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proceedit
Encuentros BPM y BPaaS
2015 – Watson Analytics
en Process Data Mining
04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 2
BPM & BPaaS, claves para
la Transformación Digital.
Una reflexión a nivel CXO.
Lema del encuentro
Agenda – Sesión 2
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• Aplicación de Watson Analytics en Process Data Mining.
• Juan Carlos Guallart, proceedit.
15:15V
15:20
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¿Por qué minería de datos de proceso y por qué con Watson Analytics?
• Los procesos BPM son
ya, y lo serán más en el
futuro, una de las
mayores fuentes de
datos de las
organizaciones.
• No sólo en cantidad de
los mismos sino en su
calidad y su interés de
cara a la mejora de la
eficiencia y a la toma de
decisiones.
¿Por qué minería de datos de proceso?
• Watson Analytics representa un paso disruptivo hacia el
análisis cognitivo (inteligente) de grandes sets de
datos, de una forma intuitiva y con el menor esfuerzo
posible para el usuario de negocio.
• Con los datos brutos, sin ninguna preparación, WA
descubre automáticamente qué preguntas se
pueden hacer al set de datos, permite hacer nuevas
preguntas en lenguaje cuasi natural y realiza
predicciones en base a los mismos.
• Y todo ello con una interfaz de muy simple uso, apta
para usuario de negocio sin conocimiento previo
estadístico ni de programación.
¿Por qué con Watson Analytics by IBM?
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Fases de análisis con Watson Analytics
Explorar y
análizar de sets
de datos
Áreas de trabajo
compartidas y
privadas
Crear cuadros de
mando y
presentaciones
Elaborar
predicciones
Refinar y limpiar
sets de datos
• Cambios de nombre de los campos
• Añadir campos calculados• Ocultar campos• Eliminar registros• …
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Refino de datos del proceso de gestión de pedidos de clientes con Watson Analytics
Aplicar filtros
Cambiar nombre
y tipo de campo
Hacer cálculos,
agrupaciones de
columnas ..
Seleccionar
columnas para
visualización
Set de datos
extraidos del
proceso pedidos
de clientes
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Consultas a set de datos del proceso de gestión de pedidos de clientes con Watson Analytics
Para elaborar
consultas ad hoc
en lenguaje cuasi
natural
Consultas propuestas
automáticamente por
Watson Analytics
Origen de datos
del elemento
seleccionado
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¿Cómo plantear consultas ad hoc a Watson Analytics?
Consulta ad hoc
planteada
manualmente
• Compare, Trend, Contribution, Correlation, Relationship, Breakdown, Grouping
• Where, When, How long.• Average, Total, Maximum, Minimum.• Top, bottom, best, worst, highest, lowest,
most, least • Rows, How many, Count.
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Resultado de la consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta ad hoc
planteada
manualmente
Añadir filtros
Cambiar
visualiación
Cambiar
columnas
Cambiar
visualiación
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Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Año, País y
Cantidad
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Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Cantidad y Mes
04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 12
Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Cantidad, Mes y
Tipo
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Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Cantidad. Mes y
Subtipo
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Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta de
Cantidad por
Cliente
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Cuadros de mando y presentaciones con Watson Analytics
c
Combinar datos
de múltiples
orígenes
Aplicar filtros
Incluir
información y
criterios
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04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 17
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