Decisiones de negocio en materia de analítica de datos

1. Decisiones de
negocio en materia
de analítica de
datos
Mitzi R. Carbajal R.

2. ANALÍTICA DE DATOS
ANL30
MTIA Claudia González Ruvalcaba
MITZI R. CARBAJAL ROMÁN
18184580
ENTREGABLE FINAL
“Decisiones de negocio en materia de
analíGca de datos”
15 de julio del 2018

3. Decisiones de negocio en materia de
analitica de datos
•
Hoy en día las
organizaciones
utilizan los datos
para predecir el
futuro a partir de un
presente bien
estructurado
Esto se logra gracias a
herramientas como el Big Data y
el Business Intelligence, que
permiten conocer el mercado y
los clientes para que las
empresas puedan planificar
mejor sus estrategias de ventas.
<IntroducciO" n>

4. Business Inteligence
“El uso de informacio´n que
permite a las organizaciones
digerir de la mejor forma,
decidir, medir, gestionar y
optimizar el alcance de la
eficiencia y los resultados
financieros"

5. Identificación de proyectos de
inversión en analitica de datos
Al plantear un proyecto de Sistemas de Infromacion se pueden presentar dudas y
considerarlo como riesgoso, por lo que es necesario demostar su rentabilidad, al
definir:
¿Cuáles son los
beneficios que va a
aportar?
¿Cuál es la
inversión? ¿Cuáles
son los retornos
esperados?
valor
esperado
Construir el
caso:
asegurar
los fondos

6. Identificación de proyectos de
inversión en analitica de datos
¿Hemos obtenido
los resultados
esperados?
¿Qué podemos
hacer para
coregir la
situación si no
se han
conseguido los
resultados?
Implementar
proyecto y
comprobar
Medir
resultados

7. ROI: Retorno de Inversión
Medida para comprobar la rentabilidad de un proyecto
La medida comúnmente utilizada en el entorno empresarial
probar la rentabilidad de un proyecto es el retorno de la
(ROI23
). El ROI pone en relación el valor aportado al negoc
inversiones necesarias para obtenerlo. Una forma simplifica
culo del ROI es:
22 “A metric’s journey”, Cheik Daddah, Teradata Magazine, noviembre 2005.
23 ROI son las siglas del inglés Return on Investment.
Valor para el negocio
ROI =
Coste del proyecto

9. Decisiones de hardware y capacidad
fisica
La mejor manera para seleccionar una
herramienta, es seguir una metodologı́a
e involocrar a las personas adecuadas
en las distintas fases a lo largo del
proceso.
Escoger las herramientas de Business Inteligence que mejor satisfaga las
necesidades de los usuarios en cuanto a las funcionalidadedes, con la mejor
arquitectura y al mejor coste, no es una tarea fácil.

10. Decisiones de software
El proceso para seleccionar la
solución de Business
Inteligence puede ser un
proceso informal o formal

11. Decisiones de software: Proceso Informal
Comunmente las organizaciones no establecen un procesos formal de selección de
software y, desadortunadamene, en la mayoria de los casos este procedimiento
no produce los resultados esperados.
Coste Requerimientos
funcionales
Arquitectura
tecnológica
Es necesario tener en cuenta

12. Decisiones de software: Proceso Formal
Aumenta la
probabilidad de
seleccionar la mejor
herramienta para la
organización.
La selección debe de
tratarse como un
proyecto, ya que
incluye distintos
pasos.
Formar comité de
selección
Definir usuarios
y escenarios de
uso
Refinar
requerimientos
de información
Definir criterios
de selección y su
peso
Solicitudes de
información
Demostraciones
Determinar la
herramienta que
se ajusta mejor
Probar el
concepto

13. Contratación de proveedores y
consultor
Tradicionalmente en la evaluación de proveedores se deben de tener en cuenta
Historia
Estabilidad y
viabilidad
financiera
Recursos
humanos y de
gestión
Cobertura
geográfica
Servicios
ofertados
Experiencia
(producto y en
el sector)
Experiencia
(Clientes afines)
Metodología y
herramientas de
desarrollo
Productos y
metodologías
implementadas
Grado de
confianza

14. Contratación de proveedores y
consultor
Forester Research propone la adisión de nuevos criterios
Especialización vertical
Facilitar colaboración
con otros proveedores
Flexibilidad para cambiar
las necesidades del
cliente
Soporte para la
aparición de nuevas
tecnologías o innovación
en los negocios
Casar los servicios
ofrecidos con las
necesidades de los
clientes

15. Desarrollo de estructura interna
responsable de la analitica de datos
El problema principal en las empresas en las que
no ha existido una cultura corporativa puesta al
servicio de los datos es que a menudo éstos se
han gestionado de manera descentralizada y
desorganizada.
El CEO de una organización debe impulsar la analítica de datos de carácter no
estructural en tiempo real, con lo que lleva a una nueva política de toma de
decisiones en el organigrama empresarial.

16. Desarrollo de estructura interna
responsable de la analitica de datos
Como resultado de esa gestión
aislada, cada departamento
corporativo ha venido
tomando las decisiones
tecnológicas que ha
considerado como las más
adecuadas en cada momento.

17. Desarrollo de estructura interna
responsable de la analitica de datos
En las grandes organizaciones, agrupar y procesar los archivos de datos
requiere de un gran esfuerzo.
Una vez completado el camino de
autoaprendizaje, el trabajo se
traduce en mejoras de
los procesos internos
la gestión de las personas
El trato con el cliente

18. Desarrollo de estructura interna
responsable de la analitica de datos
Contribuyendo a poner al día
la práctica del uso de datos
para mejorar la gestión.
Abaratamiento de costos de
computación
la mayor disponibilidad de
datos
la mayor conectividad
Oportunidades de encontrar
patrones

19. Consideraciones de seguridad y
privacidad de los datos
> Asegurar la máxima protección de
los datos es un elemento básico en
cualquier proyecto de Big Data.
> Las empresas deben invertir en
seguridad de datos en función de lo
valioso, sensible o critico que sean los
datos.

20. Consideraciones de seguridad y
privacidad de los datos
Las mejores soluciones de seguridad ayudan a las organizaciones a reducir el riesgo
de seguridad de datos, respaldan las auditorı́as para el cumplimiento con
regulaciones y privacidad, frenan el abuso de información privilegiada y protege
los datos confidenciales.
Medidas de protección de la privacidad digital que se aplican
para evitar el acceso no autorizado a los datos, los cuales
pueden encontrarse en ordenadores, bases de datos, sitios web,
etc. También protege los datos de una posible corrupción.
Seguridad
de
datos

21. Consideraciones de seguridad y
privacidad de los datos
> Las empresas necesitan regulaciones claras,
pragmáticas y orientadas al mercado.
> Necesitan hacer uso consentido de los
datos, al solicitar siempre el
consentimiento del usuario y este debe
asumir, como dueño de la información, que
da ese consentimiento.

22. En la actualidad con la gran cantidad de datos disponibles y los que son
creados dı́a a dı́a, se ha vuelto necesario contar con técnicas de
tratamiento y análisis de datos para que las organizaciones los puedan
aprovechar y sacar ventaja de estos, para lograr sus objetivos e incluso
resolver problemas que tal vez no sabı́an que tenı́an.
Conclusiones

23. Bibliografia
Powerdata. (sin fecha). Seguridad de datos: En qué consiste y qué es importante en tu empresa.
Recuperado el 14 de julio de 2018 de https://www.powerdata.es/seguridad-de-datos
Instituto de Ingenieria del Conocimiento. (2016). Seguridad en Big Data, privacidad y protección de
datos. Recuperado el 14 de julio de 2018 de http://www.iic.uam.es/innovacion/seguridad-big-data/
Good Rebels. (2017). Científico de Datos: buscando su lugar en el organigrama. Recuperado el 14 de
julio de 2018 de https://www.goodrebels.com/es/cientifico-datos-buscando-lugar-organigrama/
Cano, J. (20017). Business Inteligence: Competir con información. Recuperado el 13 de julio de 2018 de
http://itemsweb.esade.edu/biblioteca/archivo/Business_Intelligence_competir_con_informacio
n.pdf