INTELIGENCIA DE NEGOCIOS, PROCESO

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Proceso de analizar los datos acumulados de una empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos.

Proceso que por excelencia extrae, manipula, procesa, combina, explora y analiza datos para generar conocimiento.

-Sistemas de Almacenamiento de Datos (datawarehouse)

-Sistema de minería de datos (data mining)

- herramientas de procesamiento analítico de datos OLAP

-Sistema de administración de conocimientos (KBS)

-Herramientas de Consulta y reporte de datos

-Tableros información

PROCESO 

Datos- Información –Conocimiento - Ventaja competitiva

COMPONENTES:

-Multidimensionalidad: la información se puede encontrar en hojas de cálculo, base de datos.

-Data Mining: Las empresas generan grandes cantidades de información, productos, desempeño, mercados y clientes.

-Agentes: son los programas que piensan, realizan tareas  a un nivel muy básico.

-Data WareHouse: Es la respuesta de la tecnología de información a la descentralización en la toma de decisiones.

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KDD

Procesar automáticamente grandes cantidades de datos, para encontrar conocimiento útil.

Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos.

CONOCIMIENTO

INFORMACION

DATO

Relación con O. Dispositivos

-Sistemas información/BD

-Estadística/ IA

-Reconocimiento de patrones

-Visualización de Datos/Computación Distributiva.

PROCESO DE KDD

-Determinar las fuentes de información

-Diseñar el esquema de un almacén de datos: Data WareHouse

- Implantación del almacén de Datos: Navegación  y visualización

- Previa de sus Datos: ver qué  aspectos puede interesar.

-Selección, limpieza  y transformación  de datos

- Seleccionar  y aplicar el método de minería de datos: clasificación, agrupamiento.

- Evaluación, interpretación, transformación y  representación de los patrones

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Herramientas:

-Pentaho (reportes,análisis,dashboard,dataM)

-SPS

-Datameer

PREPROCESAMIENTO

Cadena de Valor de la información

-Conocimiento: permite anticiparse a los acontecimientos

-Información: responder a eventos

- Datos: permite registrar los eventos de la empresa.

SOLUCIONES DE BI

BI HISTORICA: Ayuda a la toma decisiones  y cuales situaciones fueron malas o buenas.

Bi ANALITICA: Se añaden datos de tiempo real, el proceso se hace por ensayo y error

BI PREDICTIVA: herramientas estadísticas y matemáticas, generan información acerca de eventos futuros.

TECNOLOGIAS DE BI

-ETL (Extracción, transformación y carga)

-Data wareHouse- Reportes- OLAP(On Line Analytical Processing)- Data mining

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PREPROCESAMIENTO DE DATOS

-Tareas para disponer de datos de calidad, previos al uso de algoritmos para la extracción de conocimiento.

IMPORTANCIA DEL PREPROCESAMIENTO

-datos reales pueden ser impuros(datos incompletos,con ruido,incosistentes)

-Mejora la eficiencia(reducción de datos, selección relevante de datos)

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