UNIDAD 3: RECURSOS DE TECNOLOGÍA DE INFORMACIÓN – Aplicaciones

Sistemas de Información para la Gestión

1. Administración de bases de datos e información: Sistemas de administración de bases de datos. 2. Administración del conocimiento. Sistemas de administración del conocimiento. Técnicas inteligentes. 3. Aplicaciones empresariales: Sistemas de planificación de recursos empresariales ERP.

UNIDAD 3: RECURSOS DE TI – Aplicaciones

Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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RECURSOS DE TI – Aplicaciones - Bibliografía USO DE BD PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO EMPRESARIAL 3.1.

Laudon y Laudon Parte II Cap 6

LyL 225 – 238 LyL 245 – 248 P Recursos TI Aplicaciones

3.2.

Laudon y Laudon Parte II Cap 8

Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

LyL 238 – 243

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Escenario actual

Expectativas

Contamos con un conjunto de tecnologías avanzadas que nos permiten integrar y analizar información de bancos de datos. Para obtener: sus tendencias, para segmentar la información o para encontrar la correlación en los datos. Con el objeto de generar acciones con valor agregado para el negocio. Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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¿La solución?

Necesitamos: la integración de herramientas avanzadas con los datos, procesos de generación de conocimiento y la segmentación de la información para obtener tendencias e información oculta.

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FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Todo esto se hace para lograr lo que denominamos:

Administración de Bases de Datos e Información Gestión del Conocimiento

Business Intelligence Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Business Intelligence System es…

Business Intelligence System…

un “conjunto sofisticado de Herramientas y Tecnologías; que brindan soporte a todas las fases del proceso de toma de decisiones de los ejecutivos; con el objeto de mejorar las ventajas competitivas de la organización, a través de mejores decisiones y que son utilizadas por los llamados Trabajadores del Conocimiento”. Howard Dresner (“The Gartner Group”)

“Aplicaciones de computación que interpretan datos históricos, analizan tendencias y miden performance y que están orientadas a servir de soporte a los procesos de toma de decisiones”

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Business Intelligence es la

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Requerimientos Capacidades y herramientas especiales para…

Realización eficiente de todas las actividades relacionadas con la generación, extracción, organización, análisis, compartición y distribución del conocimiento de una organización.

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…analizar extensas cantidades de datos. …acceder a datos desde múltiples sistemas.

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Objetivos DATA WAREHOUSE Que incluyan… …almacenamiento de datos. …minería de datos y análisis predictivo. …descubrimiento del conocimiento.

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Almacén de Datos – Data Warehouse

Herramientas o Procesos OLAP vs OLTP

“El Data Warehouse es una colección de datos orientados al tema, integrados, no volátiles e historiados, organizados para el apoyo de un proceso de ayuda a la decisión”.

OLAP (On-Line Analytical Processing): Agilizan la consulta de grandes cantidades de datos. Permiten análisis multidimensional. Utilizado por analistas.

Using the Data Warehouse of Bill Inmon

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OLTP (On-Line Transactional Processing): Entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones. Acceso masivo. Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Análisis multidimensional

Procesamiento Analítico en Línea

Tiempo

Año, Meses, Semanas, Días,...

Producto

Rubro, Artículo, Calidad,...

Geográfica

Zona, Sucursales,...

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Herramientas o Procesos OLAP vs OLTP

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Mercado de Datos – Data Mart Subconjunto del Almacén de Datos, resumido o altamente enfocado. Conjunto de tecnologías avanzadas susceptibles de analizar la información de un Data Warehouse para obtener sus tendencias, segmentar la información o encontrar la correlación en los datos. Para una población específica de usuarios. Se enfoca en un área objetivo o línea del negocio. Menor costo de implementación que un almacén de datos.

Herramientas OLAP

Data Warehouse

BD Corporativa Sistemas OLTP Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Surge una necesidad… DATA MINING – MINERÍA DE DATOS

Las herramientas OLTP responden a preguntas concretas: ¿Cuánto se vendió el día ...? ¿Quién compró el producto …? ¿Cuál es el stock del producto …? ¿Cuál es la comisión del vendedor …?

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Quiero saber…

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Análisis Predictivo

¿Cuánto se vendió del producto X respecto de los objetivos por trimestre y región de ventas en los dos últimos años? ¿Qué clientes compraron simultáneamente los productos X e Y en todas sus operaciones en los dos últimos años? El incremento / decremento de la venta de autos 0 Km (negocio externo) en los dos últimos años, ¿generó algún hábito de compra en alguna de las regiones? Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Utiliza técnicas de: minería de datos, datos históricos y suposiciones sobre condiciones futuras para… …predecir resultados de eventos.

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GRANDES OPORTUNIDADES PARA RESOLVER PROBLEMAS SOCIALES

¿POR QUÉ LA MD? DESDE LO CIENTÍFICO


Se recogen y guardan datos a gran velocidad  Sensores remotos en satélites. Archivos de NASA EOSDIS más de 1PB de datos sobre la Tierra por año.  Telescopios.  Datos biológicos.




 Simulaciones científicas: generan TBs en solo unas horas La minería de datos ayuda a los científicos  En el análisis automático de enormes conjuntos de datos  En la formación de hipótesis Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Minería de datos

Predecir el impacto del cambio climático

Encontrar energías alternativas

Reducir el hambre, la pobreza aumentando la producción agrícola

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¿QUÉ ES LA MINERÍA DE DATOS?

Comprende una serie de técnicas, algoritmos y métodos cuyo fin es la explotación de grandes volúmenes de datos con vistas al descubrimiento de información previamente desconocida y que pueda servir de ayuda en el proceso de toma de decisiones, formando parte del conjunto de tecnologías de la Inteligencia de Negocio

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Mejorar la salud y reducir costos

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Minería de datos (descubrimiento de conocimiento en datos): extracción de patrones de conocimiento interesantes (no triviales, implícitos, previamente desconocidos y potencialmente útiles) de cantidades enormes de datos.
Otros nombres  Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD)  Extracción de conocimiento  Análisis de datos, análisis de patrones  Arqueología de datos.  Dragado de datos (datos dredging)  Cosecha de información (harvest information)  Inteligencia de negocios (business intelligence) Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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¿QUÉ ES LA MINERÍA DE DATOS? DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO

Ejemplo real de la NBA
Información jugada a jugada guardada por los equipos  Quién está en la cancha.  Quién lanza.  Resultados.
Los entrenadores quieren saber qué es lo que funciona  Jugadas que van bien contra un rival dado.  Combinaciones buenas / malas de jugadores.

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DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO

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TIPOS DE CONOCIMIENTO

Conocimiento: capacidad de convertir datos e información en acciones efectivas Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Tipos de conocimiento (según su nivel de abstracción)

PIRÁMIDE BASELINE


Conocimiento evidente: fácilmente recuperable (SQL)
Conocimiento multi-dimensional: considera los datos con una cierta estructura (OLAP)
Conocimiento oculto: información no evidente, desconocida a priori y potencialmente útil (Data Mining)
Conocimiento profundo: información que está almacenada en la base de datos, pero que resulta imposible de recuperar a menos que se disponga de alguna clave que oriente la búsqueda

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Descubrimiento del conocimiento

Jill Dyché E-data. Transformando los datos en información con Data Warehousing, Prentice Hall, 2001 Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

EVOLUCIÓN PASO EVOLUTIVO

Jill Dyché , Federico Plancarte

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PREGUNTA

TECNOLOGÍA

Recolección de datos (1960s)

¿Cuáles fueron mis ingresos totales en los últimos cinco años?

computadoras, cintas, discos

Acceso a los datos (1980s)

¿Cuáles fueron las ventas unitarias en el NOA en Marzo?

computadoras más rápidas, más baratas, más almacenamiento, bds relacionales

Almacenes de datos, ¿Cuáles fueron las ventas unitarias en el soporte a la toma NOA en Marzo, por producto y por edad? de decisiones Hacer zoom en Salta.

computadoras más rápidas, más baratas, más almacenamiento, OLAP, bases de datos multidimensionales, almacenes de datos

Minería de datos

computadoras más rápidas, más baratas, más almacenamiento, algoritmos avanzados

¿Qué es probable que pase respecto a las ventas de Salta el mes que viene? ¿Por qué? Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Verificación vs. descubrimiento

DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO (KD) Descubrimiento del Conocimiento: es la extracción no trivial de información:
implícita
previamente desconocida
potencialmente útil a partir de los datos W. J. Frawley, G.Piatetsky-Shapiro, C. J. Matheus

Verificación 1. Elaborar una hipótesis sobre la existencia de una información de interés 2. Convertir la hipótesis en una consulta 3. Ejecutar la consulta contra un sistema de información 4. Interpretar los resultados

Knowledge Discovery in Databases (KDD) Nombre técnico con que se denomina al proceso global de extracción de conocimiento de bases de datos.

5. Refinar la hipótesis y repetir la ejecución

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2. Habilitar un acceso a los datos de interés y acondicionarlos 3. Seleccionar una técnica de explotación de los datos adecuada para el problema 4. Ejecutar la técnica contra los datos 5. Interpretar los resultados

Las técnicas de minería de datos son herramientas que facilitan el descubrimiento de la información 37

¿Tienen sentido las respuestas obtenidas?

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Descubrimiento 1. Identificar un objetivo o problema de negocio

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¿Tienen sentido las respuestas obtenidas?

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Caso de estudio: Pérdida de clientes (attrition rate)

Caso de estudio: Pérdida de clientes

Situación: una compañía de celulares suele perder del 25 a 30% de sus clientes al año.

Tarea:


Con esto en mente, ¿cuál es nuestra tarea? Suponga que tenemos información sobre clientes de los últimos N meses.

Predecir quién probablemente dejará el servicio en el próximo mes.




Estimar el valor de ese cliente y qué oferta nos conviene hacer a ese cliente para que no se vaya

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Caso de estudio: Pérdida de clientes

Minería de datos y privacidad

Resultados:
Verizon Wireless construyó un almacén de datos de clientes.
Identificó posibles desertores.
Desarrolló modelos múltiples, según la región.
Contactó a clientes con alta probabilidad de aceptar la oferta.
Redujo la pérdida de clientes de más de 2%/mes a menos de 1.5%/mes (impacto enorme, por tener >30 M clientes)


En 2006, se informó que la NSA (National Security Agency) estaba minando años de datos de llamadas para identificar redes terroristas
El análisis de redes sociales puede ayudar a encontrar redes terroristas.

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(Datos de 2003) Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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…Para tomar decisiones GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO - RESUMEN

OLTP

Transacciones Sistemas de Información para la Gestión Año 2015

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Data Mart

Conocimientos

BI

Decisión

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IECO – 05/13/2010 – Pág. 12 (sección Bonus) Duchos para revelar el secretos de los números GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO – EDUCACIÓN

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE BUENOS AIRES

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