Business Intelligence and Data Mining

BD

segundo UN

Mark Ferguson, Editor

Negocio Inteligencia y Minería de Datos

Anil K. Maheshwari, Ph.D.

a inteligencia de negocios y Minería de Datos

a inteligencia de negocios y Minería de Datos

a inteligencia de negocios y Minería de Datos Anil K. Maheshwari, PhD

La inteligencia de negocios y Minería de Datos

!o"yright # Anil K. Maheshwari, PhD, $%&'.

(odos los derechos reser)ados. Ninguna "arte de esta "u*licaci+n "uede ser re"roducida, alacenada en un sistea de recu"eraci+n, o transitida de cual-uier ora o "or cual-uier edio, electr+nico, ec/nico, de otoco"iado, de gra*aci+n, o cual-uier otra e0ce"to "or *re)es citas, -ue no e0ceda de 1%% "ala*ras, sin la "re)ia autori2aci+n del editor.

Pu*licado "or "riera )e2 "or

Business 30"ert Press, ! $$$ de la calle 3ast 14th, Nue)a 5ork, N5 &%%&6 www.*usinesse0"ert"ress.co

I7BN8&9: ;6<8&849&'68&$%84 =i"resi+n> I7BN8&9: ;6<8&849&'68&$&89 =e8*ook>

eI77N: $999846'6 I77N: $9998461;

30"erto Business Press, grandes )ol?enes de datos y Business Analytics !olecci+n.

!u*ierta y dise@o de interiores "or 71!arlisle "u*licaci+n de ser)icios Pri)ate td., !hennai, India

Dedicado a mis padres, el Sr. Ratan Lal Meena y la Sra Maheshwari.

A*stracto 3l negocio es el acto de hacer algo "roducti)o "ara ser)ir las necesidades de alguien, y así ganarse la )ida, y hacer del undo un lugar eor. as acti)idades coerciales se registran en "a"el o "or edios electr+nicos, y luego se con)ierten en estos registros de datos. ay /s datos de las res"uestas de los clientes y en la industria en su conunto. (odos estos datos "ueden ser anali2ados y e0traídos utili2ando herraientas y tCcnicas es"eciales "ara generar "atrones e inteligencia, -ue reean c+o el negocio est/ uncionando. 3stas ideas "ueden ser alientados de nue)o en el negocio "ara -ue "ueda e)olucionar "ara ser /s eEca2 y e8ciente en el ser)icio a las necesidades del cliente. 5 el ciclo contin?a.

inteligencia e"resarial incluye herraientas y tCcnicas "ara la recolecci+n de datos, an/lisis y )isuali2aci+n "ara ayudar con la toa de decisiones eecuti)as en cual-uier industria. a inería de datos incluye tCcnicas estadísticas y de a"rendi2ae auto/tico "ara construir odelos de toa de decisiones a "artir de datos en *ruto. tCcnicas de inería de datos tratados en este li*ro incluyen los /r*oles de decisi+n, regresi+n, redes neuronales artiE8cial, an/lisis de congloerados, y uchos /s. inería de te0tos, inería we*, y los datos grandes ta*iCn est/n cu*iertos de una anera /cil. Una introducci+n a la odeli2aci+n de datos se incluye "ara a-uellos no iniciados en este tea.

Pala*ras cla)e An/lisis de datos, inería de datos, inteligencia e"resarial, /r*oles de decisi+n, regresi+n, redes neuronales, an/lisis de congloerados, reglas de asociaci+n.

!ontenido Abstracto ................................................. ...................................... ........ Prefacio  .. .................................................. ........................................ !iii

!a"ítulo & a totalidad de Business Intelligence ... & y Data Mining Inteligencia de Negocio

$

econociiento de "atrones

9

!adena de "rocesaiento de datos 4 Grgani2aci+n de las "reguntas de re"aso del li*ro &4 &6

7ecci+n & &; ................................................ ............................... ...........

!a"ítulo $ !once"tos Business Intelligence y A"licaciones .........

$&

BI "ara toar eores decisiones $9 (i"os de to,a $9 herra,ientas

de BI

$1

a*ilidades de BI

$4

as a"licaciones de BI $4 !onclusi+n 91 Preguntas de re)isi+n

9'

(iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso &

9'

!a"ítulo 9 Al,acena,iento de Datos .............................................. ...........

96

!onsideraciones de dise@o "ara los eno-ues 9; DH 9< DH Desarrollo

DH Ar-uitectura Fuentes de datos

1% 1%

!argando datos Procesos 1&

DH Dise@o

1&

Acceso DH

1$

DH Buenas Pr/cticas

!onclusi+n

19 19



!GN(3NIDG

Preguntas de re)isi+n

(iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso $ !a"ítulo 1 de ,inería de datos ..............................................

19 11

.................... 1' a reco"ilaci+n y selecci+n de datos

16

i"ie2a de datos y la Pre"araci+n 1< as salidas de inería de datos 1; a e)aluaci+n de inería de datos de resultados '%

(Ccnicas de inería de datos '& erraientas y "lataoras "ara la Minería de Datos Minería de datos Meores Pr/cticas

Mitos so*re Data Mining

'1 '4 '6

os errores de Data Mining '<

7ecci+n $ ............................................. ... os /r*oles de decisi+n !a"ítulo '

!onclusi+n

';


4%

(iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso 9

4%

........................................... 4& .............................................. ..... ........... 49 Decisi+n 41 Jr*ol de "ro*leas Jr*ol de decisiones de construcci+n 44 ecciones de la construcci+n de /r*oles de decisi+n 6& algoritos de /r*oles de 6$

!a"ítulo 4 Fegresi+n ............................................ ...

!onclusi+n

6'


6'


64

...................... 66

!orrelaciones y relaciones

6<

isual irada a las relaciones

6;

3l eercicio de regresi+n

<%

egresi+n no lineal 3ercicio <9 egresi+n logística entaas y des)entaas de los Modelos de egresi+n !onclusi+n eercicios de re"aso

<' <4 << <<

(iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso '

89

!GN(3NIDG

!a"ítulo 6 redes neuronales artiEciales

0i

..................................... ....... ;& A"licaciones e"resariales de Ann ;$ Princi"ios de dise@o de una red neuronal ;9

e"resentaci+n de una red neuronal

;'

a ar-uitectura de una red neuronal ;' 3l desarrollo de una NA

entaas y des)entaas del uso de las redes neuronales

!onclusi+n eercicios de re"aso An/lisis de conglo,erados !a"ítulo < ..............................................

;4 ;6 ;< ;<

............... ;; as a"licaciones de an/lisis de congloerados &%%

DeEnici+n de un cl?ster &%& gru"os -ue re"resentan &%$ a agru"aci+n tCcnicas de agru"a,iento

&%9

&%$ 3ercicio

K8Means Algorito "ara !lustering

&%4

7eleccionar el n?ero de gru"os &%;

entaas y des)entaas de K8edias

!a"ítulo ; Asociaci+n Fegla Minería ............................................

Algorito

&&%

!onclusi+n

&&&

eercicios de re"aso

&&&


&&$

&&9

A"licaciones e"resariales de reglas de asociaci+n

&&1

3n re"resentaci+n de reglas de asociaci+n &&' Algoritos "ara la regla de asociaci+n &&'

A "riori Algorito

&&4

eglas de Asociaci+n de 3ercicios

&&4

a creaci+n de reglas de asociaci+n

&&;

!onclusi+n

&

%$eercicios de re"aso

&

%$(iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso 6

&$&

0ii

BU7IN377 IN(3IL3N!3 y inería de datos

7eccion ..................................... 9 ............................................. .... &$9 ... !a"ítulo &% (e0t ................... &$' Mining .............................................. A"licaciones de inería de te0to

&$4

Proceso de inería de te0to

&$<

a inería de la (DM

&9%

a co"araci+n de te0to Minería y Minería de datos &9& Minería de (e0tos Buenas Pr/cticas

&9$

!onclusi+n

&99

Preguntas de re)isi+n (iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso < !a"ítulo && He* Mining ..............................................

&99 &91

.................. &9' Minería contenido He*

&94

3structura He* Minería &94 He* inería de uso &96 Algoritos de inería we* &9<

!a"ítulo &$ Big Data ..............................................

!onclusi+n

&9;


&9;

........................ &1& DeEnici+n de grandes )ol?,enes de datos &1$

Lran "aisae de Datos I"licaciones coerciales de Big Data

&1' &1'

I"licaciones tecnol+gicas de grandes )ol?enes &14 de datos Big Data (echnologies &14 Lesti+n de grandes )ol?enes de datos &1<

!a"ítulo &9 Modelado de datos Pri,er .............................................

!onclusi+n

&1;


&1;

.... &'& 3)oluci+n de los 7isteas de Lesti+n de Datos &'$ Modelo de Datos elacional &'9 a i"leentaci+n del Modelo de Datos elacional &'' 7isteas de gesti+n de *ases de datos &'4

!onclusi+n

&'4

Preguntas de re)isi+n Rec"rsos

&'4

...................... #

%$adicionales ........................................... .....

&ndice ................................................. .............................................. #$'

Preacio ay uchos *uenos li*ros de te0to en el ercado en (nteligencia de negocio y de minería de datos. Así -ue, "or -uC alguien escri*ir otro li*ro so*re este tea e estado ense@ando cursos de inteligencia de negocios y la inería de datos "ara unos "ocos a@os. M/s recienteente, he estado ense@ando este curso de clases co*inadas de los estudiantes de MBA y de la inor/tica. los li*ros de te0to e0istentes "arecen deasiado largo, deasiado tCcnico, y deasiado co"leo "ara uso de los estudiantes. 3ste li*ro )iene a llenar una necesidad de un li*ro accesi*le so*re el tea de la inteligencia e"resarial y la inería de datos. Mi o*eti)o era escri*ir un li*ro de con)ersaci+n -ue se siente /cil e inorati)o. 3ste es un li*ro /cil -ue cu*re todo lo i"ortante, con ee"los concretos, e in)ita al lector a unirse a este c a"o.

3ste li*ro se ha desarrollado a "artir de is "ro"ias notas de clase. eea uchos a@os de e0"eriencia en la industria de (I, así coo de uchos a@os de e0"eriencia acadCica teach8ing. os ca"ítulos est/n organi2ados "ara un curso tí"ico graduado de un seestre. 3l li*ro contiene caselets de historias del undo real al "rinci"io de cada ca"ítulo. ay un estudio de caso se eecuta a tra)Cs de las cha"8tros coo eercicios.

Muchas gracias est/n en orden. Mi "adre, el 7r. atan al Maheshwari e ani+ a "oner is "ensaientos "or escrito y hacer un li*ro uera de ellos. Mi es"osa Neera e ayud+ a encontrar el tie"o y la oti)aci+n "ara escri*ir este li*ro. Mi herano, el Dr. 7unil Maheshwari, y he tenido uchos a@os de oento de con)ersaciones al res"ecto. Mi colega el Dr. 3di 7hi)ai "ro"orciona ayuda y asesoraiento durante i ense@an2a de los cursos BIDM. Gtro colega el Dr. 7cott erriott sir)i+ coo un odelo a

seguir coo autor de uchos li*ros de te0to. Nuestro asistente Karen 7lowick en la Uni)ersidad Maharishi de Adinistraci+n =MUM> corria el "rier *orrador de este li*ro. Decano Dr. Lreg Luthrie en MUM "ro"orciona uchas ideas y aneras de diundir el li*ro. a 7ra Adri8Mari ilonel en 7ud/rica ayud+ a crear la o"ortunidad de utili2ar este li*ro en un "rograa de MBA cor"orati)a.

0i)

P3FA!IG

De*o dar las gracias ta*iCn a is uchos estudiantes en MUM y otros lugares -ue deostrado ser *uenos socios en i a"render /s so*re esta /rea. Finalente, gracias a Maharishi Mahesh 5ogi "ara "ro"orcionar una uni)ersidad ara)illosa, a/, donde

los estudiantes a desarrollar su intelecto, así coo su conciencia.

Dr. Anil K. Maheshwari )air*eld, (A diciembre de +#-.

!APO(UG &

a totalidad de Business Intelligence y Data Mining

3l negocio es el acto de hacer algo "roducti)o "ara ser)ir las necesidades de alguien, y así ganarse la )ida y hacer del undo un lugar eor. as acti)idades coerciales se registran en "a"el o "or edios electr+nicos, y luego se con)ierten en estos registros de datos. ay /s datos de las res"uestas de los clientes y en la industria en su conunto. (odos estos datos "ueden ser anali2ados y e0traídos utili2ando herraientas y tCcnicas es"eciales "ara generar "atrones e inteligencia, -ue reean c+o el negocio est/ uncionando. 3stas ideas "ueden ser alientados de nue)o en el negocio "ara -ue "ueda e)olucionar "ara ser /s eEca2 y eEciente en el ser)icio a las necesidades del cliente. 5 el ciclo contin?a en =Figura &.&>.

)ig"ra #.# inteligencia de negocios y datos de ciclo de la minería

2


Inteligencia de Negocio (oda organi2aci+n e"resarial tiene -ue su"er)isar continuaente su entorno e"resarial y su "ro"io dese"e@o, y luego austar r/"idaente sus "lanes de uturo. 3sto incluye el control de la industria, los co"etidores, los "ro)eedores y los clientes. a organi2aci+n tiene -ue desarrollar ta*iCn un cuadro de ando "ara reali2ar un seguiiento de su "ro"ia salud y )italidad. os eecuti)os suelen deterinar lo -ue -uieren hacer un seguiiento *asado en sus índices de rendiiento cla)e =KPI> o /reas de resultados cla)e =8A!>. os inores "ersonali2ados de*en ser dise@ados "ara entregar la inoraci+n re-uerida "ara todos los eecuti)os. 3stos inores se "ueden con)ertir en cuadros de ando "ersonali2ados -ue "ro"orcionan la inoraci+n r/"idaente y en oratos de /cil co"rensi+n.

!aselet: Money*all8Minería de datos en los De"ortes Analítica en el deporte se hio pop"lar por el libro y la pelíc"la, el blan/"eo de pelota.

Estadístico 0ill 1ames y de 2a3land 4n gerente general 0illy 0ean colocan 5nfasis en traba6ar con n7meros y datos en l"gar de er a "n atleta de estilo y las miradas. S" ob6etio era hacer "n me6or e/"ipo d"rante el "so de menos rec"rsos. El plan de acci8n clae f"e a recoger importantes 6"gadores de la banca a "n menor

costo, eitando los famosos 6"gadores /"e demandan salarios m9s altos, pero p"ede proporcionar "n ba6o rendimiento de la inersi8n de "n e/"ipo. En l"gar de con*ar en el e!periencia e int"ici8n de fri6ol 6"gadores seleccionados e!ploradores basado casi e!cl"siamente en s" porcenta6e de base :20P;. Al encontrar a los 6"gadores con "n alto

20P, pero con características /"e cond"cen e!ploradores de despido, 0ean re"nido "n e/"ipo de 6"gadores infraalorados con "n potencial m"cho mayor /"e el de "na

*nanas os, incl"so de mercado p"eden ser ?competitie?"n e6emplo de ello, los Atl5ticos de 2a3land. En +-, dos a>os desp"5s de adoptar el mismo modelo sabermetric, los Medias Ro6as de 0oston ganaron s" primera Serie M"ndial desde #'#@. :)"ente Moneyball +-;

&. Podrían aplicar t5cnicas similares a los 6"egos de f7tbol o el cric3etB

CSi es así, c8moB

+. ¿Cuáles son las lecciones generales de esta historia?


9

a inteligencia e"resarial es un a"lio conunto de soluciones de tecnología de inoraci+n =I(> -ue incluye herraientas "ara la recolecci+n, an/lisis y "resentaci+n de inoraci+n a los clientes so*re el rendiiento de la organi2aci+n y su entorno. 3stas soluciones son algunas de las soluciones /s altaente "riori2ados "ara la in)ersi+n.

!onsidere una cadena de coercio inorista -ue )ende uchos ti"os de *ienes y ser)icios de todo el undo, en línea y en tiendas ísicas. Lenera datos so*re las )entas, co"ras y gastos desde ?lti"les lugares y tie"os. 3l an/lisis de estos datos "odrían ayudar a identiEcar los artículos /s )endidos r/"idos, artículos regionalselling, artículos de te"orada, segentos de clientes de r/"ido creciiento, y así sucesi)aente. (a*iCn (a*iCn "odría ayudar a generar ideas so*re -uC "roductos se )enden en conunto, -ue la gente tiende a co"rar "roductos -ue, y así sucesi)aente. 3stos "untos de )ista y la inteligencia "ueden ayudar ayudar a dise@ar eores "lanes de "rooci+n, "a-uetes de "roductos, tiendas y dise@os, -ue a su )e2 conducen a un negocio de eor rendiiento.

3l )ice"residente de )entas de una e"resa de )enta al "or enor -uerría reali2ar un seguiiento de las )entas

hasta la echa contra o*eti)os ensuales, el rendiiento de cada tienda y "rod8U!( categoría, y los gerentes de las tiendas "rinci"ales de ese es. 3l )ice"residente de Enan2as estaría interesado en el s eguiiento diario de los ingresos, los gastos y los uos de eecti)o "or la tiendaQ

co"ar/ndolos con los "lanesQ edir el costo del ca"italQ y así.

econociiento de "atrones Un "atr+n es un dise@o o odelo -ue ayuda a co"render algo. Patrones de ayudar a conectar a las cosas -ue "ueden no a"arecer a conectar. conectar. os "atrones ayudan a cortar a tra)Cs de la co"leidad y re)elan tendencias co"rensi*les si"les. os "atrones "ueden ser tan deEniti)o coo reglas cientíEcas duras, coo la regla de -ue el sol sie"re sale "or el este. (a*iCn "ueden ser generali2aciones si"les, tales coo el "rinci"io de Pareto, -ue esta*lece -ue el <% "or ciento de los eectos "ro)ienen del $% "or ciento de las causas.

Un odelo "erecto o odelo es uno -ue =a> descri*e con "recisi+n una situaci+n, =*> es a"liaente a"lica*le, y =c> se "uede descri*ir en un si"le ho*re8

ner. E  M= $ M= $ sería tal en general, precisa, y precisa, y sencillo : LA7> LA7> odelo. Muy a enudo, las tres cualidades no son alcan2a*les en un ?nico odelo, y uno tiene -ue conorarse con dos de las tres cualidades en el odelo. os "atrones "ueden ser te"orales, -ue es algo -ue ocurre regularente durante hora. os "atrones ta*iCn "ueden ser es"aciales, tales coo las cosas se organi2an en una deterinada caino. os "atrones "ueden ser uncionales, en el -ue los clientes "otenciales hacer ciertas cosas

4


a ciertos eectos. os *uenos "atrones son a enudo siCtrica. 7e hacen eco de las estructuras */sicas y los "atrones -ue ya soos conscientes. Un go*ierno te"oral sería -ue Ralgunas "ersonas sie"re llegan tarde,S no i"orta cu/l sea la ocasi+n o tie"o. Algunas "ersonas "ueden ser conscientes de este "atr+n y algunos "ueden no ser. a co"rensi+n de un "atr+n coo esto ayudaría a disi"ar una gran cantidad de rustraci+n y enoo innecesario. Uno "uede si"leente *roa -ue algunas "ersonas nacen R&% inutos tarde,S y reír a la *asura. Del iso odo, dice la ley de Parkinson -ue las o*ras se e0"ande "ara llenar todo el tie"o dis"oni*le "ara hacerlo.

Un "atr+n es"acial, siguiendo la regla <%8$%, "odría ser -ue el $% "or ciento de los clientes lle)a a <% "or ciento del negocio. G el $% "or ciento de los "roductos -ue generan el <% "or ciento del negocio. G el <% "or ciento de las llaadas entrantes de ser)icio al cliente est/n relacionados con s+lo el $% "or ciento de los "roductos. 3ste ?ltio "atr+n "uede ser si"leente re)elan una discre"ancia entre las características de un "roducto y lo -ue los clientes creen so*re el "roducto. 3l negocio "uede entonces decidir in)ertir en la educaci+n de los clientes eor anera -ue las llaadas de ser)icio al c liente "ueden reducirse signiEcati)aente.

Un "atr+n uncional "uede i"licar ha*ilidades "ara toar e0/enes. Algunos estudiantes se dese"e@an *ien en las "reguntas de ensayo. Gtros lo hacen *ien en "reguntas de o"ci+n ?lti"le. 7in e*argo, otros estudiantes so*resalen en hacer "royectos "r/cticos, o en "resentaciones orales. 3l conociiento de tal "atr+n en una clase de estudiantes "uede ayudar al "roesor dise@ar un ecaniso de "rue*a e-uili*rada -ue sea usto "ara todos. etener a los estudiantes es un reto continuo "ara las uni)ersidades. ecientes in)estigaciones *asadas en datos uestran -ue los estudiantes dean la escuela "or ra2ones sociales /s -ue ellos "or ra2ones acadCicas. 3ste "atr+n T "enetraci+n "uede instigar las escuelas a "restar /s atenci+n a los estudiantes -ue "artici"an en acti)idades e0tracurriculares y en desarrollo la2os /s uertes en la escuela. a escuela "uede en8chaleco en acti)idades de entreteniiento, acti)idades de"orti)as, )iaes de ca"aento y otras acti)idades. a escuela ta*iCn "uede coen2ar a reco"ilar datos de ora acti)a so*re la "artici"aci+n de todos los estudiantes en esas acti)idades, "ara "redecir los estudiantes en situaci+n de riesgo y toar edidas correcti)as.

7in e*argo, los "atrones esta*lecidos desde hace tie"o ta*iCn se "ueden ro"er. ro"er. 3l "asado "uede8no sie"re "redecir el uturo. Un "atr+n coo Rtodos los cisnes son *lancosS no signiEca -ue no "uede ha*er un cisne negro. Una )e2 -ue suEcientes anoalías son cu*iertos8DI7, el "ro"io "atr+n su*yacente s u*yacente "uede ca*iar. ca*iar. a crisis econ+ica en $%%< a $%%; ue de*ido al cola"so del "atr+n ace"tado, es decir, R"recios de la )i)ienda sie"re su*en. ” Un entorno fnanciero

desregulado


'

hecho -ue los ercados /s )ol/tiles y lle)ado a ayores oscilaciones en los ercados, lo -ue lle)a a la e)entual cola"so de todo el sistea Enanciero. a e0tracci+n de diaantes es el acto de la e0ca)aci+n en grandes cantidades de ineral sin reEnar "ara descu*rir "iedras "reciosas o "e"itas. Del iso odo, la inería de datos es el acto de la e0ca)aci+n en grandes cantidades de datos en *ruto "ara descu*rir "atrones ?tiles no tri)iales ?nicas. os datos se li"ia, y luego herraientas y tCcnicas es"eciales se "uede a"licar a la *?s-ueda de "atrones. 7uergirse en los datos li"ios y *ien orga8cidos a "artir de las "ers"ecti)as correctas "uede auentar las "osi*ilidades de hacer los descu*riientos derecha.

Un inero de diaantes e0"erto sa*e lo -ue un diaante se "arece. Del iso odo, un inero de datos e0"erto de*e sa*er -uC ti"o de "atrones -ue de*e *uscar. os "atrones son esencialente de lo -ue se antiene unida y lo -ue es se"arada. Por lo tanto, conociendo el *ien de doinio de negocio es uy i"ortante. 7e necesita conociiento y la ha*ilidad "ara descu*rir los "atrones. 3s coo encontrar una agua en un "aar. A )eces, el "atr+n "uede estar escondido a la )ista. 3n otras ocasiones, "uede tardar ucho tra*ao, y irando a lo largo y ancho, "ara encontrar "atrones ?tiles sor"rendentes. Por lo tanto, es necesario un eno-ue siste/tico "ara la inería de datos "ara re)elar de anera eEciente inoraci+n )aliosa.

Por ee"lo, la actitud de los e"leados hacia su e"leador "uede ser la hi"+tesis de -ue ser/ deterinado "or un gran n?ero de actores, coo el ni)el de educaci+n, el ingreso, la "eranencia en la e"resa, y el gCnero. Puede resultar sor"rendente si los datos re)ela -ue las actitudes est/n deterinadas en "rier lugar "or su gru"o de edad. una )isi+n tan si"le "odría ser de gran alcance en el dise@o de las organi2aciones de anera eEca2. a inería de datos tiene -ue estar a*ierto a cual-uiera y todas las "osi*ilidades.

!uando se utili2a de anera inteligente, la inería de datos "uede conducir a ideas interesantes y ser una uente de nue)as ideas e iniciati)as. Uno "uede "redecir el "atr+n de tr/Eco en las carreteras "or el o)iiento de telCono celular =en el coche> lugares en la carretera. 7i la u*icaci+n de telConos celulares en una auto"ista o carretera no se est/n o)iendo lo suEcienteente r/"ido, "uede ser una se@al de tr/Eco !onges8ci+n. "or tanto, las e"resas de telecounicaciones "ueden "ro"orcionar inoraci+n de tr/Eco en tie"o real a los conductores en sus telConos

celulares, o en sus dis"ositi)os LP7, sin la necesidad de cual-uier c/ara de )ídeo o re"orteros de tr/Eco.

Del iso odo, las organi2aciones "ueden a)eriguar el tie"o de llegada de un e"leado en la oEcina "or su telCono celular cuando a"arece en el estacionaiento. G*ser)ando el registro del gol"e de la tareta de "eriso de a"arcaiento en la e"resa


6

garae de estacionaiento "uede inorar a la organi2aci+n si un e"leado est/ en el ediEcio de oEcinas o uera de la oEcina en cual-uier oento en el tie"o. Algunos "atrones "ueden ser tan escasa -ue una gran cantidad de datos de di)ersa tiene -ue ser )isto unto a notar cual-uier cone0i+n. Por ee"lo, la locali2aci+n de los restos de un )uelo -ue "ueden ha*er desa"arecido edio curso re-ueriría -ue re?ne datos de uchas uentes, coo los satClites, *arcos y sisteas de na)egaci+n. os datos en *ruto "ueden )enir con dierentes ni)eles de calidad, e incluso "ueden estar en conicto. os datos en la ano "ueden o no ser adecuado "ara encontrar *uenos "atrones. diensiones adicionales de datos "ueden necesitar ser a@adido "ara ayudar a resol)er el "ro*lea.

!adena de Procesaiento de Datos os datos son el nue)o recurso natural. I"lícito en esta declaraci+n es el recono8 ci+n del )alor oculto en los datos. os datos se encuentra en el cora2+n de la inteligencia e"resarial. ay una secuencia de "asos a seguir "ara *eneEciarse de los datos de una anera siste/tica. os datos "ueden ser odelados y se alacenan en una *ase de datos. os datos rele)antes se "ueden e0traer de los alacenes de datos o"eracionales de acuerdo con ciertos Enes de inores y an/lisis, y se alacenan en un alacCn de datos. os datos del alacCn se "ueden co*inar con otras uentes de datos, y e0traídos utili2ando tCcnicas de inería de datos "ara generar nue)os "untos de )ista. as ideas necesitan ser )isuali2ado y counicado a la audiencia adecuada en tie"o real "ara o*tener una )entaa co"etiti)a. Figura &.$ e0"lica la "rogresi+n de las acti)idades de "rocesaiento de datos. 3l resto de este ca"ítulo se har/ cargo de estos cinco eleentos en la cadena de "rocesaiento de datos.

Datos

(odo lo -ue se registra es de datos. as o*ser)aciones y los hechos son los datos. AnCcdotas y o"iniones son ta*iCn datos, de un ti"o dierente. os datos "ueden ser n?eros, tales coo el registro de tie"o diario o )entas

diarias. os datos "ueden ser al"hanu8Meric, tales coo los no*res de los e"leados y clientes.

Figura cadena de procesamiento de datos 1.2


6

&. os datos "odrían )enir de cual-uier n?ero de uentes. Podría )enir de registros o"erati)os dentro de una organi2aci+n, y -ue "ueden "ro)enir de los registros reco"ilados "or los organisos de la industria y los organisos gu*ernaentales. os datos "odrían "ro)enir de "ersonas -ue cuentan historias de la eoria y de la interacci+n de las "ersonas en conte0tos sociales. os datos "odrían "ro)enir de las /-uinas -ue inoraron su "ro"io estado o de los registros de uso de la we*.

$. os datos "ueden ser de uchas aneras. Puede )enir coo inores en "a"el. 3so "uede )enir coo un archi)o alacenado en un ordenador. Puede ser "ala*ras "ronunciadas "or telCono. Puede -ue sea "or correo electr+nico o chat en Internet. Puede )enir coo "elículas y canciones en DD, y así sucesi)aente.

9. (a*iCn hay datos acerca de los datos. 7e llaa etadatos. Por ee"lo,

la gente su*ir con recuencia )ídeos en 5ou(u*e. 3l orato del archi)o de )ídeo =si se trata*a de un archi)o de alta deEnici+n o resoluci+n /s *aa> son los etadatos. a inoraci+n so*re el tie"o de carga es de etadatos. 3l A!8recuento de la -ue se ha su*ido ta*iCn los etadatos. 3l registro de las descargas del )ídeo ta*iCn est/ etadatos.

os datos "ueden ser de dierentes ti"os.

&. os datos "odrían ser una colecci+n desordenada de )alores. Por ee"lo, una

re8tailer )ende caisas de colores roo, a2ul y )erde. No hay orden intrínseca entre estos )alores de color. Diícilente se "uede arguentar -ue cual-uier color es ayor o enor -ue el otro. 3sto se llaa noinal =-uiere decir no*res> de datos.

$. os datos "odrían ser )alores coo la "e-ue@a, ediana y grande ordenaron. "or ee"lo, los taa@os de caisas "odría ser e0tra "e-ue@o, "e-ue@o, ediano y grande. ay claridad -ue el edio es /s grande -ue la "e-ue@a y grande es /s grande -ue la edia. 7in e*argo, las dierencias "ueden no ser iguales. 3sto se conoce coo datos ordinales =ordenada>.

9. Gtro ti"o de datos tiene )alores nuCricos discretos deEnidas en una

cierto rango, con la su"osici+n de igual distancia entre los )alores. "untuaci+n de satisacci+n del cliente "uede ser clasiEcado en una escala de &% "untos, siendo & Po*re y &% siendo el /s alto. 3sto re-uiere -ue el deandado "ara cali*rar cuidadosaente toda la gaa de la anera /s o*eti)a "osi*le y colocar su "ro"ia edida en esa escala. 3sto se llaa inter)alo =inter)alos iguales> de datos.

8

BU7IN377 IN(3IL3N!3 y inería de datos 1. 3l ni)el /s alto de los datos nuCricos son datos de relaci+n -ue "uede toar

cual-uier )alor nuCrico. os "esos y alturas de todos los e"leados serían los )alores nuCricos e0actos. 3l "recio de una caisa ta*iCn toar cual-uier )alor nuCrico. 7e llaa relaci+n de =cual-uier racci+n> de datos.

'. ay otro ti"o de datos -ue no se "resta a ucho an/lisis ate/tico8eatical, al enos no directaente. (ales datos de*en ser "riero estructurado y des"uCs se anali2aron. 3sto incluye datos coo audio, )ídeo y archi)os gr/Ecos, a enudo llaados BGB =Binary arge G*ects>. 3ste ti"o de datos se "restan a dierentes oras de an/lisis y in8ci+n. as canciones "ueden ser descritos coo eli2 o triste, de rito r/"ido o lento, y así sucesi)aente. Pueden contener el sentiiento y la intenci+n, "ero estos no son cuantitati)aente "recisa.

a "recisi+n de los auentos de an/lisis de datos coo se hace /s nuCrico. datos de relaci+n "odrían ser soetidos a an/lisis ate/tico riguroso. Por ee"lo, los datos del tie"o "reciso so*re la te"eratura, "resi+n y huedad se "ueden utili2ar "ara crear odelos ate/ticos rigurosos -ue "ueden "redecir con "recisi+n el tie"o uturo.

os datos "ueden ser accesi*les al "?*lico y co"arti*le, o "uede ser arcado coo conEdenciales. (radicionalente, la ley "erite -ue el derecho a la "ri)acidad con res"ecto a los datos "ersonales de cada uno. ay un gran de*ate so*re si los datos "ersonales co"artidas en las con)ersaciones de edios sociales es "ri)ado o "ueden ser utili2ados con Enes coerciales.

Data*cation es un nue)o tCrino -ue signiEca -ue ahora est/ siendo o*ser)ado casi todos los en+enos y se alacena. M/s dis"ositi)os est/n conectados a Internet. M/s "ersonas est/n constanteente conectados a Rla redS, "or su red tele+nica o Internet, y así sucesi)aente. !ada clic en la we*, y cada o)iiento de los dis"ositi)os +)iles, est/ siendo gra*ada. M/-uinas est/n generando datos. 3l RInternet de las cosas ” está creciendo más rápido que el nternet de las

personas. !odo esto está generando un "olumen de crecimiento

e#ponencial de los datos$ a alta "elocidad. %a le& de 'r&der predice que la densidad & la capacidad de los medios de almacenamiento en disco duro se duplicará cada 18 meses. ( medida que los costos de almacenamiento siguen "iniendo a)a*o a un ritmo rápido$ ha& un ma&or incen+"o para gra)ar & almacenar más e"entos & ac+"idades con una ma&or resoluci,n. %os datos se almacenan en conseguir una resoluci,n más detallada$


;

0ase de datos

Una *ase de datos es una colecci+n de odelado de datos -ue se "uede acceder de uchas aneras. Un odelo de datos "uede ser dise@ado "ara integrar los datos o"erati)os de la organi2aci+n. 3l odelo de datos de res?enes de las entidades cla)e -ue "artici"an en una acci+n y sus relaciones. a ayoría de las *ases de datos de hoy siguen el odelo de datos relacional y sus )ariantes. !ada tCcnica de odelado de datos i"one reglas y liitaciones rigor8ous "ara asegurar la integridad y la consistencia de datos en el tie"o.

(oeos el ee"lo de una organi2aci+n de )entas. Un odelo de datos de "edidos de los clientes anag8ci+n i"licar/ datos so*re clientes, "edidos, "roductos y sus interrelaciones. a relaci+n entre los clientes y "edidos sería tal -ue un cliente "uede colocar uchos "edidos, "ero una orden ser/ colocado "or uno y s+lo un cliente. 7e llaa una relaci+n de uno a uchos. a relaci+n entre los "edidos y "roductos es un "oco /s co"lea. Una orden "uede contener uchos "roductos. 5 un "roducto "uede estar contenida en uchos +rdenes dierentes. 3sto se llaa una relaci+n de uchos a uchos. Dierentes ti"os de relaciones "ueden ser odelados en una *ase de datos.

as *ases de datos han crecido enoreente con el tie"o. 3llos han crecido en co"leidad en tCrinos de n?ero de los o*etos y sus "ro"iedades a ser gra*ada. (a*iCn han crecido en la cantidad de datos -ue se alacena. ace una dCcada, una *ase de datos tera*ytes de taa@o se considera grande. *ases de datos de hoy en día est/n en "eta*ytes y e0a*ytes. otros archi)os ultiedia de )ídeo y han contri*uido en gran edida al creciiento de las *ases de datos. 3l coercio electr+nico y otras acti)idades *asadas en la He* ta*iCn generan enores cantidades de datos. os datos generados a tra)Cs de edios de counicaci+n "ara8ciales ta*iCn ha generado grandes *ases de datos. os docuentos de archi)os de correo electr+nico, adunta el s iguien8ing de organi2aciones, est/n en grandes taa@os siilares.

Muchos sisteas de sotware de gesti+n de *ases de datos =DBM7> est/n dis"oni*les "ara ayudar a alacenar y gestionar estos datos. 3stos incluyen sisteas coerciales, tales coo Gracle y el sistea DB$. ay ta*iCn de c+digo a*ierto, DBM7 li*res, tales coo My7 y Postgres. 3stos "rocesos

DBM7 ayuda y alacenar MI8leones de transacciones "or )alor de los datos cada segundo.

A-uí es una si"le *ase de datos de las )entas de "elículas en todo el undo "ara un enor organi2aci+n. Muestra las transacciones de )entas de "elículas en tres cuartas "artes. Utili2ando un archi)o de este ti"o, "ueden a@adirse datos, acceder, y se actuali2a seg?n sea necesario.

&%


Películas (ransacci+n Base de datos Fecha de la orden  )endido No*re del "roducto

U*icaci+n

&

a*ril $%&9

Monty Python

$

Mayo $%&9

o -ue el )iento 3stados Unidos

alor total

3stados Unidos

V; V &'

9

Wunio del $%&9

Monty Python

India

1

Wunio del $%&9

Monty Python

Unido eino

V &$

'

ulio $%&9

Matri2

3stados Unidos

V &$

4

ulio $%&9

Monty Python

3stados Unidos

V &$

6

ulio $%&9


<

aug $%&9

Matri2

3stados Unidos

V &$

;

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Matri2

India

V &$

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Monty Python

3stados Unidos

&&

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Monty Python

&9

No) $%&9


&1

dec $%&9

Monty Python

3stados Unidos

V;

&'

dec $%&9

Monty Python

3stados Unidos

V;

India

V;

V &'

V; V &' V; V &'

Almac5n de datos Un alacCn de datos es un alacCn organi2ado de datos de toda la organi2aci+n, es"ecialente dise@ado "ara ayudar a toar decisiones de gesti+n. os datos "ueden ser e0traídos de la *ase de datos o"erati)a "ara res"onder a un conunto deterinado de consultas. 3stos datos, co*inados con otros datos, se "uede rodar hasta una granularidad consistente y su*ido a un alacCn de datos se"arado llaado el alacCn de datos. Por lo tanto, el alacCn de datos es una )ersi+n /s si"le de la *ase de datos o"erati)os, con el En de hacer rente a las necesidades ?nicas de toa de decisiones y la "resentaci+n de inores. os datos en el alacCn crece de ora acuulati)a a edida -ue /s datos o"eracionales -ue se dis"onga y se e0trae y se ane0a al alacCn de datos. Al contrario -ue en la *ase de datos o"erati)a, los )alores de los datos en el alacCn no se actuali2an.

Para crear un alacCn de datos si"le "ara los datos de )entas de "elículas, asuir

un o)*e+"o simple de seguimiento de las "entas de pel-culas & la toma de decisiones


&&

so*re la gesti+n de in)entario. 3n la creaci+n de este alacCn de datos, todos los datos de la transacci+n de )enta ser/n e0traídos de los archi)os de datos o"eracionales. os datos ser/n enrolladas "ara todas las co*inaciones de "eríodo de tie"o y el n?ero de "roducto. Por lo tanto, ha*r/ una Ela "ara cada co*inaci+n de "eríodo de tie"o y "roducto. 3l alacCn de datos resultante se "arecer/ a la esa lo -ue sigue.

Películas de )entas de datos Ha realoar Fila  -tr endido no*re del "roducto

alor total

&

$

o -ue el )iento se lle)+

V &'

$

$

Monty Python

V 9% de

9

9


V 9% de

1

9

Matri2

V 94

'

9

Monty Python

V 9% de

4

1


V &'

6

1

Monty Python

V &< de

os datos en el alacCn de datos est/ en un grado ucho enor -ue la *ase de datos de transacci+n. 3l alacCn de datos "odría ha*er sido dise@ado en un ni)el inerior o su"erior de detalle o granularidad. 7i el alacCn de datos se dise@aron en un ni)el ensual, en lugar de un ni)el triestral, ha*ría uchas /s Elas de datos. !uando el n?ero de transacciones se acerca a illones y su"erior, con docenas de atri*utos en cada transacci+n, el alacCn de datos "uede ser grande y rico en "untos de )ista "osi*les. Uno "uede entonces ina de los datos ="icadillo> en uchos dierir8rentes oras y descu*rir "atrones signiEcati)os ?nicos. a agregaci+n de los datos ayuda a eorar la )elocidad de an/lisis. Un alacCn de datos se"arada "erite el an/lisis "ara ir "or se"arado en "aralelo, sin so*recargar los sisteas de *ases de datos o"eracionales =(a*la &.&>.

La minería de datos

Minería de datos es el arte y la ciencia de descu*rir inno)adoras ?tiles "at8charranes de datos. ay una a"lia )ariedad de "atrones -ue se "ueden encontrar en los datos. ay uchas tCcnicas, si"les o co"leas, -ue ayudan con la *?s-ueda de "atrones.

&$


Fabla #.# =omparaci8n de los s istemas de bases de datos con los sistemas de almacenamiento de datos

Funci+n Base datos de

AlacCn de datos

Pro"+sito

os datos de alacCn de datos se li"ia

os datos al,acenados en *ases de datos "ueden ser

usado "ara uchos "ro"+sitos incluyendo datos, -ue es ?til "ara inorar de las o"eraciones del día a día y an/lisis Lranularidad datos

altaente granular -ue incluye todos los datos de granularidad ineriorQ enrollada hasta acti)idad y detalles de la transacci+n ciertas diensiones cla)e de interCs (í"icaente organi2ado alrededor de una gran cientos de archi)os de datos, )inculados ta*las de hechos, y uchas ta*las de *?s-ueda a tra)Cs de ca"os de datos counes

!o"leidad altaente co"leo con docenas o

taa@o

Base de datos crece con el creciiento

!rece a edida -ue los datos de uncionaiento

)ol?enes de acti)idad y transacciones. *ases de datos se enrolla y se a@ade ieo co"letado cada día. os datos se conser)an durante transacciones son largo an/lisis de tendencia a largo "la2o

eliinado "ara reducir el taa@o

Architectural relacional, y orientado a o*etos,

es-uea en estrella o es-uea del co"o de nie)e

elecciones

*ases de datos

Acceso a los datos

Princi"alente a tra)Cs de alto

ecanisos

lenguaes de alto ni)el, tales coo 7. se reite a inores y herraientas

7e accede a tra)Cs de 7Q salida de 7

acceso a la "rograaci+n tradicional

herraientas de )isuali2aci+n de datos

A*rir la *ase de datos a tra)Cs de *ases de datos

!onecti)idad =GDB!> de interaces

3n este ee"lo, una si"le tCcnica de an/lisis de datos se "uede a"licar a los datos en el alacCn de datos se encion+ anteriorente. Un si"le ta*ulaci+n cru2ada de los resultados "or triestre y los "roductos se re)elan algunos "atrones /cilente )isi*les.

Películas de )entas "or triestres 8 eerencias cru2adas ulaci+n

Ido con (ri T Producto

el )iento

$

V &'

9

V 9% de

1 entas totales

Matri2 Monty Python )entas totales %

V 9% de

V 1'

V 94

V 9% de

V ;4

V &'

%

V &< de

V 99

V 4%

V 94

V 6<

V &61

!on *ase en esta ta*ulaci+n cru2ada, se "uede res"onder /cilente a algunas "reguntas de )entas de "roductos, tales coo:

#.!u/l es la eor "elícula de )enta "or ingresos 8 Monty Python +.!u/l es el eor triestre en ingresos este a@o 8 G G. ="al/"ier otro patr8nB ?Matri! pelíc"la ende s8lo en

/ 0punto de temporada.


&9

3stas ideas si"les "ueden ayudar a las "roociones de arketing "lan de in)entario y la edad del ho*re de )arias "elículas. 7i una ta*ulaci+n cru2ada ue dise@ado "ara incluir los datos de locali2aci+n del cliente, se "uede res"onder a otras "reguntas, tales coo:

&. !u/l es la eor la geograía de )enta 83stados Unidos $. !u/l

es la "eor geograía de )enta 8eino Unido

9. !ual-uier otro "atr+n 8Monty Python )ende a ni)el undial, ientras -ue aca*aron -ue el )iento se )ende s+lo en los

3stados Unidos.

7i la inería de datos se reali2a a ni)el ensual de datos, sería /cil "asar "or alto la estacionalidad de las "elículas. 7in e*argo, se ha*ría o*ser)ado -ue se"tie*re es el es /s alto de )enta. 3l ee"lo anterior uestra -ue uchas dierencias y "atrones "ueden ser )istos "or el an/lisis de los datos de dierentes aneras. 7in e*argo, algunas ideas son /s i"ortantes -ue otros. 3l )alor de la )isi+n de"ende del "ro*lea a resol)er. a idea de -ue hay /s )entas de un "roducto en un deterinado triestre ayuda a un "lan director de -uC "roductos se centran en. 3n este caso, el gerente de la tienda de*e a*astecerse de Matri0 en el Barrio 9 =9>. Del iso odo, sa*er -uC tiene triestre las )entas glo*ales /s altos "erite dierentes decisiones so*re los recursos en ese triestre. 3n este caso, si 9 est/ trayendo /s de la itad de las )entas totales, esto re-uiere una ayor atenci+n en el sitio we* de coercio electr+nico en el tercer triestre.

a inería de datos se de*e hacer "ara resol)er de alta "rioridad, los "ro*leas de alto )alor. 7e re-uiere ucho esuer2o "ara reco"ilar datos, li"ias y organi2arla, e0traerlo con uchas tCcnicas, inter"retar los resultados y encontrar la )isi+n correcta. 3s i"ortante -ue haya una gran ganancia es"erada de la *?s-ueda de la )isi+n. ay -ue seleccionar los datos correctos =e ignorar el resto>, organi2arlo en un arco agrada*le y iaginati)a -ue a"orta datos rele)antes untos, y luego a"licar las tCcnicas de inería de datos "ara deducir la )isi+n correcta.

Una e"resa inorista "uede utili2ar tCcnicas de inería de datos "ara deterinar -uC nue)as categorías de "roductos "ara agregar a cu/l de sus tiendasQ c+o auentar las )entas de los "roductos e0istentesQ -ue nue)as u*icaciones "ara

a*rir tiendas enQ c+o segentar los clientes "ara una counicaci+n /s eEca2Q y así. os datos "ueden ser anali2ados en ?lti"les ni)eles de granularidad y "odrían conducir

a un gran n?ero de co*inaciones interesantes de los datos e interesante

&1


"atrones. Algunos de los "atrones "uede ser /s signiEcati)o -ue los otros. (ales datos altaente granulares es de uso recuente, es"ecialente en las /reas de Enan2as y de alta tecnología, "or lo -ue uno "uede ganar a?n la /s ligera )entaa so*re la co"etencia.

os siguientes son los *re)es descri"ciones de algunas de las tCcnicas de inería de datos /s i"ortantes -ue se utili2an "ara generar "untos de )ista de los datos.

Hrboles de decisi8n 3llos ayudan a las "o*laciones !lasiEcar en una clases. 7e dice -ue 6% "or ciento de todos los tra*aos de inería de datos se trata de soluciones de clasiEcaci+nQ y -ue el 6% "or ciento de todos los tra*aos de clasiEcaci+n se *asa en los /r*oles de decisi+n. Por lo tanto, /r*oles deci8si+n son la tCcnica de inería de datos /s "o"ular e i"ortante. ay uchos algoritos "o"ulares de hacer /r*oles de decisi+n. 7e dierencian en tCrinos de sus ecanisos y cada tCcnica uncionan *ien "ara dierentes situaciones. 3s "osi*le "ro*ar )arios algoritos en un conunto de datos y co8Pare la e0actitud "redicti)a de cada /r*ol.

Regresi8n 3sta es una tCcnica *ien entendido del ca"o de la 7(A8dísticas. 3l o*eti)o es encontrar un eor auste de la cur)a a tra)Cs de los uchos "untos de datos. 3l eor auste de la cur)a es la -ue inii2a la =error> distancia entre los "untos de datos reales y los )alores "redichos "or la cur)a. os odelos de regresi+n se "ueden "royectar hacia el uturo con Enes de "redicci+n y "re)isi+n.

Las redes ne"ronales arti*ciales :RIA; !on origen en el ca"o de la artiEcial la inteligencia y el a"rendi2ae de las /-uinas, las redes neuronales son odelos de "rocesaiento de inor aci+n8lineales de ?lti"les ca"as -ue a"renden de los datos del "asado y "redecir )alores uturos. 3stos odelos "redicen *ien, lo -ue lle)a a su "o"ularidad. los "ar/etros del odelo "ueden no ser uy intuiti)a. Por lo tanto, las redes neuronales son o"acos coo un cuadro negro. 3stos sisteas ta*iCn re-uieren una gran cantidad de datos del "asado "ara entrenar adecuadaente el sistea.

An9lisis de conglomerados 3sta es una tCcnica de inería de datos i"ortante "ara di)Id8ci+n y la con-uista de grandes conuntos de datos. 3l conunto de datos se di)ide en un cierto n?ero de gru"os, "or discernir siilitudes y dierencias dentro de los datos. No hay una res"uesta correcta "ara el n?ero de gru"os en los datos. 3l usuario tiene -ue toar una decisi+n e0ainado -uC tan *ien el nu8*er de gru"os escogidos austa a los datos. 3sto

es /s co?nente utili2ado "ara la segentaci+n del ercado. A dierencia de los /r*oles de decisi+n y regresi+n, no hay una res"uesta correcta "ara el an/lisis de congloerados.

La asociaci8n minera regla (a*iCn llaado an/lisis de la cesta cuando se usa

en el sector del comercio minorista$ estas tcnicas )uscan asociaciones entre los datos


&'

)alores. Un an/lisis de los artículos encuentra con recuencia untos en una cesta de la co"ra "uede ayudar a )enta cru2ada de "roductos y ta*iCn crear "a-uetes de "roductos.

Jis"aliaci8n de datos

!oo datos e ideas crecen en n?ero, un nue)o re-uisito es la ca"acidad de los eecuti)os y toadores de decisiones "ara a*sor*er esta inoraci+n en tie"o real. ay un líite a la co"rensi+n huana y la )isuali2aci+n !a"ac8 dad. 3sa es una *uena ra2+n "ara "riori2ar y gestionar con enos, "ero los "rinci"ales )aria*les -ue se relacionan directaente con las /reas de resultados cla)e de un "a"el. A-uí hay algunas consideraciones al "resentar los datos:

&. Presentar las conclusiones y no s+lo inorar de los datos. $.

3lia con cuidado de una "aleta de gr/Ecos "ara -ue se ada"te a los datos.

9.

Grgani2ar los resultados "ara hacer -ue el "unto central se destacan.

1. Aseg?rese de -ue las i/genes reean con e0actitud los n?eros. Ina"ro"iado )isuales "ueden crear

inter"retaciones err+neas y alentendidos. '. acer

la "resentaci+n ?nica, iaginati)a, y eora*le.

cuadros de ando eecuti)os est/n dise@ados "ara "ro"orcionar inoraci+n so*re los "ocos elegidos

)aria*les "ara todos los eecuti)os. 3llos usan gr/Ecos, diales y listas "ara ostrar la estado de los "ar/etros i"ortantes. 3stos ta*leros ta*iCn tienen un ca8 drill8down "a*ility "ara "eritir un an/lisis de las causas de las situaciones e0ce"cionales =Figura &.9>.

)ig"ra #.G tablero e6ec"tio M"estra

diecisCis


)ig"ra is"aliaci8n de datos #.- M"estra

a )isuali2aci+n de datos ha sido un "ro*lea interesante a tra)Cs de las disci8"linas. Muchas diensiones de los datos se "ueden ostrar de anera eecti)a en una su"erEcie de dos diensiones "ara dar una descri"ci+n rica y /s "rounda de la totalidad de la historia.

( e cl/sica "resentaci+n de la historia de la archa de Na"ole+n a usia en &<&$, "or el cart+grao rancCs Wose"h Minard, se uestra en la Figura &.1. !u*re alrededor de seis diensiones. 3l tie"o est/ de ee hori2ontal. as coordenadas geogr/Ecas y ríos se asignan. 3l es"esor de la *arra uestra el n?ero de tro"as en cual-uier "unto del tie"o -ue est/ asignado. Un color se utili2a "ara la archa hacia adelante y otro "ara el retiro. 3l tie"o te"era8 tura en cada tie"o se uestra en el gr/Eco de líneas en la "arte inerior.

Grgani2aci+n del li*ro 3ste ca"ítulo est/ dise@ado "ara "ro"orcionar la totalidad de la inteligencia e"resarial y la inería de datos, "ara "ro"orcionar al lector con una intuici+n "ara esta /rea del conociiento. 3l resto del li*ro se "uede considerar en tres secciones.

7ecci+n & se tratar/n teas de alto ni)el. !a"ítulo $ cu*rir/ el ca"o de la

inteligencia de negocio y sus a"licaciones en todas las industrias y unciones.

Cap-tulo / se e#plica )re"emente lo que es el almacenamiento de datos & c,mo a&uda


&6

con la inería de datos. !a"ítulo 1 A continuaci+n, descri*ir la inería de datos de alguna de8cola con una )isi+n general de sus "rinci"ales herraientas y tCcnicas.

7ecci+n $ se centra en las tCcnicas de inería de datos. !ada tCcnica se ostrar/ a tra)Cs de la resoluci+n de un ee"lo en detalle. !a"ítulo ' ostrar/ la "otencia y acilidad de /r*oles de decisi+n, -ue son la tCcnica de inería de datos /s "o"ulares. !a"ítulo 4 descri*ir/ estadística tCcnicas8 odelo de regresi+n. !a"ítulo 6 "ro"orcionar/ una )isi+n general de las NA. !a"ítulo < descri*ir/ c+o el an/lisis de congloerados "uede ayudar con la segentaci+n del ercado. Por ?ltio, el !a"ítulo ; se descri*e la tCcnica de inería de reglas de asociaci+n, ta*iCn llaado an/lisis de la cesta, lo -ue ayuda a encontrar los "atrones de co"ra.

7ecci+n 9 cu*rir/ nue)os teas /s a)an2ados. !a"ítulo &% introducir/ los conce"tos y tCcnicas de inería de te0to, lo -ue ayuda a descu*rir "untos de )ista de los datos de te0to, incluyendo datos de edios sociales. !a"ítulo && "ro"orcionar/ una )isi+n general del creciente ca"o de la inería we*, -ue incluye la inería de la estructura, el contenido y el uso de los sitios we*. !a"ítulo &$ "ro"orcionar/ una )isi+n general del ca"o de grandes )ol?enes de datos. !a"ítulo &9 se ha a@adido coo una cartilla so*re el odelado de datos, "ara a-uellos -ue no tienen alguna e0"eriencia en *ases de datos, y se de*e utili2ar si es necesario.

Preguntas de re)isi+n &.

Descri*ir el ciclo de la inería de inteligencia de negocio y datos.

$.Descri*e la cadena de "rocesaiento de datos. 9.!u/les son las siilitudes entre la e0tracci+n de diaantes y inería de datos

1.

!u/les son las dierentes tCcnicas de inería de datos !ual de estos

sería rele)ante en su tra*ao actual '.uC es un "anel de control !+o ayuda 4.!rear una re"resentaci+n )isual "ara ostrar el "atr+n de tie"o en tu ciudad. Podría

ostrar untos la te"eratura, la huedad, el )iento y la llu)ia T nie)e so*re un "e8ríodo de tie"o.

73!!IXN &

3sta secci+n cu*re tres i"ortantes teas de alto ni)el. !a"ítulo $ cu*rir/ los conce"tos de inteligencia de negocio, y sus a"licaciones en uchas industrias. !a"ítulo 9 se descri*en sisteas de alacenaiento de datos, y las oras de creaci+n y gesti+n de los isos.

!a"ítulo 1 descri*e la inería de datos en su conunto, con uchos hacer y no hacer de la inería de datos eEca2.

!API(UG $

!once"tos y a"licaciones de Business Intelligence

inteligencia de negocio =BI> es un tCrino general -ue incluye una )ariedad de a"licaciones inor/ticas -ue se utili2an "ara anali2ar datos de una organi2aci+n y couni8carse la inoraci+n a los usuarios "ertinentes. 7us "rinci"ales co"onentes son el alacenaiento de datos, inería de datos, consulta y "resentaci+n de inores =Figura $.&>. a naturale2a de la )ida y los negocios es crecer. a inoraci+n es la sangre )ital de los negocios. as e"resas utili2an uchas tCcnicas "ara la co"rensi+n de su entorno y "redecir el uturo "ara su "ro"io *eneEcio y el creciiento. as decisiones se toan a "artir de hechos y sentiientos. decisiones *asadas en datos son /s eecti)os -ue los *asados en sentiientos "or sí solos. as acciones *asadas en datos e0actos, la inoraci+n, el conociiento, la e0"erientaci+n y la "rue*a, usando nue)as ideas, "ueden /s "ro*a*ilidades de tener C0ito y conducir a un creciiento sostenido.

)ig"ra +.# inteligencia de negocios y datos de ciclo de la minería

$$


os "ro"ios datos "ueden ser el aestro /s eEca2. Por lo tanto, las organi2aciones de*en reco"ilar datos, tai2ar a tra)Cs de Cl, anali2ar y e0traerlo, encontrar "untos de )ista, y luego integrar esos conociientos en sus "rocediientos o"erati)os. ay un nue)o sentido de i"ortancia y urgencia en torno a los datos, ya -ue se est/ )iendo coo un nue)o recurso natural. Puede ser e0traído de )alor, "untos de )ista, y la )entaa co"etiti)a. 3n un undo hi"erconectado, donde todo est/ "otencialente relacionado con todo, con correlaciones "otencialente inEnitas, los datos re"resentan los i"ulsos de la naturale2a en ora de ciertos e)entos y atri*utos. Una "ersona de negocios es"eciali2ada est/ oti)ado "ara utili2ar esta cachC de datos "ara a"ro)echar la naturale2a, y "ara encontrar nue)os nichos de o"ortunidades sin ser)icio -ue "odrían con)ertirse en e"resas renta*les.

!aselet: Khan Acadey8BI en la 3ducaci+n

Khan Academy es "na organiaci8n ed"catia no l"cratia innoadora /"e se est9 conirtiendo el sistema de ed"caci8n K?#+ al re5s. Proporciona lecciones de ídeo basadas en o"F"be cortos sobre miles de temas de forma grat"ita. Se dispar8 en Promi?nencia c"ando 0ill ates promoi8 como "n rec"rso /"e se "tilia para ense>ar a s"s propios hi6os. =on este tipo de "n rec"rso, a"las est9n siendo Nipped? es decir, los est"diantes hacen s" aprendia6e b9sico de tipo conferencia en casa "sando los ideos, mientras /"e el tiempo de clase se "tilia para resoler m9s problemas y entrenamiento "no?a?"no. Los est"diantes p"eden acceder a las lecciones en c"al/"ier momento para aprender a s" propio ritmo. Se registra el progreso de los est"diantes, incl"yendo lo /"e eían ídeos, c"9ntas eces se obseraron problemas, /"e se tropearon con las p"nt"aciones, y lo consig"ieron en las pr"ebas en línea.

Khan Academy ha desarrollado herramientas para ay"dar a los maestros reciben "n p"lso en lo /"e est9 s"cediendo en el a"la. Los maestros reciben "n con6"nto de salpicadero en tiempo real

tableros para darles informaci8n desde el niel macro : OC=8mo es mi clase haciendo

en la geometríaB; a niel micro :OC=8mo est9 haciendo 1ane en el dominio

polígonosB;. Armado con esta informaci8n, los maestros p"eden colocar enfo/"e selectio

en los est"diantes /"e necesitan cierta ay"da. :)"ente KhanAcademy.org;

&. C=8mo f"nciona "n tablero me6orar la e!periencia en la ense>ana y la e!periencia de aprendia6e del est"dianteB

3ise4ar un ta)lero de instrumentos para el seguimiento de su propia carrera. +.


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BI "ara toar eores decisiones

( e uturo es inherenteente incierto. 3l riesgo es el resultado de un undo "ro*a*ilístico donde no hay certe2as y a*undan co"leidades. a gente usa *olas de cristal, la astrología, la -uiroancia, cerdos de tierra, y ta*iCn las ate/ticas y n?8*ras "ara itigar el riesgo en la toa de decisiones. 3l o*eti)o es hacer eecti)as deci8nes, al tie"o -ue reduce el riesgo. as e"resas calculan los riesgos y toar decisiones *asadas en una serie de hechos y "untos de )ista. conociiento Ea*le so*re el uturo "uede ayudar a los gerentes a toar las decisiones correctas con enores ni)eles de riesgo.

( e )elocidad de la acci+n ha auentado e0"onencialente con el creciiento de Internet. 3n un undo hi"erco"etiti)o, la )elocidad de una decisi+n y la consiguiente acci+n "uede ser una )entaa cla)e. Internet y las tecnologías +)iles "eriten -ue se toen decisiones en cual-uier oento y en cual-uier lugar. aciendo caso oiso de los ca*ios -ue se ue)en r/"idaente "uede "oner en "eligro el uturo de la organi2aci+n. a in)estigaci+n ha deostrado -ue un coentario desa)ora*le so*re la e"resa y sus Prod8ductos en los edios sociales no de*e ser "asada "or alto "or ucho tie"o. os *ancos han tenido -ue "agar enores sanciones a oEcina del consuidor Enanciero de "rotecci+n =!FPB> en 3stados Unidos en $%&9 "ara las reclaaciones hechas en los sitios we* de !FPB. Por otro lado, un sentiiento "ositi)o e0"resado en las redes sociales ta*iCn de*en ser utili2ados coo una o"ortunidad "otencial de )entas y "rooci+n, ientras -ue la o"ortunidad dura.

(i"os de decisiones

( 33 son dos ti"os "rinci"ales de decisiones: las decisiones estratCgicas y las decisiones o"erati)as. BI "uede ayudar a hacer tanto eor. as decisiones estratCgicas son a-uellas -ue aectan a la direcci+n de la e"resa. a decisi+n de llegar a un nue)o conunto de clientes sería una decisi+n estratCgica. as decisiones o"erati)as son las decisiones /s rutinarias y t/cticos, se centr+ en el desarrollo de una ayor e8FI!I3N!5. Actuali2aci+n de una "/gina we* de edad, con nue)as características ser/ una decisi+n o"erati)a.

3n la toa de decisiones estratCgicas, el o*eti)o en sí "uede o no estar claro, y lo iso es cierto "ara el caino "ara alcan2ar la eta. as consecuencias de la decisi+n serían e)identes alg?n tie"o des"uCs. Por lo tanto, uno est/ constanteente An/lisis en *usca de nue)as "osi*ilidades y nue)os cainos "ara alcan2ar los o*eti)os. BI "uede ayudar con el an/lisis de hi"+tesis de los uchos escenarios "osi*les. BI ta*iCn "uede ayudar a crear nue)as ideas *asadas en nue)os "atrones -ue se encuentran a "artir de la inería de datos.

$1


as decisiones o"erati)as se "ueden hacer /s eEciente el uso de un an/lisis de los datos del "asado. Un sistea de clasiEcaci+n "uede ser creado y odelado utili2ando los datos de las instancias anteriores "ara desarrollar un *uen odelo del doinio. 3ste odelo "uede ayudar a eorar la toa de decisiones o"erati)as en el uturo. BI "uede ayudar a autoati2ar las o"eraciones de ni)el de toa de decisiones y eorar la eEciencia al hacer illones de decisiones o"erati)as a ni)el icro de una anera dirigida "or odelos. Por ee"lo, un *anco "uede -uerer toar decisiones so*re la concesi+n de "rCstaos Enancieros de una anera /s cientíEca utili2ando odelos *asados en datos. Un odelo de decisi+n ela*orados a *ase de /r*ol "odría "ro"orcionar una "recisi+n constante decisiones de "rCstao. 3l desarrollo de tales odelos de /r*ol de decisiones es una de las "rinci"ales a"licaciones de las tCcnicas de inería de datos.

BI eEca2 tiene un co"onente e)oluti)o, coo los odelos de negocio e)olucionan. !uando las "ersonas y organi2aciones act?an, se generan nue)os hechos =datos>. odelos de negocio actuales se "ueden "ro*ar en contra de los nue)os datos, y es "os8*le -ue esos odelos no se antiene *ien. 3n ese caso, los odelos de decisi+n de*en ser re)isados y nue)os "untos de )ista de*en ser incor"orados. Un "roceso sin En de generar nue)as ideas rescas en tie"o real "uede ayudar a toar eores decisiones, y "or lo tanto "uede ser una )entaa co"etiti)a signiEcati)a.

erraientas de BI BI incluye una )ariedad de herraientas y tCcnicas "ara orecer a los gestores la inoraci+n y los conociientos necesarios "ara anear el negocio de sotware. a inoraci+n "uede ser "ro"orcionada "or el estado actual de las cosas con la ca"acidad de "roundi2ar en los detalles, y ta*iCn "untos de )ista so*re los "atrones -ue conducen a la "royecci+n hacia el uturo eergente. as herraientas de BI incluyen el alacenaiento de datos, "rocesaiento analítico en línea, an/lisis de edios sociales, inorar8ci+n, ta*leros de control, consulta y inería de datos.

as herraientas de BI "ueden ir desde herraientas uy si"les -ue "odrían ser considerados herraientas de usuario Enal, a herraientas uy soEsticadas -ue orecen un conunto uy a"lio y co"leo de uncionalidad. Por lo tanto, incluso los eecuti)os "ueden

ser sus "ro"ios e0"ertos BI, o -ue "ueden conEar en los es"ecialistas de BI "ara esta*lecer los ecanisos de BI "ara ellos. Por lo tanto, las grandes organi2aciones in)ierten en soEsticados BI solu8ciones caros -ue "ro"orcionan una *uena inoraci+n en tie"o real.

Una herraienta de hoa de c/lculo, coo Microsot 30cel, "uede actuar coo un /cil "ero

herramienta de 5 efca6 por s- mismo. %os datos pueden ser descargados & almacenados en el


$'

hoa de c/lculo, luego se anali2+ "ara "roducir "untos de )ista, a continuaci+n, se "resentan en ora de gr/Ecos y ta*las. 3ste sistea orece la autoati2aci+n liitado el uso de acros y otras características. as características analíticas incluyen unciones estadísticas y Enancieras */sicas. as ta*las din/icas ayudan a hacer soEsticada -uC "asaría si Analy8sis. +dulos adicionales "ueden ser instalados "ara "eritir el an/lisis estadístico oderadaente soEsticadas.

Un sistea de ta*leros de control, tales coo (a*leau, "uede orecer un soEsticado conunto de herraientas "ara la reco"ilaci+n, an/lisis y "resentaci+n de datos. Al Enal de usuario, ta*leros de instruentos odulares "ueden ser dise@ados y redise@ados /cilente con una intera2 de usuario gra"hi8cal. as ca"acidades de an/lisis de datos *ack8end incluyen uchas unciones estadísticas. os cuadros de ando est/n )inculados a los alacenes de datos en el e0treo "osterior "ara asegurar -ue las ta*las y gr/Ecos y otros eleentos del ta*lero de instruentos se actuali2an en tie"o real =Figura $.$>.

sisteas de inería de datos, tales coo IBM 7P77 Modeler, son sisteas industriales de la uer2a -ue "ro"orcionan ca"acidades "ara a"licar una a"lia gaa de odelos ana8líticos en grandes conuntos de datos. sisteas de c+digo a*ierto, coo Heka, son "lataoras "o"ulares dise@adas "ara ayudar a las grandes cantidades de inas de datos "ara descu*rir "atrones.

)ig"ra +.+ tablero e6ec"tio M"estra

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a*ilidades de BI A edida -ue los datos crecen y e0cede nuestra ca"acidad de hacer sentido de ella, las herraientas -ue e)olucionar, y así -ue si la iaginaci+n del es"ecialista en BI. RDatos cientíEcoS ha sido llaado coo el tra*ao /s caliente de esta dCcada.

Un es"ecialista en BI e0"erto y e0"erientado de*e ser lo suEcienteente a*ierta coo "ara ir uera de la caa, a*ra la a*ertura y )er una "ers"ecti)a /s a"lia -ue en8cluye /s diensiones y )aria*les, con el En de encontrar "atrones y conociientos i"ortantes. 3l "ro*lea de*e ser irado desde una "ers"ecti)a /s a"lia -ue considerar uchos /s /ngulos -ue "ueden no ser inediataente o*)io. Una soluci+n iaginati)a de*e ser "ro"uesto "ara el "ro*lea de odo -ue el interCs8ing y ?tiles resultados "ueden eerger.

Un *uen "royecto de inería de datos coien2a con un interesante "ro*lea a resol)er. 7elecci+n del "ro*lea de la inería de datos correcta es una ha*ilidad i"ortante. 3l "ro*lea de*e ser lo suEcienteente )aliosa -ue la soluci+n sería la "ena el tie"o y los gastos. 7e necesita una gran cantidad de tie"o y energía "ara reunir, organi2ar, li"iar y "re"arar los datos "ara la inería y otros an/lisis. a inería de datos tiene -ue "ersistir en la e0"loraci+n de "atrones en los datos. 3l ni)el de ha*ilidad tiene -ue ser lo suEcienteente "roundo "ara co"roeterse con los datos y hacer -ue di+ nue)as "erce"ciones ?tiles.

as a"licaciones de BI as herraientas de BI son necesarios en casi todas las industrias y unciones. a naturale2a de la inoraci+n y la )elocidad de acci+n "uede ser dierente a lo largo *usi8sas, "ero todos los gerentes de las necesidades de hoy el acceso a las herraientas de BI "ara tener en archa hasta la echa Ctricas so*re el rendiiento del negocio. as e"resas tienen -ue integrar nue)os conociientos so*re sus "rocesos o"erati)os "ara asegurar -ue sus acti)idades con8tinue "ara e)olucionar con las "r/cticas /s eEcientes. as siguientes son algunas /reas de a"licaciones de BI y Data Mining.

="stomer Relationship Management

7#iste un negocio para ser"ir a un cliente. Un cliente sa+secho se con"ierte en un cliente ha)itual. Una empresa de)e entender las necesidades & los sen+mientos de los clientes$ "ender más de sus oertas a los clientes e#istentes$ & tam)in$ ampliar el grupo de clientes a los que sir"e. aplicaciones de 5 pueden aectar a muchos aspectos de la comerciali6aci,n.


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&.Ma!imiar el rendimiento de las campa>as de mar3eting la co"rensi+n de la "untos de dolor del cliente a "artir de un an/lisis *asado en datos "ueden garanti2ar -ue los ensaes de arketing son aEnado "ara resonar eor con sus clientes.

$.Me6orar la retenci8n de clientes :an9lisis de la rotaci8n; 3s /s diícil y caro "ara ganar nue)os clientes de lo -ue es retener a los clientes e0istentes. Anotando cada cliente en su "ro*a*ilidad de dear de uar "uede ayudar a las inter)enciones eEcaces de dise@o de negocios, tales coo descuentos o gratis 7er8)icios, "ara retener clientes renta*les de una anera renta*le. 9.Ma!imiar el alor para el cliente :enta cr"ada, "pselling; !ada contacto con

el cliente de*e ser )isto coo una o"ortunidad "ara e)aluar sus necesidades cur8renta. Greciendo un cliente nue)os "roductos y soluciones en *ase a esas necesidades i"utados "uede ayudar a auentar los ingresos "or cliente. Incluso una -uea de un cliente "uede ser )isto coo una o"ortunidad "ara i"resionar al cliente. Utili2ando el conociiento de la historia y el )alor del cliente, la e"resa "uede o"tar "or )ender un ser)icio de alta calidad al cliente.

1.(denti*car y satisfacer a los clientes de alto alor Al segentar la clientes, los eores clientes "ueden ser identiEcados. 3llos "ueden ser contactados de ora "roacti)a, y encantado, con una ayor atenci+n y un eor ser)icio. os "rograas de Edeli2aci+n se "ueden gestionar de anera /s eEca2. '. Mane6o de la imagen de marca Una e"resa "uede crear un "uesto de escucha a escucha a la charla edios de counicaci+n social so*re sí iso. A continuaci+n, "uede hacer an/lisis de los sentiientos del te0to "ara entender la naturale2a de los coentarios y res"onder AP8"ro"riately a los clientes actuales y "otenciales.

="idado de la Sal"d y 0ienestar

a atenci+n sanitaria es uno de los ayores sectores de las econoías a)an2adas. a edicina *asada en la e)idencia es la nue)a tendencia en el cuidado de la salud del ho*re8ageent a *ase de datos. a"licaciones de BI "ueden ayudar a a"licar los diagn+sticos y "rescri"ciones /s eEcaces "ara )arias eneredades. (a*iCn "ueden ayudar a controlar los "ro*leas de salud "?*lica y reducir el des"erdicio y el raude.

&. Diagnosticar la enfermedad en los pacientes 3l diagn+stico de la causa de una condici+n Cdica

ci+n es el "rier "aso crítico en un co"roiso Cdica. con "recisi+n diag nosing casos de c/ncer o la dia*etes "uede ser una cuesti+n de )ida o uerte "ara

el "aciente. Ade/s de la "ro"ia situaci+n actual del "aciente, uchos

$<


otros actores "ueden ser considerados, incluyendo la historia de salud del "aciente, historial de edicaentos, la historia de la ailia, y otros actores a*ientales. 3sto hace -ue el diagn+stico tanto de una ora de arte, ya -ue es la ciencia. 7isteas, tales coo IBM Hatson, a*sor*en toda la in)estigaci+n Cdica hasta la echa y hacer diagn+sticos "ro*a*ilísticos en la ora de un /r*ol de decisi+n, unto con una e0"licaci+n co"leta de sus recoendaciones. 3stos sisteas -uitan la ayor "arte del tra*ao de la conetura hecha "or los Cdicos en el diagn+stico de eneredades.

$. La efectiidad del tratamiento a "rescri"ci+n de edicaentos y trataiento (a*iCn es una o"ci+n diícil de tantas "osi*ilidades. Por ee"lo, hay /s de &%% edicaentos "ara la hi"ertensi+n ="resi+n sanguínea alta> solo. (a*iCn hay interacciones en tCrinos de -uC edicaentos uncionan *ien con los de/s y -ue las drogas no lo hacen. os /r*oles de decisi+n "ueden ayudar a los Cdicos a a"render y "rescri*en trataientos /s eecti)os. Por lo tanto, los "acientes "odrían recu"erar su salud /s r/"ido con un enor riesgo de co"licaciones y costes.

9. la gesti8n de la sal"d 3sto incluye un seguiiento de "aciente salud registros, el an/lisis de las tendencias de salud del cliente, de ora "roacti)a y aconse/ndoles -ue ado"ten las "recauciones necesarias. cuales-uiera

1. Mane6o de fra"de y ab"so Algunos Cdicos tienen Des8 daente ha encontrado "ara lle)ar a ca*o "rue*as innecesarias y T o co*rar deasiado a las e"resas del go*ierno y de seguros de salud. sisteas de inoraci+n de e0ce"ciones "ueden identiEcar dichos "ro)eedores, y se "ueden toar edidas contra ellos.

'. gesti8n de la sal"d p7blica a gesti+n de la salud "?*lica es uno de las res"onsa*ilidades i"ortantes de cual-uier go*ierno. Mediante el uso de herraientas y tCcnicas de "redicci+n eEcaces, los go*iernos "ueden "redecir eor la a"arici+n de la eneredad en deterinadas 2onas en tie"o real. "or lo -ue "ueden estar eor "re"arados "ara luchar contra las eneredades. Loogle se ha sa*ido "ara "re8dict el o)iiento de ciertas eneredades ediante el seguiiento de los tCrinos de *?s-ueda =coo la gri"e, la )acuna> utili2ados en dierentes "artes del undo.

Ed"caci8n

( medida que la educaci,n superior se "uel"e más caro & compe++"o$ es un gran usuario de la toma de decisiones )asada en datos. a& una uerte necesidad de efciencia$ aumentar los ingresos & me*orar la calidad de la e#periencia de los estudiantes en todos los ni"eles de la educaci,n.


$;

&. La matric"laci8n de est"diantes :recl"tamiento y retenci8n; !oerciali2aci+n de nue)os

estudiantes "o8tenciales re-uiere -ue las escuelas "ara desarrollar "erEles de los estudiantes -ue son /s "ro"ensos a asistir. as escuelas "ueden desarrollar odelos de -uC ti"o de estudiantes se sienten atraídos "or la escuela y, a continuaci+n, llegar a esos estudiantes. os estudiantes en r iesgo de no )ol)er "ueden ser arcados, y las edidas correcti)as "ueden ser toadas en el tie"o.

$. Las ofertas de c"rsos as escuelas "ueden utili2ar los datos de inscri"ci+n a la clase desarrollar odelos de los cuales son nue)os cursos tienden a ser /s "o"ular entre los estudiantes. 3sto "uede ayudar a auentar el taa@o de las clases, reducir costes y eorar la satisacci+n de los estudiantes.

9. Al"mni promesas as escuelas "ueden desarrollar odelos "redicti)os de cual alunos son /s "ro"ensos a "roeter a"oyo Enanciero a la escuela. as escuelas "ueden crear un "erEl "ara alunos /s "ro"ensos a "roeter dona8ciones a la escuela. 3sto "odría conducir a una reducci+n en el costo de los en)íos "or correo y otras oras de diusi+n a los alunos.

Al por menor

organi2aciones inoristas crecen ediante el cu"liiento de las necesidades del cliente con Prod8ductos de calidad, de una anera con)eniente, o"ortuna y renta*le. a co"rensi+n de los "atrones de co"ra de los clientes eergentes "uede ayudar a los inoristas organi2an sus "roductos, in)entario, distri*uci+n de la tienda, y "resencia en la we* con el En de deleitar a sus clientes, -ue a su )e2 ayudar/ a auentar los ingresos y *eneEcios. os inoristas generan una gran cantidad de datos de la transacci+n y la logística -ue se "uede utili2ar "ara resol)er "ro*leas.

&.2ptimiar los nieles de inentario en diferentes l"gares os inoristas necesitan ho*re de ediana edad con cuidado sus in)entarios. le)ar deasiado in)entario i"one costos de acarreo, ientras -ue lle)a uy "oco in)entario "uede "ro)ocar el desa*asteciiento y la "Crdida de o"ortunidades de )entas. a "redicci+n de tendencias de )entas de ora din/ica "uede ayudar a los inoristas a o)er el in)entario en el -ue la ayor "arte de la deanda es. organi2aciones inoristas "ueden orecer a sus "ro)eedores con el tie"o real en la oraci+n so*re las )entas

de sus artículos "ara -ue los "ro)eedores "uedan orecer sus "roductos a los lugares adecuados y inii2ar el desa*asteciiento.

$. Me6orar la distrib"ci8n de la tienda y las promociones de entas Un an/li8 cesta de la co"ra

sis "uede desarrollar odelos "redicti)os de los "roductos -ue )enden untos

9%


a enudo. 3ste conociiento de las aEnidades entre los "roductos "uede ayudar a re8tailers co8locali2ar esos "roductos. !oo alternati)a, los "roductos de aEnidad "odrían estar situados /s se"arados "ara -ue el cliente cainar a lo largo y ancho de la tienda, y "or lo tanto estar e0"uesto a otros "roductos. "a-uetes de "roductos con descuentos "roocionales "ueden ser creados "ara e"uar un eleento nonselling unto con un conunto de "roductos -ue se )enden *ien untos.

9. 2ptimiar la logística de efectos estacionales orecen "roductos de te"orada treen8dously renta*les o"ortunidades de )entas a corto "la2o, "ero -ue ta*iCn orecen el riesgo de in)entarios no )endidos al Enal de la te"orada. !o"render8ci+n de los "roductos -ue est/n en te"orada en la -ue el ercado "uede ayudar a los inoristas a gestionar din/icaente los "recios "ara asegurar su in)entario se )ende durante la te"orada. 7i est/ llo)iendo en un /rea deterinada, entonces el in)entario de "araguas y "onchos se "udo o)er r/"idaente allí desde las 2onas nonrainy "ara ayudar a auentar las )entas.

1.Minimiar las p5rdidas debidas a la ida 7til limitada orecen "roductos "erecederos !hal8lenges en tCrinos de eliinaci+n de in)entario en el tie"o. Mediante el seguiiento de las tendencias de )entas, los "roductos "erecederos en riesgo de no )ender antes de la echa de li-uidaci+n de anera adecuada "ueden ser descontados y "roo)idos.

0ancario os *ancos hacen "rCstaos y taretas de crCdito orecen a illones de clientes. 3llos est/n /s interesados en la eora de la calidad de los "rCstaos y la reducci+n de la orosidad. (a*iCn -uieren retener /s *uenos clientes y )ender /s ser)icios a ellos.

&. A"tomatiar el proceso de solicit"d de pr5stamo os odelos de decisi+n "ueden ser Len8rados a "artir de los datos del "asado -ue "redicen la "ro*a*ilidad de un "rCstao dando *uenos resultados. 3stos "ueden ser insertados en los

"rocesos de negocio "ara autoati2ar el "roceso de solicitud de "rCstao Enanciero. $. Detectar transacciones fra"d"lentas os il illones de transacciones Enancieras

hap:pen en todo el mundo todos los d-as. 7#cepci,n de );squeda de modelos pueden iden:+fcar patrones de transacciones raudulentas.

9&

9.Ma!imiar el alor para el cliente :enta cr"ada, "pselling; De )enta /s Prod8ductos y ser)icios a los clientes e0istentes es a enudo la ora /s /cil de auentar los ingresos. Un cliente cuenta de che-ues en *uen estado se "odría orecer su casa, auto o "rCstaos educati)os en condiciones /s a)ora*les -ue otros clientes, y "or lo tanto, el )alor generado a "artir de ese cliente "odría increentarse.

1.2ptimiar las reseras de efectio con el pron8stico os *ancos tienen -ue antener !38tain li-uide2 "ara satisacer las necesidades de los de"ositantes -ue "ueden ser adecuados con8sacar dinero. Utili2ando los datos del "asado y an/lisis de tendencias, los *ancos "ueden "redecir cu/nto "ara antener, e in)ertir el resto "ara ganar intereses.

Sericios *nancieros casas de *olsa son un gran usuario de los sisteas de BI. as ortunas se "ueden hacer o "erdidos *asado en el acceso a la inoraci+n "recisa y o"ortuna.

&. Predecir los cambios en los precios de bonos y acciones Pronosticar el "recio de acciones y *onos es un "asatie"o a)orito de los e0"ertos Enancieros, así coo los laicos. datos de la transacci+n de la del "asado, unto con otras )aria*les, se "ueden utili2ar "ara "redecir los "atrones de "recios en el uturo. 3sto "uede ayudar a los o"eradores a desarrollar estrategias coerciales a largo "la2o. $. Eal"ar el efecto de los eentos en los moimientos del mercado os odelos de decisi+n utili2ando /r*oles de decisi+n "ueden ser creados "ara e)aluar el i"acto de los aconteciientos en los ca*ios en el )oluen de ercado y los "recios. ca*ios en la "olítica onetaria =coo la eser)a Federal de la eser)a ca*io de tasa de interCs> o ca*ios geo"olíticos =coo la guerra en una "arte del undo> "ueden tenerse en cuenta en el odelo "redicti)o "ara ayudar a toar edidas con ayor seguridad y enos riesgo.

9.(denti*car y preenir actiidades fra"d"lentas en el comercio No tienen in8 Aortunadaente ha*ido uchos casos de a*uso de inoraci+n "ri)ilegiada, lo -ue lle)a a uchos incondicionales de la industria Enanciera "roinentes -ue )an a la

c/rcel. odelos de detecci+n de raude "ueden identiEcar y "atrones de acti)idad raudulenta *andera.

Seg"ro 3sta industria es un usuario "rolíEco de odelos de "redicci+n en el seguro de Eaci+n de "recios "ro"uestas y la gesti+n de las "Crdidas de reclaaciones contra los *ienes asegurados.

9$


&.costos del reclamo pron8stico para "na me6or plani*caci8n de negocios cuando naturales

DI7A8tros, coo huracanes y terreotos, huelgas, "Crdida de )idas y "ro"8erty ocurra. Mediante el uso de los eores datos dis"oni*les "ara odelar la "ro*a*ilidad =o riesgo> de este ti"o de e)entos -ue suceden, el asegurador "uede "laniEcar y gestionar los recursos "Crdidas y ganancias de anera eecti)a. $. Determinar planes de tarifas 8ptimas Precios un "lan de tarias de seguros re-uiere cu*rir las "Crdidas "otenciales y o*tener una ganancia. as aseguradoras utili2an ta*las actu8aria "ara "royectar la es"eran2a de )ida y las ta*las de eneredades "ara "royectar las tasas de ortalidad, y "or lo tanto el "recio de co"etiti)aente sin e*argo, de anera renta*le.

9.2ptimiar el mar3eting a clientes especí*cos Por "otencial icrosegenting clientes, una aseguradora de datos "ueden seleccionar los clientes y las eores

con e0"eriencia

dear a los clientes enos

renta*les a sus co"etidores. Insur8 "rogresi)a Ance es una e"resa con sede en 3stados Unidos -ue se sa*e -ue utili2an acti)aente la inería de datos a clientes cherry8"icking y auentar su

renta*ilidad. 1.

(denti*car y preenir actiidades fra"d"lentas de reclamo os "atrones "ueden ser iden8tiEcado en cuanto a d+nde y -uC ti"o de raude son /s "ro*a*les de ocurrir. los odelos de toa de de *ase de los /r*oles "ueden ser utili2ados "ara identiEcar y reclaaciones raudu8"restado *andera.

)abricaci8n as o"eraciones de a*ricaci+n son sisteas co"leos con interrelacionados 7u*sys8tes. De las /-uinas de tra*ao adecuado, a los tra*aadores -ue tengan los conociientos adecuados, a los co"onentes adecuados -ue llegan con la calidad adecuada en el oento adecuado, con el dinero a la uente de los co"onentes, uchas cosas tienen -ue ir a la derecha. e"resa de a*ricaci+n agra aoso de (oyota tra*aa en usto a tie"o de los sisteas de in)entario "ara o"tii2ar la in)ersi+n en in)entario y "ara eorar la e0i*ilidad de su gaa de "roductos.

&. Desc"brir n"eos patrones para me6orar la calidad del prod"cto a calidad de un PGDU!I73

UC! tam)in puede ser rastreado$ & estos datos se puede u+li6ar para crear un modelo predic:+"a de la calidad del producto se deteriore. =uchas empresas$ como las empresas de autom,"iles$ +enen que recordar sus productos si han encontrado deectos que +enen una implicaci,n seguridad p;)lica. %a miner-a de datos puede a&udar con el análisis de las causas que se pueden u+li6ar para iden+fcar las uentes de errores & a&udar a me*orar la calidad del producto en el uturo.


99

$. Predecir Q preenir la aería de ma/"inaria 3stadísticaente, todo el e-ui"o es "ro*a*le "ara ro"er en alg?n oento en el tie"o. Predecir -uC /-uina es "ro*a*le -ue cerrar es un "roceso co"leo. os odelos de decisi+n "ara "ronosticar la a)ería de a-uinaria "odrían ser construidos usando los datos del "asado. 3l anteniiento "re)enti)o se "uede "lanear, y la ca"acidad de a*ricaci+n se "uede austar, "ara dar cuenta de este ti"o de acti)idades de anteniiento.

Felecom BI en telecounicaciones "uede ayudar a controlar la rotaci+n, "erEles de arketing T cliente, allo en la red, y la detecci+n de raudes.

&. la gesti8n de la rotaci8n clientes de telecounicaciones han ostrado una tendencia a

ca*iar sus "ro)eedores en la *?s-ueda de eores oertas. as co"a@ías de telecounicaciones tienden a res"onder con uchos incenti)os y descuentos "ara antener a los clientes. 7in e*argo, tienen -ue deterinar -uC clientes est/n en un riesgo real de conutaci+n y los -ue otros son si"leente negociar un eor trato. 3l ni)el de riesgo de*e tenerse en cuenta en el ti"o de oertas y descuentos -ue se de*e dar. Millones de estas llaadas de los clientes "asan cada es. as co"a@ías de telecounicaciones de*en "ro"orcionar de ora coherente y *asada en datos "ara "redecir el riesgo de la conutaci+n del cliente y, a continuaci+n, toar una decisi+n o"erati)a en tie"o real ientras la llaada del cliente est/ teniendo lugar. Una toa de los /r*oles o del un sistea *asado en redes neuronales se "ueden utili2ar "ara guiar al o"erador de llaadas de ser)icio al cliente a toar las decisiones correctas "ara la e"resa, de una anera consistente.

$. =omercialiaci8n de prod"ctos y la creaci8n Ade/s de los datos del cliente, e"resas de tele8co ta*iCn registros detallados de tienda de llaada =!D>, -ue descri*en "re8"recisaente el co"ortaiento con)ocatoria de cada cliente. 3stos datos ?nicos se "ueden utili2ar "ara "erElar los clientes y luego se "ueden utili2ar "ara la creaci+n de nue)os "a-uetes de "roductos T ser)icios con Enes de coerciali2aci+n. Una co"a@ía de telecounicaciones estadounidense, M!I, cre+ un "rograa llaado aigos y ailiares -ue "eritía llaadas con los aigos de uno y

ailiares en esa red a ser totalente li*re y "or lo tanto, *lo-ueado eEca2ente a uchas "ersonas en su red.

9. gesti8n de fallo en la red 3l racaso de las redes de telecounicaciones "ara tecno8 Nical allos o ata-ues aliciosos "ueden tener eectos de)astadores so*re

91


las "ersonas, las e"resas y la sociedad. 3n la inraestructura de telecounicaciones, algunos e-ui"os es "ro*a*le -ue alle con cierto tie"o edio entre allos. Modelando el "atr+n de racaso de los di)ersos co"onentes de la red "uede ayudar con el anteniiento "re)enti)o y "laniEcaci+n de ca"acidad.

1. esti8n de fra"de ay uchos ti"os de raude en los consuidores actas. raude de suscri"ci+n se "roduce cuando un cliente a*re una cuenta con la intenci+n de no "agar "or los ser)icios. raude su"er8 i"osici+n i"lica la acti)idad ilegítia "or una "ersona distinta del titular de la cuenta legítio. as reglas de decisi+n "ueden ser desarrollados "ara anali2ar cada !D en tie"o real "ara identiEcar las "osi*ilidades de raude y ado"tar edidas eEcaces.

obierno Lo*ierno re?ne una gran cantidad de datos en )irtud de su unci+n reguladora. 3sos datos se "odría anali2ar "ara el desarrollo de odelos de uncionaiento eecti)o.

&. ="mplimiento de la ley 3l co"ortaiento social es ucho /s "redeci*le y con di*uos

ca"a2 de lo -ue ca*ría iaginar. Por ee"lo, el De"artaento de Policía de os Jngeles =APD> e0trae los datos de sus &9 illones de registros de criinalidad /s de <% a@os y odelos desarrollados de -uC ti"o de delito )a a "asar cu/ndo y d+nde. Al auentar el "atrullae en esas /reas en "articular, APD ue ca"a2 de reducir delitos contra la "ro"iedad en un $6 "or ciento. Inter8net charla se "uede anali2ar "ara a"render de y "re)enir cual-uier alas intenciones.

$. (nestigaci8n cientí*ca !ual-uier gran colecci+n de datos de la in)estigaci+n es

d+cil a -ue se e0trae de los "atrones y "untos de )ista. 3l "legaiento de "roteínas =icro*iol8logía>, an/lisis de reacci+n nuclear =ísica su*at+ica>, control de eneredades =salud "?*lica> son algunos ee"los donde la inería de datos "uede "roducir nue)os conociientos PGH8roso.

!onclusi+n 5 es un con*unto completo de herramientas inormá+cas para apo&ar la toma de decisiones con soluciones imagina+"as para una "ariedad de pro)lemas. 5 puede a&udar a me*orar el rendimiento en casi todas las industrias & aplicaciones.


9'

Preguntas de re)isi+n &. Por -uC de*erían las organi2aciones in)ertir en soluciones de

inteligencia de negocio 7on estos /s i"ortante de lo -ue las soluciones de seguridad Por -uC o "or -uC no $. ista

de tres a"licaciones de inteligencia de negocios en la industria hotelera.

9. Descri*e

dos herraientas de inteligencia de negocio utili2ados en su organi2aci+n.

1. as

e"resas tienen una R)entaa de dos segundosS "ara tener C0ito. ue hace

eso "ara usted

(iendas li*ertad !aso 3ercicio: Paso & Libertad Stores (nc es "na cadena minorista m"ndial especialiada /"e ende comida org9nica, ropa org9nica, prod"ctos de la sal"d y prod"ctos de ed"caci8n a lohas il"minado :Estilos de ida de la sal"dable y sostenible; ci"dadanos en todo el m"ndo. La compa>ía tiene + a>os y est9 creciendo r9pidamente. "e ahora opera en los $ continentes, $ países, #$ ci"dades, y tiene $ tiendas. Se ende +. prod"ctos y tiene #. empleados. La empresa c"enta con "nos ingresos de m9s de  $ mil millones y tiene "na ganancia de alrededor de "n $ por ciento de los ingresos. La empresa paga ?Atenci8n especial a las condiciones en /"e los prod"ctos son c"ltiados y prod"cidos. Se dona apro!imadamente "na /"inta parte :+ por ciento; de s"s bene*cios antes de imp"estos de ca"sas ben5*cas locales globales.

#.=rear "n c"adro de mando integral para el =E2 de la compa>ía. +.=rear otro tablero de instr"mentos para "na cabea país.

as *i*liotecas Business 30"ert "rensa digital

a inteligencia de negocios y Minería de Datos Anil K. Maheshwari, Ph.D. OEste libro es "n espl5ndido y alioso Adem9s de este tema. Fodo el libro est9 bien escrito y no tengo ning"na d"da en recomendar /"e este p"ede

3*ooks

ser adaptado como "n libro de te!to para c"rsos de postgrado en 0"si? ness (nteligencia y minería de datos.El Dr. Edi Shia6i, Des Moines, (owa

os estudiantes de negocios ,

li*ros *orndigital orientada al "lan

de estudios "ara los estudiantes a)an2ados a las e"resas, escritos "or líderes de o"ini+n acadCicas

O=omo "n noato a esta 9rea /"e acaba de empear en "n c"rso de M0A encontr5 el libro increíblemente 7til y m"y f9cil de seg"ir y s"b? base. Los conceptos est9n claramente e!plicados y /"e sea "na tarea f9cil para obtener "na comprensi8n de la materia.Sr. =raig Domoney, Hfrica del S"r

-ue traducen e0"eriencia coercial en el undo real en las lecturas del

La inteligencia de negocios y Minería de Datos 3s un li*ro de con)ersaci+n e

curso y los ateriales de reerencia

inorati)o en el /rea de la e0"losi+n del negocio Analyt8I!7. 3l uso de este li*ro,

"ara los estudiantes -ue es"eran

se "uede o*tener /cilente la intuici+n so*re la 2ona, unto con un conunto de

"ara hacer rente a la gesti+n y retos

herraientas de s+lidos de las "rinci"ales tCcnicas de inería de datos y

de lidera2go durante sus carreras

"lataoras. 3ste li*ro lo tanto se "uede usar )entaosaente coo li*ro de te0to

"roesionales.

"ara un curso de la uni)ersidad. (a*iCn es corto y lo suEcienteente accesi*le "ara un eecuti)o ocu"ado "ara con)ertirse en un cuasi8e0"erto en esta /rea en un "ar de horas. !ada ca"ítulo coien2a con un caso8let del undo real, y terina c on un estudio de caso -ue se eecuta a tra)Cs de los c a"ítulos.

Unas "olíticas a"oyadas "or los *i*liotecarios •

(limitado "so sim"lt9neo

•

la descarga y la impresi8n sin restricciones

•

acceso perpet"o por "na c"ota de "na sola e

Dr. Anil K. Maheshwari es un "roesor de sisteas de gesti+n de inor aci+n8, y director del !entro "ara el An/lisis de datos, en la Uni)ersidad Maharishi de Adinistraci+n. I"arte cursos en el an/lisis de datos, y ayuda cientíEca y orga8ni2aciones coerciales con la e0tracci+n de una )isi+n "rounda de los datos. a tra*aado en una )ariedad de roles de lidera2go en IBM en Austin (, y ta*iCn en e"resas de nue)a creaci+n. a sido "roesor en la Uni)ersidad de !incinnati, !ity Uni)ersity de Nue)a 5ork,

Iing"na plataforma o tasas de

entre otros. G*tu)o un título de ingeniería elCctrica del Instituto Indio de

mantenimiento

(ecnología de Delhi, MBA "or el Instituto Indio de Lesti+n en Aheda*ad, y

•

Los registros MAR= grat"itas

un doctorado de la Uni)ersidad !ase Hestern eser)e. Zl es un "roesional

•

Sin licencia para e6ec"tar

de la tCcnica de la editaci+n trascendental [. (iene un *log en

•

anilah.co as *i*liotecas digitales son una, el costo8e de anera integral Y ca2 "ara orecer trataientos "r/cticos de los teas i"ortantes de negocios a todos los ie*ros de estudiantes y "roesores.

Business Intelligence and Data Mining

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