santiago maroño


REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA.
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
“SANTIAGO MARIÑO”.
EXTENSIÓN MARACAIBO


MINERÍA DE DATOS APLICADAS A LAS PYMES DEL SECTOR FARMACÉUTICO






Autor:
Nubai Omar A.
Asesor Metodológico:
Norcelly Carruyo
Asesor técnico:
Freddy Herrera




Maracaibo, Julio 2013.



CAPÍTULO I
EL PROBLEMA


Contextualización del ProblemaActualmente se vive una época donde se tiene una enorme cantidad de datos que se generan diariamente, ya sea en las PYMES, en forma consciente o inconsciente, por ejemplo cuando se registra la entrada al entorno laboral, cuando se consulta el correo electrónico, cuando se paga algún bien o servicio por medio de una tarjeta bancaria, cuando se hace la reservación para algún espectáculo,todos estos datos se encuentran dispersos en redes de computadoras corporativas, la web, dispositivos de almacenamiento de datos entre otros.
Los negocios a nivel mundial crean gigantescos conjuntos de datos conteniendo en transacciones de ventas, registros de inventarios descripciones de productos, promociones de ventas, perfiles y rendimiento de la compañía, retroalimentación de los clientes.La industria médica mantiene los expedientes de los pacientes, servicios de monitoreo preventivo de signos vitales, imágenes de estudios además de la propia investigación del área.
Así mismo, Con la denominada sociedad de la información se está produciendo un fenómeno curioso, día a día se multiplica la cantidad de datos almacenados. Sin embargo, contrariamente a lo que pudiera esperarse,esta explosión de datos no supone un aumento de nuestro conocimiento, puesto que resulta imposible procesarlo con los métodos clásicos. La información que se genera diariamente dentro de la organización es uno de los activos principales, por lo que se debe orientar los recursos tecnológicos de manera que ayuden a los ejecutivos a tomar decisiones estratégicas y oportunas.
Es por eso que,surge la idea de data mining desde los años sesenta y es que los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. En efecto,RakeshAgrawal, GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, (1980), empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD. Donde sóloexistían un par de empresas dedicadas a esta tecnología.
En este sentido, esta tecnología a sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito de las PYMES tanto académico y de negocios. En efecto el data mining es una tecnología que esta compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software cuanto saldrá durante el desarrollo de un proyectode este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente.
Del mismo modo, existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sin fin de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo, casi siempre acabancomplementándose con otra herramienta. La data mining es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD: Paso Consistente en el uso de algoritmos concretos que generan una enumeración de patrones a partir de los datos pre procesados Fayyad, (2006), aunque se suelen usar indistintamente los términos KDD y Minería de Datos.
Mientras, en Latinoamérica, las organizaciones suelen moverse dentro de estructurasidentificadas con un cambio continuo; por ello, las PYMES privadas tanto como las públicas deben tener la capacidad de ser adaptativas, aprender cómo resolver problemas y generar conocimiento, para establecer nuevos métodos en pro de la resolución de los mismos. Y además, en la búsqueda por la obtención de los mejores resultados de su gestión organizacional, adoptan la flexibilización como...