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Datawarehouse datamining y gis

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    Datawarehouse   datamining y gis Datawarehouse datamining y gis Presentation Transcript

    • Maestría en Marketing Estratégico Tecnología de la InformaciónProfesor: Gustavo Vivas Marquez Licenciado en Comercialización (UB) Posgrado en Management Estratégico (UB)Posgrado en Responsabilidad Social Corporativa (UNED – España). Posgrado en Liderazgo sin autoridad formal (INDES – BID) Master en Responsabilidad Social Empresarial (UBA – ONU) 1
    • Sistemas funcionales de negocio se pueden separar Toma de Sistemas que permiten visualizar decisiones el negocio a nivel global. estratégicas Ejemplo: Tableros de comando Datawarehouse, datamining, SCM, ERP, DSS Sistemas que permiten visualizar el negocio a nivel de ejes de negocios. Toma de Ejemplo: facturadores, reclamos, decisiones atención al cliente, Datamarts) tácticas CIM, CRM, MIS, GIS Sistemas que permiten visualizar el Toma de negocio a nivel de detalle decisiones operativas Ejemplo: Portales, Sistemas de gestión de elementos, mesas de ayuda 2
    • Sistemas funcionales de negocio Aplicaciones de presentación Aplicaciones de Aplicaciones de consolidación decisiones Aplicaciones Aplicaciones de consumos registros 3
    • Sistemas funcionales de negocio Aplicaciones de presentaciónAplicaciones de consolidación Aplicaciones de decisiones Las aplicaciones de registros, se refieren a aquellas que las organizaciones poseen para registrar los datos básicos . El ejemplo típico de este tipo de aplicaciones son en donde se registran los datos de los Aplicaciones Aplicaciones consumos de registros clientes y/o potenciales clientes. Aplicación transaccional de registros de : 1. Clientes 2. Reclamos 3. Atención 4
    • Sistemas funcionales de negocio Aplicaciones de presentaciónLas aplicaciones de consumo, Aplicaciones de Aplicaciones de consolidación decisionesse refieren a aquellas que lasorganizaciones poseen pararegistrar los datos de bienes /servicios comercializados .Aplicación transaccional deconsumo por excelencia es elfacturador de cualquier Aplicaciones Aplicaciones de consumos registrosorganización:Se pueden incluir:1. prefacturadores2. Colectores de información de consumos 5
    • Sistemas funcionales de negocioLas aplicaciones de consolidación,poseen la funcionalidad de visualizarla información de los dos anterioresmezclándolos con el concepto de Aplicaciones de presentaciónevolución a través del tiempo,consolidando ambos puntos de vistasAplicación transaccional deconsolidación por excelencia tienen Aplicaciones de Aplicaciones de consolidación decisionesque ver con los aspectos contables delcual se obtienen la primera visiónconsolidad del negocioPor ejemplo:1. ERP2. SAP o similares Aplicaciones Aplicaciones de consumos registrosVentas totales del mesReclamos totales del mes 6
    • Sistemas funcionales de negocioLas aplicaciones de presentación, poseen la funcionalidad depermitirle a los clientes externos de un área acceder a la información einteractuar realizando modificaciones mínimas.La plataforma por excelencia es la figura de portalesAplicación transaccional de presentación, son : Aplicaciones de presentación1. Home Banking.2. Consultas de consumos / puntos.3. De pagos.4. Impuestos (municipales) Aplicaciones de Aplicaciones de consolidación decisiones5. Asistencia a clases Aplicaciones Aplicaciones de consumos registros 7
    • Sistemas funcionales de negocio Las aplicaciones de decisiones, son aplicaciones de alto grado de consolidaciones que agrupan todos los aspectos de negocios posibles. Aplicaciones de Se buscan enfocar en dos aspectos: presentación 1. Poseer los datos de lo acontecido y realizado por la organización y sus clientes para analizar y justificar los gap entre la realidad y la planificación (mirar el pasado). AplicacionesAplicaciones de consolidación de 2. Anticipar el comportamiento futuro del negocio, decisiones interpretando los comportamientos pasados y descubriendo patrones de comportamientos no explotados por la organización. (mirar el futuro). Aplicación transaccional de decisiones, son : 1. Tableros de mando Aplicaciones Aplicaciones de 2. Datawarehouse consumos registros 3. Dataminig 8
    • DatawarehouseRepositorio de información que contiene el modelo de negocio de unaempresa.Este repositorio permite obtener información con todas las visiones delnegocio de manera integrada para la toma de decisiones.Los datawarehouses son aplicaciones de alta complejidad para lasorganizaciones debido a: 1. Consolidan toda la información de la compañía en un punto. 2. El nivel de análisis es alto debido a que se están integrando las visiones de todos los aspecto del negocio. 3. El volumen de información es el mayor posible que se encuentra en la organización. 4. La capacidad de procesamiento debe ser muy alto. 5. El nivel de seguridad suele ser crítico. 9
    • DatawarehouseSi bien un datawarehouse es un sistema informático, su estructuraelemental es una base de datos.La modelización de dicha base de datos, acorde a los atributos denegocios, permite mediante el análisis de los datos contenidos, generar latransformación de dichos datos en información para la toma de decisiones,a lo largo del tiempo. Conocimiento Conclusiones Información Agregación Datos Todos los datos
    • DatawarehouseCaracterísticas Data warehouse Bases transaccionales Toda la concepción de tiempo Siempre el presente Detallada y resumida Detallada Estable Cambios constantes Manejo de información global Manejo de información puntual Pocos usuarios concurrentes Muchos usuarios concurrentes Alta complejidad de consulta Consultas predefinidas Datos en grandes cantidades Datos en cantidades pequeñas Alto nivel de seguridad Nivel de seguridad acorde Aplicación más customizada Niveles de customización mínimos
    • DatawarehouseSe enfoca en las dimensiones del negocio , conteniendo a su vez a las dimensionesde los transaccionales.Estas dimensiones de negocios se encuentran integradas y permiten analizar los datostanto a similar nivel de transaccional, como a nivel entre los sistemas transaccionales,como pueden ser: Productos / Servicios Producción Marketing Compras (***) Ventas Pagos Entrega y distribución (*) Financiación(**) Cobranza (*) escalamiento de incidentes (**) cash flow y metodologías de inversión (***) financiamiento de compras
    • DatawarehouseDatawarehouse TransaccionalesProvee capacidad de análisis Provee capacidad de análisishistórico integrado actualEste tipo de análisis, buscan detectar Los análisis permiten establecer quepatrones de comportamientos y hábitos está sucediendo e inferir el porqueno manifiestos acorde a las percepciones personales de los que operan.Permiten realizar análisis de: •Puntos de equilibrio Permiten realizar análisis de: •Rentabilidad •Cantidad de operaciones diarias •Elasticidad actuales. •PuntualesRegla del mes 13 (como mínimo) Junio de 2009 vs junio de 2008 (mes 13) Realizar análisis históricos globalesNO COMPROMETE LA GESTIÓN OPERATIVA COMPROMETE LA GESTIÓN OPERATIVA (competencia del uso de los recursos del sistema) Operación diaria vs. Análisis
    • Sistemas transaccionales (conectividad/funcionalidades) Facturación - CRM - Ventas Provisión - Consumos - pre Cobranzas - Activación facturación Contabilidad Alta, baja y modificaciones (ABM)
    • Datawarehouse (conectividad / funcionalidades)
    • DatawarehouseDatawarehouse - componentes Sistemas fuentes operacionales: CRM, ETL Pedidos – Provisión – Activador Rutinas y algoritmos de Producción / prefacturador •Extracción Facturadores / Cobranzas Reclamos /Averías •Transformación Contables •Carga Bases externas Metadata Accesos usuarios Plataforma del finales DATA WAREHOUSE
    • Datawarehouse Datawarehouse - componentes•ETL (Extracción, transformación y carga)Es uno de los dos puntos neurálgicos que posee un proyecto de datawarehouseen operación. El objetivo es construir elementos de los sistemas transaccionalesy convertirlos en los datos que la base del DW necesita para ser cargadosadecuadamente, incluye formatos, tipos de campos, etc.•MetadataDirectorio de datosGuía de trazabilidad de los datos para entender como se transforma de losambientes transaccionales al ambiente del DWGuía de algoritmos para interrelacionar el detalle con los conceptos resumidos.
    • Datawarehouse Posibles motivos de fallas en los Datawarehouse Se deben asegurar los siguientes aspectos: 1. Mal diseño del modelo u obsolecencia La modelización del negocio es crítico. Este aspecto fija el límite de las posibilidades de uso del mismo. 2. Variables desactualizadas o inexistentes. Debe contener todas las variables del negocio, pasadas y actuales. Una de las principales variables es el tiempo. Sin esta variable un datawarehouse es un simple repositorio de reportes transaccionales. 3. Falta de metodología de obtención y captura de datos de los sistemas fuentes. Se potencia actualmente por la existencia de los sistemas ETL (Extract, Transform and Load) 4. Ventanas de procesamientos Deben ser acordes y estar coordinadas con las estrategias de operaciones de los sistemas fuentes.Tener usuarios con altos perfiles de análisis que se comporten como auspiciantes / sponsors del sistema. 18
    • DatawarehouseLa herramienta de explotaciónLas herramientas para utilizar (explotar) los datawarehouse son las herramientasdenominadas de BI (Business Inteligence).Marcas comerciales más conocidasEstas herramientas suelen necesitar tener modelos de explotación deinformación alineados con el modelo de datos del DataWarehouse.Las herramientas trabajan bajo la modalidad de tres capas Base de datos – Servidor de requerimientos – licencia en la pc de usuarioLa explotación suele ser mediantes elementos como atributos de negocios,indicadores, templates, filtros, para conformar reportes y /o tableros 19
    • Datawarehouse - Atributos07/12/2010 20
    • Datawarehouse – templates / reportes 21
    • Datawarehouse - reportes 22
    • DatawarehouseData warehouse 23
    • Datawarehouse - atributosDatawarehouse 24
    • Datawarehouse - reportesDatawarehouse 25
    • Datawarehouse - reportes 26
    • Datawarehouse 27
    • Datawarehouse Datawarehouse07/12/2010 28
    • Datawarehouse – demo de tablerosDatawarehouse http://www.microstrategy.com/DashboardGallery/demos/demo10.html demo10_Support_Center.mht demo5_Fertility_Rate.mht Demo Qlikview 1 29
    • Data Mining También conocido como: Knowledge Discovery in Databases.Sistema basado en la extracción de información oculta y predecible degrandes bases de datos, es una poderosa herramienta con gran potencialpara ayudar a las compañías a concentrarse en la información másimportante de sus Bases de Datos (Data Warehouse).Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias ycomportamientos, permitiendo tomar decisiones proactivas y conducidas porun conocimiento acabado de la información (knowledge-driven).Data Mining puede responder a preguntas de negocios que tradicionalmenteconsumen demasiado tiempo para poder ser resueltas.Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patronesocultos. 30
    • Data MiningEjemplos:MIS Alea y MIS Delta Miner.Contour Cube Analizer.Net Weaver Business Intelligence Suite.LGX OLAP Reporting.Onyx Analytics (incorpora función OLAP dentro de CRM)Dundas OLAP.Nota: El procesamiento analítico en línea (OLAP) analiza de manerainteractiva las relaciones complejas entre grandes cantidades de datosalmacenados en bases de datos multidimensionales.Objetivo: descubrir patrones, tendencias y condiciones excepcionales en losdatos que apoyan el análisis de negocios y la toma de decisiones de unaempresa. 31
    • Data Mining Escenarios de Mining Escenarios de MiningAspecto de negocio (Marketing y (Finanzas y Riesgo) Customer Care) Clientes Segmentación Optimización de costos Geografía Optimización de la oferta Consumos Scoring de consumos Customer Lifetime Value Comportamiento Scoring de comportamiento Facturación y cobranza Predicción del Churn y retención temprana Productos y servicios Detección de fraude Tasas de respuestas de campañas y Analisis de ROI Contactos Scoring de consumo Campañas de venta Scoring y niveles de satisfacción Optimización de flujos de cajas 32
    • Datawarehouse – demo de tablerosLos Datawarehouse aportan gráficos para hacer mas sencilla la visualizaciónde los datos Existen nuevas herramientas como los GIS 33
    • GISEs una base de datos, que se puede “mapear” y cuya herramienta devisualización es la presentación en un mapaLos GIS (sistemas de Información Geográfica), permite realizar análisis dedatos, desde el punto de vista de la geografía, en base al concepto degeolocalización de cada uno de los atributos base del negocio.Por ejemplo: •Negocio telefónico => línea telefónica •Rentas e impuestos municipales => lote •Retail => habitante •Seguros => asegurados •Transporte => recorridos •Correo => código postal 34
    • GISLos dos atributos mandatorios de un GIS son: Ubicación espacial del atributo de negocio El mapa propiamente dicho para presentar los datos Datos espaciales Mapas Unión datos no Capas de visualización bajo espaciales con datos modalidad de representación espaciales (Vectorial / Raster / Orientado a objetos) Latitud y Longitud de un dato geográfico Datos no espaciales (dirección, código postal, Base de dato con los ID del transmisor, etc.) atributos de negocios y sus calificaciones 35
    • GISDatos no espacialesCualquier grupos de datos,presentados de forma tabular encualquiera de de los formatoshabituales Datos espaciales • textos, Representaciones gráficas de • tablas (planillas de cálculo), atributos geográficos representados • etc- por puntos, líneas y/o polígonos. Estas representaciones se gestionan como capas • capas de lotes, parcelas • capas de manzanas • capas de calles • capas de ciudades • capas de países, etc. 36
    • GISDatos espacialesLos mapas de papel deben ser “digitalizados”La digitalización implica gestionar el efecto distorsión en los atributosespacialesLa proyección cartográfica permite minimizar las distorsiones Robinson Sinusoidal Mercatorl Equidistancia cilindrica Tipos de proyecciones cartográficas 37
    • GISDatos no espacialesCualquier grupos de datos,presentados de forma tabular encualquiera de de los formatoshabituales Datos espaciales • textos, Representaciones gráficas de • tablas (planillas de cálculo), atributos geográficos representados • etc- por puntos, líneas y/o polígonos. Estas representaciones se gestionan como capas • capas de lotes, parcelas • capas de manzanas • capas de calles • capas de ciudades • capas de países, etc. 38
    • GIS ejemplo Buscando Hoteles en la ciudad de Santa Fe 39
    • GIS ejemplo Buscando Hoteles y ópticas en la ciudad de Santa Fe 40
    • GIS – Algunos usos a nivel de negociosPero también lo puedo usar para analizar a mis equipos de ventas (ver ejemplos) 41
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 42
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 43
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 44
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios Análisis evolutivo 45
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 46
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 47
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 48
    • GIS – Algunos usos a nivel de negocios 49
    • GISEjemplos de herramientas GIS 50
    • GIS que accedemos habitualmente: GISGoogle maps www.googlempas.com 51
    • GISGIS que accedemos habitualmente:Google Earth 52
    • GISGIS que accedemos habitualmente:Street View (http://maps.google.es/help/maps/streetview/using-street-view.html) 53
    • GISGIS que accedemos habitualmente – uso público por parcela 54
    • GISGIS que accedemos habitualmente temático 55
    • GISGIS que accedemos habitualmente temático 56
    • En conclusiónLas nuevas herramientas presentan la información crítica parala toma de decisiones bajo distintos formatos. El objetivo es poner a disposición de los analistas y el management, la información de manera más intuitiva, sencilla y ágil para tomar decisiones, con una base sustentable, pero … … hay que hacer inversiones … y obtener retornos 57
    • No perdiendo de foco que los verdaderos objetivos por lo que se está compitiendo es: Ser dueños de la mayor parte posible Disponible de los consumidores 58
    • Preguntas? http://twitter.com/gustavovivas http://gvivas.blogspot.comgustavo.vivasmarquez@yahoo.com.ar