Sistemas de Información para la Gestión

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
1
Sistemas de Información para la Gestión
Año 2015
2
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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Sistemas de Información para la Gestión
Año 2015
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1
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.
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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
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2
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.
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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
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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?
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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
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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)
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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
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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
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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?
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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
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¿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)
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…Para tomar decisiones
GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO - RESUMEN
OLTP
Transacciones
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Data Mart
Conocimientos
BI
Decisión
Sistemas de Información para la Gestión
Año 2015
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IECO – 05/13/2010 – Pág. 12 (sección Bonus)
Duchos para revelar el secretos de los números
GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO – EDUCACIÓN
Sistemas de Información para la Gestión
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Sistemas de Información para la Gestión
Año 2015
48
12
UNIVERSIDAD NACIONAL DE BUENOS AIRES
Sistemas de Información para la Gestión
Año 2015
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