Trabajo final
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La propuesta busca implementar una base de datos relacional para analizar la información operativa de una empresa de servicios que maneja datos de más de 50 compañías. Actualmente la información se almacena en formatos no estructurados, por lo que una base de datos proporcionaría una interfaz amigable para que los usuarios interpreten y tomen decisiones más rápido sobre la información de clientes, proveedores, gastos e ingresos históricos.
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Implementación Sistema BI
Este documento describe la implementación propuesta de un sistema de Business Intelligence (BI) para mejorar la disponibilidad de información especializada para el Área de Administración Integral de Riesgos de una institución financiera. El sistema utilizaría la herramienta AIS Observer para crear un datamart analítico a partir de datos históricos de crédito almacenados actualmente. Esto permitiría un mejor seguimiento de indicadores de riesgo y análisis de sus implicaciones.
Data Quality
Este documento habla sobre la calidad de los datos y la importancia de administrarlos de manera adecuada. Explica que lograr y mantener un alto nivel de calidad de datos requiere un esfuerzo planificado y constante. También describe los procesos clave para mejorar la calidad de los datos, como el perfilamiento de datos, la limpieza de datos y el monitoreo continuo de la calidad. El objetivo final es obtener datos más precisos y confiables que permitan una mejor toma de decisiones en las organizaciones.
Data integration
Este documento discute los desafíos de la integración de datos en las empresas debido a la información fragmentada y los sistemas complejos. Propone que la solución es liberar los datos de las aplicaciones para que sean más accesibles, flexibles y reutilizables. Informatica ofrece tecnologías como EAI, ETL, CDC y EII para lograr una integración de datos efectiva que maximice el valor y reduzca los costos de los datos de una organización.
Una visión integrada para el estado de chile
Este documento propone una visión integrada para la arquitectura y el gobierno de datos del Estado de Chile, describiendo los conceptos clave, los beneficios de una gestión proactiva de los datos, y recomendaciones para establecer un modelo compartido de datos entre los servicios estatales que mejore la calidad y consistencia de la información.
QlikView en ARBA (IDC Mayo 2010)
El documento describe el proyecto de una organización para implementar una solución de Business Intelligence con el objetivo de obtener información unificada de diferentes sistemas y analizar escenarios posibles para la toma de decisiones. Inicialmente se contrató personal y se adquirieron servidores, pero la herramienta era limitada. Luego se adoptó QlikView, se contrató más personal capacitado y se implementó un proceso para extraer y almacenar datos en un DataMart. Ahora los analistas pueden crear informes dinámicos e interactuar con la inform
Bases de dato
Este documento resume las bases de datos, incluyendo que son un conjunto de datos estructurados y organizados almacenados en memoria auxiliar y accesibles en tiempo real. También describe las ventajas de usar bases de datos como la sinergia de información y la independencia de datos, así como los tipos de bases de datos que pueden clasificarse por contenido o variabilidad de datos.
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Business Inteligence
Business Intelligence (BI) es la habilidad de transformar datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones empresariales. BI involucra tecnologías como data warehouses, herramientas ETL y análisis de datos. Proporciona información a diferentes niveles de una organización para respaldar decisiones operativas, de consolidación y estratégicas a través de informes, consultas, alertas y modelado predictivo.
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Data Masking
El documento describe las capacidades de enmascaramiento de datos de una compañía para proteger la privacidad de información y cumplir con regulaciones. La compañía ofrece enmascaramiento estático y dinámico de datos sensibles como números de tarjetas de crédito y nombres. El enmascaramiento ayuda a empresas a compartir datos de forma segura para pruebas, desarrollo y cumplimiento de normas.
Un estado seguro para los datos
El documento habla sobre la gestión del ciclo de vida de la información (ILM) para mejorar la seguridad de los datos y reducir costos. Explica que los datos inactivos ocupan mucho espacio en las bases de datos productivas y que el cumplimiento de normativas hace difícil gestionar el crecimiento de datos. También describe cómo el ILM puede archivar datos de manera transparente, enmascarar datos en entornos no productivos para proteger información confidencial, y reducir gastos en hardware y software.
Presentacion qv 2011 septiembre (colombia)
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Analisis services
Este documento describe el proceso de creación de un data mart utilizando Microsoft SQL Server R2 y Analysis Services. Se explica que un data mart es una base de datos especializada que extrae y organiza datos de transacciones para su análisis. Luego, se detalla cómo la autora creó una base de datos de ejemplo, diseñó un modelo multidimensional en SQL Server BI Development Studio y generó una dimensión de tiempo para realizar consultas y comparaciones por períodos.
Proyecto Salud y Sabor AETI
El documento describe un proyecto de implementación de un datawarehouse centralizado para la empresa Salud y Sabor que almacenará información de inventarios, compras, costos, ventas, sucursales y clientes. El datawarehouse permitirá nuevos análisis, reportes y decisiones para mejorar la eficiencia operativa y ahorrar costos, automatizando procesos como el de compras. El proyecto incluye la adquisición de software, servidores y licencias, así como el desarrollo e integración de herramientas, carga de datos, pruebas
Cristian achury 10 01
Una base de datos es una colección de información organizada que permite a los programas de computadora seleccionar rápidamente los datos necesarios. Las bases de datos tradicionales se organizan por campos, registros y archivos para almacenar diferentes tipos de información como datos de pacientes, inventarios o matrículas escolares. Existen diferentes tipos de bases de datos como OLTP para transacciones en tiempo real y OLAP para análisis de grandes volúmenes de datos.
Implementación sistema de gestión documental Saesa.
SAESA implementó una aplicación de escritorio llamada Docured para almacenar y buscar documentos digitalizados, pero presentaba problemas de falta de flexibilidad, acceso rígido y no estaba unificado con la plataforma TI de SAESA. La solución de Intellego proporcionó un sistema de gestión documental que optimizó procesos a través de seguridad, escalabilidad, adaptabilidad, interfaces sencillas y control de acceso mediante roles y usuarios.
¿Cómo funciona el Business Intelligence?
El documento explica cómo funciona el Business Intelligence (BI) para facilitar la toma de decisiones en las empresas. Las herramientas de BI organizan y homogenizan los datos de las diversas fuentes de una empresa y los almacenan en un Data Warehouse. Luego, utilizan herramientas como cubos OLAP para estructurar los datos multidimensionalmente y permitir consultas analíticas rápidas. Esto convierte los datos en información útil para la toma de decisiones.
Power data mdm
El documento habla sobre la gobernabilidad de datos y las soluciones de administración maestra de datos (MDM). Explica que una solución MDM puede ser una plataforma flexible o una aplicación predefinida, y describe el ciclo de vida típico de una implementación MDM que incluye acceder, descubrir, limpiar, maestro y entregar datos. También destaca los requisitos fundamentales para el éxito de una solución MDM como la integración y calidad de datos para entregar datos maestros confiables y relevant
Data warehouse
Este documento describe los conceptos fundamentales de un data warehouse, incluyendo su definición, objetivos, características, elementos básicos, procesos y ventajas y desventajas. Un data warehouse es un repositorio estructurado de datos históricos orientados a facilitar la toma de decisiones. Sus objetivos son hacer la información accesible, adaptable y servir como fundación para la toma de decisiones.
Dwh
Este documento describe varias tecnologías relacionadas con la administración y análisis de datos. Explica que Data Warehousing consolida datos de múltiples fuentes y que Data Mining extrae conocimiento útil de bases de datos. También describe que OLAP provee análisis multidimensional de datos, que ETL mueve y limpia datos entre sistemas, y que Balanced Scorecard traduce la estrategia de una organización en objetivos e indicadores clave.
Diez claves para un proyecto MDM
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Data mart
El documento describe un data mart, que es una base de datos departamental especializada en almacenar datos de un área específica de negocio. Un data mart puede alimentarse desde un data warehouse o integrar múltiples fuentes de información. Los data marts tienen características como ser poblados por usuarios finales, actualizarse constantemente, contener información detallada y orientarse a un tema en particular. Entre los beneficios se incluyen acelerar consultas, estructurar datos para su acceso y segmentar datos en diferentes plataformas hardware. El documento también
Análisis y minería de datos
El documento habla sobre el análisis y minería de datos. Explica que las empresas usan cada vez más datos en línea para tomar mejores decisiones comerciales. También describe herramientas para el análisis de datos que permiten ver los datos de diferentes formas y realizar cálculos previos para responder rápidamente a consultas. Además, explica sistemas de ayuda a la toma de decisiones y los retos de almacenar y recuperar grandes cantidades de datos de múltiples orígenes para adoptar decisiones empresariales.
Multidimencionalidad
La multidimensionalidad involucra varios aspectos de un problema u objeto. Un almacén de datos (DW) es una base de datos que almacena datos históricos y actuales de múltiples fuentes para su análisis e informes. Los DW integran datos desde sistemas operativos y pueden incluir una etapa de transformación de datos antes del almacenamiento. Un mercado de datos es un pequeño DW enfocado en un área específica.
Saula ana rl_1
Un data warehouse es un sistema que permite almacenar y analizar grandes cantidades de datos históricos de una organización de manera integrada con el objetivo de obtener información estratégica y táctica que ayude en la toma de decisiones. Los datos se extraen de diferentes bases de datos operacionales y almacenan en el data warehouse luego de pasar por procesos de transformación y limpieza para eliminar redundancias y facilitar el análisis.
Data Integration & Data Quality Open Source (spanish)
Introducción a Data Quality: Qué es, Por qué, Conceptos, Beneficios de Data Quality
Data Quality & Business Intelligence:
Pilares del BI
Integración de datos
Mejores prácticas
Opensource & Data Quality:
Data Quality & Pentaho (PDI)
PDI / ETLs / Integridad / Validación
Data Cleaner
Integración Data Cleaner y PDI
Funciones de una base de datos
Este documento describe las principales funciones de un administrador de base de datos (DBA). Estas incluyen el modelado y diseño de datos, la gestión y auditoría de accesos de usuarios, la integración de aplicaciones con la base de datos, el respaldo y recuperación de datos, la inteligencia de negocios y almacenamiento de datos, la planificación de capacidad y la administración de cambios. El DBA se encarga de garantizar el correcto funcionamiento y rendimiento de la base de datos de una organización.
Sistemas de información
El documento describe el desarrollo de un sistema de información para una empresa de préstamos. Actualmente la empresa tiene problemas con la organización y comunicación de la información entre sus unidades de negocio. El nuevo sistema permitirá actualizar la base de datos en tiempo real para mejorar los procesos, reportes y comunicación entre sedes. El diseño busca mejorar la entrada y organización de datos de clientes. El sistema dará una ventaja competitiva al mantener información constantemente actualizada.
Proceso de Toma de decisiones
El documento describe el proceso de toma de decisiones para resolver problemas en la base de datos de una empresa. La empresa está experimentando fallas en su base de datos debido a que está muy congestionada. Se proponen varias soluciones como evaluar la estructura y diseño de la base de datos existente, implementar un nuevo servidor con mayor capacidad, y limpiar registros redundantes. La solución óptima se seleccionará mediante una matriz de evaluación.
S15 bi v1-1
El documento habla sobre sistemas de información gerencial y business intelligence. Explica conceptos como datawarehouse, OLAP, OLTP y data mining. También cubre elementos clave para construir un sistema de apoyo para la toma de decisiones como entender el modelo de negocio y priorizar la capacidad de entrega, así como factores a considerar para construir un almacén de datos como definir las fuentes de información y los modelos de datos.
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Genera reportes globales o por secciones
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Compartir información entre departamentos
Análisis multidimensionales
Generar y procesar datos
Cambiar la estructura de toma de decisiones
Mejorar el servicio al cliente
Bussines intelligence(strelly)
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One Goal ERP
All your information in one solution.
One Goal ERP es un sistema de administración empresarial creado por la empresa mexicana AB Pro Systems.
One Goal ERP ayuda a tener el control total de las empresas permitiendo controlar todas las operaciones, con la finalidad de que sean seguras y estén completamente alineadas a los objetivos de la empresa.
El propósito fundamental de One Goal ERP es otorgar apoyo a empresas por medio de tiempos rápidos de respuesta a sus problemas así como un eficiente manejo de información que permita la toma oportuna de decisiones y disminución de los costos totales de operación. Enfocado a todas las empresas que quisieran mejorar sus procesos de negociación a través del uso de las tecnologías de información.
MÓDULOS Y FUNCIONALIDADES
Es importante mencionar que One Goal ERP, está diseñado para cubrir las expectativas de la Pequeña, Mediana y Grande empresa, integrando los siguientes módulos:
*Multi empresa
*Multi sucursales
*Administrador del sistema
*Multi monedas
*ERV (Easy Report Viewer)
*Contabilidad general
*Consultas fiscales
*Bancos
*Deudores/Acreedores diversos
*Facturación electrónica
*Ventas y comercialización
*Cuentas por pagar
*Cuentas por cobrar
*Inventarios
*Cuenta gastos aduanera
*Multi patente
*Interfaz Transferencias bancarias
*Carga de CFD via XML
*Serie de lote
*Planeación de requerimientos de materiales
*Facturación rápida
*Facturación bodega americana
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Este documento presenta un resumen del semestre de la asignatura Herramientas Informáticas. Incluye una introducción, índice con las unidades trabajadas, conclusiones y bibliografía. Las unidades cubren sistemas de información, bases de datos y el programa Publisher. También define conceptos clave como sistemas de transacciones, gerenciales y de decisiones.
Presentación final
Este documento presenta un resumen del semestre de la asignatura Herramientas Informáticas. Incluye una introducción, índice con las unidades trabajadas, conclusiones y bibliografía. Las unidades cubren sistemas de información, bases de datos y el programa Publisher. También define conceptos clave como sistemas de transacciones, gerenciales y de decisiones.
Resumen s.i.e.
El documento resume los principales subsistemas de información de una empresa, incluyendo recursos humanos, control de almacén, finanzas, ventas, producción, y sistemas de información geográfica. También describe conceptos clave como CRM, datos almacenados, ERP, redes empresariales e implementación externa de sistemas.
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Mario Mendoza Marichal es un profesional destacado en el ámbito de las políticas públicas, con una sólida formación académica y una amplia trayectoria en los sectores público y privado.
Teoria del diseño organizacional. Admon.
Bienvenido al mundo real de la teoría organizacional. La suerte cambiante de Xerox
muestra la teoría organizacional en acción. Los directivos de Xerox estaban muy involucrados en la teoría organizacional cada día de su vida laboral; pero muchos nunca se
dieron cuenta de ello. Los gerentes de la empresa no entendían muy bien la manera en que
la organización se relacionaba con el entorno o cómo debía funcionar internamente. Los
conceptos de la teoría organizacional han ayudado a que Anne Mulcahy y Úrsula analicen
y diagnostiquen lo que sucede, así como los cambios necesarios para que la empresa siga
siendo competitiva. La teoría organizacional proporciona las herramientas para explicar
el declive de Xerox, entender la transformación realizada por Mulcahy y reconocer algunos pasos que Burns pudo tomar para mantener a Xerox competitiva.
Numerosas organizaciones han enfrentado problemas similares. Los directivos de
American Airlines, por ejemplo, que una vez fue la aerolínea más grande de Estados
Unidos, han estado luchando durante los últimos diez años para encontrar la fórmula
adecuada para mantener a la empresa una vez más orgullosa y competitiva. La compañía
matriz de American, AMR Corporation, acumuló $11.6 mil millones en pérdidas de 2001
a 2011 y no ha tenido un año rentable desde 2007.2
O considere los errores organizacionales dramáticos ilustrados por la crisis de 2008 en el sector de la industria hipotecaria
y de las finanzas en los Estados Unidos. Bear Stearns desapareció y Lehman Brothers se
declaró en quiebra. American International Group (AIG) buscó un rescate del gobierno
estadounidense. Otro icono, Merrill Lynch, fue salvado por formar parte de Bank of
America, que ya le había arrebatado al prestamista hipotecario Countrywide Financial
Corporation.3
La crisis de 2008 en el sector financiero de Estados Unidos representó un
cambio y una incertidumbre en una escala sin precedentes, y hasta cierto grado, afectó a
los gerentes en todo tipo de organizaciones e industrias del mundo en los años venideros.
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Trabajo final
- 1. Propuesta de un modelo de analítica de datos Implementación de base de datos relacionales. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE MÉXICO Entregable final
- 2. Se quiere verificar la viabilidad de implementar con la estructura actual de la empresa una base de datos relacional que ayude al análisis de la información operativa.
- 3. es una empresa de servicios que maneja la información de mas de 50 compañías. Con esto surge la necesidad de tener un excelente manejo de su información.
- 4. Recepción de la información • De clientes • De proveedores Proceso y clasificación • Administración • • Contabilidad Almacenaje • Bases de datos estructurados • Bases de datos no estructurados Requerimientos de información histórica. • Historia del gastos • Historial de ingresos Proyecciones de la empresa para presupuestos futuros • Análisis de la información de los clientes • Fortalezas • Debilidades
- 5. Toda la información se captura en un auxiliar de bancos que esta dividido por empresa, cuenta, y banco. Este formato se integra en un base de datos con filtros que tiene una interfaz amigable con el usuario la cual es interpretada por el usuario para la toma de decisiones.
- 6. El usuario tendrá una herramienta que le permitirá interpretar la información de una manera sencilla, rápida y eficiente. Por medio del desarrollo de un sistema encargado de recopilar la información y por medio de reglas de negocio convertir esta información en conocimiento útil para la toma de decisiones. BERRY, MICHAEL J. A. & LINOFF, GORDON S. Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Relationship Management, John Wiley & Sons, Inc. 2004. KE 2016. Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop (Mayo 2016, PDF). 40 pp Bibliografía