Datamining y toma de decisiones

23 de Febrero del 2013

Agregando valor a su negociowww.3kbusiness.com

Data Mining en el proceso de toma de decisiones

Luis Guevara SandovalChief Technology Officer

http://3kbusiness.com/

Agenda

1. Introducción

2. Business Intelligence

3. Data Mining

4. Data Mining y el Modelo Racional

5. Nuevas Tendencia de BI

6. Preguntas

Agregando valor a su negocio

3/2/2013 3

Introducción

• Entender que es la Inteligencia de Negocios

(Business Intelligence)

• Entender que es la Minería de Datos (Data

Mining)

• Entender como la Minería de Datos apoya el

proceso de toma de decisiones desde la

perspectiva del Modelo I de Allison.

• Conocer cuales son las nuevas tendencias en

BI.

• Objetivos de la presentación


Business Intelligence

• ¿Que es Business Intelligence?

Las herramientas de reporte, consulta y análisis de datos pueden ayudar a los usuarios de negocios a navegar a través de un mar de información para sintetizarla información valiosa que en él se encuentra - hoy en día esta categoría de herramientas se les llama "Inteligencia de Negocios“…Gartner group (1996)

“…conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa…” - Wikipedia

“La Inteligencia de Negocios es el conjunto de productos y servicios que permitena los usuarios finales accesar y analizar de manera rápida y sencilla, la información para la toma de decisiones de negocio a nivel operativo, táctico y estratégico” - Idensa Group



• Clasificación segun Davenport



• Arquitectura de una solución de Business Intelligence



• Proceso de Soporte a la Toma de Decisiones

Explotacion de la información / Generación de conocimiento “OLAP”“Data Mining”“Report / Query” Almacenamiento

Histórico para Analisis“Data Warehouse”

Toma de la Decisión Recopilación de Data“Data Transaccional”

Procesamiento de Data para analisis

“ETL”


Data Mining

• ¿Que es Data Mining?

• Es el proceso de exploración y análisis – de

manera automática o semiautomática – de los

datos para obtener patrones significativos

relaciones y reglas en el negocio.


Data Mining

• ¿Que es Data Mining?• Asociación.

• Clasificación neuronal.• Clasificación en árbol.

• Clustering demográfico.•Clustering neuronal.

• Patrones secuenciales.• Secuencias semejantes.

•Predicción neuronal.• Predicción - función base radial.


Data Mining

• Modelos Tipicos

• Clustering

– Determinación de grupos por su comportamiento

– Ej: Agrupación de clientes de un Banco : VIP, Regulares, Malos

• Clasificación

– Clasificación de individuos por sus características

– Ej: Clasificar a un nuevo cliente por sus características como VIP,

Regular, Malo.

• Predicción

– Predicción de acciones en un entorno.

– Ej: Predicción de consumo de un cliente para el siguiente periodo.

• Asociación

– Encontrar reglas de relación entre conjuntos de datos

– Ej: Regla de activación de productos en un banco

Un cliente VIP es el que tiene Activos mayores a US $ 30 000

Determinamos que los clientes VIP son • Casados

• Independientes• Ingresos mayores a US$ 5000

Dado los consumos de un cliente en los últimos 24 meses se determina cuanto

gastará el siguiente periodo.

Cuando un cliente crea una cuenta de ahorros , el siguiente producto es

crédito personal. Este patrón ocurre en el 85 % de los casos.


Data Mining

En líneas generales ayuda al negocio a obtener ventajas competitivas al poder comprender y reaccionar a los problemas del mercado anticipadamente o con mayor rapidez.

• Beneficios del Data Mining


Data Mining y el Modelo I

• Modelo Racional de Allison

Metas y objetivos

Alternativa I Alternativa II Alternativa III

CAJA

NEGRA

Elección

racional

Fuente : ESAN 2013 – Toma de Decisiones Gerenciales. Prof. Sergio Cuervo


Data Mining y el Modelo I

• Preguntas del Modelo Racional y lo soporta la Mineria de Datos

• ¿Cuál es el problema?

• ¿Qué alternativas existen?

• ¿Cuales son los costos y beneficios estratégicos asociados a las alternativas?

• ¿Cuál es el patrón de los valores y axiomas compartidos de la empresa?

• ¿Cuáles son las presiones en el mercado?

• Comprensión del negocio

• Herramientas de Estimación económicas (Cuantificación)

• Descubrimiento de tendencias de mercado

• Descubrir patrones de comportamiento para predecir acciones del

mercadoFuente : ESAN 2013 – Toma de Decisiones Gerenciales. Prof. Sergio Cuervo

• Evaluación de Alternativas y Consecuencias (Simulación)

• Descubrimiento de Reglas de Negocio


Tendencia de BI centrado en el descubriendo de conocimiento a partir de grandes volumenes de textos y en la nube.

La Analítica o Analítica de Negocios esta centrada en el desarrollo de modelos para pronosticar resultados futuros.

Tendencia de BI basada en la distribución de información y conocimiento a traves de plataformas moviles.

Tendencia de BI enfocada en la explotación de bases transaccionales para la soportar la toma de decisiones en tiempo real.

Nuevas Tendencias en BI

Real Time BI

Mobile BI

Analitycs

Text/Web Mining

Big Data

Tendencia orientada al procesamiento de grandes volumenes de datos por lo general no estructurados (imagenes, Social media, audio, video, etc).


Nuevas Tendencias en BI

• Big Data


Q & APreguntas

16

Preguntas & Respuestas


Gracias

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