Coronado

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TEMATICA:

¿Qué? Obtener patrones sociales de conducta ¿Cómo? Mediante una red semántica y un algoritmo de minado de datos usando la metodología de aprendizaje supervisado ¿Para qué? Para la clasificación de individuos que interactúan en una red social para fines de Inteligencia de negocios (Business Intelligence).

Antecedentes:

Las aplicaciones de Business Intelligence (BI) sonherramientas de soporte de decisiones que permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de información crítica para la empresa. Estas aplicaciones proporcionan a los usuarios un mayor entendimiento que les permite identificar las oportunidades y los problemas de los negocios. Los usuarios son capaces de acceder y apalancar una vasta cantidad de información y analizar susrelaciones y entender las tendencias que últimamente están apoyando las decisiones de los negocios. Estas herramientas previenen una potencial pérdida de conocimiento dentro de la empresa que resulta de una acumulación masiva reinformación que no es fácil de leer o de usar. (CherryTree & Co., 2000).

En un tiempo, las organizaciones dependían de sus departamentos de sistemas de información paraproporcionarles reportes estándar y personalizados. Esto ocurrió en los días de los mainframes y minicomputadoras, cuando la mayoría de los usuarios no tenía acceso directo a las computadoras. Sin embargo, esto comenzó a cambiar en los años 70’s cuando los sistemas basados en servidores se convirtieron en la moda.

Aun así estos sistemas eran usados principalmente para transacciones de negocios y suscapacidades de realizar reportes se limitaba a un número predefinido de ellos. Los sistemas de información se sobrecargaban y los usuarios tenían que esperar por días o semanas para obtener sus reportes en caso que requirieran reportes distintos a los estándares disponibles.

Con el paso del tiempo, fueron desarrollados los sistemas de información ejecutiva (EIS, por sus siglas en inglés), loscuales fueron adaptados para apoyar a las necesidades de ejecutivos y administradores. Con la entrada de la PC, y de computadoras en red, las herramientas de BI proveyeron a los usuarios de la tecnología para crear sus propias rutinas básicas y reportes personalizados. La siguiente figura muestra la evolución de la inteligencia de negocios que apoya a la toma de decisiones y nos es muy útil parafines mercadológicos.

Dentro de la inteligencia de negocios es muy importante la minería de datos ya que esta nos proporcionara la información suficiente para poder utilizarla adecuadamente.
Aunque desde un punto de vista académico el término data mining es una
Etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en
Bases de datos.
Lo que en verdad hace el data mining esreunir las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima las bases de datos. Una definición tradicional es la siguiente: Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de
Patrones comprensibles que se encuentran ocultosen los datos (Fayyad y otros,1996). Desde el punto de vista empresarial, lo definimos como: La integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión.
Desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con laidea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.

El data...
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