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    1. 1. Universidad de Oriente Núcleo de AnzoáteguiPostgrado de Informática GerencialDATAWAREHOUSE Y DATA MINING Realizado Por: Alexis Ramos Edgar Millán Manuel Martínez
    2. 2. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSAgenda1. Introduccion2. Datos, Informacion y Conocimiento3. Negocios Inteligentes o Business Intelligent4. Datawarehouse – Datamart5. Datamining o Mineria de Datos6. Conclusion
    3. 3. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
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    5. 5. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO DATOS INFORMACION CONOCIMIENTO 23.42 3.55 100.000
    6. 6. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT) Optimización Proceso de Toma de Decisiones Factor Estratégico Respuesta a Problemas de Negocios Ventaja Competitiva
    7. 7. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)Una Solución BI completa permite: Observar - ¿Qué está Ocurriendo? Comprender - ¿Por qué Ocurre? Predecir - ¿Qué Ocurriría Colaborar - ¿Qué Debería Hacer el Equipo? Decidir - ¿Qué Camino se Debe Seguir?
    8. 8. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)Importancia del Business Intelligent en la Toma de Decisiones Sistemas de Planificación de Poseen estructuras muy Recursos Empresariales inflexibles para servir de Tradiciones (ERPs ) apoyo en toma de decisiones de negocios Limitaciones Gran rigidez a la hora de extraer datos Largos tiempos de respuesta Datos erróneos, obsoletos o incompletos Solución Problemas para adecuar la información al BI cargo del usuario Ausencia de información histórica
    9. 9. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)  Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)  Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)  Cuadros de Mando Integrales (CMI)  Datawarehouse  Datamart
    10. 10. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)  Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) Herramienta de BI enfocada al análisis de los datos de una organización. Back
    11. 11. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)  Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) Herramienta basada en un DSS, que provee a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía Back
    12. 12. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)  Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido comoBalanced Scorecard (BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o unidades.
    13. 13. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSNEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)Ejemplo: Anuncio de Ariel (TV)Aparece un niño que se mancha de helado, diciendo:"Ariel te limpia todo. Todo menos la cartera, ya queAriel básico es un 20% más barato“. Desde el punto de vista del BI Palabra Clave = “Básico” Ariel, gracias al análisis de datos, se dió cuenta de que el mayor porcentaje de ventas lo sigue teniendo en su producto básico, y no en los típicos "con jabón de marsella", "detergente del futuro", .. y cosas similares fruto de las modas
    14. 14. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)Concepto General Primer Paso, desde el Consulta y Tratamiento Información punto de vista técnico, de Jerarquizado de la Homogenea y Fiable un Business Intelligent Información
    15. 15. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)DATAWAREHOUSE VS. DATAWAREHOUSING Repositorio central de datos (integra datos desde el DATAWAREHOUSE punto de vista de usuario y no de procesos) Proceso Global para crear y mantener un Datawarehouse DATAWAREHOUSING
    16. 16. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)CARACTERISTICAS Estructura Consistente – Información Estructurada en Distintos Niveles de Detalle Datos Organizados por Tema para Facilitar Acceso y Entendimiento por Usuario Finales Almacenamiento de Distintos Valores que Toma una Variable en el Tiempo – Análisis de Tendencias . Información de tipo Permanente – Incorporación de Actualizaciones de Valores sin Modificar la Data Existente
    17. 17. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)METADATOS (Datos sobre Datos) Permiten saber la procedencia, periodicidad y fiabilidad de la información
    18. 18. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)ETL (EXTRACCION, TRANSFORMACION Y CARGA)PROCESO DE CONSTRUCCION • Extracción: obtención de información de las distintas fuentes tanto internas como externas. • Transformación: filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información. • Carga: organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.
    19. 19. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)APORTES Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional,basándose en información integrada y global del negocio. Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrarrelaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor añadido para el negociode dicha información. Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situacionesfuturas en diversos escenarios. Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de larelación con el cliente.Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información,estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares.
    20. 20. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)DATAMART En síntesis, Se puede decir que los Datamarts son pequeños Datawarehouse centrados en un tema o un área de negocio específico dentro de una organización. Sistema Orientado a la Consulta de Información Clases de Datamart 1.Dependientes 2.Independientes
    21. 21. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)RAZONES PARA CREAR UN DATAMARTFácil acceso a los datos que se necesitan frecuentemente.Crea vista colectiva para grupo de usuarios.Mejora el tiempo de respuesta del usuario final.Facilidad de creación.Costo inferior al de la aplicación de un completo almacén de datos.Los usuarios potenciales son más claramente identificables que enun almacén de datos completo...
    22. 22. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A.Situación actual• 28 Concesionarios a nivel Nacional.• Venta de vehiculos Nuevos y Usados.• Vehículos Comercializados: Autos, Camionetas y Camiones• Todos los concesionarios utilizan un sistema de facturación Online
    23. 23. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A.Necesidades del Negocio Usuarios y Capacitación• Aprovechar al máximo el incremento de lademanda del mercado (Aumento deoperaciones de compra/venta de vehículos). • Gerente de Ventas. • Jefes de Sucursal (Cada Sucursal).• Implementación de planes de premios para los • Capacitación vía internet (40 horas).vendedores que cumplan los objetivos deventas.• Conocer distribución de ventas entreconcesionarios .• Conocer la diferencia entre cantidad depresupuestos y ventas realizadas.
    24. 24. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A.Información requeridaSe ha solicitado contar con la posibilidad de generar una serie de reportes quepermitan analizar el comportamiento de las ventas a nivel nacional.La información requerida comprende:- Cantidad de presupuestos realizados por año, concesionario, marca, segmento.- Cantidad de unidades vendidas por provincia, concesionario, marca, modelo.- Cantidad de unidades vendidas por provincia, localidad, tipo de vehículo.- Importe total facturado por año, concesionario.- Importe total facturado por año, concesionario.
    25. 25. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSDATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A. Arquitectura
    26. 26. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS¿QUE ES LA MINERIA DE DATOS?Según Fayyad y Coautores, "La minería de datos es unproceso no trivial de identificación válida, novedosa,potencialmente útil y entendible de patronescomprensibles que se encuentran ocultos en losdatos" (Fayyad y otros, 1996) “Según Molina y Colaboradores: “Es la integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión" (Molina y otros, 2001) Extracción de patrones de información (implícitos, no triviales, desconocidos y potencialmente útiles) a partir de grandes cantidades datos.
    27. 27. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSPROCESO DE LA MINERIA DE DATOS Selección del Análisis de las Transformación conjunto de propiedades de los del conjunto de datos datos datos de entrada Seleccionar y Interpretación y Extracción de aplicar la técnica evaluación de conocimiento de minería de datos datos
    28. 28. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSPROTOCOLO DE UN PROYECTO DE MINERIA DE DATOS Comprensión del Determinación, Creación de negocio y del obtención y limpieza modelos problema que se de los datos necesarios matemáticos quiere resolver Integración, si procede, de Validación, los resultados en un comunicación, etc. de sistema transaccional o los resultados similar obtenidos
    29. 29. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSAPLICACIONES MINERIA DE DATOS MARKETING ANALISIS DE GASES FRAUDEINGENIERIAELECTRICA NEGOCIOS INGENIERIA RECURSOS Y CIENCIA HUMANOS APLICACIONES GENETICA PATRONES DE FUGA TERRORISMO INTERNET
    30. 30. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOSEL MITO DE LA CERVEZA Y LOSPAÑALES ESTUDIO

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