Sr. Juan

Sistemas de soporte a las
decisiones
Ing.María del Rosario Bruera
Lic.Néstor Martínez

Preguntas y respuestas
Preguntas:
è¿Cuál es el valor de los clientes?
è¿Cuáles son los clientes que tienen mayor
probabilidad de desertar?
è¿Cuáles son los productos que se venden en
forma conjunta? ..…

Respuestas:
èEstán en los datos del usuario
èSe necesitan herramientas especiales paraencontrarlas

Principios básicos
w Los negocios no existen en forma
aislada
w El éxito de un negocio no depende
solamente de cómo se desarrolle sino
también de cómo le va a la competencia
w Conocer información sobre el propio
negocio permite actuar pro-activamente
en lugar de re-activamente

Business Intelligence
w “Es un paraguas bajo el que se
incluye un conjunto de conceptos ymetodologías 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

B.I.: recursos y herramientas
w Fuentes de datos : warehouses,
data marts, etc
w Herramientas de administración de
datos
w Herramientas
de
extracción
y
consulta
w Herramientas de modelización (DataMining)

Las herramientas

Metadata
Extracción, clean
up y carga de
datos

ReportQ
uery,
EIS

OLAP

DW
Datos
operacionales y
externos

Data
Mining

Perspectiva histórica

Fuente: Mining your Own Business Data Using DB2 Intelligent Miner for Data

Knowledge discovery
Analyst
Driven

Analyst
Assisted

Query &
Reporting

Multidimensional
Analysis

DataDriven

Data Mining

Fuente: Mining your Own Business Data Using DB2 Intelligent Miner for Data

El Analista de Datos

Tecnología
informática

Usuarios
de negocio

El Analista

de Datos

Business goals

Insights
Task
Discovery

Knowledge
Discovery

Data Analysis
Data
Discovery

Data Modelling

Data Cleaning
Data Transformation
DataWarehouse

Mining Data

ElAnalista de Datos
w Es el vínculo entre las áreas de
tecnología informática y las áreas de
negocios
w Traduce
los
requerimientos
de
información en preguntas apropiadas para
su análisis con las herramientas de
minería.
w Realimenta el Data Warehouse de la
compañía con nuevos criterios de data
cleaning y data validation.

Habilidades requeridas
w Data manipulation (SQL)
wConocimiento de las técnicas de
minería y análisis exploratorio
w Habilidad
de
comunicación
(interpretación) de los problemas de
negocio
w Creatividad

Data Warehouse
w Data Warehouse es una colección de datos
integrada, no volátil, que varía en el tiempo y
organizada a partir de un tema para soportar
decisiones de negocio
Bill Inmon (1990)
w Es una copia de los datos transaccionalesespecíficamente orientada para querys y
análisis
Ralph Kimball

Data Marts
w Técnicamente es un subconjunto del
DW orientado a una finalidad
específica de negocio : marketing,
finanzas, producción, etc
w El término se utiliza también para
identificar soluciones alternativas a
un DW corporativo más reducidas y
de menor costo y tiempo de
implantación.

Herramientas de
explotación del DWw Herramientas de visualización
w Reporting
w OLAP
w Data Mining

OLAP
w On Line Analytical Processing
w Permiten la elaboración de vistas
multidimensionales del DW para
optimizar performance
w Están soportadas por motores de
administración del DW que admiten
la construcción de estos “cubos”

OLAP
w Herramientas útiles y poderosas
para acceder a Bases de Datos y
Data Warehousesy obtener
“reportes” de información.
w La tecnología OLAP commplementa
las actividades de Data Mining y
supera las posibilidades del SQL

Data Mining (1997)
èData Mining :
es el proceso de
exploración y análisis - de manera
automática o semiautomática - de los
datos
para
obtener
patrones
significativos y reglas de negocio.
è

Michael Berry, Gordon Linoff
Data Mining for...