SlideShare una empresa de Scribd logo
FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS
6.1. ORGANIZACIÓN DE DATOS EN UN
ENTORNO TRADICIONAL DE ARCHIVOS
La información es oportuna cuando esta disponible en
el momento que la requieren los encargados de la toma
de decisiones.
Conceptos de una organización de archivos
• Representa la unidad mas pequeña de datos que puede
manejar una computadoraBit
• Representa un carácter, el cual puede ser una letra, un
numero u otro símbolo.Byte
• Agrupación de caracteres en una palabra, un grupo de
palabras o un numero completo.Campo
• Un grupo de campos relacionados, como el nombre de un
estudiante, el curso que toma, la fecha y el grado.Registro
• Es un grupo de registros del mismo tipoArchivo
• La forma un grupo de registros del mismo tipoBase de datos
Un sistema de computo organiza los datos en una jerarquía
que empieza con bits y termina con base de datos
Problemas con el entorno
tradicional de archivos
• Al cabo de los años, las empresas se encuentran con
una carga de cientos de programas y aplicaciones
muy difíciles de mantener y manejar.
• Los problemas resultantes son redundancia e
inconsistencia de datos, dependencia entre los
programas y los datos, inflexibilidad, una escasa
seguridad de datos y la incapacidad de compartir
datos entre aplicaciones.
•Es la presencia de datos duplicados en múltiples archivos de datos,
la redundancia de datos desperdicia recursos de almacenamiento y
también conduce a la inconsistencia de datos.
Redundancia e
inconsistencia de datos
•Se refiere a la estrecha relación entre los datos almacenados en
archivos y los programas específicos que se requieren para actualizar y
mantener esos archivos, de tal manera que los cambios en los
programas requieren cambios a los datos
Dependencia entre los
programas y los datos
•Un sistema tradicional de archivos puede enviar informes programados
de rutina después de extensos esfuerzos de programación, pero no
puede transmitir informes con fines específicos o responder de manera
oportuna a requerimientos imprevistos de información.
Carencia de flexibilidad
•Es posible que la administración no tenga forma de saber quien este
teniendo acceso a los datos de la organización, o incluso
modificándolos.
Seguridad escasa
•Debido a que la información esta fragmentada en diferentes archivos y
en distintas partes de la organización no se pueden relacionar entre si.
La información no puede fluir libremente a través de las diferentes áreas
funcionales o distintas partes de la organización
Carencia de compartición y
disponibilidad de los datos
6.2. USO DE BASES DE DATOS PARA MEJORAR EL
DESEMPEÑO EMPRESARIAL Y LA TOMA DE
DECISIONES
• Las empresas utilizan
sus bases de datos para
dar seguimiento a las
transacciones básicas,
como el pago a
proveedores, el
procesamiento de
pedidos, el seguimiento
de los clientes y el pago
a los empleados.
• También necesitan las
bases de datos para
suministrar información
que ayudara a la
empresa a manejar los
negocios de manera
mas eficiente y que
ayudara al personal a
tomar mejores
decisiones
Almacenes de datos
¿Qué es un almacén de datos?
Es una base de datos que almacena
datos actuales e históricos de
potencial interés para los encargados
de la toma de decisiones de toda la
empresa
El almacén de datos consolida y
estandariza información de diferentes
bases de datos operativas con el
propósito de que la información se
pueda utilizar a través de la empresa
para el análisis y la toma de
decisiones por parte de la
administración
Mercado de datos
Es un subconjunto de un almacén de
datos en el que una parte resumida o
altamente enfocada de los datos de la
organización se coloca en una base
de datos separada para una
población especifica de usuarios
Procesamiento analítico en línea
(OLAP)
Soporta el análisis de datos
multidimensionales, el cual permite a
los usuarios ver los mismos datos en
diferentes formas utilizando múltiples
dimensiones
Minería de datos
Proporciona conocimientos acerca de
los datos corporativos que no se
podrían obtener con OLAP, al
encontrar patrones y relaciones
ocultas en robustas bases de datos e
infiriendo reglas a partir de ellos para
predecir el comportamiento futuro.
Los tipos de información que se pueden obtener a partir
de la minería de datos incluyen: asociaciones,
secuencias, clasificaciones, agrupaciones y pronósticos.
Asociaciones
Son ocurrencias enlazadas a un solo
evento
Esta información ayuda a los gerentes
a tomar mejores decisiones porque se
han dado cuenta de la rentabilidad de
las promociones
Secuencias
Los eventos se enlazan con el paso del
tiempo
Clasificación
Reconoce patrones que describen el
grupo al cual pertenece un elemento
por medio del análisis de los
elementos existentes que se han
clasificado y por medio de la inferencia
de un conjunto de reglas
Agrupamiento
Funciona de una manera semejante a
la clasificación cuando aun no se han
definido grupos.
Generación de pronósticos
Emplea una serie de valores existentes
para pronosticar que otros valores
habrá.
 Existen aplicaciones de minería de datos para todas las áreas
funcionales de una empresa, al igual que para el gobierno y el
trabajo científico
 El análisis predictivo utiliza técnicas de minería de datos,
datos históricos y suposiciones sobre condiciones futuras para
predecir resultados de eventos, como la probabilidad de que
un cliente responderá a una oferta o comprara un producto
especifico.
Bases de datos y la Web
 Muchas empresas utilizan ahora la Web para poner parte de
la información de sus bases de datos internas a disposición de
sus clientes y socios de negocios.
 Existen varias ventajas al utilizar la Web para acceder a las
bases de datos internas de una organización:
1. Un navegador Web es mas sencillo de utilizar que las herramientas
de consulta propietarias
2. La interfaz Web requiere pocos cambios o ninguno a la base de datos
interna.
6.3. ADMINISTRACIÓN DE LOS
RECURSOS DE DATOS
Para asegurarse de que los datos de su negocio
permanecerán exactos, confiables y disponibles
con facilidad para quienes los requieran, su
empresa necesitara políticas y procedimientos
especiales para la administración de datos
Política de información
 Especifica las reglas de la organización para compartir,
distribuir, adquirir, estandarizar, clasificar e inventariar la
información.
 Establece procedimientos y responsabilidades específicos.
 La administración de datos es responsable de las políticas y
procedimientos específicos por medio de los cuales se pueden
manejar los datos como un recurso organizacional
Aseguramiento de la calidad de
datos
• Antes de que una nueva
base de datos entre en
funcionamiento, las
organizaciones tienes que
identificar y corregir las
datos erróneos y establecer
mejores rutinas para editar
datos una vez que sus bases
de datos estén operando.
• El análisis de la calidad de
datos suele empezar con
una auditoria de la calidad
de los datos, que es un
sondeo estructurado de la
exactitud y nivel de
completitud de los datos
que hay en un sistema de
información
• La depuración de datos, también conocida como
limpieza de datos, consiste en actividades para
detectar y corregir datos de una base de datos que
sean incorrectos o incompletos, tengan un formato
inadecuado o sean redundantes.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Análisis de operaciones. Fase 2. Diseño de partes
Análisis de operaciones. Fase 2.  Diseño de partesAnálisis de operaciones. Fase 2.  Diseño de partes
Análisis de operaciones. Fase 2. Diseño de partes
Juan Manuel Carrión Delgado
 
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOSMétodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
lalopg
 
Sistema de informacion
Sistema de informacionSistema de informacion
Sistema de informacion
argentm
 
Análisis de operaciones. Fase 7. manejo de materiales
Análisis de operaciones. Fase 7. manejo de materialesAnálisis de operaciones. Fase 7. manejo de materiales
Análisis de operaciones. Fase 7. manejo de materiales
Juan Manuel Carrión Delgado
 
Análisis de Operaciones: Distribución en Planta
Análisis de Operaciones: Distribución en PlantaAnálisis de Operaciones: Distribución en Planta
Análisis de Operaciones: Distribución en Planta
Juan Isaías Ladera Hernández
 
Estructura de Datos Unidad - V: Métodos de Ordenamiento
Estructura de Datos Unidad - V: Métodos de OrdenamientoEstructura de Datos Unidad - V: Métodos de Ordenamiento
Estructura de Datos Unidad - V: Métodos de Ordenamiento
José Antonio Sandoval Acosta
 
Algoritmos Genéticos
Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos
Algoritmos GenéticosESCOM
 
Modelos de Base de Datos
Modelos de Base de DatosModelos de Base de Datos
Modelos de Base de DatosAxel Mérida
 
4. algoritmo de ordenamiento externo
4. algoritmo de ordenamiento externo4. algoritmo de ordenamiento externo
4. algoritmo de ordenamiento externo
Fernando Solis
 
Definiciones de investigacion de operaciones
Definiciones de investigacion de operacionesDefiniciones de investigacion de operaciones
Definiciones de investigacion de operaciones
XSilvana XMonasteriosx
 
Estructura Cristalina- Propiedad de los materiales
Estructura Cristalina- Propiedad de los materialesEstructura Cristalina- Propiedad de los materiales
Estructura Cristalina- Propiedad de los materiales
Ricardo Ochoa
 
Big data diapositivas
Big data diapositivasBig data diapositivas
Big data diapositivas
sgcuadrado
 
Estructura Cristalina
Estructura CristalinaEstructura Cristalina
Estructura Cristalina
Jkaz Ayala
 
Cuadro comparativo base de datos
Cuadro comparativo base de datosCuadro comparativo base de datos
Cuadro comparativo base de datos
Ana1Alvarado
 
Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)
Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)
Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)
Bruce Dávila
 
Metodo simplex en dos fases
Metodo simplex en dos fasesMetodo simplex en dos fases
Metodo simplex en dos fasesLuis Salazar
 
Capítulo07 usodediagramasflujodatos
Capítulo07 usodediagramasflujodatosCapítulo07 usodediagramasflujodatos
Capítulo07 usodediagramasflujodatosRicardo Guzman
 

La actualidad más candente (20)

Análisis de operaciones. Fase 2. Diseño de partes
Análisis de operaciones. Fase 2.  Diseño de partesAnálisis de operaciones. Fase 2.  Diseño de partes
Análisis de operaciones. Fase 2. Diseño de partes
 
Big data presentación
Big data presentaciónBig data presentación
Big data presentación
 
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOSMétodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
 
Sistema de informacion
Sistema de informacionSistema de informacion
Sistema de informacion
 
Análisis de operaciones. Fase 7. manejo de materiales
Análisis de operaciones. Fase 7. manejo de materialesAnálisis de operaciones. Fase 7. manejo de materiales
Análisis de operaciones. Fase 7. manejo de materiales
 
Análisis de Operaciones: Distribución en Planta
Análisis de Operaciones: Distribución en PlantaAnálisis de Operaciones: Distribución en Planta
Análisis de Operaciones: Distribución en Planta
 
Estructura de Datos Unidad - V: Métodos de Ordenamiento
Estructura de Datos Unidad - V: Métodos de OrdenamientoEstructura de Datos Unidad - V: Métodos de Ordenamiento
Estructura de Datos Unidad - V: Métodos de Ordenamiento
 
Algoritmos Genéticos
Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos
Algoritmos Genéticos
 
Modelos de Base de Datos
Modelos de Base de DatosModelos de Base de Datos
Modelos de Base de Datos
 
4. algoritmo de ordenamiento externo
4. algoritmo de ordenamiento externo4. algoritmo de ordenamiento externo
4. algoritmo de ordenamiento externo
 
Definiciones de investigacion de operaciones
Definiciones de investigacion de operacionesDefiniciones de investigacion de operaciones
Definiciones de investigacion de operaciones
 
Estructura Cristalina- Propiedad de los materiales
Estructura Cristalina- Propiedad de los materialesEstructura Cristalina- Propiedad de los materiales
Estructura Cristalina- Propiedad de los materiales
 
Big data diapositivas
Big data diapositivasBig data diapositivas
Big data diapositivas
 
BUSINESS INTELLIGENCE
BUSINESS INTELLIGENCEBUSINESS INTELLIGENCE
BUSINESS INTELLIGENCE
 
Estructura Cristalina
Estructura CristalinaEstructura Cristalina
Estructura Cristalina
 
Cuadro comparativo base de datos
Cuadro comparativo base de datosCuadro comparativo base de datos
Cuadro comparativo base de datos
 
Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)
Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)
Modelos de programacion lineal y modelos dinamicos (2)
 
Metodo simplex en dos fases
Metodo simplex en dos fasesMetodo simplex en dos fases
Metodo simplex en dos fases
 
Capítulo07 usodediagramasflujodatos
Capítulo07 usodediagramasflujodatosCapítulo07 usodediagramasflujodatos
Capítulo07 usodediagramasflujodatos
 
Modelo relacional
Modelo relacionalModelo relacional
Modelo relacional
 

Similar a Tic m6

Fundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negociosFundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negocios
Eliel Sanchez
 
Fundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negociosFundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negocios
Mel Maldonado
 
Base de datos presentacion
Base de datos presentacionBase de datos presentacion
Base de datos presentacion
Valmore Medina
 
Fundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negociosFundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negocios
Vivian Paz
 
Base de datos diana paola martinez granados
Base de datos diana paola martinez granadosBase de datos diana paola martinez granados
Base de datos diana paola martinez granados
dianayroman
 
Semana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicación
Semana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicaciónSemana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicación
Semana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicación
remyor09
 
Capitulo 1 Base de Datos
Capitulo 1 Base de DatosCapitulo 1 Base de Datos
Capitulo 1 Base de Datos
Andres Andrades
 
Astriddd
AstridddAstriddd
Astriddd
astrid londoño
 
Base de datos xavier rodriguez
Base de datos xavier rodriguezBase de datos xavier rodriguez
Base de datos xavier rodriguez
xavieralejandro7
 
Proyecto final...
Proyecto final...Proyecto final...
Proyecto final...
lyyzzz
 
Funciones de un DBA tipos de BD
Funciones de un DBA tipos de BD Funciones de un DBA tipos de BD
Funciones de un DBA tipos de BD
david jesus chinchay bedon
 
POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1
POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1
POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1
Laura Noussan Lettry
 
ADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptx
ADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptxADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptx
ADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptx
Karina88635
 
Guia 3 base de datos
Guia 3 base de datosGuia 3 base de datos
Guia 3 base de datos
katherine rincon
 
Modelamiento de base de datos
Modelamiento de base de datosModelamiento de base de datos
Modelamiento de base de datos
Pierina Mv
 
Valentiina
ValentiinaValentiina
Valentiina
3213148189
 
Funciones de un DBA
Funciones de un DBAFunciones de un DBA
Funciones de un DBA
Joan Manuel
 
Inteligencia de negocio
Inteligencia de negocioInteligencia de negocio
Inteligencia de negocio
DanielFelipeAcevedo1
 
Base de datos (programacion)
Base de datos (programacion)Base de datos (programacion)
Base de datos (programacion)
Jessica Parra
 

Similar a Tic m6 (20)

Fundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negociosFundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negocios
 
Fundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negociosFundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negocios
 
Base de datos presentacion
Base de datos presentacionBase de datos presentacion
Base de datos presentacion
 
Fundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negociosFundamentos de inteligencia de negocios
Fundamentos de inteligencia de negocios
 
Base de datos diana paola martinez granados
Base de datos diana paola martinez granadosBase de datos diana paola martinez granados
Base de datos diana paola martinez granados
 
Semana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicación
Semana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicaciónSemana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicación
Semana 2: Administración de base de datos: conceptos básicos y su aplicación
 
Capitulo 1 Base de Datos
Capitulo 1 Base de DatosCapitulo 1 Base de Datos
Capitulo 1 Base de Datos
 
Astriddd
AstridddAstriddd
Astriddd
 
Base de datos xavier rodriguez
Base de datos xavier rodriguezBase de datos xavier rodriguez
Base de datos xavier rodriguez
 
Proyecto final...
Proyecto final...Proyecto final...
Proyecto final...
 
Lozano william 7_a
Lozano william 7_aLozano william 7_a
Lozano william 7_a
 
Funciones de un DBA tipos de BD
Funciones de un DBA tipos de BD Funciones de un DBA tipos de BD
Funciones de un DBA tipos de BD
 
POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1
POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1
POOABD (POO Aplicada a B Datos) - RDBMS parte 1
 
ADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptx
ADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptxADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptx
ADM BD UNIDAD 1 CLASE 1 y 2.pptx
 
Guia 3 base de datos
Guia 3 base de datosGuia 3 base de datos
Guia 3 base de datos
 
Modelamiento de base de datos
Modelamiento de base de datosModelamiento de base de datos
Modelamiento de base de datos
 
Valentiina
ValentiinaValentiina
Valentiina
 
Funciones de un DBA
Funciones de un DBAFunciones de un DBA
Funciones de un DBA
 
Inteligencia de negocio
Inteligencia de negocioInteligencia de negocio
Inteligencia de negocio
 
Base de datos (programacion)
Base de datos (programacion)Base de datos (programacion)
Base de datos (programacion)
 

Más de Orel Hernandez (20)

cm1
cm1cm1
cm1
 
RXTYZ
RXTYZRXTYZ
RXTYZ
 
Riesgos 3
Riesgos 3Riesgos 3
Riesgos 3
 
Riesgos m2
Riesgos m2Riesgos m2
Riesgos m2
 
Admon riesgo
Admon riesgoAdmon riesgo
Admon riesgo
 
Tic m12
Tic m12Tic m12
Tic m12
 
Modulo 11
Modulo 11Modulo 11
Modulo 11
 
Ticm10p
Ticm10pTicm10p
Ticm10p
 
TICM9
TICM9TICM9
TICM9
 
TICM8
TICM8TICM8
TICM8
 
TICM7
TICM7TICM7
TICM7
 
Tics m5
Tics m5Tics m5
Tics m5
 
Ticsm4
Ticsm4Ticsm4
Ticsm4
 
Negocios en línea globales
Negocios en línea globalesNegocios en línea globales
Negocios en línea globales
 
Módulo 2 tics
Módulo 2 ticsMódulo 2 tics
Módulo 2 tics
 
Modulo 1 tics
Modulo 1 ticsModulo 1 tics
Modulo 1 tics
 
Bloque 2
Bloque 2Bloque 2
Bloque 2
 
bloque 3
bloque 3bloque 3
bloque 3
 
Presentacion bloque 4
Presentacion bloque 4Presentacion bloque 4
Presentacion bloque 4
 
Presentacion bloque 5
Presentacion bloque 5Presentacion bloque 5
Presentacion bloque 5
 

Tic m6

  • 1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  • 2. 6.1. ORGANIZACIÓN DE DATOS EN UN ENTORNO TRADICIONAL DE ARCHIVOS La información es oportuna cuando esta disponible en el momento que la requieren los encargados de la toma de decisiones.
  • 3. Conceptos de una organización de archivos • Representa la unidad mas pequeña de datos que puede manejar una computadoraBit • Representa un carácter, el cual puede ser una letra, un numero u otro símbolo.Byte • Agrupación de caracteres en una palabra, un grupo de palabras o un numero completo.Campo • Un grupo de campos relacionados, como el nombre de un estudiante, el curso que toma, la fecha y el grado.Registro • Es un grupo de registros del mismo tipoArchivo • La forma un grupo de registros del mismo tipoBase de datos Un sistema de computo organiza los datos en una jerarquía que empieza con bits y termina con base de datos
  • 4. Problemas con el entorno tradicional de archivos • Al cabo de los años, las empresas se encuentran con una carga de cientos de programas y aplicaciones muy difíciles de mantener y manejar. • Los problemas resultantes son redundancia e inconsistencia de datos, dependencia entre los programas y los datos, inflexibilidad, una escasa seguridad de datos y la incapacidad de compartir datos entre aplicaciones.
  • 5. •Es la presencia de datos duplicados en múltiples archivos de datos, la redundancia de datos desperdicia recursos de almacenamiento y también conduce a la inconsistencia de datos. Redundancia e inconsistencia de datos •Se refiere a la estrecha relación entre los datos almacenados en archivos y los programas específicos que se requieren para actualizar y mantener esos archivos, de tal manera que los cambios en los programas requieren cambios a los datos Dependencia entre los programas y los datos •Un sistema tradicional de archivos puede enviar informes programados de rutina después de extensos esfuerzos de programación, pero no puede transmitir informes con fines específicos o responder de manera oportuna a requerimientos imprevistos de información. Carencia de flexibilidad •Es posible que la administración no tenga forma de saber quien este teniendo acceso a los datos de la organización, o incluso modificándolos. Seguridad escasa •Debido a que la información esta fragmentada en diferentes archivos y en distintas partes de la organización no se pueden relacionar entre si. La información no puede fluir libremente a través de las diferentes áreas funcionales o distintas partes de la organización Carencia de compartición y disponibilidad de los datos
  • 6. 6.2. USO DE BASES DE DATOS PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO EMPRESARIAL Y LA TOMA DE DECISIONES
  • 7. • Las empresas utilizan sus bases de datos para dar seguimiento a las transacciones básicas, como el pago a proveedores, el procesamiento de pedidos, el seguimiento de los clientes y el pago a los empleados. • También necesitan las bases de datos para suministrar información que ayudara a la empresa a manejar los negocios de manera mas eficiente y que ayudara al personal a tomar mejores decisiones
  • 8. Almacenes de datos ¿Qué es un almacén de datos? Es una base de datos que almacena datos actuales e históricos de potencial interés para los encargados de la toma de decisiones de toda la empresa El almacén de datos consolida y estandariza información de diferentes bases de datos operativas con el propósito de que la información se pueda utilizar a través de la empresa para el análisis y la toma de decisiones por parte de la administración Mercado de datos Es un subconjunto de un almacén de datos en el que una parte resumida o altamente enfocada de los datos de la organización se coloca en una base de datos separada para una población especifica de usuarios
  • 9. Procesamiento analítico en línea (OLAP) Soporta el análisis de datos multidimensionales, el cual permite a los usuarios ver los mismos datos en diferentes formas utilizando múltiples dimensiones Minería de datos Proporciona conocimientos acerca de los datos corporativos que no se podrían obtener con OLAP, al encontrar patrones y relaciones ocultas en robustas bases de datos e infiriendo reglas a partir de ellos para predecir el comportamiento futuro. Los tipos de información que se pueden obtener a partir de la minería de datos incluyen: asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupaciones y pronósticos.
  • 10. Asociaciones Son ocurrencias enlazadas a un solo evento Esta información ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones porque se han dado cuenta de la rentabilidad de las promociones Secuencias Los eventos se enlazan con el paso del tiempo Clasificación Reconoce patrones que describen el grupo al cual pertenece un elemento por medio del análisis de los elementos existentes que se han clasificado y por medio de la inferencia de un conjunto de reglas Agrupamiento Funciona de una manera semejante a la clasificación cuando aun no se han definido grupos. Generación de pronósticos Emplea una serie de valores existentes para pronosticar que otros valores habrá.
  • 11.  Existen aplicaciones de minería de datos para todas las áreas funcionales de una empresa, al igual que para el gobierno y el trabajo científico  El análisis predictivo utiliza técnicas de minería de datos, datos históricos y suposiciones sobre condiciones futuras para predecir resultados de eventos, como la probabilidad de que un cliente responderá a una oferta o comprara un producto especifico.
  • 12. Bases de datos y la Web  Muchas empresas utilizan ahora la Web para poner parte de la información de sus bases de datos internas a disposición de sus clientes y socios de negocios.  Existen varias ventajas al utilizar la Web para acceder a las bases de datos internas de una organización: 1. Un navegador Web es mas sencillo de utilizar que las herramientas de consulta propietarias 2. La interfaz Web requiere pocos cambios o ninguno a la base de datos interna.
  • 13. 6.3. ADMINISTRACIÓN DE LOS RECURSOS DE DATOS
  • 14. Para asegurarse de que los datos de su negocio permanecerán exactos, confiables y disponibles con facilidad para quienes los requieran, su empresa necesitara políticas y procedimientos especiales para la administración de datos
  • 15. Política de información  Especifica las reglas de la organización para compartir, distribuir, adquirir, estandarizar, clasificar e inventariar la información.  Establece procedimientos y responsabilidades específicos.  La administración de datos es responsable de las políticas y procedimientos específicos por medio de los cuales se pueden manejar los datos como un recurso organizacional
  • 16. Aseguramiento de la calidad de datos • Antes de que una nueva base de datos entre en funcionamiento, las organizaciones tienes que identificar y corregir las datos erróneos y establecer mejores rutinas para editar datos una vez que sus bases de datos estén operando. • El análisis de la calidad de datos suele empezar con una auditoria de la calidad de los datos, que es un sondeo estructurado de la exactitud y nivel de completitud de los datos que hay en un sistema de información
  • 17. • La depuración de datos, también conocida como limpieza de datos, consiste en actividades para detectar y corregir datos de una base de datos que sean incorrectos o incompletos, tengan un formato inadecuado o sean redundantes.