Logo Sinnexus
 
 
Empresa Productos y servicios Business Intelligence Blog de noticias Acceso intranet

 

Business Intelligence

Menú contextual

¿Por qué Business Intelligence?

Diferencia entre datos, información y conocimiento

Arquitectura global de una solución BI

El BI en los diferentes departamentos de empresa

Cuadro de mando integral

Sistemas de soporte a la decisión

Sistemas de información ejecutiva

Datamart

Datawarehouse

Bases de datos
OLTP y OLAP

Datamining

Plan director

Plan estratégico

Plan operativo anual

Plataformas de Business Intelligence

Ejemplos prácticos de Business Intelligence

¿Cómo saber si su empresa necesita una solución BI?

Razones por las que invertir en Business Intelligence

 

Datamining (Minería de datos)

El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.

De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más diferencias entre datos, información y conocimiento.


Los datos que vemos son sólo la punta del iceberg

Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales:

*  Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.

* Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.

*  Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.

*  Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.

Esfuerzo en cada etapa del datamining
Carga de trabajo en las fases de un proyecto de datamining

En resumen, el datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones".

En el artículo Data Mining: Torturando a los datos hasta que confiesen, Luis Carlos Molina proporciona una visión muy clarificadora sobre la minería de datos, incluyendo interesantes ejemplos de aplicaciones de la misma. Recomendamos su lectura.

Si no está familiarizado con el concepto de Datamining, puede resultarle útil, además, examinar las siguientes definiciones:

*  Datamart

*  Datawarehouse

*  Cuadro de Mando Integral

*  Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

*  Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)


 

Classora

Menú contextual

Sinnexus ha desarrollado Classora Knowledge Base, una base de conocimiento para Internet orientada al análisis de datos con técnicas de Business Intelligence.

Classora Knowledge Base

Classora es la mayor base de conocimiento para Internet en español.

Una visión diferente de la información en Internet: 480.000 fichas de personas, empresas, lugares... miles de rankings, mapas y gráficas de todo tipo.

Classora

¡Entra en Classora!

Aviso legal - Contacto - Créditos - Mapa del web
Sinnexus es una marca comercial de Sinergia e Inteligencia de Negocio S.L.
Otras webs del grupo:
Sinnexus - Classora Technologies - Classora Knowledge Base
Clasificaciones deportivas - Festival Eurovisión - Resultados electorales
© Copyright 2007 - 2012 - Sinnexus - Ronda de Outeiro nº 116 - 15008 (A Coruña) - Tel/Fax: 881 884 859
Validación xhtml Validación css
Directorio de Empresas de Consultoría