Este documento compara Business Intelligence y Business Analytics, y describe cómo los datos se han evolucionado en las organizaciones para apoyar una mejor toma de decisiones. También presenta ejemplos de cómo se pueden usar herramientas como Microsoft BI y Cognitive Services para realizar análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos que ayuden a predecir tendencias, recomendar acciones y automatizar decisiones.

1. Jorge Muchaypiña Gutierrez, Business Intelligence Specialist
MTA, MCSA, MCSE BI, MCSE Management
Business Intelligence
Vs
Business Analytics

2. Agenda
• Business Intelligence vs Business Analytics
• La evolución de los datos
• Arquitectura BI en Microsoft
• Nuestro Día a Día …
• Business Intelligence
• Business Analytics
• Un poco mas allá: Cognitive Services
• Demo
• Preguntas

3. Cuadrante de Gartner

4. Definicion:
Business Intelligence
Transformar los datos en información y
esa información en una mejor toma de
decisiones.
Business Analytics
A través de información del pasado puedo
predecir cosas del futuro, tendencias y
patrones.
• ¿Cuánto debería vender?
• ¿Qué pasara si?"
• ¿las reservas de mi hotel dependen del clima de Madrid?
• ¿las ventas de uno de los artículos de tu tienda
disminuyen/aumentan al cambiarlo de sitio?
• ¿el aumento del tráfico en una localidad influye en mis ventas allí?
• ¿en qué provincia obtengo más retorno de mis campañas de
marketing?

5. Evolución del análisis
¿Qué debería
hacer?
¿Qué pasará?¿Por qué pasó?¿Qué pasó?
Dashboards
Interactivos
Recomendaciones
Automatización
Modelos
Predictivos
Reportes
Insight
Diagnóstico PrescriptivoPredictivoDescriptivo
BI Tradicional Análisis Avanzado

6. Los datos en la Organización
Datos Decisión Acción
¿Qué pasó? Proceso Manual
¿Porqué?
¿Qué pasará?
¿Qué debo hacer?
Decisión soporte
Decisión automática

7. Dia Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo
Monto Descanso 150 100 180 280 500 520
Business Intelligence sin Herramienta
Siempre
Dia Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo
Monto 210 190 75 180 280 500 520
Decide trabajar todos los días
Decisión:
Descansar Miércoles en vez de Lunes

8. Business Intelligence sin Herramienta
Pañales y Cervezas?
Que relación hay?

9. Detección de Fraudes
Historical
Transaction
Data
Azure SQL
Data
Warehouse
Trend Analysis
Transaction
Detail
Distribution
Management
Intrusion
Analysis
Reference data
Business Analytics

10. Predicción de Ventas
Historical Sales
Data
Azure SQL
Data
Warehouse
P&L Analysis
Product trending
Market & Gap
Analysis
Competitor
impact
Business Analytics

11. Churn
Data
Sources
Azure SQL
Data
Warehouse
Reduce customer
turnover
What’s hot and
what’s not
Loyalty &
Perception
Scenario
SimulationsData
Sources
Data
Sources
Business Analytics

12. Feature
Nuestro día a día en Text Mining …
https://www.linkedin.com/pulse/data-driven-view-first-presidential-debate-ed-lee
DEBATE PRESIDENCIAL
Donald Trump Hillary Clinton

13. Word Cloud en el Debate Presidencial

14. Estadísticas en el Debate Presidencial

15. Proceso de Text Mining en el Negocio
Cliente
 Preguntas Cerradas
 Preguntas Abiertas
Encuestas

16. o “Que capaciten mas a la señorita de la ventanilla ( 4 ) es
totalmente déspota e indiferente”
o “Evaluar a su personal, todos no están en la capacidad de
atención al cliente”
o “Por lo pronto sigan el mismo servicio que emplean”
o “Me voy satisfecho de la atención siempre fue rápida las
soluciones”
o “Deben implementar otro stand donde sacar ticket debido a que
solo cuenta con 1 y es incomodo”
o “Con total conformidad”
Comentario Percepción
Proceso de Text Mining en el Negocio

17. “Evaluar a su personal, todos no están en la capacidad de atención al
cliente”
Evaluar
a
su
personal
todos
no
estan
en
la
capacidad
de
atencion
al
cliente
Proceso de Text Mining en el Negocio

18. Evaluar
a
su
personal
todos
no
estan
en
la
capacidad
de
atencion
al
cliente
Evaluar
personal
todos
no
estan
capacidad
atencion
cliente
Evaluar
a
su
personal
todos
no
estan
en
la
capacidad
de
atencion
al
cliente
Filtrar
Proceso de Text Mining en el Negocio

19. Palabra Lexema Morfemas Prefijo Sufijo Incremento
género número
literarios liter o s ari
memorias memori a s
señorita señor a it
desesperanza esper des anza
subdesarrollo desarroll o sub y des
periodismo period o ism
esclavitud esclav itud
guerrilla guerr a ill
inteligencia intelig a enci
quemadura quem a ur ad
Es el elemento que contiene la significación de la palabra.
Tradicionalmente se le ha llamado raíz.
Lexema:
Stemming
Proceso de Text Mining en el Negocio

20. Evaluar
personal
todos
no
estan
capacida
d
atencion
cliente
Evalua
Person
Tod
no
Est
Capacid
Atenc
Client
Stemming
Proceso de Text Mining en el Negocio

21. Evalua
Person
Tod
no
Est
Capacid
Atenc
Client
NumDo
c Evalua Person Tod no Est Capacid Atenc Client
1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 0 1 0 1 0 1 0 1
3 0 1 1 0 1 0 1 1
• Dicotomico
• Frecuencia
• Porcentaje
Transformación de la Matriz
WordCloud
Proceso de Text Mining en el Negocio

22. Feature
Que es Cognitive Services?
Microsoft Cognitive Services es una colección de interfaces de
programación de aplicaciones inteligentes de trasferencia de estado
presencial que permiten a los sistemas ver, oír, hablar, comprender e
interpretar las necesidades de las personas mediante métodos de
comunicación natural.
Vision: Texto:
Sentimiento
Frase
Idioma

23. DEMO

24. Visualización
Datos
No tan rápido…!!!

25. ¿DUDAS O
PREGUNTAS?

26. Text Sentiment Analysis
with Cognitive Services in
PowerBI