El documento analiza los beneficios y desafíos del data mining y big data en la optimización de decisiones empresariales y la cadena de suministro. Se destaca la capacidad de generar modelos predictivos, aunque se mencionan dificultades en la recopilación de datos y la necesidad de tecnología costosa. Además, se subrayan limitaciones en el manejo de información y la seguridad industrial al utilizar servicios de nube.

1. Alumnos:
Carlos Bayron Najarro.
Kevin Francisco Ramírez.

2. • Genera modelos
predictivos: permite
que relaciones no
descubiertas e
identificadas a través
del proceso del data
mining sean expresadas
como reglas del negocio
o modelos predictivos .
• Estos outputs pueden
comunicarse en formatos
tradicionales.
• Dificultad de
recopilación de los
datos.
• Dependiendo del
tipo de datos que
se quieren
recopilar pueden
conllevar mucho
trabajo o la
necesidad de
tecnología de
elevado costo.

3. • Permite a los usuarios dar prioridad a
decisiones y acciones mostrando
factores que tiene un mayor en un
objetivo.
• Enormes bases de datos pueden ser
analizadas.
• El data mining descubre información
que no se esperaba conocer.
• Los modelos son confiables.
• Los modelos se construyen de
manera rápida.
• El procesamiento de datos puede
llevar demasiado tiempo.
• No esta asegurada la obtención
de un modelo valido.

4. • El uso de big data
puede ayudar a las
empresas de
distribución a
automatizar,
optimizar y afinar
inventarios
basándose en la
demanda actual.
• optimiza su cadena
de suministro.
• Se encuentran
limitaciones
debido ala
cantidad de datos
en ciertas aéreas.
• Se dificultad la
búsqueda de
información de
los diferentes
motores de
búsqueda.

5. • Da a sus proveedores un "enlace
de distribución minorista“.
• Complace a los consumistas por
medio de censos que se llevan a
cabo en la web.
• analiza comportamientos de
compra y fija precios en
consonancia.
• permite a los establecimientos
diferenciarse.
• Oportunidades para los usuarios
de la web.
• La información no es concreta.
• Los análisis de negocios no son
concretos.
• Los datos de enfermedades
infecciosas o luchas contra el
crimen no son incluidas en la
web.

6. • Reduce
enormemente los
presupuestos de TI.
• beneficia a largo
alcance dentro la
infraestructura que
soporta la operación
de los negocios.
• El servicio de nube se
paga de acuerdo ala
demanda.
• No beneficia a corto
plazo.
• Se paga de acuerdo
ala demanda.
• Tener que disponer
de red internet.
• Posible perdida de
seguridad industrial.
• Programario poco
desarrollado.

7. • La similitud de estos tres ( mining data, big
data y cloud computing es que son grandes
sistemas que manipulan grandes sistemas de
datos para poder prestar servicios a empresas,
negocios y otras que necesiten recibir
servicios de computacion a traves de internet.

8. • www.kumo.com.co/blog/ventajas-
desventajas-cloud-computing/
• http://www.cnnexpansion.com/opinion/2013
/02/26/ventajas-del-cloud-computing-on-
demand