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INTELIGENCIA DE NEGOCIO 2017 - 2018

Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

Tema 2. Minería de Datos. Ciencia de Datos

Tema 3. Modelos de Predicción: Clasificación, regresión y series temporales

Tema 4. Preparación de Datos

Tema 5. Modelos de Agrupamiento o Segmentación

Tema 6. Modelos de Asociación

Tema 7. Modelos Avanzados de Minería de Datos.

Tema 8. Big Data

Objetivos

Entender el concepto de Inteligencia de Negocio

Conocer los elementos más importantes en el diseño de una sistema de Inteligencia de Negocio

Conocer los retos importantes en el área de la Inteligencia de Negocio.

Identificar tecnologías informáticas que son necesarias para el desarrollo de herramientas de Inteligencia de Negocio.

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1. Introducción. Inteligencia de Negocio

2. Arquitectura de un Sistema

3. Su aporte. Su importancia. Los retos

4. Comentarios Finales

Inteligencia de Negocio

TEMA 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

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✓ Se necesita entender no solo QUÉ está pasando, sino CUÁNDO, DÓNDE, QUIÉN Y PORQUÉ.

✓ Solución a los requerimientos de información con OPORTUNIDAD.

✓ Escalar, contribuir y compartir a todos los tipos de usuarios en la organización.

Se necesita información y conocimiento a partir de los datos de la empresa.

1. Introducción. Inteligencia de Negocio

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Nace así el concepto de Inteligencia de Negocio (Business Intelligence):

✓ No es una tecnología

✓ Es un conjunto de sistemas de información que trabajan de forma coordinada.

✓ Sistemas de almacenamiento de datos (data warehouse)

✓ Sistemas de minería de datos (data mining)

✓ Herramientas de procesamiento analítico de datos (OLAP)

✓ Sistemas de administración de conocimiento (KBS)

✓ Herramientas de consulta y reporte de datos

✓ Tableros de información (Dashboards)

1. Introducción. Inteligencia de Negocio

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“ Inteligencia de Negocio se refiere al proceso de convertir datos en conocimiento y conocimiento en

acciones para crear la ventaja competitiva del negocio “

The Data Warehousing Institute

Datos Información ConocimientoVentajaCompetitiva

1. Introducción. Inteligencia de NegocioDefinición

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Agregar Datos

Database, Data Mart, Data Warehouse, ETL

Tools, Integration Tools

Presentar Datos

Conocimientosobre los

datos

Toma de decisiones

Reporting Tools, Dashboards,

Static Reports, Mobile Reporting,

OLAP Cubes

Add Context to Create Information, Descriptive Statistics, data mining

Decisions are Fact-based and

Data-driven

“ Inteligencia de Negocio se refiere al proceso de convertir datos en conocimiento y conocimiento en

acciones para crear la ventaja competitiva del negocio “

The Data Warehousing Institute

1. Introducción. Inteligencia de NegocioDefinición

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What is Business Intelligence? (AVITAS video)

http://www.youtube.com/watch?v=0aHtHl-jcAs

(1’27’’)

1. Introducción. Inteligencia de Negocio

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1. Introducción. Inteligencia de Negocio

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What is Business Intelligence?

Business Intelligence gives you the here and now

Business analytics arms you with the information necessary totake a proactive stance in managing the future of your business

Business analytics is the subset of BI based on statistics, prediction, and optimization.

1. Introducción. Inteligencia de Negocio

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1. Introducción. Inteligencia de Negocio

Business analytics is the subset of BI based on statistics, prediction, and optimization.

El resumen

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1. Introducción. Inteligencia de Negocio

2. Arquitectura de un Sistema

3. Su aporte. Su importancia. Los retos

4. Comentarios Finales

Inteligencia de Negocio

TEMA 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

Procesos de Extracción, Transformación y Carga

Data Mining(Business Analytics)

• Estadísticas

• Análisis de Tendencias y Comportamientos

• Proyecciones

• Análisis de FCE• Análisis de Datos

Sumarizados

OLAP (On-Line Analytical

Processing)Análisis Multidimensional

Reportes y Consultas

• Análisis del Detalle

de Información

Data Warehouse(Data Mart)

• Modelo del Negocio

Integrado• Repositorio de Información

• MetadataDatos

Externos

Dashboards(Tableros)

2. Arquitectura de un Sistema

Data Warehouse. Proceso ETL

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Procesos de Extracción, Transformación y Carga

Data Warehouse(Data Mart)

• Modelo del Negocio Integrado

• Repositorio de Información• Metadata

Datos Externos

2. Arquitectura de un Sistema

Asignatura: Sistemas Multidimensionales,

3º Grado Informática

Business analytics (minería de datos)

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Data Mining(Business Analytics)

• Estadísticas

• Análisis de Tendencias y Comportamientos• Proyecciones

Data Warehouse(Data Mart)

2. Arquitectura de un Sistema

Herramientas software

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2. Arquitectura de un Sistema

17

1. Introducción. Inteligencia de Negocio

2. Arquitectura de un Sistema

3. Su aporte. Su importancia. Los retos

4. Los retos en la Inteligencia de Negocio

5. Comentarios Finales

Inteligencia de Negocio

TEMA 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

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Cualquier organización grande o pequeña,

necesita integrar la información de su

cadena de valor, con el objetivo de analizarla,

para poder tomar decisiones y diseñar

estrategias de negocio

eficientes.

Sistemas Operacionales y Datos Externos

Análisis de Información

Valor para el Negocio

3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su importancia. Los retos

Herramienta de análisis para el conocimiento del negocio

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CONOC.

DEL

NEGOCIO

Servidor

Base de Datos

Red

Carga

Limpieza

Transformación

Extracción Diseño

3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su importancia. Los retos

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3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su importancia. Los retos

https://www.linkedin.com/pulse/gartner-cios-top-10-technology-priorities-2016-luke-scott

21https://www.slideshare.net/denisreimer/2016-cio-agenda

3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su importancia. Los retos

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4. Comentarios Finales

Una solución de Inteligencia de Negocio completa permite:

1. Observar: ¿qué está ocurriendo?

2. Comprender: ¿por qué ocurre?

3. Predecir: ¿qué ocurriría?

4. Colaborar: ¿qué debería hacer el equipo?

5. Decidir: ¿qué camino se debe seguir?

Las soluciones actuales integran múltiples tecnologías

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Integración de múltiples tecnologías

Business Intelligence

/Data science

Business Analytics

Data Visualization

Data Warehousing

Data Mining

StatisticalAnalysis

ContemporaryAnalytics

Operations

Big Data

Data mining: Data Preprocessing, Supervised learning, unsupervised learning, forecastingContemporary Analytics: text mining, network analytics, social analytics, customer analytics, web analytics, risk analytics, information retrieval and recommendationsStatistical Analysis: Estimation and inference; and regression modelsOperations: Simulation and optimization

Designing a Business Analytics program

http://www.bzst.com/

Business Analytics

Business Analytics

Data Science

25Fuente: http://noticias.universia.es/ciencia-tecnologia/noticia/2017/05/10/1095994/cientifico-datos-novedosa-necesaria-profesion.html

Comentarios Finales

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INTELIGENCIA DE NEGOCIO 2017 - 2018

Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

Tema 2. Minería de Datos. Ciencia de Datos

Tema 3. Modelos de Predicción: Clasificación, regresión y series temporales

Tema 4. Preparación de Datos

Tema 5. Modelos de Agrupamiento o Segmentación

Tema 6. Modelos de Asociación

Tema 7. Modelos Avanzados de Minería de Datos.

Tema 8. Big Data