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по Amairany Luna 10 лет назад

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Inteligencia de negocios y sus aplicaciones

En las organizaciones, existen diversas fases para la solución de problemas relacionados con la gestión de datos. La integración de datos se realiza a través del proceso ETL, que implica la extracción, transformación y carga de datos desde fuentes como bases de datos, ERP y archivos de texto, entre otros.

Inteligencia de negocios y sus aplicaciones

Tipos de inteligencias en las organizaciones

Inteligencia competitiva

Es un programa sistemático para obtener y analizar información acerca de las actividades de los competidores así como de tendencias generales del negocio para llevarla las propias metas de la compañía.

Conocimiento

La inteligencia es una colección de piezas de información que han sido filtradas, destiladas y analizadas.

Información

La información trata acerca de “hechos”, son números, estadísticas.

Inteligencia tecnológica

La inteligencia tecnológica encuentra nuevas oportunidades a través de la búsqueda y análisis de información y proporciona una base confiable para la innovación tecnológica.

Inteligencia de negocios

•Conceptos y métodos para mejorar las decisiones de negocios mediante el uso de sistemas de soporte basados en hechos.

•Conversión de los datos operativos de las empresas en información que de soporte a la toma de decisiones.

•Conjunto de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades enfocadas a la creación y administración de información que permite tomar mejores decisiones a los usuarios de una organización.

BI

4.- Producción de inteligencia.

3.- Gestión del conocimiento.

2.- Estructuración de la información.

1.- Adquisición de datos.

Nivel estratégico

Permite que la alta dirección de las empresas pueda analizar y monitorear tendencias, patrones, metas y objetivos estratégicos de la organización.

Nivel táctico

Permite que los analistas de datos y la gerencia media de la empresa utilicen herramientas de análisis y consulta con el propósito de tener acceso a la información sin intervención de terceros.

Nivel operativo

Permite que los empleados que trabajan con información operativa puedan recibir la misma de una manera oportuna, exacta y adecuada y se componen básicamente de herramientas de reportes u hojas de cálculo con un formato fijo cuya información se actualiza frecuentemente.

Fases de solución

Explotación
Minería de datos

«Proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos.»

«La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformando el análisis de datos orientándolo hacia determinadas técnicas especializadas englobadas bajo el nombre de Minería de datos o Data Mining»

Técnicas

- Reconocimiento de patrones

- Redes neuronales

- Lógica difusa

- Algoritmos genéticos

- Inteligencia Artificial

- Y otras técnicas avanzadas de datos.

Áreas de aplicación

Marketing

Identificar patrones de compra de los clientes: Determinar cómo compran, a partir de sus principales características, conocer el grado de interés sobre tipos de productos, si compran determinados poductos en determinados momentos...

Compañía de seguros

•Análisis de procedimientod médicos solicitados conjuntamente.

•Predecir que clientes compran nuevas pólizas.

•Identificar patrones de comportamiento para clientes con riesgo.

•Identificar comportamiento fraudulento.

Medicina

•Identificación de terapias médicas satisfactorias para diferentes enfermedades.

•Asosiación de síntomas y clasificación diferencial de patologías.

•Estudio de factores de riesgo para la salud en distintas patologías.

•Segmentación de pacientes para una atención más inteligente según su grupo.

•Identificación de terapias médicas y tratamientos erróneos para determinadas enfermedades.

Banca

•Detectar patrones de uso fraudulento de tarjetas de crédito.

•Identificar clientes legales.

•Predecir clientes con probabilidad de cambiar su aflicción.

•Determinar gasto en tarjeta de crédito por grupos.

•Encontrar correlaciones entre indicadores financieros.

•Identificar reglas de mercado de valores a partir de históricos.

Industria farmacéutica

•Bases de datos de dominio público conteniendo la información sobre estructuras y propiedades de componentes químicos.

•Resultados de universidades y laboratorios publicadas en revistas técnicas.

•Datos generados en la realización de los experimentos.

•Datos propios de la empresa.

•Clustering de moléculas.

Telecomunicaciones

Detección de fraude telefónico. Mediante por ejemplo el agrupamiento o clustering se pueden detectar patrones en los datos que permitan detectar fraudes.

Integración
Data Warehouse

“Es un conjunto de datos integrados u orientados a un objetivo específico, que varían con el tiempo (datos históricos) y que no son transitorios. Soportan el proceso de toma de decisiones de la administración y está orientada al manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes o diversos tipos”

Un Almacén de Datos es una base de datos que organiza y almacena una colección de información derivada directamente de los sistemas operacionales y de algunos datos externos

ETL

ETL (Extraction, transformation and Load)

• Extracción y Transformación de los datos desde las fuentes: Bases de datos, ERP, Excel, archivos texto, etc.

•Carga de los datos transformados al Almacén de Datos