Reportes personalizados en tiempo real
                Estadística descriptiva
Problemática

  Soluciones

    Melq Report

       Casos de Éxito

         GrupLAC
Demora en la generación de
indicadores académicos
Grandes cantidades de datos

• Sobrepasa la capacidad humana para procesarlos
• Escenarios ricos en datos pero pobres en información
• Procesar los datos es costoso en tiempo y en recursos

Diversas fuentes de información

• Información duplicada
• Información incompleta
• Es costoso centralizar la información
Información    Información     Malas
 con errores    incompleta   decisiones
Transformación datos (ETL)


   Construcción Bodega de datos


      Generación de reportes


         Minería de datos
Problemática

• Las bases de datos del mundo real son altamente
  susceptibles a datos ruidosos, faltantes o
  inconsistentes debido a su enorme tamaño y su
  probable origen de múltiples fuentes heterogéneas.

¿Por qué preprocesar los datos?

• Las decisiones de calidad deben estar basadas en
  datos de calidad.
Consolidación de
                    Transformación      Unificación de
    fuentes
                       de datos           formatos
 heterogeneas


    Archivos de
                        Duplicidad           Moneda
       excel



      Archivos
                      Inconsistencias        Fechas
       planos




   Bases de datos      Completitud         Direcciones
Centralización de datos


Modelo de datos optimizado para
           consultas


 Consolidación de información



Manejo de información histórica
Generación intuitiva de reportes


 Sin necesidad de un consultor
            externo


  Distintos niveles de detalle



   Reportes personalizados
Descubrimiento de patrones


         Relaciones ocultas


Correlación entre distintas variables


 Caracterización de la información


     Predicción de escenarios
Información   En tiempo    Mejores
  completa       real     decisiones
Software para la generación de
indicadores
Reportes personalizados

         En tiempo real

  Visualización de información

  Exporta a diferentes formatos

  Curva de aprendizaje mínima

Asistencia a la toma de decisiones
Tablas

Diagramas de barras

Diagramas de torta

  Redes de nodos
Base de datos Isi Web Of Science

• Generación de indicadores de producción científica a nivel
  mundial

SICOP

• Generación de indicadores de proyectos investigación dentro
  de la Univerisdad del Valle

GrupLAC

• Generación de indicadores de investigación con relación a
  los grupos de investigación registrados en Colciencias
Análisis de la base de datos
GrupLAC de Colciencias
   Gracias a Melq Report, la Universidad del
    Valle pudo conocer:
    ◦ Estadísticas acerca de la producción académica de
      los grupos de investigación en tiempo real
    ◦ Caracterización de los grupos de acuerdo a su
      calificación por parte de Colciencias
    ◦ Predicción de tendencias investigativas de acuerdo
      a áreas tecnológicas
    ◦ Redes de trabajo entre los grupos de investigación
    ◦ Correlación y cruce entre distintas variables
¿Preguntas?
Francisco J Peña
fnapster@gmail.com
Cel: 321 800 1716

Melq report

  • 1.
    Reportes personalizados entiempo real Estadística descriptiva
  • 2.
    Problemática Soluciones Melq Report Casos de Éxito GrupLAC
  • 3.
    Demora en lageneración de indicadores académicos
  • 4.
    Grandes cantidades dedatos • Sobrepasa la capacidad humana para procesarlos • Escenarios ricos en datos pero pobres en información • Procesar los datos es costoso en tiempo y en recursos Diversas fuentes de información • Información duplicada • Información incompleta • Es costoso centralizar la información
  • 5.
    Información Información Malas con errores incompleta decisiones
  • 6.
    Transformación datos (ETL) Construcción Bodega de datos Generación de reportes Minería de datos
  • 7.
    Problemática • Las basesde datos del mundo real son altamente susceptibles a datos ruidosos, faltantes o inconsistentes debido a su enorme tamaño y su probable origen de múltiples fuentes heterogéneas. ¿Por qué preprocesar los datos? • Las decisiones de calidad deben estar basadas en datos de calidad.
  • 8.
    Consolidación de Transformación Unificación de fuentes de datos formatos heterogeneas Archivos de Duplicidad Moneda excel Archivos Inconsistencias Fechas planos Bases de datos Completitud Direcciones
  • 9.
    Centralización de datos Modelode datos optimizado para consultas Consolidación de información Manejo de información histórica
  • 10.
    Generación intuitiva dereportes Sin necesidad de un consultor externo Distintos niveles de detalle Reportes personalizados
  • 11.
    Descubrimiento de patrones Relaciones ocultas Correlación entre distintas variables Caracterización de la información Predicción de escenarios
  • 12.
    Información En tiempo Mejores completa real decisiones
  • 13.
    Software para lageneración de indicadores
  • 14.
    Reportes personalizados En tiempo real Visualización de información Exporta a diferentes formatos Curva de aprendizaje mínima Asistencia a la toma de decisiones
  • 15.
    Tablas Diagramas de barras Diagramasde torta Redes de nodos
  • 20.
    Base de datosIsi Web Of Science • Generación de indicadores de producción científica a nivel mundial SICOP • Generación de indicadores de proyectos investigación dentro de la Univerisdad del Valle GrupLAC • Generación de indicadores de investigación con relación a los grupos de investigación registrados en Colciencias
  • 21.
    Análisis de labase de datos GrupLAC de Colciencias
  • 22.
    Gracias a Melq Report, la Universidad del Valle pudo conocer: ◦ Estadísticas acerca de la producción académica de los grupos de investigación en tiempo real ◦ Caracterización de los grupos de acuerdo a su calificación por parte de Colciencias ◦ Predicción de tendencias investigativas de acuerdo a áreas tecnológicas ◦ Redes de trabajo entre los grupos de investigación ◦ Correlación y cruce entre distintas variables
  • 23.
  • 24.