Bases de datos para la toma de decisiones

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Bases de datos para la toma de decisiones

  1. 1. BASES DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES BASES DE DATOS AVANZADAS Juan Camilo Giraldo Mejia MEDELLIN 2013
  2. 2. PROFESOR Juan Camilo Giraldo Mejia Formación. Ing. de Sistemas, Especialista en Informática, Magister en Ingeniería de Sistemas, Estudiante de Doctorado en Ingeniería de Sistemas Ocupación. Profesor Investigador, Universidad de San Buenaventura, profesor de catedra, Tecnológico de Antiquia. Email personal. jcgm16@hotmail.com Email del curso. Usuario: bidatos@gmail.com Clave: datos2013
  3. 3. ESTUDIANTES GRUPO. 005 PERIODO ACADEMICO. 2013 LISTADO. ver
  4. 4. EVALUACION PARCIAL. 20% - Septiembre 2 SEGUIMIENTO. 60% Evaluación de conceptos. 15% - Agosto 12 Trabajo en clase(taller 1). 10% - por definir Trabajo en clase(taller 2). 10% - por definir Entregable 1 (Propuesta, Modelo Estrella, BD). 10% - Agosto 5 Entregable 2 (Análisis multidimensional,cubo OLAP). 15% - Septiembre 9 FINAL. 20% - Noviembre 11 Entregable 3 (Técnicas de Minería de Datos. Reglas de Asociación y Clustering)
  5. 5. TEMAS INTELIGENCIA DE NEGOCIOS TECNICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS BASES DE DATOS PARA TOMA DE DECISIONES BODEGA DE DATOS MIGRACION DE DATOS (ETL) PROCESAMIENTO ANALITICO EN LINEA OLAP MINERIA DE DATOS METODOLOGIAS PARA PROYECTOS DE MINERIA DE DATOS TECNICAS O ALGORITMOS DE MINERIA (Técnica de Asociación, Técnica de Clustering)
  6. 6. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (AYALA, 2006) Denominada Inteligencia Empresarial, o BI (Business Intelligence) Es un conjunto de estrategias y herramientas para la obtención y administración de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa.
  7. 7. BENEFICIOS (LUZAR et al, 2011), (AYALA, 2006) Estrategias Mejor toma de decisiones del negocio Competitividad y calidad del negocio Mejorar el desempeño del negocio Procesos Toma Decisiones Aplicaciones Tecnologías
  8. 8. TECNICAS DE BI Datos PROCESAMIENTO ANALITICO EN LINEA BODEGA DE DATOS PROCESAMIENTO ANALITICO(CUBOS) OLAP Información PROCESAMIENTO DE DATOS EXPLOTACION DE LOS DATOS OBTENCION DE MODELOS MINERIA DE DATOS Conocimiento (KDD)
  9. 9. •Es el proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles a partir de los datos (Molina, 2000). KDD Descubrir conocimiento •El Descubrimiento de Conocimiento se encarga de la preparación de los datos y la interpretación de los resultados obtenidos, los cuales dan un significado a estos patrones encontrados. •El descubrimiento de estos patrones se da a través de la Minería de Datos (Data Mining), la cual a través de técnicas aplica la Inteligencia Artificial, con el fin de encontrar patrones y relaciones dentro de los datos permitiendo la creación de modelos, es decir, representaciones abstractas de la realidad(Varcarcel, 2004). •El proceso de KDD usa algoritmos de Minería de Datos para extraer (identificar) lo que se considera como conocimiento de acuerdo a la especificación de ciertos parámetros usando una base de datos junto con procesamientos específicos. (Lezcano, 2002)
  10. 10. ETAPAS PARA LA OBTENCION DE CONOCIMIENTO Fuentes Seleccion y Limpieza Transformacion de Datos Mineria de Datos Explotacion de Informacion Visualizacion e interpretacion CONOCIMIENTO Fuentes: Comerstar Corp., All Rights Reserved ©2011, http://www.comerstar.com/preguntas/
  11. 11. BIBLIOGRAFIA • LUZAR, Vesna, JAREC, Iva, ZORAN Bekic. (2011). Information Technology Interfaces (ITI), Proceedings of the ITI. International Conference, IEEE. • AYALA, Alejandro. (2006). Inteligencia de Negocios. Una propuesta para su desarrollo en sus organizaciones. Instituto politécnico nacional. Ed1 , México, d.f., ISBN: 970-94797-1-7 • MOLINA, Luis. (2000). Torturando los Datos Hasta que Confiesen”. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad Politécnica de Cataluña. Barcelona, España. 2000. • VALCÁRCEL ASENCIOS, V. (2004). Data Mining y el descubrimiento de conocimiento”. Revista de la Facultad de Ingeniería Industrial. Vol. (7) 2: pp. 83-86 UNMSM ISSN: 1560-9146. • LEZCANO, RAMÓN. (2002). Minería de Datos. Trabajo de Investigación. Universidad Nacional del Nordeste. 2002.

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