Introducción a los Sistemas de Información y Business Intelligence

Tipos de Sistemas de Información

• Operativos: Gestionan las operaciones diarias de una organización.
• Administrativos: Proporcionan información para la toma de decisiones administrativas.
• Business Intelligence (BI): Ayudan a las organizaciones a tomar mejores decisiones basadas en datos.

Productos de BI

• Cuadros de Mando Integral: Proporcionan una visión general del rendimiento de una organización.
• Sistemas de Soporte a la Decisión: Ayudan a los usuarios a tomar decisiones complejas.
• Sistemas de Información Ejecutiva: Proporcionan información resumida a los altos directivos.

Componentes de los Orígenes de Datos

• Data Mart: Base de datos departamental que almacena datos específicos para un área de negocio.
• Data Warehouse: Base de datos corporativa que integra y purifica datos de múltiples fuentes.

Data Warehouse

• Base de datos corporativa que integra y purifica datos de múltiples fuentes.
• Permite el análisis de datos desde múltiples perspectivas y con rápida velocidad de respuesta.
• Es el primer paso para crear una solución de BI.

Data Mart

• Base de datos departamental que almacena datos específicos para un área de negocio.
• Tiene una estructura de datos optimizada para analizar datos en detalle desde todas las perspectivas que afectan a los procesos del departamento.

Diferencias entre Data Mart y Data Warehouse

• Los Data Marts son más fáciles de entender y manejar porque contienen menos información.
• Los Data Marts generalmente no tienen datos operativos detallados.
• Los Data Marts se centran en usuarios de departamento o función de negocio.

¿Qué es BI?

• Concepto multifacético que ayuda a tomar mejores decisiones rápidamente.
• Convierte datos en información.
• Utiliza un método razonable para la gestión empresarial.

Ciclo BI

• Análisis
• Idea
• Acción
• Medición

BI Debe Responder

• ¿Cuáles son los mejores y más creíbles resultados?
• ¿Es posible una acción específica sobre los clientes?

Base de Datos

• Conjunto estructurado de datos coherentes.

Sistema de Gestión de Base de Datos (SGBD)

• Software que permite manipular bases de datos.

Usuarios

• Usuario Final: Utiliza aplicaciones basadas en datos.
• Usuario Especialista: Diseña y programa aplicaciones.
• Administrador de Base de Datos (DBA): Administra bases de datos.

Modelo Entidad-Relación

• Entidades: Objetos del mundo real.
• Atributos: Características de las entidades.
• Relaciones: Conexiones entre entidades.

¿Cómo Hacer Posible el BI?

• Tecnología
• Potencia de procesamiento
• Almacenamiento
• Software BI

Componentes de Recuperación de Datos que Afectan la Toma de Decisiones

• Latencia de captura
• Latencia de análisis
• Latencia de decisión

Análisis Multidimensional

• Contextualiza una o más variables (medidas) mediante múltiples perspectivas (dimensiones).

• Se utiliza para realizar análisis efectivos cuando hay mucha información.

• Dimensión: Perspectiva de análisis.

• Jerarquía: Estructura de niveles dentro de una dimensión.

• Miembro: Elemento individual dentro de una jerarquía.

• Generación Jerárquica: Proceso de creación de jerarquías.

Sistemas OLTP

• Bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones.
• Pueden involucrar operaciones de inserción, modificación y eliminación de datos.
• Características:
  • Procesamiento de transacciones
  • Ejecución de procesos en tiempo real
  • Procesamiento de muchas transacciones simultáneas sobre una base de datos

Sistemas OLAP

• Bases de datos multidimensionales.
• Almacenan datos de forma física mediante un vector multidimensional.

Minería de Datos

• Extrae información y determina patrones de comportamiento.

Minería de Datos se Divide en

• Minería de Datos Predictiva: Técnicas estratégicas.
• Minería de Datos para Descubrimiento de Conocimiento: Inteligencia artificial.

Líneas de Investigación de Minería de Datos

• Web Mining: Servicios web.
• Text Mining: Obtención de información mediante texto.

KDD (Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos)

• Proceso no trivial que identifica patrones previamente desconocidos, útiles y comprensibles dentro de los datos.

Tipos de Aplicaciones de Minería de Datos

• Clasificación
• Agrupación
• Asociación
• Pronóstico
• Estimación

Usos de la Minería de Datos

• Vender más a clientes existentes
• Retener clientes
• Ampliar el número de clientes con mínima inversión
• Identificar clientes potenciales