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1 La estrategia científica de Eureka: Hacia una tecnología semántica y transdisciplinaria de Inteligencia de Negocios, uniendo el descubrimiento de conocimientos, la gestión del conocimiento y la toma de decisiones Coordinator: Prof. Dr. Rafael Alejandro Espín Andrade

2 Paradigma Transformacional de las Organizaciones Paradigma Emergente de la Ciencia Complejidad No linealidad Trans-disciplinariedad No determinismo Evolución Desequilibrio No voluntarismo Dinamismo Paradigma Transformacional Emergente: Sistema evolutivo complejo, no caótico, pero en desequilibrio

3 Transdisciplinariedad Economía Clásica Economía Experimental Psicología Política Disciplinas Funcionales Organización Sociología Disciplinas Categoriales Administración Investigación de Operaciones Inteligencia Computacional Informática Empresarial

4 Eureka s Objectives Developing a new Trans disciplinary technology for Business Intelligence, joining Knowledge Discovery, Knowledge Management and Decision Making. Developing Trans disciplinary theories and practical solutions and strategies towards modeling different intellectual activities studied from rational thinking like Evaluation, Estimation, Reasoning, Learning, Knowledge Discovery and Decision Making, by mixing rationally different disciplines into Operations Research and Computational Intelligence. Creating a multidisciplinary repository of ontologies, useful for management organizations, according all functions, processes and categories involved, using all kind of sources 4

5 Business Intelligence Systems Status Quo Lack and misuse of BI Systems Access door for Disciplinarian Modules Querying by Data Warehouses (OLAP) Strategic Analysis Balance Score Card Data Mining Decision Support Systems Should be all the Company Architecture focused to Knowledge Management, Knowledge Discovery and Decision Making 5

6 Business Intelligence Systems Status Quo Business Intelligence technology, as a consequence of the disciplinarian Science, is based on Tool disciplinarian boxes technology, and disciplinarian modules. Interrupts analysis flows, needing human intervention, from one disciplinarian model to other one, Avoids the use of systems as a hole, because of the disciplinarian user background field. 6

7 Business Intelligence Technology Vision 1. Discover systematically useful knowledge according the environment and organization from all the important categories, functions and processes of the company, mixing all the possible information sources, including not structured sources and human ones, 2. Use the knowledge, for supporting the elaboration and updating of the company strategy, 7

8 Business Intelligence Technology Vision 3. Use the knowledge and the elaborated strategy, for supporting (through modeling, simulation and optimization) all the programmed company decision making problems, and all the important not programmed company decision making problems too, 4. Use the elaborated strategy for supporting the selection of the KPI for Management Control, the elaboration of Compound Performance Indicators, and the elaboration of reports useful for actions plans, and alternatives of problem solutions elaboration, 8

9 Knowledge Discovery Methods Codification Fuzzy Logic Predicates Evaluation Fuzzy Multivalued Logic Searching Any of them, including optimization 9

10 Trans-disciplinarian Business Intelligence Technology Organization Knowledge Data Emergent Strategic Project Organizational Stage: Knowledge Engineering Knowledge Discovery Knowledge Management Decision Making Inter and Trans-disciplinarian Ontologies Repository Expert Knowledge Literature Knowledge Data Decision Coherency Strategic Integration Scientific Stage: Knowledge Engineering Knowledge Discovery Knowledge Management 10

11 DSS Design from a Fuzzy Ontologies Repository 11

12 DSS Design from a suite of Operational Research Models 12

13 DSS Design from a suite of Operational Research models and a Fuzzy Ontologies Repository 13

14 MODELOS SEMANTICOS ONTOLOGIAS, RAZONAMIENTO FTS Jeena MODELO MATEMÁTICO MODELO DE DATOS DATOS DB2 ORACLE EXCEL DBF MySQL... E R P LENGUAJE ALGEBRAICO MODELO NUMÉRICO OPL - ODM ALGORITMOS DE OPTIMIZACION Y META HEURISTICAS FICO Xpress CPLEX 14

15 Wide Knowledge Discovery A trans-disciplinarian way to define and understand Knowledge Discovery, covering all of the last concepts including the narrow sense of Knowledge Discovery. Discovery of Knowledge from all possible sources and combined sources. 15

16 Fuzzy Logic Predicates Good for interpretability from and towards natural and professional languages They can be interpreted as trees neural networks maps others 16

17 Communication Mapping from one semiotic register to other one is the key of interpretability, the key of communication; and the possibility of different heuristic as searching method Semiotic Register 1: Natural or professional language Semiotic Register 2: Fuzzy Logic Predicates Semiotic Register 3: Trees Neural Networks or Graphs Concept Maps Informatics Language (For example OWL) 17

18 Examples of CFL Models and Ontologies SWOT-OA Fuzzy Solution for n-person Cooperative Games as a model for Negotiation Competitiveness (BIOMUNDI) Manager Competences and relation with an MBA program Integral Evaluation of Projects Local Sustainable Development Indexes SDI Readiness Learning Evaluation Model for Selection of target control in Customs Treatment of Images of Magnetic Nuclear Resonance for discovery of brains substances using genetic algorithms as searching method 18

19 Compensatory Fuzzy Logic Developed Tools BIAS (DSS in organizations using SWOT-OA Analysis) ICPRO (Evaluación de predicados de Lógica Difusa y Redes Neuronales) Fuzzy Tree Studio (New version of ICPRO) Prolog program for Knowledge Discovery by CFL and heuristic searching Java Program for Knowledge Discovery by CFL and heuristic searching Different Tools using Pentaho, R, y Weka para BSC and Knowledge Discovery 19

20 Frameworks adopted Two of the most applied SR schemes are Global Reporting Initiative (GRI) and United Nations Global Compact Communication on Progress (GC). In 2009 GRI in version G3 used for publishing 1400 reports worldwide mainly large companies GC was adopted as a framework in more than 6000 companies many of them SMEs Source: Wensen, K.v M.

21 GRI G 3.1

22 UN Global Compact and GRI G3 making the connection

23 Schematic procedure for decision-making process to implement Sustainability Reporting Source: the author

24 Procedure for decision-making process to implement Sustainability Reporting. Detailed procedure Source: the author

25 Management Definitions upon GRI G3.1 level C Important for stakeholder Possible to account How true is the statement? Important for company Good achievements Organization can Report or Justify Report Parameters Organization can Report or Justify Governance, Commitment, Engagement 64 KPIs Dimensional Requirements on 30 General Requirements 0 absolutely false; 0.25 more false than true; 0.5 as true as false; 0.75 more true than false; 1 absolutely true

26 Overview of the proposed method Source: the author

27

28 Step 4 Satisfaction of GRI C level from organization x

29 Participating companies Source: the author Companies in italic, haven t filled the provided table

30 Roles of the contact persons in the participating companies Source: the author Companies in italic, haven t filled the provided table

31 Results for Company A (part) Source: the author

32 Results Source: the author

33 Scorecard for the Management of Protected Areas Valdés Peninsula 33

34 Principal species included Guanaco (Lama guanicoe), Patagonian Mara (Dolichotis patagonum), Large Hairy Armadillo (Chaetophractus villosus), Patagonian Pichi (Zaedyus pichiy), Grey Fox (Pseudalopex griseus), Geoffroy's Cat (Leopardus geoffroyi), Pampas Cat (Leopardus colocolo pajeros), Puma (Puma concolor), Patagonian Hog-nosed Skunk (Conepatus humboldtii), Lesser Grison (Galictis cuja). 34

35 Concepts in natural language Vulnerability is high when Conflictivity is high and the Environmental Management is inefficient. Conflictivity is high when relative conservative value of the SIG area is high and at the same time, the prevalent anthropic pressure is high. 35

36 Concepts in natural language Relative conservative value of the SIG area is high when Specie 1 is rare or Specie 1 is critical or Specie 1 is irreplaceable; or when Specie 2 is rare or Specie 2 is critical or Specie 2 is irreplaceable; ; or when Specie n is rare or Specie n is critical or Specie n is irreplaceable. Prevalent anthropic pressure is high when its time is long, its area is big and its intensity is strong. 36

37 Concepts in Predicates Calculus Language AreaVulnerability(r) := VULH(hunting,r) VULH(poisoning,r) VULH(sheepGrazing,r) VULH(ap,r) := CH(ap,r) EI(ap,r) CH (ap,r):= VH(r) PH(ap,r) VH(r) := [R(1) C(1) I(1)] [R(2) C(2) I(2)] [R(n) C(n) I(n)] PH (ap):= TL(ap) AH(ap) IS(ap) 37

38 Concepts in Predicates Calculus Language VULH(ap) = Vulnerability for the anthropic pressure considered is high. CH = Conflictivity is high. EI = Environmental Management is inefficient. VH = Relative conservative value of the SIG area is high. PH = Prevalent anthropic pressure is high. R(i) = Specie i is rare. C(i) = Specie i is critical. I(i) = Specie i is irreplaceable. TL = Prevalent anthropic pressure time is long. AB = Prevalent anthropic pressure area is big. IS = Prevalent anthropic pressure intensity is strong. 38

39 39

40 40

41 41

42 Scorecard for the Management of Protected Areas Valdés Peninsula 42

43 Principal species included Guanaco (Lama guanicoe), Patagonian Mara (Dolichotis patagonum), Large Hairy Armadillo (Chaetophractus villosus), Patagonian Pichi (Zaedyus pichiy), Grey Fox (Pseudalopex griseus), Geoffroy's Cat (Leopardus geoffroyi), Pampas Cat (Leopardus colocolo pajeros), Puma (Puma concolor), Patagonian Hog-nosed Skunk (Conepatus humboldtii), Lesser Grison (Galictis cuja). 43

44 Concepts in natural language Vulnerability is high when Conflictivity is high and the Environmental Management is inefficient. Conflictivity is high when relative conservative value of the SIG area is high and at the same time, the prevalent anthropic pressure is high. 44

45 Concepts in natural language Relative conservative value of the SIG area is high when Specie 1 is rare or Specie 1 is critical or Specie 1 is irreplaceable; or when Specie 2 is rare or Specie 2 is critical or Specie 2 is irreplaceable; ; or when Specie n is rare or Specie n is critical or Specie n is irreplaceable. Prevalent anthropic pressure is high when its time is long, its area is big and its intensity is strong. 45

46 Concepts in Predicates Calculus Language AreaVulnerability(r) := VULH(hunting,r) VULH(poisoning,r) VULH(sheepGrazing,r) VULH(ap,r) := CH(ap,r) EI(ap,r) CH (ap,r):= VH(r) PH(ap,r) VH(r) := [R(1) C(1) I(1)] [R(2) C(2) I(2)] [R(n) C(n) I(n)] PH (ap):= TL(ap) AH(ap) IS(ap) 46

47 Concepts in Predicates Calculus Language VULH(ap) = Vulnerability for the anthropic pressure considered is high. CH = Conflictivity is high. EI = Environmental Management is inefficient. VH = Relative conservative value of the SIG area is high. PH = Prevalent anthropic pressure is high. R(i) = Specie i is rare. C(i) = Specie i is critical. I(i) = Specie i is irreplaceable. TL = Prevalent anthropic pressure time is long. AB = Prevalent anthropic pressure area is big. IS = Prevalent anthropic pressure intensity is strong. 47

48 48

49 49

50 50

51 Modelo para la selección de cargas de alto riesgo de fraude Las administraciones de aduanas del mundo desempeñan un papel esencial en la implementación de diversas políticas oficiales de vital importancia y contribuyen al logro de numerosos objetivos relacionados con el desarrollo nacional. Para lograr esto es necesario el empleo de herramientas que permitan, de forma efectiva, la selección de los envíos que presentan un alto peligro de fraude y sobre ellos concentrar el control aduanero.

52 Modelo Una carga se representará por una cuarteta ordenada Ca Ip,P,S p, Pp Donde: Ip representa al importador, P al proveedor, Sp a la subpartida arancelaria, Pp el país de procedencia.

53 Modelo Una carga tiene alto peligro de fraude si tiene alto riesgo potencial y alto riesgo histórico. P Ca P Ca P Ca p h

54 Una Carga tiene un alto peligro histórico, si los datos reflejan un alto peligro por relación Importador/Proveedor, o por relación Importador / Partida arancelaria, o por relación Partida Arancelaria / País de Origen, o por Proveedor / Partida Arancelaria, o por Importador / Partida Arancelaria / País de Origen y la subpartida arancelaria representa un daño fiscal importante Ph Ca P I p,p P I p,sp P I p,s p,pp P S p,pp P P,S p Df

55 Modelo Cada peligro histórico es evaluado a partir de los datos utilizando funciones de pertenencia sigmoidales. Una carga tiene un alto peligro potencial si tiene un alto peligro potencial por contrabando, por valoración o por clasificación Pp Ca P pcon (Ca) P pval (Ca) P pcla (Ca)

56 Modelo El peligro por contrabando, valoración o clasificación son también expresados a partir del lenguaje y definidos por los predicados correspondientes. Se hizo una implementación del modelo en MATLAB y un generador aleatorio de cargas, para validar el comportamiento del modelo, que fue evaluado positivamente por un comité de expertos

57 Voluntad de la Aduana General de la República ES voluntad de la Aduana general de la república, que en un período breve se convierta en una herramienta muy útil que contribuirá a reducir los riesgos de fraude y a facilitar el comercio.

58 Análisis SWOT-OA Facilita la evaluación del proyecto de cambio de una organización La transformación de la estrategia en prioridades de objetivos y acciones El apoyo a la decisión desde una perspectiva estratégica

59 Análisis SWOT-OA Une los enfoques DAFO y de Mapas de Objetivos (BSC) a través de matrices y predicados de la Lógica Difusa Compensatoria Ha sido aplicado en las empresas ASTICAR y ASPORT en Cuba Ha sido utilizado en empresas de Argentina (2) y Brasil (al menos 2)

60 Matrices de Partida Matriz DAFO difusa. Matriz de presencia de las características de la organización. Matriz de presencia de las características del entorno. Matriz de objetivos estratégicos por características (organización + entorno). Matriz de acciones por objetivos estratégicos.

61 Esquema del modelo SWOT-OA

62 Importancia de las Características del entorno

63 Importancia de las Características de la organización

64 Importancia de los Objetivos Estratégicos

65 Importancia de las Acciones

66 Uso para la Toma de Decisiones Se utilizó el Análisis SWOT-OA para el análisis de la Decisión de la estructura empresarial de los puertos de la Ciudad de la Habana

67 Prioridad de los Objetivos de la Decisión

68 Evaluación de Alternativas

69 Evaluación de Alternativas

70 Evaluación de Alternativas

71 Análisis SWOT-OA S: Strengths W: Weaknesses O: Opportunities T: Trends O: Objectives A: Actions or Alternatives 71

72 The importance value of characteristic k should be interpreted as the truth values of the following sentence: There are environment characteristics that together with characteristic k of the organization should be considered to choose the strategy towards business vision. k p k 1,2,, n y j 1,2, j( q d ) k n j k j 2, pk and qk are truth values of the following two sentences respectively; we named them presences: Characteristic k is present in the organization and Characteristic k is present in the environment 3 72

73 Case Study Travel Agency of Porto Alegre Brasil 73

74 Strengths ST1 = Well paid employees ST2 = Reputation of Subsidiary Company ST3 = More than two decades of performance in the market ST4 = Differentials in the Service ST5 = Delivery of aerial tickets and packages at home ST6 = Attendance ST7 = Personalized tourist packages ST8 = Price and payment conditions ST9 = Attendance offices at big clients ST10 = Agent's accompaniment for international packages 74

75 Weaknesses WE1 = Few professionals with experience in the administration of the tourism sector WE2 = Lack of information about internal procedures WE3 = Centralization of the financial sector in the head office WE4 = Excess of bureaucracy WE5 = Accumulated work WE6 = Demand exceeding the attendance conditions WE 7= Delay in the invoices delivery WE8 = Failure in the accounting system WE 9= Restriction about incentives for providers and workers 75

76 Opportunities OP1 = Deficiency of the competitors in the service OP2 = Alternative destinations (Countryside and Environmental tourism) OP3 = Growth of small and medium companies OP4 = Long term financing 76

77 Threats TH1 = Increase of the presence of the competition in the media TH2 = Direct competition with great international companies TH3 = Adaptation of the bureaucracy to the clients necessities TH4 = Barrier when selling international travels 77

78 Objectives OBJ1 = Diversify the distribution of packages by specialized operators OBJ2 = Increase the offer of products for small and medium companies OBJ3 = Divulge the long term financing through the bank OBJ4 = Search to attend the clients real needs 78

79 Actions AC1 = Team work to accomplish late tasks AC2 = Resolve the backlog AC3 = Visit the clients AC4 = Payment prediction (prediction for the bills to pay of the company in anticipation) AC5 = Meeting always at the end of the day. 79

80 SWOT OP1 OP2 OP3 OP4 TH1 TH2 TH3 TH4 Presence ST1 0,8 0,3 0, ,9 0,7 ST2 0,9 0,5 0,8 0,9 0,9 0,9 0,6 0,6 0,8 ST3 0,8 0,5 0,7 0,8 0 0,9 0,1 0,6 0,7 ST4 0,7 0,6 0, ,7 0,7 0,6 0,8 ST5 0,7 0,3 0, ,6 0 0,2 0,8 ST6 1 0,5 0, ,9 0,6 0,7 1 ST7 0,9 0,5 0,8 0,7 0,2 0,7 0,2 0,6 0,7 ST8 1 0, ,2 1 0,8 0,7 0,8 ST9 1 0,6 0, ,8 0,8 0,4 0,7 ST10 0,9 0,1 0, ,8 0,2 0,8 0,8 WE , ,7 0,6 0 0,4 WE ,1 0,6 0 0,6 0,8 0 0,2 WE3 0,8 0 0, ,9 0,9 0 0,1 WE4 0,8 0 0, ,8 1 0,1 0,7 WE5 0,7 0 0, ,1 0,6 WE6 0,9 0,5 0,9 0,6 0 0,9 0 0,6 0,6 WE ,8 0,7 0 0,5 WE ,5 0 0 WE9 0 0, ,6 Presence 0,7 0,6 0,7 0,6 0,1 0,3 0,6 0,8 XX 80

81 OBJ1 OBJ2 OBJ3 OBJ4 Org. Charact ST1 0 0,7 0,7 0,7 ST2 0,6 0,1 0,1 0,8 ST ,6 ST4 0,7 0,1 0,7 0,6 ST5 0,8 0 0,5 0,9 ST6 0,6 0,6 0,1 0,7 ST7 0,6 0 0,6 0,6 ST ,6 0,7 ST9 0,8 0 0,1 0,9 ST ,6 0,9 WE ,6 WE2 0, ,6 WE ,8 0,6 WE ,6 0,7 WE5 0,8 0,8 0,6 0,6 WE6 0,8 0,8 0,6 0,8 WE7 0,8 0,6 0 0,8 WE WE

82 Env. Charact OBJ1 OBJ2 OBJ3 OBJ4 OP OP OP OP TH TH TH TH

83 Strategic objectives OBJ1 OBJ2 OBJ3 OBJ4 OBJ1 1 0,4 0,6 1 OBJ2 0,4 1 0,7 0,6 OBJ3 0,6 0,7 1 1 OBJ4 1 0,

84 Strengths ST8 = Price and payment conditions 0,7012 ST2 = Reputation of Subsidiary Company 0,6441 ST7 = Personalized tourist packages 0,5991 ST6 = Attendance 0,5940 ST9 = Attendance offices at big clients 0,5723 ST3 = More than two decades of performance in the market 0,5700 ST4 = Differentials in the Service 0,5370 ST1 = Well paid employees 0,5359 ST10 = Agent's accompaniment for international packages 0,5244 ST5 = Delivery of aerial tickets and packages at home 0,

85 Weaknesses WE6 = Demand exceeding the attendance conditions 0,5715 WE4 = Excess of bureaucracy 0,4700 WE3 = Centralization of the financial sector in the head office 0,4403 WE = Lack of information about internal procedures 0,3089 WE= Accumulated work 0,3054 WE = Few professionals with experience in the administration of the tourism sector 0,2051 WE7 = Delay in the invoices delivery 0,1932 WE9 = Restriction about incentives for providers and workers 0,1082 WE8 = Failure in the accounting system 0,

86 Opportunities OP1 = Deficiency of the competitors in the service 1 OP3 = Growth of small and medium companies 0,6681 OP2 = Alternative destinations with cities in the countryside and environmental tourism 0,4381 OP4 = Long term financing 0,

87 Threats TH2 = Direct competition with great international companies 0,6632 TH3 = Adaptation of the bureaucracy to the clients necessities 0,5300 TH4 = Barrier when selling international travels 0,5111 TH1 = Increase of the presence of the competition in the media 0,

88 Objectives OBJ4 = Search to attend the clients real needs 0,5424 OBJ1 = Diversify the distribution of packages by specialized operators 0,5178 OBJ3 = Divulge the long term financing through the bank OBJ2 = Increase the offer of products for small and medium companies 0,5170 0,

89 Actions AC4 = Payment prediction (prediction for the bills to pay of the company in anticipation) 0,6631 AC3 = Visit the clients 0,6602 AC2 = Resolve the backlog 0,6554 AC5 = Meeting always at the end of the day. 0,6417 AC1 = Team work to accomplish late tasks 0,

90 NISDE SWOT OA

91 Objetivos estratégicos por Características de la Organización Cuán cierto es que la característica k hace recomendable el planteamiento del objetivo i?

92 Objetivos estratégicos por Características del Entorno Cuán cierto es que la característica j hace recomendable el planteamiento del objetivo i?

93 Características de la Organización por Características del Entorno Cuán cierto es que la característica k de la organización junto con la característica j del entorno deben ser tenidas en cuenta para escoger las estrategias que conduzcan a la visión de la organización? Características de la Características del Entorno organización Amenazas Oportunidades Debilidades ,8 0,9 0,7 0 0,4 0,3 0,2 0,3 2 0,7 0,6 0,5 0 0,3 0,2 0,4 0,8 3 0,8 0,9 0,8 0 0,3 0,2 0,4 0,8 Fortalezas 4 0,9 0,9 0,9 0 0,2 0,6 0,6 0,7 5 0,9 0,9 0,9 0 0,2 0,2 0,7 0,3 6 0,9 0,9 0,9 0 0,2 0,2 0,2 0,2 7 0,9 0,9 0,9 0 0,6 0,4 0,7 0,2

94 Presencia de cada Característica de la Organización y del Entorno Cuán cierto es que la característica k es una característica de la organización o del entorno? Características de la organización Presencia 1 0,9 2 0,6 3 0, ,8 7 0,9 Características del Presencia Entorno 1 0,9 2 0,8 3 0,9 4 0,8 5 0,9 6 0,9 7 0,8 8 0,8

95 Importancia de cada Característica de la Organización

96 Importancia de cada Característica de la Organización

97 Importancia de cada Característica del Entorno

98 Importancia de cada Característica del Entorno Importancia Importancia

99 Importancia de los objetivos estratégicos

100 Importancia de los objetivos estratégicos Importancia Importancia

101 Objetivos Estratégicos más importantes Rediseñar e implantar el sistema de gestión empresarial. Capacitar a los cuadros y reservas en gestión organizacional. Implantar el sistema de ciencia e innovación tecnológica. Planificar, organizar y controlar la eficacia, eficiencia y efectividad de los procesos. Certificar el sistema de gestión de la calidad según Normas ISO. Rediseñar, implantar el sistema de gestión de la calidad según Normas ISO. Garantizar con la contratación económica la liquidez financiera de EXPLOMAT.

102 Paso 5. Confección de la Matriz de Relaciones vs. Objetivos Estratégicos. Tipos de relaciones Objetivos Estratégicos OE 1 OE 2. OE n Externas (Rex i ) Rex 1 Rex 2 Rex 3 Rex 4. Rex n Internas (Rin i ) Rin 1 Rin 2 Rin 3 Rin 4. Rin n

103 Paso 6. Evaluación de la Matriz de Verdad de la IMPORTANCIA de las relaciones ( Relaciones vs. Objetivos Estratégicos )

104 Importancia de las Relaciones externas e internas

105 Importancia de las Relaciones externas e internas

106 Relaciones Externas más Importantes Relación Proceso Clave Entidad Importancia Rex5 Gestión de Voladura Quality 0,7158 Rex6 Gestión de Voladura Empresas de materiales de la construcción 0,7158 Rex7 Gestión de Voladura Empresas de canteras 0,7158

107 Relaciones Internas más Importantes Relación Proceso Clave Proceso Importancia Rin4 Gestión de Desarrollo Minero Gestión de la Dirección 0,8178 Rin12 Gestión de Barrenación Gestión de la Dirección 0,8072 Rin20 Gestión de Voladura Gestión de la Calidad 0,816 Rin21 Gestión de Voladura Gestión de la Dirección 0,8275 Rin26 Rin29 Rin37 Gestión de Voladura Gestión de Fragmentación Gestión de Investigación y Proyectos Minero Geológicos Gestión de la Informática y las Comunicaciones 0,8036 Gestión de la Dirección 0,8072 Gestión de la Dirección 0,8072 Rin44 Gestión de la Producción de MP para la Industria Cerámica Gestión de la Dirección 0,8072

108 Paso 7. Confección de la Matriz de Relaciones vs. Actividades de los flujos: Informativo, Financiero y Material.

109 Matriz de Relaciones Vs. Actividades o Matriz de Desempeño Qué tan cierto es que la relación tiene un buen desempeño en la actividad? Tipos de relaciones Informativo Financiero Material AI 1 AI 2 AI n AF 1 AF 2 AF m AM 1 AM 2 AM p Rex 1 Externas (Rex i ) Rex 2 Rex 3 Rex 4. Rex n Rin 1 Internas (Rin i ) Rin 2 Rin 3 Rin 4. Rin n

110 Paso 8. Evaluación de la Matriz de Verdad del DESEMPEÑO de las actividades de los flujos en cada una de las relaciones ( Relaciones vs Actividades ).

111 Desempeño Relaciones Externas e Internas Desempeño REX Rex1 Rex2 Rex3 Rex4 Rex5 Rex6 Rex7 Rex8 Rex9 Rex10 Rex11 Rex12 Rex13 Desempeño Desempeño RIN Desempeño 0

112 Paso 9. Cálculo del NISDE Relaciones Importancia Desempeño Relaciones Importancia Desempeño Rex1 0,6856 0,3586 Rin19 0,6938 0,3347 Rex2 0,6856 0,4082 Rin20 0,816 0,336 Rex3 0,6856 0,4257 Rin21 0,8275 0,266 Rex4 0,6856 0,4209 Rin22 0,796 0,359 Rex5 0,7158 0,4244 Rin23 0,7695 0,3422 Rex6 0,7158 0,4143 Rin24 0,7626 0,342 Rex7 0,7158 0,4233 Rin25 0,7733 0,3553 Rex8 0,6856 0,4336 Rin26 0,8036 0,2586 Rex9 0,6856 0,4172 Rin27 0,6802 0,3027 Rex10 0,6856 0,2523 Rin28 0,7944 0,3377 Rex11 0,6856 0,3762 Rin29 0,8072 0,2911 Rex12 0,6856 0,3762 Rin30 0,7672 0,3535 Rex13 0,6856 0,3706 Rin31 0,7371 0,2955 Rin1 0,6672 0,3903 Rin32 0,7292 0,3053 Rin2 0,6802 0,3567 Rin33 0,7471 0,3519 Rin3 0,7944 0,3329 Rin34 0,776 0,2964 Rin4 0,8178 0,3458 Rin35 0,6802 0,345 Rin5 0,7672 0,401 Rin36 0,7944 0,3193 Rin6 0,7371 0,346 Rin37 0,8072 0,2874 Rin7 0,7292 0,4653 Rin38 0,7672 0,2748 Rin8 0,7471 0,4039 Rin39 0,7371 0,2957 Rin9 0,776 0,3212 Rin40 0,7292 0,3327 Rin10 0,6672 0,4127 Rin41 0,7471 0,3407 Rin11 0,7823 0,3309 Rin42 0,776 0,3073 Rin12 0,8072 0,3105 Rin43 0,7944 0,3164 Rin13 0,7672 0,3587 Rin44 0,8072 0,2862 Rin14 0,7371 0,3792 Rin45 0,7672 0,279 Rin15 0,7292 0,4161 Rin46 0,7371 0,3227 Rin16 0,7471 0,306 Rin47 0,7292 0,3081 Rin17 0,7697 0,2418 Rin48 0,7471 0,3498 Rin18 0,6738 0,3641 Rin49 0,776 0,2852

113 Paso 9. Cálculo del NISDE

114 Paso 9. Cálculo del NISDE Empresa NISDE SWOT OA EXPLOMAT 0,2995

115 Paso 10. Determinación de las relaciones criticas.

116 Relaciones Externas e Internas Críticas Prioridad de las REX Rex1 Rex2 Rex3 Rex4 Rex5 Rex6 Rex7 Rex8 Rex9 Rex10 Rex11 Rex12 Rex13 Prioridad Prioridad de las RIN Prioridad

117 Data Warehousing Role of Processes and Ontologies. Data organization oriented to Decision Making Analysis. Quality Analysis of Data (Using Monte Carlo Simulation or Fuzzy Extended Principle) DSS like sequences (computational processes, algorithms, procedures) of optimization, simulation and knowledge discovery models. 117

118 Ontologies for Strategic Analysis Key Success Factors Core Competences Scenario Planning Value Chain Porter s Five Forces Resource-Based Analysis Industry Life Cycle PESTLE Analysis Portfolio Matrices. e.g. BCG or Mc. Kinsey Porters Generic Strategy Model 118

119 Ontologies for Strategic Analysis Strategic Group Analysis Ansoff s Product/Market Matrix Porter s Diamond Merger and Acquisition Dynamic Capabilities Analysis Globalization Matrices Methods of Expansion Matrices Corporate Parenting Matrices Bowman s Strategy Clock 119

120 Management Control Evaluation and Selection of Key Performance Indicators Global Semantic Indicators Real role of Maps of objectives Decision Making oriented 120

121 Knowledge Discovery OLAP, Visualization, and some Data Mining techniques previous to formulating hypotheses. Structuring information (Text mining, Web mining, Image Mining, Process Mining) Focused on Data Mining direct problems solutions (Classification and Prediction), trough model sequences, including not direct problems solutions (Description, Association, Cluster). 121

122 Knowledge Discovery Inclusion of Data Mining problems in DSS like sequences of models. For programmed decision making problems For important strategic and tactical decision making problems, like investment analysis, portfolio analysis, product and services design, planning, etc. 122

123 Knowledge Management and Decision Making Fuzzy Ontology Engineering (Not only documentation and distribution, but operationalization by ontologies) Treatment of Decision Making problems using DSS like sequences of models, including Data Mining Problems solution. - For programmed decision making problems - For important strategic and tactical decision making problems, like portfolio or investment analysis, portfolio analysis, product and services design, planning, etc. 123

124 Business Process Analysis and Customer Relationship Management Use of Simulation for: - Evaluation of non-tangible elements in processes - Process Mining (including non-tangible elements) Solution of data mining problems like market segmentation and demand forecasting using compound problems Support Decision Making problems according products design, using CRM like a DSS using a sequence of data mining and decision making problems 124

125 Sustainable Development Should include ontologies of relevant topics supporting Control and Decision Making Support to Sustainability Report Elaboration, through Decision Making 125

126 Eureka s Objectives Developing a new Trans disciplinary technology for Business Intelligence, joining Knowledge Discovery, Knowledge Management and Decision Making. Developing Trans disciplinary theories and practical solutions and strategies towards modeling different intellectual activities studied from rational thinking like Evaluation, Estimation, Reasoning, Learning, Knowledge Discovery and Decision Making, by mixing rationally different disciplines into Operations Research and Computational Intelligence. Creating a multidisciplinary repository of knowledge, useful for management organizations, according all functions, processes and categories involved, using all kind of sources. 126

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