Principios y fundamentos del análisis de datos

1. Introducción al análisis de datos
Ing. Msc. Víctor Orozco
1 de agosto de 2022
USAC
1

2. Contenido

3. Contenido
Contenido
Introducción
Ramas clásicas
Decisiones
Data Management
Data Management
Data Management
2

4. Introducción

5. ¿Que es el análisis de datos?
3

6. Ramas clásicas

7. Procesamiento de datos
• Procesamiento transaccional
4

8. Procesamiento de datos
• Procesamiento transaccional
• Procesamiento analítico
4

9. Procesamiento de datos
5

10. Inteligencia de negocios
• Métodos
• Procesos
• Tecnologías
• Herramientas
6

11. Inteligencia de negocios
Objetivo
Convertir datos en información, información en conocimiento, conocimiento en
planes (y acciones).
7

12. Inteligencia de negocios
• 1980 - Sistemas de soporte de decisiones (DSS)
8

13. Inteligencia de negocios
• 1980 - Sistemas de soporte de decisiones (DSS)
• 1990 - Data warehouse, BI
8

14. Inteligencia de negocios
• 1980 - Sistemas de soporte de decisiones (DSS)
• 1990 - Data warehouse, BI
• 2000 - Dashboards, scorecards
8

15. Inteligencia de negocios
• 1980 - Sistemas de soporte de decisiones (DSS)
• 1990 - Data warehouse, BI
• 2000 - Dashboards, scorecards
• 2010 - Analytics, Big Data, Mobile BI, data science . . .
8

16. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
9

17. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
10

18. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
• Mejora procesos operacionales
10

19. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
• Mejora procesos operacionales
• Mejores ajustes ante cambios
10

20. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
• Mejora procesos operacionales
• Mejores ajustes ante cambios
• Mejores predicciones
10

21. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
11

22. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
• Mejora procesos operacionales
11

23. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
• Mejora procesos operacionales
• Mejores ajustes ante cambios
11

24. Inteligencia de negocios
¿Para que sirve?
• Mejora los procesos de administración
• Mejora procesos operacionales
• Mejores ajustes ante cambios
• Mejores predicciones
11

25. Decisiones

26. Decisiones
12

27. Decisiones
13

28. Decisiones
14

29. Decisiones
• Operacionales
• Tácticas
• Estratégicas
15

30. Decisiones
16

31. Decisiones
17

32. Decisiones
18

33. Data Management

34. Data Management
Agregadores
• Data Warehouse
• Data Mart
• Data Lake*
19

35. Data Management

36. Data Management
Procesadores
• Extract Transform Load (Kettle, Spark)
• Map-Reduce (Hadoop)
20

37. Data Management

38. Data Management
Análisis
• Query y reporting (que pasó)
• OLAP/OLTP (que pasó y quien/que estuvo involucrado)
• Data Mining (que podría pasar)
21

39. OLTP
• On line transaction processing
• Simple y efectivo
• Alto uso de recursos
• Reporte transaccional inmediato
22

40. OLAP
Consultas multidimensionales
23

41. OLAP vs OLTP
24

42. Data Mining
25