1. Componentes de la Inteligencia de Negocios
1.1. Minería de datos
1.1.1. ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos
1.1.2. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior
1.1.3. proceso típico:
1.1.3.1. 1.-Selección del conjunto de datos
1.1.3.2. 2.-Análisis de las propiedades de los datos
1.1.3.3. 3.-Transformación del conjunto de datos de entrada
1.1.3.4. 4.-Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos
1.1.3.5. 5.-Extracción de conocimiento, mediante una técnica de minería de datos
1.1.3.6. 6.-Interpretación y evaluación de datos
1.2. Administración del Conocimiento
1.2.1. La administración del conocimiento implica la conversión del conocimiento tácito (el que sabe un trabajador específico) en explícito (conocimiento documentado y replicable) para convertirlo en un activo estratégico de la organización
1.2.1.1. implica la adecuada utilización de datos e información para transformarlos en conocimiento y entendimiento
1.2.2. procesos:
1.2.2.1. 1.-Alineación y consolidación estratégica de capitales
1.2.2.2. 2.-Administración del Capital Agente
1.2.2.3. 3.-Administración del Capital Instrumental
1.3. Aplicaciones Analíticas
1.3.1. Características:
1.3.1.1. Integradas lógicamente
1.3.1.2. Informes Interactivos
1.3.1.3. Información Integrada
1.3.1.4. Dirección de un dominio comercial
1.3.2. Elementos
1.3.2.1. Visualización y percepción
1.3.2.2. Reportes y Análisis
1.3.2.3. El servidor de análisis
1.3.2.4. Lógica de negocios
1.3.2.5. Modelo de Datos
1.3.2.6. El mapeo de las fuentes
1.3.3. Dashboards y Scorecards
1.3.3.1. Operacional
1.3.3.2. Táctico
1.3.3.3. Estratégico
1.4. Sistemas de Reportes
1.4.1. tienen como objetivo principal mostrar una visión general de la situación de la empresa
1.4.2. estos muestran las operaciones regulares de la empresa para que puedan controlar, organizar, planear y dirigir la empresa.
1.5. Multidimensionalidad
1.5.1. ayuda a representar los datos en forma cercana a la intuición del usuario y al mismo tiempo resolver problemas planteados en sistemas relacionales
1.5.2. capaz de reunir información dispersa en toda la empresa e incluso en diferentes fuentes para así proporcionar a los departamentos la accesibilidad, poder y flexibilidad que necesitan para analizar la información
1.5.3. Por ejemplo:
1.5.3.1. 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
1.6. Data Warehouse
1.6.1. Diagrama
2. Conceptos Básicos
2.1. Data Warehouse
2.1.1. almacén electrónico donde generalmente una empresa u organización mantiene una gran cantidad de información
2.1.2. Repositorio unificado
2.1.2.1. físico o lógico
2.1.2.1.1. captura datos de diversas fuentes de la empresa para fines analíticos y de acceso
2.1.3. Ejemplos:
2.1.3.1. Las empresas de telecomunicaciones la utilizan para predecir qué clientes tienen más probabilidades de cambiar de compañía y luego aplicarles incentivos especiales para quedarse.
2.1.3.2. Las compañías de seguros la utilizan para el análisis de las reclamaciones para ver qué procedimientos se reivindican y para identificar patrones de los clientes de riesgo
2.2. Data Mart
2.2.1. subconjunto de un Data Warehouse orientado al análisis, almacenamiento e integración de los datos de un área de la empresa
2.2.1.1. datos están estructurados en modelos estrellas o copo de nieve
2.2.1.2. útiles para trabajar con herramientas OLAP (Online Analytical Processing)
2.2.1.3. desventajas
2.2.1.3.1. herramienta es que no considera otras fuentes de datos de la empresa lo cual podría ser un complemento a la riqueza de la información
2.2.1.4. ventajas
2.2.1.4.1. acelerar consultas evitando un gran volumen de datos innecesarios
2.2.1.4.2. segmenta los datos en diferentes plataformas
2.2.1.4.3. los costos en la construcción de un Data Mart son menores de un Data Warehouse
2.3. Tipos de sistemas de información
2.3.1. es un grupo de elementos utilizados para la administración de datos, los cuales se encuentran coordinados entre sí para su uso concebidos con el objeto de lograr un determinado fin.
2.3.1.1. SISTEMA DE PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES
2.3.1.1.1. Tiene como finalidad procesar las transacciones diarias de una empresa, acumulando toda la información recibida en una base de datos para su posterior consulta.
2.3.1.2. SISTEMA DE SOPORTE A DECISIONES
2.3.1.2.1. este sistema se basa en el estudio y la comparación entre un conjunto de variables con el objeto de contribuir a la toma de decisiones dentro de una empresa
2.3.1.3. SISTEMA DE INFORMACIÓN EJECUTIVA
2.3.1.3.1. es utilizada por los gerentes de una empresa, ya que permite acceder a la información interna y externa de la misma, disponiendo de los datos que puedan llegar a afectar su buen rendimiento
2.4. Variables de medición
2.4.1. Se utilizan para medir la productividad, las perdidas, las ganancias, entre otros aspectos que les pueden definir un sin número de indicadores que le permitirá a un ejecutivo tomar decisiones operativas o estratégicas.
2.4.1.1. Ejemplos:
2.4.1.1.1. reporte de las ventas
2.4.1.1.2. ganancias de una empresa
2.5. Variables de análisis
2.5.1. se incluyen en el proceso estadístico
2.5.2. variables que realizan estudios analíticos sobre las variables de medición
2.5.3. Principalmente este tipo de variable se utiliza en los estudios estadísticos, factores de riesgos entre otros más