluyen pueden ser reglas, las afinidades, las correlaciones, tendencias, o modelos de predicción.

10 CARACTERÍSTICAS Y OBJETIVOS 1. Encontrar el contenido significativo de los documentos. 2. Relacionar los documentos en todas las divisiones previamente inadvertidas. 3. Mantener los documentos de grupo por temas comunes.

11 QUIENES LO USAN? La minería de datos es compatible con analistas, inversores y comerciantes en sus decisiones ante el comercio de acciones, opciones, productos básicos, servicios públicos o monedas. La minería de datos es también importante en la detección de conductas fraudulentas.

12 APLICACIONES DE MINERÍA DE DATOS Almacén al por menor y las ventas. La predicción de las ventas, la determinación de los niveles de inventario y distribución correctas. Banca. Niveles de previsión de préstamos incobrables y el uso fraudulento de tarjetas de crédito. Fabricación y producción. Predicción de la avería de maquinaria, optimización de la capacidad de fabricación.

13 FUNCIONES DE LA GERENCIA Clasificación en función de Mintzberg (1973 ): 1. Papeles interpersonales: Líder de enlace o entrenador. 2. Papel Informativo: Monitor, divulgador o portavoz. 3. Papel decisional : Emprendedor, solucionador de problemas, asignador de recursos o negociador.

14 FASES DE LA TOMA DE DECISIONES Los tomadores de decisiones pasan por cuatro fases sistemáticas: inteligencia, diseño, selección e implementación. El proceso de toma de decisiones comienza con la fase de la inteligencia, en la que los administradores examinan una situación, a continuación, identificar y definir el problema.

15 MODELO DE DECISIÓN Y SUS RIESGOS Un modelo de decisión es una representación simplificada o abstracción de la realidad, haciendo suposiciones ante una problemática. El riesgo al emplear supuestos es si se equivocan.

16 BENEFICIOS DEL MODELADO EN LA TOMA DE DECISIONES El costo de la experimentación virtual es bajo. Es mucho más fácil de manipular el modelo con variables cambiantes. Modelos permiten la compresión simulada de tiempo.

17 Toma de decisiones automatizadas. Recopila información Analiza los datos estadísticos Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS ) El. Software más popular utilizado para desarrollar DSS es Microsoft Excel.

18 información típica que una solicitud de ayuda a la decisión podría reunir son: Las cifras de ventas comparativas de un producto específico entre una semana o un mes y la semana o del mes siguiente Las cifras de ingresos proyectados en base a nuevos supuestos de venta de productos consecuencias proyectadas de diferentes alternativas de decisión, teniendo en cuenta la experiencia pasada y prevista condiciones. LOS ANALISTAS FINANCIEROS, PLANIFICADORES DE PRODUCCIÓN Y LOS INVESTIGADORES DE MERCADO.

19 Por ejemplo, la cantidad demandada es una variable dependiente, mientras que el precio, la publicidad, los ingresos disponibles y el competidor de precio son cuatro ejemplos de las variables independientes en el modelo.

20 MOBILE INTELLIGECE Los dispositivos móviles se están convirtiendo en la computación dominante en el mundo plataforma. EUA, Japon y China estan fomentando deliberadamente el despliegue de nuevas aplicaciones y servicios.

21 Estas aplicaciones interactivas en el móvil dispositivos están revolucionando la difusión de información y el consumismo y la alineación de los datos empresariales, análisis y la informática móvil está transformando los procesos de negocio.

22 FODA: Acelerar el ritmo de adopción. Confluencia de nuevas y potentes tecnologías. Nuevos modelos de uso que los consumidores y las empresas están adoptando con entusiasmo.


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