INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Business Intelligence

Inteligencia de Negocios Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información Y no saber qué hacer con ella.

Inteligencia de Negocios Escenarios, Pronósticos Reportes Tomar decisiones Lograr Ventaja competitiva

Inteligencia de Negocios La clave para BI es la información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones. Son muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de una sistema de BI, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de toda empresa. ¿ AREAS ?

Inteligencia de Negocios INFORMACIÓN Vivimos en una época en que la información es la clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios. Rápido y fácil

Inteligencia de Negocios La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence.- El proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. bases de datos de clientes información de la cadena de suministro ventas personales actividad de marketing información relevante para la empresa

Inteligencia de Negocios EJEMPLO… Una franquicia de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de BI para llevar un registro estadístico del porcentaje promedio de ocupación del hotel, así como los días promedio de estancia de cada huésped, considerando las diferencias entre temporadas. ¿De que sirve?

Inteligencia de Negocios Componentes de Business Intelligence Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al menos los siguientes componentes: Multidimensionalidad Data Mining Agentes Data Warehouse

Inteligencia de Negocios Multidimensionalidad: la información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc. Por ejemplo, un pronóstico de ventas de un nuevo producto en varias regiones no está completo si no se toma en cuenta también el comportamiento histórico de las ventas de cada región y la forma en que la introducción de nuevos productos se ha desarrollado en cada región en cuestión.

Inteligencia de Negocios Data Mining.- Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes. Las aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que no muy evidentes.

Inteligencia de Negocios Agentes: Los agentes son programas que piensan. Ellos pueden realizar tareas a un nivel muy básico sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, un agente pueden realizar tares un poco complejas, como elaborar documentos, establecer diagramas de flujo, etc.

Inteligencia de Negocios Data Warehouse: Es la respuesta de la tecnología de información a la descentralización en la toma de decisiones. Coloca información de todas las áreas funcionales de la organización en manos de quien toma las decisiones. También proporciona herramientas para búsqueda y análisis.

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos En los últimos años, ha existido un gran crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos (Bajo costo de almacenamiento). Información oculta El descubrimiento de esta información oculta es posible gracias a la Minería de Datos (DataMining)

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos El valor real de los datos reside en la información que se puede extraer de ellos, información que ayude a tomar decisiones o mejorar nuestra comprensión de los fenómenos que nos rodean

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Los datos son la materia prima bruta INFORMACIÓN ¿En que momento?

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Nos referimos al Conocimiento

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos La capacidad de generar y almacenar información creció considerablemente en los últimos tiempos, se ha estimado que la cantidad de datos en el mundo almacenados en bases de datos se duplica cada 20 meses. Con las sentencias SQL se puede realizar un primer análisis, aproximadamente el 80% de la información se obtiene con estas técnicas. El 20% restante, que la mayoría de las veces, contiene la información más importante, requiere la utilización de técnicas más avanzadas.

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos KDD, apunta a procesar automáticamente grandes cantidades de datos para encontrar conocimiento útil en ellos, de esta manera permitirá al usuario el uso de esta información valiosa para su conveniencia.

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos El KDD es el Proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y, en última instancia, comprensibles a partir de los datos, teniendo como objetivo encontrar conocimiento útil relevante y nuevo sobre un fenómeno o actividad, presentando los resultados de manera visual.

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Las metas del KDD son: • Procesar automáticamente grandes cantidades de datos crudos. • Identificar los patrones más significativos y relevantes. • Presentarlos como conocimiento apropiado para satisfacer las metas del usuario.

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Relación con otras disciplinas Sistemas de información / bases de datos Estadística, aprendizaje automático / IA (redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos, razonamiento probabilístico). Reconocimiento de patrones Visualización de datos (interfaces) Computación distribuida

EL PROCESO DE KDD Determinar las fuentes de información (que pueden ser útiles y dónde conseguirlas) Diseñar el esquema de un almacén de datos (Data Warehouse): que consiga unificar de manera operativa toda la información recogida. Implantación del almacén de datos: que permita la navegación y visualización Previa de sus datos, para discernir qué aspectos puede interesar que sean estudiados.

EL PROCESO DE KDD Selección, limpieza y transformación de los datos que se van a analizar Seleccionar y aplicar el método de minería de datos apropiado; clasificación, agrupamiento o clustering la selección de él o de los algoritmos a utilizar; forma de representarlo (árboles de decisión, reglas, etc.)

EL PROCESO DE KDD Evaluación, interpretación, transformación y representación de los patrones extraídos. Difusión y uso del nuevo conocimiento.

KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos EL PROCESO DE KDD