Temática TGS : mayo 2016

Definición

Business intelligence mas conocido como inteligencia de negocios, se define como la capacidad de transformación de un conjunto de datos en una estructura organizada de información, y a su vez este sistema de información aplicarlo en el ámbito del conocimiento. Cuando hablamos de la inteligencia de negocio también nos podemos dirigir a una serie de herramientas y aplicaciones mediante las cuales se pueden organizar diferentes datos provenientes de diferentes campos , como datos operacionales y estructurales , todo con e fin de poder transformarlos y presentarlos como una salida o producto del sistema.

El objetivo principal de la inteligencia de negocio es poder suministrar y precisar la información mas adecuada en una organización para que pueda ser aplicada igualmente en el ambiente mas adecuado para mejorar la toma de decisiones.

La inteligencia de negocio puede ser tomada como una metodología estratégica que se puede implementar dentro de una organización para generar potencial competitivo mediante la retroalimentacion de la información como un estimulo de respuesta a los problemas de negocio.

Aplicación de Estrategias Business Intelligence

La aplicación de (BI) es fundamentalmente enfocada a comprensión de situaciones y problemáticas de negocio complejas. Estas problemáticas generalmente se presentan por la acumulación de grandes cantidades de información internas y provenientes del exterior de la organización, como consecuencia de este exceso la organización pierde la capacidad de toma de decisiones correctas frente al análisis y aplicación de esos datos.

Funcionalidad de la Inteligencia de Negocios

La inteligencia de negocios trabaja básicamente a través de diferentes herramientas, la funcionalidad de estas herramientas es la siguiente:

En si, las herramientas utilizadas en las soluciones propuestas con la implementación del (BI) están dirigidas para desarrollarse en 4 etapas situacionales:

A continuación explicaremos cuatro tipos de herramientas o componentes de orígenes de datos que utiliza y desarrolla la Inteligencia de Negocios.

1-Data Warehouse

¿Que es?

-La Data warehouse (almacenamiento de Datos), es un conjunto de herramientas funcionales y de metodologías que se implementan para la administración de la información, y que de esta forma esta se pueda analizar, gestionar y proponer en diferentes perspectivas para obtener una mayor velocidad y precisión en la toma de decisiones.

La Data Warehouse es la primera etapa que se debe tener en cuenta para la toma de una decisión estándar que conllevara a la solución que se busca en el modelo de Business Intelligence.

Una gran ventaja de usar este tipo de almacenamiento de datos es como se procesa de una forma jerárquica en base a unos sistemas operacionales propios.

Tablas de Hechos

Las tablas de hechos se pueden entender como indicadores de negocios, en las cuales se analiza la información capturada y guardada de una forma mas detallada. Este modelo es desarrollado mediante las llamadas tablas de hechos, a continuación presentare algunos tipos de estas tablas

1-Transaccional :

En este tipo de tablas se registra siempre la totalidad de la información, a la cual se podrá anexar diferentes conjuntos de datos cuando sea necesario.

2-Incremental:

Por cada hecho presentado se registra un conjunto de datos de una forma que se comprime la información, así se podrá determinar que partes de esta son realmente útiles para el procesamiento. En este tipo de tabla no solo se podrá agregar datos, también se podrán actualizar cuando sea necesario.

¿Que Caracteriza a la Data Warehouse?

Esta herramienta funcional del (BI) se caracteriza por ser un método que abarca grandes habilidades indispensables para el desarrollo y el mantenimiento de los negocios. La Data Warehouse es :

Aportes de la Data Warehouse

Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional, basándose en información integrada y global del negocio.
Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor añadido para el negocio de dicha información.
Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios.
Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la relación con el cliente.
Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares.

Ejemplo de una herramienta de Data Warehouse

-A continuación les presentare una herramienta de open source , es decir de código abierto (que sus licencias no tienen costo) , que implementa a la Data Warehouse:

IBM Cognos Analitycs

Esta es una herramienta proporcionada por la IBM donde se integra el sistema de la Data Warehouse. Esta herramienta consta de una plataforma en la cual se ofrece un análisis critico y de adaptación de la información para cualquier tipo de organización.

La herramienta trabaja mediante la obtención de los datos suministrados por el usuario, el cual podrá acceder a estos desde cualquier lugar, modificarla, compartirla, etc. Pero lo que realmente importante que ofrece esta herramienta es suministrar al usuario la cantidad de información de real valor(es decir la información que realmente es útil).

Ventajas de utilizar IBM Cognos Analitycs

-Un entorno único y organizado donde se podrá trabajar con cualquier tipo y cantidad de información

-Poder acceder a la información desde cualquier lugar y desde cualquier tipo de dispositivo sin red.

-Posee herramientas de panel de control para poder manejar y estar al tanto de todas las operaciones que se quiera realizar.

-Es una herramienta netamente Web, por o que no sera necesario el uso de otras herramientas de

escritorio o locales.

-Es una herramienta open source (código abierto), que no genera ningún costo.

A continuación les presentare un video turorial donde observar como se maneja esta herramienta, y como deben ingresar a la plataforma y registrarse para su uso:

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2- Data Mining (Minería de Datos)

¿Que es?

También conocida como "Llamada de datos" o "Descubrimiento del conocimiento" , se define como un proceso analítico de los datos desde diferentes modelos de perspectiva, buscando como objetivo la cuantificación y eficacia real de la información, esto permitirá el aumento de costos y de necesidades, por el contrario permitirá un mayor nivel de ingresos.

La minería de datos es principalmente usada por las empresas con un fuerte enfoque del consumidor - minorista, financiero, comunicación y organizaciones de marketing. Permite a estas empresas para determinar las relaciones entre los factores "internos" como el precio, el posicionamiento del producto, o las habilidades del personal, y los factores "externos", tales como los indicadores económicos, la competencia y demografía de los clientes. Y, que les permite determinar el impacto en las ventas, satisfacción del cliente y las ganancias corporativas. Por último, que les permite "profundizar" en la información de resumen para ver los datos transaccionales detallados.

Con la minería de datos, un minorista podría utilizar los registros de punto de venta de compras de los clientes para enviar promociones específicas basadas en el historial de compras de un individuo. Por la minería de datos demográficos de comentario o de garantía tarjetas, el minorista podría desarrollar productos y promociones para atraer a segmentos específicos de clientes.

La Data Mining se Basa en tres aspectos para su funcionamiento y su aplicación:

1-Datos:

En Data mining , se entiende como datos a un conjunto de aspectos descriptivos o hechos que se pueden analizar, procesar y transformar. En este aspecto la Data mining proporciona grandes ventajas para aquellas organizaciones que manejan grandes cantidades de información y que pueden sufrir problemáticas estructurales por la acumulación de esta. Los principales datos que se manejan son los siguientes:

Datos operacionales o transaccionales, tales como, ventas, costos, inventarios, nómina y contabilidad, es decir , hace referencia mas que todo a datos estadísticos.

Los datos no operacionales, como ventas de la industria, los datos de pronóstico y de respuestas en cuanto a búsqueda de soluciones, y los datos macro económica, los cuales abarcan la totalidad del sistema de recursos de la organización.

Meta datos - datos acerca de los datos en sí, como el diseño de base de datos lógicos o definiciones estructurales.

2-Información

En Data Mining la información es la agrupación o conjunción de los diferentes datos individuales que se recojan durante los procesos funcionales o estructurales de la organización.

3-Conocimiento

La Data Mining hace referencia al conocimiento, debido a que este es una de las formas mas eficaces para llevar a la ejecución los diferentes grupos de información obtenidos y así poder procesarlos para determinar las soluciones necesarias. Una ventaja del conocimiento en el momento de la aplicación de la información es que podrá brindarse una perspectiva de los posibles comportamientos y situaciones que se puedan presentar por cada una de las soluciones o tipos de procesos que se manejen.

Funcionalidad de la Data Mining

La Data Mining se desarrolla mediante 4 tipologias relacionales :

Clases : Los datos almacenados se utilizan para localizar los datos en grupos predeterminados.

Clusters : Los elementos de datos se agrupan de acuerdo a las relaciones lógicas o preferencias de los consumidores. Por ejemplo, los datos pueden ser extraídos para identificar segmentos de mercado o afinidades de consumo.

Asociaciones : Los datos pueden ser extraídos para identificar asociaciones.

Patrones secuenciales : Los datos se extraen mediante la anticipación de tendencias y patrones de comportamiento.

Composición de la Data Mining

1er elemento : permite extraer, transformar y datos de transacciones de carga en el sistema de almacenamiento de datos.

2do elemento : permite almacenar y gestionar los datos en un sistema de base de datos multidimensional.

3er elemento: Permite proporcionar acceso a los datos a los analistas de negocios y profesionales de la tecnología de la información.

4to elemento: Permite analizar los datos por software de la aplicación.

5to elemento: Permite presentar los datos en un formato útil, como un gráfico o una tabla.

Ejemplo de una herramienta de Data Mining

-A continuación les presentare una herramienta de open source , es decir de código abierto (que sus licencias no tienen costo) , que implementa el sistema de la Data Mining:

Weka:

Esta es una aplicación de Minería de Datos Open Source desarrollada en la Universidad de Waikato, que consiste en una colección de algoritmos y secuencias de administración de datos implementados en Java para realizar minería de datos. En la actualidad esta asociado al proyecto pentaho, el cual es apoyado por IBM y Microsoft por enfocarse en herramientas de la inteligencia de negocios. No es una herramienta muy conocida , ya que ha sido implementada en el mercado hace tan solo un año. Esta herramienta es de tipo local , es decir que hay que descargarla y realizar un registro gratuito para su uso. A continuación les mostrare un tutorial para que puedan desarrollar el proceso paso a paso:

Weka es una herramienta de dominio público escrita en Java que se puede descargar de esta dirección:

http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/

Manual de uso e instalación:

-En estos vídeos podrás observar cada una de las funcionalidades de la herramienta, la forma de acceder, como suministrar los datos, como realizar diferentes enlaces de Bases de datos , etc.

3-Cloud Computing (Computación en Nube)

¿Que es ?

Se define como una estructura tecnológica encaminada a un modelo de negocio determinado, el cual abarca una gran variedad de almacenamiento de información, de metodologías de trabajo , relaciones y recursos, y todos estos conceptos a su vez se van almacenando en un espacio libre e indeterminado donde se podrá modificar cualquier componente en caso de que sea necesario.

En si el Cloud Computing proporciona servicios de almacenamiento, acceso, ingreso y modificación de diferentes recursos informáticos manejados mediante algún tipo de red.

Para entender mejor su definición debemos entender de que el Cloud Computing administra los procesos y la información mediante un conjunto de ordenadores, los cuales se unen a través de una red de comunicaciones.

En los lugares informáticos de red en que se almacenan los datos son conocidos como "nubes", los cuales se clasifican en tres tipos:

1-Nubes Publicas:

Espacios informáticos de almacenamiento en los cuales los usuarios pueden acceder a los diferentes servicios de almacenar, actualizar u obtener información sin necesidad de algún parámetro o restricción de ingreso.

2-Nubes Privadas:

Estos espacios de almacenamiento son dirigidos para usuarios cuya información es de uso exclusivo de ellos mismos, donde nadie pueda acceder a ellos o modificarlos.

3- Nubes Híbridas:

Espacios informáticos de almacenamiento en los cuales se presenta una parte privada para la infraestructura de la información, y una parte publica para poder compartir pequeños fragmentos de información. En pocas palabras es una combinación de las nubes privas y publicas.

Características del Cloud Computing

1-Servicio Medible:

Debe haber un estricto control del rendimiento de sus herramientas para ´poder brindar un servicio funcionalmente eficaz y seguro. Este control o supervision puede ser realizado por el proveedor y por el usuario.

2-Afianzamiento de Recursos:

Los recursos están al manejo de los usuarios , de tal forma que puedan suplir sus necesidades. Por esto, tales recursos deben contar con una estructura lógica y adecuada para el usuario, que le permita ser fácilmente entendible y funcional.

3-Red Amplia :

Entre mas amplia sea la red de propagación del servicio va a permitir que sea mas accesible para los usuarios, mediante diferentes dispositivos, diferentes lugares y diferentes métodos de acceso y de manejo del servicio.

4-Adaptabilidad de Demanda:

Los servicios que se presten no pueden ser siempre los mismos, ya que estos deben ir cambiando en base a las necesidades que estén presentando los usuarios.

Ventajas del Cloud Computing

-Acceso a la totalidad de la información

- Accesibilidad permanente en la red

-Seguridad en almacenamiento de la información

-Servicio Gratuito

-Mayor rapidez en el almacenamiento y obtención de información.

Ejemplo de una herramienta de Cloud Computing

-A continuación les presentare una herramienta de open source , es decir de código abierto (que sus licencias no tienen costo) , que implementa el sistema de Cloud Computing :

BOX

-Esta es una herramienta que es utilizada por muchas personas, ya que proporciona servicios detallados y seguros de almacenamiento de datos en la nube. Un aspecto importante es que l herramienta es gratuita y puede ser utilizada por cualquier persona.

Su manejo es demasiado fácil y seguro. Box cuenta hasta con 5 Gb de almacenamiento, cuya función es prestar un servicio de guardar información y poder compartirla o modificarla de una forma eficaz.

A continuación mostraremos el tutorial de uso y de ingreso a esta magnifica herramienta (recomendación personal) :

4- Analítica Visual

¿Que es?

Se define como un campo de visualización de las estructuras de la información mediante el razonamiento y análisis de sus diferentes perspectivas. Su función principal es brindar un mejor entendimiento a problemáticas que abarcan demasiada información o que presentan una estructura demasiado compleja. Esto lo hace posible mediante el análisis, la interacción y la transformación de la información que se tiene para poder visualizarla perspectivamente de una manera Lógica y concisa.

La analítica Visual define a su ves a dos tipos de visualización:

1-Visualización de la información:

Este tipo de visualización podría determinarse como desmembradora , ya que digiere a la información de muchas formas para brindar un mayor entendimiento de esta misma.

2- Visualización Científica:

La revisión de los datos en este tipo de visualización es un poco mas matemático y estadístico, donde prima la jerarquía y la estructura lógica , así sea confusa o extensa.

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La analítica Visual busca unir las técnicas de la visualización y las perspectivas con el análisis de los datos, de una forma que haya una interacción entre el emisor de la información y quien la toma y la procesa.

Ventajas de la Analítica Visual

-Incrementa los recursos cognitivos: como en el uso de un recurso visual para reforzar la comprensión y el análisis de grandes o complejas estructuras de información.

-Reduce la búsqueda: mediante la representación de grandes grupos de datos en un espacio reducido, de una forma ordenada y jerárquica, de tal forma que cada dato sea más fácil de localizar y obtener.

-Mejora el reconocimiento de patrones: cuando la información es organizada en un espacio según sus relaciones en el tiempo, se podrá destinar las tareas y procesos que se llevaran a cabo.

-Apoya y facilita la inferencia predeterminada de relaciones que de otra forma serian más difíciles de entender. (mayor comprensión frente a la complejidad).

-Destacar el conjunto de datos más útiles.

-Proporciona un medio variable, el cual, a diferencia de los diagramas estáticos, permite la exploración de un espacio de valores que pueden ser restablecidos constantemente.

Para que la analítica mediante sus perspectivas de visualización pueda organizar y presentar la información que trabaje se basa en las metodologías de la "Data Mining" y de la conocida "Big Data". Ya sabemos en que consiste la Data Mining , pero ¿que es la Big Data?.

Big Data

La Big Data se define como una tendencia tecnológica, la cual esta encaminada a la orientación en el entendimiento de la complejidad y a la toma de decisiones. La Big Data es utilizada para representar grandes cantidades de datos que presenten diferentes tipos de estructuración. Esta tendencia nos permite ahorrar tiempo y costos en el manejo de la información.
La Big Data esta encaminada para administrar y procesar aquellos conjuntos de datos que no pueden ser manejados por herramientas clásicas o tradicionales debido a sus grandes tamaños.

Tipos de datos de la Big Data

1.- Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales y de las diferentes herramientas de comunicaciones que manejen procesamiento de datos a gran escala.

2.- Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular , o un conjunto de datos científicos específicamente, los cuales se transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.

3.- Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR). Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.

4.- Biometrics: Información cuantificada en la que se incluye datos específicos de identificación, . En el área de seguridad e inteligencia, los datos cuantificables han sido información importante para los procesos de manejo de información.

5.- Human Generated: Información producida por los usuarios de las herramientas de las comunicaciones.

Ejemplo de una herramienta de la Analítica visual

-A continuación les presentare una herramienta de open source , es decir de código abierto (que sus licencias no tienen costo) , que implementa el sistema de la analítica visual :

OWA (open web analitycs)

Esta es una herramienta creada por Google Analitycs , permite realizar u trabajo de perspectivas de información, donde los usuarios pueden tener el control total de sus datos, cuenta con un uso fácil y se desarrolla localmente, es decir que hay que descargarla, pero es totalmente gratis.

Esta herramienta permite organizar la totalidad de los datos jerarquicamente sin dejar a un lado la interacción y la elección del usuario. OWA se centraliza mas que todo en los datos de las telecomunicaciones del usuario, de sus redes y de sus aplicaciones mas utilizadas donde maneje algún tipo de información propia, es decir es una aplicación donde se manejara la información que suministre el usuario para su administración, pero a su vez podrá manejar información guardada en otras herramientas mediante OWA.

- A continuación contamos con un manual para el uso de esta aplicación: