Este documento presenta una introducción a los conceptos de datawarehouse, minería de datos y negocios inteligentes. Explica la diferencia entre datos, información y conocimiento, y describe los componentes clave de un sistema de negocios inteligentes como el datawarehouse, datamart y las técnicas de minería de datos. Finalmente, incluye un ejemplo práctico de cómo implementar un datawarehouse para una empresa de venta de vehículos.
Este documento presenta conceptos generales sobre data warehouse e inteligencia de negocios. Explica que un data warehouse es un conjunto de herramientas y metodologías para la administración de información con fines de análisis y gestión. Describe los componentes clave de un data warehouse como las tablas de hechos y dimensiones, y los modelos de datos estrella y copo de nieve. También cubre temas como tipos de tablas de hechos, dimensiones lentamente variables, y estrategias de almacenamiento.
El documento describe las ventajas del Business Intelligence sobre los sistemas de información tradicionales. El BI permite extraer datos de múltiples fuentes, analizarlos y generar información útil para la toma de decisiones de manera rápida. También explica cómo el BI puede beneficiar a diferentes departamentos de una empresa al integrar y optimizar la información disponible.
Este documento presenta una introducción a los conceptos clave de la inteligencia de negocios, incluyendo definiciones de inteligencia de negocios, sistemas de soporte a la decisión, almacenes de datos, y tableros de control. Explica que la inteligencia de negocios permite analizar y transformar datos en información estructurada para apoyar la toma de decisiones empresariales. También describe los sistemas de soporte a la decisión como herramientas interactivas para el análisis de datos, y los almacenes de datos
On-Line Analytical Processing - DatawareHouse FISI - UNMSMJulio Pari
El documento describe el procesamiento analítico en línea (OLAP), el cual permite el análisis flexible de grandes volúmenes de datos almacenados. Explica que OLAP organiza la información en hechos, dimensiones e indicadores para permitir consultas complejas. También describe las características, herramientas y tipos de sistemas OLAP.
La inteligencia de negocios es un conjunto de herramientas y prácticas que transforman los datos de una organización en información y conocimiento para optimizar los procesos de toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva. SQL Server es una plataforma integral que incluye herramientas para análisis, reportes, minería de datos y autoservicio de inteligencia de negocios que permiten a las organizaciones acceder y analizar datos para tomar mejores decisiones.
Un data warehouse es un repositorio unificado para todos los datos de una empresa provenientes de diversas fuentes, con el objetivo de facilitar el análisis. Migrar un data warehouse a la nube permite mayor agilidad, mejor control de costos y co-localización de datos, aprovechando las ventajas que ofrecen las tecnologías de nube, datos y análisis.
Introducción a las bodegas de datos: qué son y para qué son. Metodologías para el diseño y construcción de una bodega de datos, procesos ETL e integración de tecnologías.
Este documento presenta conceptos generales sobre data warehouse e inteligencia de negocios. Explica que un data warehouse es un conjunto de herramientas y metodologías para la administración de información con fines de análisis y gestión. Describe los componentes clave de un data warehouse como las tablas de hechos y dimensiones, y los modelos de datos estrella y copo de nieve. También cubre temas como tipos de tablas de hechos, dimensiones lentamente variables, y estrategias de almacenamiento.
El documento describe las ventajas del Business Intelligence sobre los sistemas de información tradicionales. El BI permite extraer datos de múltiples fuentes, analizarlos y generar información útil para la toma de decisiones de manera rápida. También explica cómo el BI puede beneficiar a diferentes departamentos de una empresa al integrar y optimizar la información disponible.
Este documento presenta una introducción a los conceptos clave de la inteligencia de negocios, incluyendo definiciones de inteligencia de negocios, sistemas de soporte a la decisión, almacenes de datos, y tableros de control. Explica que la inteligencia de negocios permite analizar y transformar datos en información estructurada para apoyar la toma de decisiones empresariales. También describe los sistemas de soporte a la decisión como herramientas interactivas para el análisis de datos, y los almacenes de datos
On-Line Analytical Processing - DatawareHouse FISI - UNMSMJulio Pari
El documento describe el procesamiento analítico en línea (OLAP), el cual permite el análisis flexible de grandes volúmenes de datos almacenados. Explica que OLAP organiza la información en hechos, dimensiones e indicadores para permitir consultas complejas. También describe las características, herramientas y tipos de sistemas OLAP.
La inteligencia de negocios es un conjunto de herramientas y prácticas que transforman los datos de una organización en información y conocimiento para optimizar los procesos de toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva. SQL Server es una plataforma integral que incluye herramientas para análisis, reportes, minería de datos y autoservicio de inteligencia de negocios que permiten a las organizaciones acceder y analizar datos para tomar mejores decisiones.
Un data warehouse es un repositorio unificado para todos los datos de una empresa provenientes de diversas fuentes, con el objetivo de facilitar el análisis. Migrar un data warehouse a la nube permite mayor agilidad, mejor control de costos y co-localización de datos, aprovechando las ventajas que ofrecen las tecnologías de nube, datos y análisis.
Introducción a las bodegas de datos: qué son y para qué son. Metodologías para el diseño y construcción de una bodega de datos, procesos ETL e integración de tecnologías.
El documento describe los conceptos clave de Business Intelligence (BI) y Data Warehousing. Explica que el software BI permite a los usuarios obtener información corporativa de manera más fácil sin necesidad de conocer las fuentes de datos. También describe los componentes clave de un sistema de BI como los almacenes de datos, herramientas de extracción y consulta, y herramientas de modelización. Finalmente, explica los conceptos de Data Marts y Data Warehouses y cómo forman la base para que las empresas utilicen herramientas de BI.
Un Data Mart es un subconjunto de datos extraídos de un Data Warehouse que se enfoca en proveer información relevante a un área o departamento específico de una organización para apoyar la toma de decisiones. Está compuesto por fuentes de datos transaccionales, procesos ETL, almacenamiento de datos y herramientas de explotación de información como consultas, informes y minería de datos.
Este documento describe los conceptos de data warehouse, data marts, business intelligence, cuadros de mando integral y sistemas de soporte a la toma de decisiones. Explica que un data warehouse almacena y organiza datos de múltiples fuentes para apoyar la toma de decisiones. Los data marts extraen y almacenan datos específicos de un área para análisis detallado. La business intelligence y los cuadros de mando integral utilizan estos datos para monitorear el desempeño y apoyar la toma de decisiones estratégic
Este documento presenta una introducción al data warehousing, incluyendo su definición como un proceso para extraer, transformar e integrar datos de varios sistemas y almacenarlos en una base de datos central para propósitos de análisis y toma de decisiones. También describe los componentes clave de acceso, análisis y visualización de datos en un sistema de data warehousing.
El documento describe las limitaciones de los sistemas de información tradicionales para tomar decisiones de negocio rápidas y precisas, y cómo el Business Intelligence (BI) puede superar estas limitaciones al facilitar la extracción, análisis y almacenamiento de datos para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones. También describe brevemente cómo el BI puede beneficiar a diferentes departamentos de una empresa al integrar y optimizar la información disponible.
La tecnología de la información ha avanzado rápidamente, permitiendo el desarrollo de herramientas como la inteligencia de negocios (BI). La BI es una herramienta gerencial que facilita la toma de decisiones mediante el análisis de bases de datos, reuniendo toda la información de una empresa en un solo lugar y permitiendo relacionarla de manera histórica para apoyar decisiones rápidas.
Construcción de un DataWareHouse - FISI - UNMSM - DataWareHouseJulio Pari
El documento describe los pasos para el diseño de un almacén de datos, incluyendo la recopilación de requisitos, diseño conceptual, diseño lógico, diseño físico e implementación. Explica que el diseño lógico implica el modelado multidimensional con esquemas estrella y describe los pasos clave como elegir un proceso de negocio, decidir el nivel de detalle de representación y identificar las dimensiones relevantes.
El documento habla sobre sistemas de información gerencial y business intelligence. Explica conceptos como datawarehouse, OLAP, OLTP y data mining. También cubre elementos clave para construir un sistema de apoyo para la toma de decisiones como entender el modelo de negocio y priorizar la capacidad de entrega, así como factores a considerar para construir un almacén de datos como definir las fuentes de información y los modelos de datos.
La inteligencia de negocios (BI) se refiere al uso de datos y análisis para facilitar la toma de decisiones empresariales. BI utiliza herramientas como almacenes de datos, informes, consultas y minería de datos para transformar datos en información útil. Esto permite comprender el funcionamiento actual de la empresa y anticipar eventos futuros para respaldar las decisiones estratégicas.
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
El Business Intelligence es el conjunto de métodos y aplicaciones para administrar datos con el fin de tomar mejores decisiones empresariales. Persigue incrementar el rendimiento de la empresa a través de la organización inteligente de sus datos históricos, usualmente almacenados en data warehouses o data marts. Proporciona herramientas de análisis para que los usuarios tengan acceso independiente a la información y apoyo en la toma de decisiones.
El documento describe los objetivos y conceptos clave de un datawarehouse (DW). Un DW es un repositorio único de información empresarial que integra datos de diferentes fuentes para apoyar la toma de decisiones, no las operaciones. Los datos en un DW están organizados, consolidados e integrados de manera que sean accesibles y útiles para los usuarios finales.
La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.
Inteligencia de negocios la informacin como factor crtico de exitoMaurice Frayssinet
Este documento describe la importancia de la inteligencia de negocios y la información como un factor crítico de éxito. Explica cómo la transformación de datos en información útil a través de herramientas analíticas puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones estratégicas. También presenta conceptos clave como el análisis de datos, arquitecturas de inteligencia empresarial, y soluciones comerciales y de código abierto para inteligencia de negocios.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos existentes en una organización y facilitar la toma de decisiones. También describe los tres tipos de información (operativa, táctica y estratégica), así como las herramientas y técnicas clave de inteligencia de negocios como los data warehouses, herramientas de análisis multidimensional y minería de datos.
El documento describe cómo las empresas utilizan bases de datos para mejorar el desempeño y la toma de decisiones. Las bases de datos almacenan información de transacciones, clientes y empleados que ayuda a los gerentes a administrar el negocio de manera más eficiente. Los almacenes de datos consolidan esta información de diferentes sistemas para análisis. La inteligencia de negocios y el análisis multidimensional de los datos permiten a los usuarios ver los datos desde diferentes perspectivas para tomar mejores decisiones. Las empresas también necesitan políticas para administr
El documento introduce los conceptos de inteligencia de negocios y sistemas de soporte a la decisión. Explica que la inteligencia de negocios analiza datos de la empresa para extraer conocimiento e información que apoye la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de sistemas de soporte a la decisión como los sistemas de información gerencial, sistemas de información ejecutiva y sistemas expertos basados en inteligencia artificial.
Un almacén de datos (data warehouse) es una colección de datos orientada a una empresa u organización que ayuda en la toma de decisiones. Está diseñado para facilitar el análisis y divulgación eficiente de datos. Un data warehouse transforma datos brutos en información útil mediante técnicas estadísticas. Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional basada en información integrada.
El documento proporciona una introducción al temario del día 1 de un curso sobre inteligencia de negocios. Explica conceptos clave como la historia, arquitectura, integración de datos, data warehouse y automatización. También describe ventajas como transformar datos en información útil para la toma de decisiones y desventajas como la gran inversión requerida.
Este documento describe los conceptos de un almacén de datos (data warehouse) y sus características. Un data warehouse es un repositorio de datos históricos y descriptivos que permite analizar grandes cantidades de información para tomar mejores decisiones estratégicas. Los data warehouses almacenan los datos de forma segura y fácil de recuperar. Se están moviendo hacia la nube para ganar agilidad y control de costos.
Este documento describe el concepto de Business Intelligence. Explica que es la habilidad para transformar datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones en los negocios. Los principales componentes de Business Intelligence incluyen cuadros de mando integrales, sistemas de soporte a la decisión y sistemas de información ejecutiva. También describe los componentes clave como datamarts y datawarehouses para almacenar y analizar datos de manera integral.
El documento describe los conceptos clave de Business Intelligence (BI) y Data Warehousing. Explica que el software BI permite a los usuarios obtener información corporativa de manera más fácil sin necesidad de conocer las fuentes de datos. También describe los componentes clave de un sistema de BI como los almacenes de datos, herramientas de extracción y consulta, y herramientas de modelización. Finalmente, explica los conceptos de Data Marts y Data Warehouses y cómo forman la base para que las empresas utilicen herramientas de BI.
Un Data Mart es un subconjunto de datos extraídos de un Data Warehouse que se enfoca en proveer información relevante a un área o departamento específico de una organización para apoyar la toma de decisiones. Está compuesto por fuentes de datos transaccionales, procesos ETL, almacenamiento de datos y herramientas de explotación de información como consultas, informes y minería de datos.
Este documento describe los conceptos de data warehouse, data marts, business intelligence, cuadros de mando integral y sistemas de soporte a la toma de decisiones. Explica que un data warehouse almacena y organiza datos de múltiples fuentes para apoyar la toma de decisiones. Los data marts extraen y almacenan datos específicos de un área para análisis detallado. La business intelligence y los cuadros de mando integral utilizan estos datos para monitorear el desempeño y apoyar la toma de decisiones estratégic
Este documento presenta una introducción al data warehousing, incluyendo su definición como un proceso para extraer, transformar e integrar datos de varios sistemas y almacenarlos en una base de datos central para propósitos de análisis y toma de decisiones. También describe los componentes clave de acceso, análisis y visualización de datos en un sistema de data warehousing.
El documento describe las limitaciones de los sistemas de información tradicionales para tomar decisiones de negocio rápidas y precisas, y cómo el Business Intelligence (BI) puede superar estas limitaciones al facilitar la extracción, análisis y almacenamiento de datos para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones. También describe brevemente cómo el BI puede beneficiar a diferentes departamentos de una empresa al integrar y optimizar la información disponible.
La tecnología de la información ha avanzado rápidamente, permitiendo el desarrollo de herramientas como la inteligencia de negocios (BI). La BI es una herramienta gerencial que facilita la toma de decisiones mediante el análisis de bases de datos, reuniendo toda la información de una empresa en un solo lugar y permitiendo relacionarla de manera histórica para apoyar decisiones rápidas.
Construcción de un DataWareHouse - FISI - UNMSM - DataWareHouseJulio Pari
El documento describe los pasos para el diseño de un almacén de datos, incluyendo la recopilación de requisitos, diseño conceptual, diseño lógico, diseño físico e implementación. Explica que el diseño lógico implica el modelado multidimensional con esquemas estrella y describe los pasos clave como elegir un proceso de negocio, decidir el nivel de detalle de representación y identificar las dimensiones relevantes.
El documento habla sobre sistemas de información gerencial y business intelligence. Explica conceptos como datawarehouse, OLAP, OLTP y data mining. También cubre elementos clave para construir un sistema de apoyo para la toma de decisiones como entender el modelo de negocio y priorizar la capacidad de entrega, así como factores a considerar para construir un almacén de datos como definir las fuentes de información y los modelos de datos.
La inteligencia de negocios (BI) se refiere al uso de datos y análisis para facilitar la toma de decisiones empresariales. BI utiliza herramientas como almacenes de datos, informes, consultas y minería de datos para transformar datos en información útil. Esto permite comprender el funcionamiento actual de la empresa y anticipar eventos futuros para respaldar las decisiones estratégicas.
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
El Business Intelligence es el conjunto de métodos y aplicaciones para administrar datos con el fin de tomar mejores decisiones empresariales. Persigue incrementar el rendimiento de la empresa a través de la organización inteligente de sus datos históricos, usualmente almacenados en data warehouses o data marts. Proporciona herramientas de análisis para que los usuarios tengan acceso independiente a la información y apoyo en la toma de decisiones.
El documento describe los objetivos y conceptos clave de un datawarehouse (DW). Un DW es un repositorio único de información empresarial que integra datos de diferentes fuentes para apoyar la toma de decisiones, no las operaciones. Los datos en un DW están organizados, consolidados e integrados de manera que sean accesibles y útiles para los usuarios finales.
La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.
Inteligencia de negocios la informacin como factor crtico de exitoMaurice Frayssinet
Este documento describe la importancia de la inteligencia de negocios y la información como un factor crítico de éxito. Explica cómo la transformación de datos en información útil a través de herramientas analíticas puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones estratégicas. También presenta conceptos clave como el análisis de datos, arquitecturas de inteligencia empresarial, y soluciones comerciales y de código abierto para inteligencia de negocios.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos existentes en una organización y facilitar la toma de decisiones. También describe los tres tipos de información (operativa, táctica y estratégica), así como las herramientas y técnicas clave de inteligencia de negocios como los data warehouses, herramientas de análisis multidimensional y minería de datos.
El documento describe cómo las empresas utilizan bases de datos para mejorar el desempeño y la toma de decisiones. Las bases de datos almacenan información de transacciones, clientes y empleados que ayuda a los gerentes a administrar el negocio de manera más eficiente. Los almacenes de datos consolidan esta información de diferentes sistemas para análisis. La inteligencia de negocios y el análisis multidimensional de los datos permiten a los usuarios ver los datos desde diferentes perspectivas para tomar mejores decisiones. Las empresas también necesitan políticas para administr
El documento introduce los conceptos de inteligencia de negocios y sistemas de soporte a la decisión. Explica que la inteligencia de negocios analiza datos de la empresa para extraer conocimiento e información que apoye la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de sistemas de soporte a la decisión como los sistemas de información gerencial, sistemas de información ejecutiva y sistemas expertos basados en inteligencia artificial.
Un almacén de datos (data warehouse) es una colección de datos orientada a una empresa u organización que ayuda en la toma de decisiones. Está diseñado para facilitar el análisis y divulgación eficiente de datos. Un data warehouse transforma datos brutos en información útil mediante técnicas estadísticas. Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional basada en información integrada.
El documento proporciona una introducción al temario del día 1 de un curso sobre inteligencia de negocios. Explica conceptos clave como la historia, arquitectura, integración de datos, data warehouse y automatización. También describe ventajas como transformar datos en información útil para la toma de decisiones y desventajas como la gran inversión requerida.
Este documento describe los conceptos de un almacén de datos (data warehouse) y sus características. Un data warehouse es un repositorio de datos históricos y descriptivos que permite analizar grandes cantidades de información para tomar mejores decisiones estratégicas. Los data warehouses almacenan los datos de forma segura y fácil de recuperar. Se están moviendo hacia la nube para ganar agilidad y control de costos.
Este documento describe el concepto de Business Intelligence. Explica que es la habilidad para transformar datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones en los negocios. Los principales componentes de Business Intelligence incluyen cuadros de mando integrales, sistemas de soporte a la decisión y sistemas de información ejecutiva. También describe los componentes clave como datamarts y datawarehouses para almacenar y analizar datos de manera integral.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos existentes en una organización y facilitar la toma de decisiones. También describe los tres tipos de información (operativa, táctica y estratégica), así como las herramientas y técnicas clave de inteligencia de negocios como los data warehouses, herramientas de análisis multidimensional y minería de datos.
La inteligencia de negocios (BI) se refiere al conjunto de estrategias y herramientas que analizan datos existentes en una organización para facilitar la toma de decisiones. Esto incluye tres tipos de información: operativa, táctica y estratégica. Un datawarehouse almacena datos históricos de manera unificada para propósitos de análisis, mientras que los sistemas transaccionales almacenan datos actuales. Las herramientas de BI como el análisis multidimensional, los reportes y la minería
La inteligencia de negocios (BI) se refiere al conjunto de estrategias y herramientas que analizan datos existentes en una organización para facilitar la toma de decisiones. Esto incluye tres tipos de información: operativa, táctica y estratégica. Un data warehouse almacena datos históricos de manera unificada para propósitos de análisis, mientras que las herramientas de BI como los cubos multidimensionales y el minado de datos permiten extraer conocimientos de los datos. Juntos, los data warehouses y las herram
El documento provee una introducción a los conceptos de Business Intelligence (BI). Explica que BI involucra recopilar la información correcta en el momento correcto para que las personas puedan tomar mejores decisiones. Describe los componentes clave de BI como el almacén de datos, minería de datos, procesamiento analítico en línea y datamarts. El objetivo final de BI es proporcionar información oportuna y relevante a los ejecutivos y gerentes para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Este documento trata sobre los fundamentos de los data warehouses. Explica que un data warehouse es un repositorio de datos diseñado para extraer información estratégica y táctica de múltiples fuentes de datos. También describe las características clave de un data warehouse, incluyendo que está orientado a dominios específicos, integra datos de varias fuentes, almacena datos históricos marcados por el tiempo para su análisis, y no actualiza los datos existentes.
Fundamentos de DataWareHouse - FISI - UNMSM - DataWareHouseJulio Pari
Este documento describe los conceptos fundamentales de los data warehouses. Explica que un data warehouse es un repositorio de datos diseñado para el análisis de información, con características como estar orientado a un dominio, ser integrado, no volátil y variante en el tiempo. También describe los componentes clave de un data warehouse como el sistema ETL y los data marts, y contrasta las diferencias entre OLTP y OLAP.
El documento habla sobre la gestión de datos corporativos y el almacén de datos (data warehouse). Explica que el data warehouse es un sistema para recopilar y almacenar datos de múltiples fuentes en una ubicación centralizada para facilitar el análisis y la toma de decisiones. También describe los procesos básicos de extracción, transformación y carga de datos en el data warehouse.
Este documento describe las aplicaciones difusas y el concepto de data warehouse. Introduce los primeros sistemas de información basados en aplicaciones que generaban ficheros y bases de datos heterogéneas, lo que dificultaba la integración de datos. Luego explica el surgimiento del concepto de data warehouse para integrar los datos de las aplicaciones existentes y así poder usarlos para la gestión. Finalmente, define los componentes clave de un data warehouse como el proceso ETL y los modelos de datos relacional y multidimensional.
El documento describe el concepto de data warehouse, sus características principales como ser integrado, temático e histórico. Explica el proceso ETL de extracción, transformación y carga de datos, y los elementos claves para el desarrollo de un data warehouse como su arquitectura y sistemas de gestión de bases de datos. También cubre las aplicaciones y ventajas de los data warehouse, como facilitar la toma de decisiones y mejorar los procesos empresariales.
El documento presenta una introducción a Business Intelligence. Describe brevemente su historia, definición, características, niveles de realización, elementos, ventajas, software y arquitectura de soporte para la toma de decisiones.
El documento describe la importancia de los almacenes de datos (data warehouses) para almacenar y acceder a datos de forma estructurada para soportar la toma de decisiones. Explica que los data warehouses integran datos de toda la organización de forma no volátil y variante en el tiempo para generar informes. También define la inteligencia de negocios como el proceso de transformar datos primarios en información útil mediante el uso de tecnologías de data warehouses.
Un Data Warehouse es la integración de datos consolidados provenientes de múltiples fuentes de datos con el propósito de analizarlos y tomar decisiones que mejoren la gestión del negocio. Hace que la información de una organización sea consistente y adaptable a cambios, almacenando datos históricos para su análisis y uso en la toma de decisiones futuras.
El documento habla sobre el data warehouse. Explica que es una tecnología para el manejo y análisis de información proveniente de diferentes fuentes con el objetivo de mejorar la toma de decisiones. Detalla los objetivos, importancia, características y arquitectura de un data warehouse, así como los pasos para su implementación que incluyen la organización, desarrollo y fase de pruebas.
El documento describe los conceptos de Data Warehouse, Datamart y Cuadro de Mando Integral. Un Data Warehouse almacena datos integrados de múltiples fuentes para su análisis. Un Datamart es un tipo específico de Data Warehouse que almacena datos de un área particular de la empresa. Un Cuadro de Mando Integral utiliza indicadores financieros y no financieros para medir el progreso de la estrategia de una empresa según perspectivas como la financiera, clientes, procesos internos y aprendizaje/crecimiento.
El documento define la inteligencia de negocios (BI) como el conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos de una organización y crear conocimiento. Explica que los datos se almacenan en datamarts y datawarehouses para su análisis. Señala que muchos proyectos de BI fallan debido a sobreestimar la capacidad interna, establecer fechas de implementación irrealistas, involucrar mal a los usuarios finales y no alinear el proyecto con la estrategia de negocio.
2. Universidad de Oriente
Núcleo de Anzoátegui
Postgrado de Informática Gerencial
DATAWAREHOUSE Y DATA MINING
Realizado Por:
Alexis Ramos
Edgar Millán
Manuel Martínez
3. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
Agenda
1. Introduccion
2. Datos, Informacion y Conocimiento
3. Negocios Inteligentes o Business Intelligent
4. Datawarehouse – Datamart
5. Datamining o Mineria de Datos
6. Conclusion
5. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO
CONTEXTUALIZAN
COMPARA
CATEGORIZAN
PREDICE
CALCULAN
BUSQUEDA
CORRIGEN
COMPARTE
CONDENZAN
6. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO
DATOS INFORMACION CONOCIMIENTO
23.42
3.55
100.000
7. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Optimización
Proceso de
Toma de
Decisiones
Factor Estratégico
Respuesta a
Problemas de
Negocios
Ventaja Competitiva
8. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Una Solución BI completa permite:
Observar - ¿Qué está Ocurriendo?
Comprender - ¿Por qué Ocurre?
Predecir - ¿Qué Ocurriría
Colaborar - ¿Qué Debería Hacer el Equipo?
Decidir - ¿Qué Camino se Debe Seguir?
9. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Importancia del Business Intelligent en la Toma de Decisiones
Sistemas de Planificación de Poseen estructuras muy
Recursos Empresariales inflexibles para servir de
Tradiciones (ERPs ) apoyo en toma de
decisiones de negocios
Limitaciones
Gran rigidez a la hora de extraer datos
Largos tiempos de respuesta
Datos erróneos, obsoletos o incompletos
Solución
Problemas para adecuar la información al BI
cargo del usuario
Ausencia de información histórica
10. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Datawarehouse
Datamart
11. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Herramienta de BI
enfocada al análisis
de los datos de una
organización.
Back
12. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Herramienta basada en un
DSS, que provee a los
gerentes de un acceso
sencillo a información
interna y externa de su
compañía
Back
13. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como
Balanced Scorecard (BSC) o dashboard, es una herramienta de
control empresarial que permite establecer y monitorizar los
objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o unidades.
14. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
NEGOCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENT)
Ejemplo: Anuncio de Ariel (TV)
Aparece un niño que se mancha de helado, diciendo:
"Ariel te limpia todo. Todo menos la cartera, ya que
Ariel básico es un 20% más barato“.
Desde el punto de vista del BI
Palabra Clave = “Básico”
Ariel, gracias al análisis de datos, se dió cuenta de que el mayor porcentaje de
ventas lo sigue teniendo en su producto básico, y no en los típicos "con jabón
de marsella", "detergente del futuro", .. y cosas similares fruto de las modas
15. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
Concepto General
Primer Paso, desde el Consulta y Tratamiento
Información
punto de vista técnico, de Jerarquizado de la
Homogenea y Fiable
un Business Intelligent Información
16. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
DATAWAREHOUSE VS. DATAWAREHOUSING
Repositorio central de datos
(integra datos desde el
DATAWAREHOUSE punto de vista de usuario y
no de procesos)
Proceso Global para crear y
mantener un
Datawarehouse
DATAWAREHOUSING
17. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
CARACTERISTICAS
Estructura Consistente – Información Estructurada
en Distintos Niveles de Detalle
Datos Organizados por Tema para Facilitar Acceso y
Entendimiento por Usuario Finales
Almacenamiento de Distintos Valores que Toma una
Variable en el Tiempo – Análisis de Tendencias .
Información de tipo Permanente – Incorporación
de Actualizaciones de Valores sin Modificar la Data
Existente
18. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
METADATOS (Datos sobre Datos)
Permiten saber la procedencia, periodicidad
y fiabilidad de la información
19. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
ETL (EXTRACCION, TRANSFORMACION Y CARGA)
PROCESO DE CONSTRUCCION
• Extracción: obtención de
información de las distintas
fuentes tanto internas como
externas.
• Transformación: filtrado,
limpieza, depuración,
homogeneización y
agrupación de la información.
• Carga: organización y
actualización de los datos y
los metadatos en la base de
datos.
20. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
APORTES
Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional,
basándose en información integrada y global del negocio.
Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrar
relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor añadido para el negocio
de dicha información.
Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones
futuras en diversos escenarios.
Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la
relación con el cliente.
Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información,
estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares.
21. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
DATAMART En síntesis,
Se puede decir que los Datamarts
son pequeños Datawarehouse
centrados en un tema o un área
de negocio específico dentro de
una organización.
Sistema Orientado a la Consulta
de Información
Clases de Datamart
1.Dependientes
2.Independientes
22. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
RAZONES PARA CREAR UN DATAMART
Fácil acceso a los datos que se necesitan frecuentemente.
Crea vista colectiva para grupo de usuarios.
Mejora el tiempo de respuesta del usuario final.
Facilidad de creación.
Costo inferior al de la aplicación de un completo almacén de datos.
Los usuarios potenciales son más claramente identificables que en
un almacén de datos completo...
23. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A.
Situación actual
• 28 Concesionarios a nivel Nacional.
• Venta de vehiculos Nuevos y Usados.
• Vehículos Comercializados: Autos, Camionetas y Camiones
• Todos los concesionarios utilizan un sistema de facturación Online
24. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A.
Necesidades del Negocio
Usuarios y Capacitación
• Aprovechar al máximo el incremento de la
demanda del mercado (Aumento de
operaciones de compra/venta de vehículos). • Gerente de Ventas.
• Jefes de Sucursal (Cada Sucursal).
• Implementación de planes de premios para los • Capacitación vía internet (40 horas).
vendedores que cumplan los objetivos de
ventas.
• Conocer distribución de ventas entre
concesionarios .
• Conocer la diferencia entre cantidad de
presupuestos y ventas realizadas.
25. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A.
Información requerida
Se ha solicitado contar con la posibilidad de generar una serie de reportes que
permitan analizar el comportamiento de las ventas a nivel nacional.
La información requerida comprende:
- Cantidad de presupuestos realizados por año, concesionario, marca, segmento.
- Cantidad de unidades vendidas por provincia, concesionario, marca, modelo.
- Cantidad de unidades vendidas por provincia, localidad, tipo de vehículo.
- Importe total facturado por año, concesionario.
- Importe total facturado por año, concesionario.
26. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
DATAWAREHOUSE (ALMACEN DE DATOS)
EJEMPLO: Compañía: Auto UNO, S.A. Arquitectura
27. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
¿QUE ES LA MINERIA DE DATOS?
Según Fayyad y Coautores, "La minería de datos es un
proceso no trivial de identificación válida, novedosa,
potencialmente útil y entendible de patrones
comprensibles que se encuentran ocultos en los
datos" (Fayyad y otros, 1996)
“Según Molina y Colaboradores: “Es 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" (Molina y otros,
2001)
Extracción de patrones de información (implícitos, no triviales,
desconocidos y potencialmente útiles) a partir de grandes
cantidades datos.
28. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
PROCESO DE LA MINERIA DE DATOS
Selección del Análisis de las Transformación
conjunto de propiedades de los del conjunto de
datos datos datos de entrada
Seleccionar y
Interpretación y
Extracción de aplicar la técnica
evaluación de
conocimiento de minería de
datos
datos
29. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
PROTOCOLO DE UN PROYECTO DE MINERIA DE DATOS
Comprensión del
Determinación, Creación de
negocio y del
obtención y limpieza modelos
problema que se
de los datos necesarios matemáticos
quiere resolver
Integración, si procede, de Validación,
los resultados en un comunicación, etc. de
sistema transaccional o los resultados
similar obtenidos
30. DATAWAREHOUSE Y MINERIA DE DATOS
APLICACIONES MINERIA DE DATOS
MARKETING
ANALISIS DE GASES
FRAUDE
INGENIERIA
ELECTRICA NEGOCIOS
INGENIERIA RECURSOS
Y CIENCIA HUMANOS
APLICACIONES
GENETICA PATRONES DE FUGA
TERRORISMO INTERNET