INFORME PRESENTADO COMO PARTE DE LOS REQUERIMIENTOS DE LA ASIGNATURA DE GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN

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Facultad de Ingeniería y Tecnología

Ingeniería Civil Industrial Advance

Trabajo solemne Nº2

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INFORME PRESENTADO COMO PARTE DE LOS REQUERIMIENTOS DE LA ASIGNATURA DE

GESTIÓN DE LA INFORMACIÓ

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GILDA TORRES

JUAN CARLOS CUBILLOS

FRANCISCO VELOSO ABARCA

NICOLAS LANTE ROVERE SHEFFILED

MES DE SEPTIEMBRE 2020

Pregunta1: Genere un ejemplo de BI y un ejemplo de BA, para ambos casos deberá completar cada etapa según corresponda al siguiente esquema.

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Datos en Bruto : Fuentes de información, de las cuales partiremos para alimentar de información el Datawarehouse

Datos Limpios: Proceso ETL de extracción, transformación y carga de los datos en el datawarehouse. Antes de almacenar los datos en un datawarehouse, éstos deben ser transformados, limpiados, filtrados y redefinidos. Normalmente, la información que tenemos en los sistemas transaccionales no está preparada para la toma de decisiones.

Informe Estándar : Son Informes elaborados por los programadores, con las consultas que responder las preguntas cotidianas del negocio.

Informes Ah hoc: Son Informes que se elaboran a pedido para los usuarios que permiten, responder a una pregunta de su negocio la cual requiere ser analizada.

Inspección de Consultas: revisar un punto de quiebre, en donde requiere revisar la consulta que arroja la información establecida, para responder una situación puntual que no se estaría respondiendo a lo ocurrido.

Alertas: Permiten a las empresas usar Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) propios de cada industria, como frecuencia de eventos, horas trabajadas o costos para comprender el estado de sus operaciones.

Análisis Estadístico: permite comprender qué pasó y qué está pasando en el negocio actualmente, al procesar los datos en crudo y transformarlos en información que los usuarios puedan comprender y utilizar para comprender la situación en el que se encuentra la empresa y tener un contexto válido sobre el que preparar acciones futuras.

Previsión: descubrir las causas del estado actual de la organización. Las herramientas analíticas de diagnóstico (normalmente los filtros que ya vienen incorporados en las soluciones de BI) les permiten a los analistas profundizar en la información producto del análisis descriptivo y aislar las causas de problemas que se estén presentando en el negocio.

Predicción: Como su nombre lo indica, éste análisis busca predecir qué podría suceder en el futuro, basándose en el análisis de los datos históricos producto del análisis descriptivo, a través de trabajos de simulación y forecasting para ayudar a los tomadores de decisiones a planificar con base en los posibles escenarios que se puedan presentar. El análisis predictivo se caracteriza por el uso de tendencias de datos a lo largo del tiempo y correlaciones para identificar patrones y brindar hipótesis basadas en datos que permiten a las empresas prepararse para todo tipo de realidad: desde situaciones operativas cotidianas hasta complejos escenarios de negocio.

Optimización: El análisis prescriptivo optimiza la toma de decisiones complejas y ayuda a los tomadores de decisiones a dar con la solución más adecuada para el logro de los objetivos minimizando riesgos.

Pregunta2: Genere dos ejemplos de BigData, para ambos casos deberá generar la descripción y diagrama correspondiente.

¿Qué es Big Data?. Según Gartner, Big data es una referencia a aquellos sistemas de información que manejan conjuntos de datos de gran volumen, de alta velocidad, de veracidad, de valor y de gran variedad de recursos, que demandan formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información para mejorar la comprensión y la toma de decisiones.

Según Gualtieri, Big data es la solución al crecimiento exponencial de los datos, en el momento en que se hace difícil su administración con respecto al almacenamiento, procesamiento y acceso.

A continuación se mencionan cuatro definiciones comunes.

● Wikipedia: “Big Data es un término general para colecciones de datos tan grandes y complejas que son difíciles de procesar con el uso de herramientas de procesamiento de datos tradicionales.”, (Wikipedia, 2009)

● Microsoft: “Big Data es un término cada vez más utilizado para describir el proceso de aplicación de alta potencia de cómputo, machine learning1 y de inteligencia artificial a información masiva y a menudo de gran complejidad.”, (Microsoft, 2012)

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