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MODELO
DATOS
INFORME
LENGUAJE DE CONSULTA ESTRUCTURADO Y NO ESTRUCTURADO PARA EXTRAER, CONSULTAR, ACTUALIZAR, REORGANIZAR Y MANIPULAR DATOS DE UNA BASE DE DATOS DE ORIGEN
TIPOS DE ANALITICA APLICADA
PRESCRIPTIVA
VI
PREDICTIVA
¿QUE PODRÍA PASAR?
DIAGNOSTICA
¿POR QUÉ SUCEDIÓ?
DESCRIPTIVA
¿QUE SUCEDIÓ?
CONTRARIO A SMALL DATA PERMITE
GRAN VOLUMEN
MAS VELOCIDAD
MAS VERACIDAD
GRAN VARIEDAD
QUE ESTA LIMITADA A
PEQUEÑO VOLUMEN
POCA VELOCIDAD
MENOS VERACIDAD
POCA VARIEDAD
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TODAS LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS DEL SECTOR PRODUCTIVO REQUIEREN HACER ANÁLISIS BASADOS EN DATOS Y ESTADISTICAS EVALUANDO EL COMPORTAMIENTO PARA TOMAR DECISIONES A FUTURO
CON B.A. PODEMOS
B.A. SE RELACIONA CON B.I.
CREA NUEVOS PROCEDIMIENTOS Y ESTADÍSTICAMENTE ESTABLECE POSIBLES RESULTADOS DEL PROCESO
TRANSFORMA LA INFORMACIÓN DE B.I PARA PREDICCIÓN PARA ANALIZAR RESULTADOS EXTERNOS A LA COMPAÑÍA
USO ESTRATEGIAS EMPRESARIALES BASADOS EN ESTADISTICAS Y PROYECCIONES
PLANTEAMIENTO DE NUEVOS PLANES DE TRABAJO
USO DE INDICADORES DE GESTIÓN
TODAS LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS DEL SECTOR PRODUCTIVO REQUIEREN HACER ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE LA EMPRESA, CONOCER SU HISTORIA SU EVOLUCIÓN Y SER CAPACES DE HACER UN ANÁLISIS DE RESULTADOS OBTENIDOS
CON B.I. PODEMOS
B.I. SE RELACIONA CON B.A.
EVALUAR PROCEDIMIENTOS
ANALIZAR RESULTADOS INTERNOS DE LA COMPAÑÍA
REPLANTEAR ESTRATEGIAS EMPRESARIALES
CORRECCIÓN DE PLANES DE TRABAJO
OBTENER INDICADORES DE GESTIÓN
USAR DIFERENTES SOFTWARE COMO DEPOSITO DE INFORMACIÓN Y ANÁLISIS
CON BOTS PODEMOS
AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS
RESPUESTA E INTERACCIÓN CON CLIENTES, ETC.
COMUNICACIÓN (CASO DE LOS CHATS BOTS, O CHATS "AUTOMATICOS")
BÚSQUEDAS DE INFORMACIÓN (USO DE PALABRAS CLAVE)
CON I.o.T. PODEMOS
FUENTE DE INFORMACIÓN DE BIG DATA
OBTENCIÓN DE DATOS ESTRUCTURADOS Y NO ESTRUCTURADOS QUE PUEDEN SER ANALIZADOS POR PERSONAS, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
FUENTES DE INFORMACIÓN PARA PERSONAS Y PARA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONTAR CON SENSORES INTELIGENTES
SEGUIMIENTO Y MONITOREO, ETC.
DETECCIÓN DE MOVIMIENTO
COMUNICACIONES
AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS O LINEAS DE PRODUCCIÓN
TODAS LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS DEL SECTOR PRODUCTIVO SE VEN BENEFICIADAS POR LA I.A. Y A PESAR QUE LOS ALGORITMOS ESTÁN EN ESCRITURA CONTINUA EN DESARROLLO, AUN FALTA PERFECCIONAMIENTO DE LA TECNOLOGÍA PERO A LARGO PLAZO LA INVERSIÓN Y LOS ADELANTOS TECNOLÓGICOS SERÁN HERRAMIENTAS IMPRESCINDIBLES
PROCESAMIENTO LENGUAJE NATURAL: QUE LAS MAQUINA SEAN CAPACES DE PROCESAR EL LENGUAJE HUMANO Y EL PERFECCIONAMIENTO DE ESTE, HACE QUE EL ENTENDIMIENTO SEA PLENO, SUMADO A UNA CAPACIDAD MILLONES DE VECES MAS RÁPIDA PARA EL ANÁLISIS PUEDE ESTABLECER MODELOS PREDICTIVOS PARA DESARROLLO DENTRO DE LA EMPRESA (CONJUNTO DE ACCIONES POSIBLES
MACHINE LEARNING
LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO DE LA I.A. UTILIZADOS POR PLATAFORMAS DIGITALES DONDE SEAN CAPACES DE REALIZAR ACTIVIDADES SIN SER ESPECIFICAMENTE "PROGRAMADAS" PARA HACERLO
TODAS LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS DEL SECTOR PRODUCTIVO SE VEN PUEDEN VER BENEFICIADAS POR EL MACHINE LEARNING Y MULTIPLES USOS
MARKETING: PUBLICIDAD DE LA EMPRESA EN LA RED BASADO EN LAS BUSQUEDAS DE USUARIO
TOMA DE DECISIONES AUTOMÁTICAS: ACELERAR, RELENTIZAR O DETIENE PROCESOS DE FORMA AUTOMÁTICA SEGÚN PARÁMETROS DE NECESIDAD, SEGURIDAD O RIESGO.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADA EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, PUEDE RECOPILAR Y UTILIZAR DATOS DE SENSORES Y DISPOSITIVOS INTELIGENTES DE LA INTERNET DE LAS COSAS.
FUENTES DE INFORMACIÓN AUTOMÁTICAS
SE PUEDE OBTENER INFORMACIÓN DE FUENTES ESTRUCTURADAS Y NO ESTRUCTURADAS
DEEP LEARNING
BASADO EN EL PROCESO AUTOMÁTICO DE APRENDIZAJE, BUSCA FUENTES MENOS ESTRUCTURADAS (MAS DIFÍCIL OBTENER DATOS AUTOMÁTICOS), COMO ES EL CASO DE IMÁGENES, AUDIOS, VIDEO
LAS FUENTES NO ESTRUCTURADAS SON MUY IMPORTANTES, PERO ESTÁBAN LIMITADAS PARA OBTENER INFORMACIÓN A PERSONAS QUE HAGAN EL ANÁLISIS, POR LO QUE EL APRENDIZAJE PROFUNDO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL TIENE UN GRAN DESARROLLO POTENCIAL PARA APLICAR
CON EL APRENDIZAJE PROFUNDO PODEMOS
USO DE FUENTES DE INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA (NO CONVENCIONAL)
LAS FUENTES NO ESTRUCTURADAS SON UNA FUENTE MUY IMPORTANTE, PERO LIMITADA PARA OBTENER INFORMACIÓN, POR LO QUE EL APRENDIZAJE PROFUNDO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ARCHIVOS NO ESTRUCTURADOS
IMAGENES
AUDIOS
VIDEOS
ANÁLISIS PROFUNDO AUTOMÁTICO DE FUENTES DIVERSAS DE INFORMACIÓN
POR EXCELENCIA ES DENTRO DE LA I.A. EL MEJOR PROCESO PARA ENCONTRAR "PATRONES" Y EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN NO EVIDENTE
IDEAL PARA EL ANALISIS DE BIG DATA
ACTIVIDADES REPETITIVAS PARA RECOLECCIÓN DE DATOS PUEDEN SER ASUMIDAS POR UNA DIRECTRIZ DE PROGRAMACIÓN QUE HAGA EL TRABAJO DE MINERÍA DE DATOS
EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO "MACHINE LEARNING") Y EL APRENDIZAJE PROFUNDO "DEEP LEARNING" SON LOS SIGUIENTES PASOS DEL DESARROLLO
MAS RAPIDEZ EN CUANTO AL ANÁLISIS Y SELECCIÓN DE LA INFORMACIÓN
ANALISIS DE BIG DATA
TODAS LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS DEL SECTOR PRODUCTIVO MIGRAN A SISTEMAS INFORMÁTICOS PARA ANÁLISIS Y ARCHIVADO DE INFORMACIÓN (TENDENCIA DE MIGRAR LO FÍSICO A LO DIGITAL). Y PARA EVITAR EN CIERTA MEDIDA LA "OBSOLESCENCIA" (PROGRAMADA, PERCIBIDA O SIMPLEMENTE POR EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA) DEL HARDWARE FÍSICO
CON "NUBES INFORMATICAS" OFRECEN
IDEAL PARA EL ALMACENAMIENTO BIG DATA
REVISIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL (DEPENDE DE LOS MECANISMOS DE ACTUALIZACIÓN DE LA ORGANIZACIÓN)
CENTRALIZADO DE INFORMACIÓN Y CONSULTA PERMANENTE REMOTA
SE APROVECHAN SERVIDORES Y EQUIPOS DE COMPUTO PERTENECIENTE A PROVEEDORES CON MAYOR CAPACIDAD Y VELOCIDAD DE ALMACENAMIENTO QUE EQUIPOS PROPIOS Y DE CARACTERÍSTICAS LIMITADAS
CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO SEGÚN NECESIDAD: LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS (PIMES) TAL VEZ NO NECESITEN TODA LA CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO PARA LA CANTIDAD DE DATOS DE UNA MULTINACIONAL, POR LO QUE DICHA CAPACIDAD SE CONCEDE SEGÚN ANÁLISIS DE NECESIDAD
ADQUIRIR DIFERENTES TIPOS DE SERVICIO DE NUESTRA PREFERENCIA (HAY NUBES PÚBLICAS, PRIVADAS, GRATUITAS, DE SERVICIO PAGO, ETC.)
SEGURIDAD EN EL CUIDADO DE DATOS: "DENTRO DE LOS SERVICIOS QUE OFRECEN LA SEGURIDAD DE LOS DATOS ES UNO DE LOS TEMORES MAS GRANDES POR LO QUE HAY DIFERENTES NIVELES DE PROTECCIÓN SEGÚN EL TIPO DE SERVICIO, LA SENSIBILIDAD Y EL PRIVILEGIO DE LA INFORMACIÓN
A group collects together items that have something in common.
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LOS DATOS GENERADOS SON TAN PEQUEÑOS QUE NO SUPERAN LA CAPACIDAD HUMANA PARA SU ANÁLISIS, POR LO QUE DE FORMA MANUAL PUEDEN SER ANALIZADOS, SE DEBE UTILIZAR CADA VEZ MENOS PERO NO SE PUEDE DEJAR DE LADO COMPLETAMENTE
CON SMALL DATA PODEMOS
ECONÓMICO: YA QUE NO SE SE NECESITA INVERSIÓN DE RECURSOS DE PERSONAL QUE SEPA HACER PROCESOS DE INFORMACIÓN MASIVA, NI TAMPOCO DE LICENCIAS DE SOFTWARE, PERO EL COSTO BENEFICIOS DE LOS ANALISIS HACE QUE SE SACRIFIQUE ADELANTO Y POSICIONAMIENTO DE UN EMPRESA
POCA VARIEDAD: LOS DATOS OBTENIDOS SON LIMITADOS, IGUAL QUE LAS PERSPECTIVAS DE VISUALIZACIÓN Y ANÁLISIS
ANALIZAR A VELOCIDAD LIMITADA
ANALIZAR DATOS ESPECÍFICOS PERO CON LIMITADA CANTIDAD Y POCAS FUENTES DE INFORMACIÓN
CON BIG DATA PODEMOS
LA VERACIDAD DEL ANÁLISIS OFRECE CONFIABILIDAD
LA VARIEDAD DEL ANÁLISIS OFRECE DIFERENTES PERSPECTIVAS: LOS DATOS OBTENIDOS PROVENIENTES DE DIFERENTES FUENTES
OBTENER VALORES DEL ANÁLISIS QUE SE CONVIERTEN EN CONOCIMIENTO
EL CONOCIMIENTO SE TRANSFORMA EN ACCIONES O DECISIONES
ANALIZAR A GRAN VELOCIDAD LA INFORMACIÓN
ANALIZAR GRAN VOLUMEN DE INFORMACIÓN
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TODAS LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS DEL SECTOR PRODUCTIVO GENERAN DATOS DE FORMA CONSTANTE RELACIONADA CON NUESTRO PRODUCTO (CALIDAD, CANTIDAD CARACTERISTICAS INTRINSECAS, ETC.). ESOS DATOS PUEDEN SER CLASIFICADOS Y AQUELLOS QUE NO SEAN ÚTILES PARA ADAPTAR PRODUCTOS
¿PARA QUE SIRVE DENTRO DE UNA EMPRESA?
CON LOS DATOS PODEMOS
OPTIMIZAR RECURSOS
DISMINUIR COSTOS
AUMENTAR GANANCIAS
ESTABLECER METAS CUANTIFICABLES
MEJORAMIENTO DE PRODUCTOS NECESARIOS Y POSICIONAR EN EL MERCADO
DIRIGIRSE AL CLIENTE SEGÚN SUS CARACTERÍSTICAS (SEGÚN SUS CARACTERÍSTICAS DENTRO DEL MERCADO GENERALES O PARTICULARES)
ADAPTAR PRODUCTOS PARA EL CLIENTE
CONOCER AL CLIENTE
TOMAR DECISIONES (DEPENDE DEL MÉTODO QUE TAN INTELIGENTES E INFORMADAS SEAN)
