Business Intelligence: Tipos de Sistemas, Datawarehouse, Datamart y Minería de Datos
Tipos de sistemas de información
- Sistemas operativos
- Sistemas administrativos
- Business Intelligence (BI)
Productos de BI
- Cuadros de mando integral
- Sistemas de soporte a la decisión
- Sistemas de información ejecutiva
Componentes de orígenes de datos
- Datamart
- Datawarehouse
Datawarehouse
Base de datos corporativa, donde se integran y depuran los datos desde una o más fuentes, para luego procesarlos, permitiendo su análisis desde muchas perspectivas y con una rápida velocidad de respuesta. En general, es el primer paso para la creación de una solución de BI.
Datamart
Base de datos departamental, específica para el almacenamiento de los datos de un área de negocio. Tiene como característica una estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos del departamento.
Diferencias entre datamart y datawarehouse
- Los datamart son más fácilmente entendibles y manejables, ya que contienen menos información.
- Los datamart, en general, no tienen datos operacionales detallados.
- El datamart se centra en los usuarios de un departamento o función de negocio.
¿Qué es BI?
Es un concepto multifacético que ayuda a tomar mejores decisiones rápidamente, convierte datos en información y utiliza un método razonable para la gestión empresarial.
Ciclo de BI
Análisis, idea, acción, medición.
BI debe responder
- ¿Cuáles son los mejores y más creíbles resultados?
- ¿Es posible una acción específica sobre los clientes?
Conceptos básicos
- Base de datos: conjunto estructurado de datos coherentes.
- Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD): software que permite manipular las bases de datos.
- Usuario final:
- Usuario especialista: diseña y programa aplicaciones.
- Data Base Administrator (DBA): administra la base de datos.
- Modelo Entidad-Relación: entidades, atributos, relaciones.
¿Cómo hacer posible el BI?
Tecnología, potencia de procesamiento, almacenamiento y software de BI.
Componentes de recuperación de datos que afectan la toma de decisiones
- Latencia de captura
- Latencia de análisis
- Latencia de decisión
Análisis multidimensional
Contextualiza una o más variables, llamadas medidas, por medio de varias perspectivas llamadas dimensiones. Se utiliza para realizar buenos análisis cuando hay mucha información.
Elementos del análisis multidimensional
- Dimensión
- Jerarquía
- Miembro
- Generación jerárquica
Sistemas OLTP
Son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones, que pueden involucrar operaciones de modificación y borrado de datos (por ejemplo, un cajero automático).
Características
- Procesan transacciones.
- Ejecutan procesos en tiempo real.
- Procesan muchas transacciones sobre una base de datos de forma simultánea.
Sistemas OLAP
Son bases de datos multidimensionales, donde se almacenan los datos de forma física mediante un vector multidimensional.
Minería de datos (MD)
Extrae información y determina patrones de comportamiento.
Clasificación de la minería de datos
- MD predictiva: técnicas estratégicas.
- MD para descubrimiento de conocimiento: inteligencia artificial.
Líneas de investigación
- Web mining: servicios web.
- Text mining: obtiene información mediante texto.
KDD (Knowledge Discovery in Databases)
Proceso no trivial que identifica patrones válidos, desconocidos, útiles y comprensibles dentro de los datos.
Tipos de aplicación de la MD
- Clasificación
- Agrupación
- Asociación
- Pronóstico
- Estimación
Usos de la MD
- Vender más a clientes existentes
- Retener clientes
- Ampliar el número de clientes con mínima inversión
- Identificar clientes potenciales