Inteligencia de

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Inteligencia de Negocios
Hace referencia a un conjunto de productos y servicios para acceder a los datos, analizarlos y convertirlos en información.
“Es un paraguas bajo el que se incluye un conjunto de conceptos y metodologías cuya misión consiste en mejorar el proceso de toma de decisiones en los negocios basándose en hechos y sistemas que trabajan con hechos.”
Howard Dresner
Gartner Group,1989
I
nteligencia de Negocios
Componentes
������ Multidimensionalidad.
������ Agentes.
������ Data Warehouse.
������ Data Mining.
Descubrimiento de
Conocimiento en Bases de Datos
Es un proceso de extracción no trivial para identificar patrones que sean válidos, novedosos, potencialmente útiles y entendibles, a partir de los datos.
Su objetivo principal: procesar automáticamentegrandes cantidades de datos para encontrar conocimiento útil para un usuario y satisfacer sus metas.

Qué es Minería de Datos
������ Es el proceso de exploración y análisis –de manera automática o semiautomática – de los datos para obtener patrones significativos y reglas de negocio.
������ Consideraciones:
• Los patrones deben ser significativos.
• Sin automatización es imposible mirar grandescantidades de datos, pero se debe dar más énfasis a las etapas de exploración y análisis, que al modo de exploración.
• Data Mining es un proceso.

La minería de datos (en inglés, data mining) se define como la extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de datos. En la actual sociedad de la información, donde cada día a día semultiplica la cantidad de datos almacenados casi de forma exponencial, la minería de datos es una herramienta fundamental para analizarlos y explotarlos de forma eficaz para los objetivos de cualquier organización. La minería de datos se define también como el análisis y descubrimiento de conocimiento a partir de datos.
La minería de datos hace uso de todas las técnicas que puedan aportar informaciónútil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estadísticos más o menos complejos, complementados con métodos y algoritmos del campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento automático, clasificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos, etc. Es, por tanto, un campo multidisciplinar quecubre numerosas áreas y se aborda desde múltiples puntos de vista, como la estadística, la informática (cálculo automático) o la ingeniería.
Tradicionalmente, las técnicas de minería de datos se aplicaban sobre información contenida en almacenes de datos. No obstante, actualmente está cobrando una importancia cada vez mayor la minería de datos desestructurados como es la información contenida enficheros de texto (text mining), en Internet (web mining), etc. Además, hoy en día han surgido otras necesidades de tipo operativo, como la integración de los resultados obtenidos en los sistemas de información en línea, con la exigencia, por tanto, de que los procesos funcionen prácticamente en tiempo real, por ejemplo, la alerta temprana frente a alarmas en una cadena de montaje, la deteccióninstantánea del fraude en operaciones bancarias, un sistema de recomendación de productos en una tienda en línea, etc.
Qué es y qué no es la minería de datos
La minería de datos puede definirse como la extracción no trivial de información
implícita, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de los
datos2. Para conseguirlo hace uso de diferentes tecnologías que resuelven problemastípicos de agrupamiento automático, clasificación, asociación de atributos y detección
de patrones secuenciales. La minería de datos es, en principio, una fase dentro de un
proceso global denominado descubrimiento de conocimiento en bases de datos
(Knowledge Discovery in Databases o KDD), aunque finalmente haya adquirido el significado de todo el proceso3 en lugar de la fase de extracción de...
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