1.  CONTENIDOS
◦ BUSINESS INTELLIGENCE
◦ DATAWAREHOUSE
 CARACTERÍSTICAS
 FUNCIONES
 COMPONENTES
◦ CUBOS DE INFORMACION
 DIMENSIONES
◦ DATAMARTS
◦ MINERIA DE DATOS
 EJEMPLOS
◦ CONCLUSIONES
BASE DE DATOS - CONCEPTOS
◦ MS. Diana Lucía Flor G.

2. Es la agrupación y análisis de grandes cantidades
de datos y se generen informes que ayuden a la
toma de decisiones estratégicas y tácticas.
Se acompaña de una amplia gama de tecnologías que
permiten a los usuarios reunir, almacenar, acceder y
analizar datos para mejorar la capacidad de toma de
decisiones en los negocios.

3. Es la colección de procesos y tecnologías que
transforman datos en información.
BUSINESS INTELLIGENCE
Base de
datos
Datawarehouse Reportes Analíticos Minería de Datos

4. Es un almacén de datos
empresariales, diseñado para facilitar
la toma de decisiones en
administración. ( David M. Kroenke)
Una copia de las transacciones de
datos específicamente estructurada
para la consulta y el análisis.

5. •Orientado a temas
•Los datos están organizados
de tal manera que todos los
elementos de datos relativos al
mismo evento u objeto queden
unidos entre sí
•Variante en el tiempo
•Los cambios producidos en los
datos quedan registrados

6. •No volátil
•La información no se modifica ni se
elimina.
•Integrado
•La base de datos contiene los datos
de todos los sistemas operacionales
de la organización y dichos datos
deben ser consistentes.
•CONSISTENCIA la información debe ser
la misma en todos lados

7. •Contener datos que son NECESARIOS
o UTILES para la organización, es
decir, que se utiliza como un
repositorio de datos para
transformarlos en información útil. El
Datawarehouse debe entregar la
información CORRECTA
•a la gente INDICADA
•en el momento OPTIMO y
•En el formato ADECUADO

8. El datawarehouse necesita de:
•Herramientas para la Extracción y almacenamiento de
datos, análisis, consultas y reportes.
•Su propio servidor de datos
•Programas para almacenar y procesar datos: gráficos y
animaciones
Todos estos no son útiles sin los metadatos.
Middleware el software para conectividad. Asegurar la
conectividad entre todos los componentes de la arquitectura.

9. Describen de los datos, “datos a cerca
de los datos”, describen la estructura y
la forma de almacenar.
-La naturaleza
-Sus orígenes
-Formato
-Límites de uso
-Otras características: forma de
utilizar

10. FUENTES TARGET
BD
Data
Servidor Departamental
warehou
Archivos se
Usuarios
Imágenes
Otros
Datos
EXTRACCIÓN
INTEGRACIÓN
LIMPIEZA DE DATOS
TRANSFORMACIÓN

11. Son parecidos a los datawarehouse, pero
con dominios más pequeños.
Son subconjuntos de datos de un data
warehouse que son del interés de un área
específica:
•Se puede restringir a un tipo
particular de datos
•Determinada función de negocios
•Unidad de negocios específica
•Área geográfica
•Usuarios determinados
En un sistema B.I. bien estructurado, un
datawarehouse sirve como fuente de varios
datamarts.

12. •Funcionan como cubos de
rompecabezas, en el juego se
trata de armar los colores.
•En el datawarehouse se trata de
organizar la información por
tablas o relaciones

13. Temporada de la promoción
•Estos cubos Segmento del cliente
tienen un número Año
indefinido de Costa
dimensiones, por Sierra
eso también se los Oriente
llama hipercubos. R. Insular
1 2 3 4
•Por lo tanto el
análisis es
multidimensional Marketing Ventas Clientes Productos

14. •Son las perspectivas de análisis
de las variables. 2003 2004 2005 2006
•Descripciones
Este
Oeste
Sur
Norte
•Nombres
Comida
•Zonas Bebida
Herramientas
•Rangos de tiempo Deportes

15. •Son los datos que están siendo analizados.
Representan algún aspecto cuantificable o
medible de los objetos o eventos a analizar.
•Ejemplosde dimensiones:
•Productos, localidades, días, horas, semanas
2003 2004 2005 2006
Este
Oeste
Sur
Norte
Comida
Bebida
Herramientas
Deportes

16. Negocios
En lugar de contactar indiscriminadamente a clientes a través de
un centro de llamadas o enviando cartas, se contactará solamente
a aquellos que tienen mayor probabilidad de responder
positivamente a una determinada oferta o promoción.
También puede querer predecir qué clientes van a ser
rentables durante un periodo de tiempo y solo enviar
ofertas a las personas que probablemente sean rentables.

17. +
Supermercados
Un estudio detectó que los viernes había una cantidad
inusualmente elevada de clientes que adquirían a la vez pañales y
cerveza. Esto se debe a que los padres jóvenes acudían ese día
para poder quedarse el fin de semana cuidando a su hijo viendo la
televisión tomando cerveza en la mano. El supermercado
incrementó sus ventas colocando las cervezas cerca de los
pañales.
Patrones de fuga
Es decir aquellos clientes que están pensando en suspender sus
contratos y pasarse a la competencia, como en los casos de la
banca, internet, telecomunicaciones. La minería de datos nos
ayuda a determinar qué clientes están en esta situación.

18. Recursos Humanos
La información obtenida pueda ayudar a la
contratación de personal, centrándose en los
resultados obtenidos por cada persona.
Terrorismo
Método por el cual la unidad Able Danger del
Ejército de los EEUU había identificado al líder
de los atentados del 11 de septiembre 2001,
más de una año antes de ataque.

19. •La minería de datos es una herramienta que
permite convertir los datos almacenados
durante el funcionamiento normal del negocio
en información valiosa.
•No es tecnología que suplante a otras,
•sino es complementaria.

20. •Técnicas como agrupamiento y clasificación
automática de clientes facilitan la
implementación de planes de marketing mucho
más eficaces.
•En entornos industriales se puede aportar con
información valiosa para la calidad de
productos, mantenimiento preventivo u
optimización de procesos.
•Tomar una posición que nos diferencie de
nuestros competidores.

21. Cualquier conjunto de datos organizados para su
almacenamiento en la memoria de un ordenador o
computadora, diseñado para facilitar su mantenimiento y
acceso de una forma estándar.
Recopilación de información que está
relacionada con un tema o propósito en
particular.