Gestión del Fraude. Pilar Sirvent, Arquitecto Senior de Software
|
|
- María Victoria Martínez Domínguez
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 Gestión del Fraude Pilar Sirvent, Arquitecto Senior de Software
2 Áreas de Apoyo Gestión del Fraude Grandes Cantidades de Datos (Big Data) Volumen - Variedad - Velocidad Integración Visión 360º Análisis de Sentimiento Gestión de Decisión Operacional-Analítica Gestión de Casos Descubriendo Entidades y Metadatos - Relaciones (no obvias) Trazabilidad Análisis de Contenidos Análisis de Textos Estudio de Documentos Visión Única de Persona Gestión de Campañas Análisis Predictivo Calidad de Información Depuración Gestión Documental Modelos Corporativos
3 Convertir la Información en Conocimiento: Mejorar la toma de decisiones, identificar y comprender las tendencias para reducir el riesgo accediendo y analizando los datos corporativos. Enterprise Content Management Business Analytics Data Warehousing Big Data Data Management Information Integration and Governance Full list of capabilities
4 As Is: Proceso Pre detecta algunos Errores y Fraude Rechazado Agente Recepción de petición Chequeo Proceso Hecho Basado en Reglas Investigador Investigación Rechazado
5 As Is: Post uso intensivo de reglas para detectar Error y Fraude Rechazado Agente Analista Fraude Basado en Reglas Recepción de petición Chequeo Proceso Hecho Candidatos Fraude ID Basado en Reglas Investigador Investigador Mayor Investigación Investigación Recuperación Rechazado
6 Entrena las herramientas de Análisis Predicitivo Refina el número y forma de las Reglas To Be: Detección Post usando Análisis Predictivo sobre Visión Única para focalizar mejor el esfuerzo de detección Combinar el Análisis Basado en Reglas y filtros más depurados de Análisis Predictivo sobre las áreas objetivo para precisar los casos de error y fraude más probables Efectuar el análisis sobre la mayor cantidad posible de información de sujetos claramente identificados Estudiar las relaciones directas e indirectas forma parte de la dicha información Análisis Predictivo Análisis basado en métodos de Análisis Basado en Reglas modelado procedentes del Basado en Reglas aprendizaje Analista Fraude automático, Análisis la Relaciones Análisis Predictivo delimita sobre qué registros debe aplicarse inteligencia el Análisis de artificial Reglas y el análisis Análisis Predictivo Análisis Predictivo Candidatos Hecho ayuda a determinar qué reglas Fraude ID son las más efectivas estadístico Se Complementan Investigador Reducir la carga de trabajo de las reglas reduce los tiempos de procesos Probably no error: Could be fasttracked Mayor La investigación se centra en menos datos Investigación Recuperación May be in error: Investigate if resources permit En esencia, Mejor uso y más efectivo Probable error: del Análisis de Requires investigation Reglas cuando se utiliza con el Análisis Predictivo
7 To Be: Proceso Pre utiliza Análisis Predictivo en tiempo real que proporciona un temprano filtrado del Fraude y Error Rechazado Agente Recepción de petición Chequeo Basado en Reglas Análisis Relaciones Análisis Predictivo Investigador Proceso Investigación Done Similar a Post utiliza el Análisis Predictivo como filtro inicial y lo combina con las reglas (estrategia potente en la detección de errores) Utilizar en la recepción los análisis que den mayor confianza Resolución de Entidades y Relaciones en el momento de la entrada Rechazado
8 Propuesta de IBM para Fraude GNR Identity Insight Sistemas de Registros Info. Personas Transporte Workflow Match Alertas Servicios Gestión de Casos Eventos Gestión de Identidades Link Contenidos Análisis Manage Lists Aplicaciones De Usuarios Gestor de Casos Analizador De Casos Operational Decision Mgmt. Info. Externa Filtrado de Transacción Motor de Detección Detección de Anomalías Connectors Segmentación Clustering Scoring Watch List Manager I2 Analyst s NoteBook Info. Externa Definición de Reglas Soporte Desición Simulación Gestión de Seguridad Gestor De Políticas MQ Directory Services Single Sign-on Auditoría Gestor De Seguridad Otros Repositorios de Datos SPSS Decision Mgmt. Feedback Identidade OLTP OLAP SPSS Modeler SPSS Deployment and Collaboration 8
9 Comparación de Resultados, 2 meses después Consultas IBM H. Predictiva Comparación Casos Reportados x menos Casos Normales x menos Fraude x mejor Errores, Abuso, Faltas x mejor Fraudes conocidos x mejor Total de casos positivos x mejor Cantidad de los fraudes conocidos x mejor Carga de trabajo en horas x menos Cantidad Total x mejor Precisión 0.26% 32.09% x mejor 9
10 Efectividad del Análisis Se definió un indicador para medir la efectividad. Se definió el tiempo necesario para encontrar porque combina carga y cantidad de trabajo: Random 310 h Random Queries 119 h Queries Modeler 22 min Modeler Carga de trabajo en horas Consulta IBM H. Predictivas Comparación x menos Cantidad x mejor Efectividad horas 22 min x mejor La Efectividad se multiplica por 333 para consultas y por 869 para aleatorio! 10
11 Gracias
12 Backup
13 Qué es IBM SPSS Modeler? Un conjunto de herramientas de minería de datos que permite desarrollar rápidamente modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones Diseño que sigue el modelo CRISP-DM, estándar del sector Ofrece una gran variedad de métodos de modelado procedentes del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis estadístico
14 IBM SPSS Modeler: casos de uso en la lucha contra el fraude En la lucha contra el fraude los filtros de datos son fundamentales permiten a los analistas identificar registros sospechosos Descubrimiento de filtros no obvios de fraude la identificación de los patrones normales y las anomalías respecto a los mismos ayuda a identificar casos sospechosos Caracterización del fraude conocido si se dispone de un histórico de fraude un análisis puede permitir una caracterización de rasgos que señalan alta propensión de fraude Evaluación y seguimiento de filtros de todo tipo las capacidades de manipulación de datos en su interfaz visual permiten a los analistas evaluar la efectividad de diversos filtros y hacer cambios en los mismos de forma sencilla
15 IBM SPSS Modeler: Ventajas Productividad herramientas fáciles de aprender que maximizan la productividad del analista Velocidad de respuesta los analistas llegan a soluciones prácticas más rápido y pueden hacer frente a cuestiones que surgen en el día a día Flexibilidad para evolucionar los modelos según lo requieran las circunstancias Almacén de conocimiento los modelos quedan documentados y acumulan la experiencia de los analistas Integración interactúa con la inversión en IT existente
Solución Integral IBM para la Prevención y Gestión del Fraude
Solución Integral IBM para la Prevención y Gestión del Fraude Miguel Angel Aranguren Romero CISA, CISM, CGEIT, CRISC, CISSP, ITIL V3 FC, COBIT FC, OSCP Risk Analytics SSA y LCR El análisis correcto El
Más detallesDía 5-6-2012 17:00h Lugar: Obra Social Ibercaja, Sala De actos, Rambla Ferran 38, 3º, Lleida
Resumen de la conferencia Día 5-6-2012 17:00h Lugar: Obra Social Ibercaja, Sala De actos, Rambla Ferran 38, 3º, Lleida Ponente: Luis Muñiz Socio Director de Sisconges & Estrategia y experto en Sistemas
Más detallesPapel de las redes en la prevención y detección de fraude
Papel de las redes en la prevención y detección de fraude Experiencia Internacional. ServiRed Carlos Ruiz Garzón. Responsable de prevención y detección de fraude Redes. Conceptos y definiciones Las redes
Más detallesMinería de datos en la nube. Patricia Rayón Villela
Minería de datos en la nube Patricia Rayón Villela 1 Contenido Big-Data BI en la nube Analítica Texto Video Visual 2 Big data Problemas que eran difíciles o imposibles de resolver antes de ahora son manejables.
Más detallesFinanzas e Investigación de Mercados"
DIPLOMATURA: "Análisis de Datos para Negocios, Finanzas e Investigación de Mercados" Seminario: Introducción a Data Mining y Estadística Dictado: Sábado 13, 20,27 de Abril, 04 de Mayo en el horario de
Más detallesANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1
ANEXO A - Plan de Proyecto 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 2.- Diagrama de Gantt de la Solución DIAGRAMA DE GANTT- FASE INICIAL DOCUMENTACION Y ANALISIS2 DIAGRAMA DE GANTT- FASE FINAL
Más detallesEL DATA SCIENTIST MAS QUE UNA MODA
EL DATA SCIENTIST MAS QUE UNA MODA JULIO 2015 AGENDA Origen y Evolución Qué conocimientos y skills deben tener? Cómo son los actuales Data Scientist? Dónde están ubicados en las empresas? SAS Data Scientist
Más detallesCURSO/GUÍA PRÁCTICA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LA INFORMACIÓN.
SISTEMA EDUCATIVO inmoley.com DE FORMACIÓN CONTINUA PARA PROFESIONALES INMOBILIARIOS. CURSO/GUÍA PRÁCTICA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LA INFORMACIÓN. Business Intelligence. Data Mining. PARTE PRIMERA Qué es
Más detallesBig Data e Inteligencia artificial al servicio de la lucha contra el fraude.
Big Data e Inteligencia artificial al servicio de la lucha contra el fraude. J.M.Alcolea. Evendor Engineering Marzo, 2014 1 APRENDIZAJE CONTINUO RTD 2 ...extrayendo valor del Big Data - PROTECCIÓN INFORMACIÓN
Más detallesAPROVECHAR LAS HERRAMIENTAS ANALÍTICAS PARA OPTIMIZAR EL CUMPLIMIENTO Y LA DEBIDA DILIGENCIA
APROVECHAR LAS HERRAMIENTAS ANALÍTICAS PARA OPTIMIZAR EL CUMPLIMIENTO Y LA DEBIDA DILIGENCIA Matías Livachof Manager Forensic Technology Services KPMG LLP Forensic Data Analysis Características UN PROCESO
Más detallesINTELIGENCIA DE NEGOCIOS
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS A P R O X I M A C I Ó N A U N A E X P E R I E N C I A D E A P L I C A C I Ó N E N I N S T I T U C I O N E S D E L A R E G I Ó N Ing. Patricia Uceda Martos Agenda Introducción Definición
Más detallesEL PODER DEL ANÁLISIS AVANZADO EN LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE
EL PODER DEL ANÁLISIS AVANZADO EN LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE ANA MORENO CAÑAL SAS. RESPONSABLE DE DESARROLLO DE NEGOCIO SECTOR PUBLICO VISIÓN SAS MEJORA DEL PROCESO DE LA GESTION DE FRAUDE EFICACIA EFICIENCIA
Más detallesPortafolio de Servicios y Productos
Portafolio de Servicios y Productos Introducción Somos una empresa que se dedica a generar ventajas competitivas para nuestros clientes a través de desarrollos y consultoría en inteligencia de negocios
Más detallesSoluciones Integrales en Inteligencia de Negocios
Soluciones Integrales en Inteligencia de Negocios QUIENES SOMOS NUESTRA MISIÓN DATAWAREHOUSE MINERÍA DE DATOS MODELOS PREDICTIVOS REPORTERÍA Y DASHBOARD DESARROLLO DE APLICACIONES MODELOS DE SIMULACIÓN
Más detallesIBM PERFORMANCE EVENTS. Smarter Decisions. Better Results.
Smarter Decisions. Better Results. 1 Aumente el valor de su BI con Análisis Predictivo José Ignacio Marín SPSS Sales Engineer 25/11/2010 2 Agenda Cómo está cambiando la toma de decisiones La potencia del
Más detallesMicrosoft SQL Server Conceptos.
Microsoft Conceptos. Microsoft 2005 es una plataforma de base de datos a gran escala de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y de procesamiento analítico en línea (OLAP). La siguiente tabla muestra
Más detallesIBM Cognos Insight. Explore, visualice, modele y comparta información de forma independiente y sin ayuda de TI. Características principales
Explore, visualice, modele y comparta información de forma independiente y sin ayuda de TI Características principales Explore, analice, visualice y comparta su información de forma independiente, sin
Más detallesLa necesaria convergencia entre E-Learning y Gestión del Conocimiento. Madrid, 26 de noviembre de 2002
La necesaria convergencia entre E-Learning y Gestión del Conocimiento Madrid, 26 de noviembre de 2002 1 Una organización que aprende es una organización experta en crear, adquirir y transmitir, y en modificar
Más detallesData Mining Técnicas y herramientas
Data Mining Técnicas y herramientas Introducción POR QUÉ? Empresas necesitan aprender de sus datos para crear una relación one-toone con sus clientes. Recogen datos de todos lo procesos. Datos recogidos
Más detallesMEJORA EN LA EFICIENCIA DE GENERACIÓN DE MODELOS
MEJORA EN LA EFICIENCIA DE GENERACIÓN DE MODELOS MODELO DE BEHAVIOR SCORING Por: Rosario Zolezzi Diners Club Perú Agenda Antecedentes Problemática Objetivos Fases del Modelamiento Uso de la herramienta
Más detallesLoca%on Analy%cs: Integración IBM Business Analy%cs + Esri Maps
Loca%on Analy%cs: Integración IBM Business Analy%cs + Esri Maps Javier Alexander Rengifo Silva, MSc. Business Analy,cs Specialty Architect jrengifo@co.ibm.com 2012 IBM Corporation Agenda ü Introducción
Más detallesFernando Gutiérrez-Cabello. Data Discovery y visualizaciones en MicroStrategy 10
Fernando Gutiérrez-Cabello Data Discovery y visualizaciones en MicroStrategy 10 Clientes Beta de MicroStrategy 10 Por primera vez, MicroStrategy 10 ofrece una plataforma de analítica que combina una experiencia
Más detallesEl uso de los sistemas de información para la toma de decisiones estratégicas. Egdares Futch H. Presentación para UNITEC Alumni
El uso de los sistemas de información para la toma de decisiones estratégicas Egdares Futch H. Presentación para UNITEC Alumni Introducción A través de la historia de los negocios, han aparecido casos
Más detallesInteligencia de Negocios
Inteligencia de Negocios con Microsoft Dynamics GP Microsoft Dynamics GP: La solución comprobada para maximizar la eficiencia y obtener una visión productiva del negocio. Más de 40.000 clientes utilizan
Más detallesOperaciones optimizadas y automatizadas del centro de datos. Oscar Onofre- VMware Systems Engineer
Operaciones optimizadas y automatizadas del centro de datos Oscar Onofre- VMware Systems Engineer Julio 2015 Para finales de 2016, todas las organizaciones de TI importantes habrán estandarizado una estrategia
Más detallesParte I: Introducción
Parte I: Introducción Introducción al Data Mining: su Aplicación a la Empresa Cursada 2007 POR QUÉ? Las empresas de todos los tamaños necesitan aprender de sus datos para crear una relación one-to-one
Más detallesIntroducción. Francisco J. Martín Mateos. Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla
Francisco J. Martín Mateos Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla Qué es la (KE)? Definición de Wikipedia: La es una disciplina cuyo objetivo es integrar conocimiento
Más detallesWeb mining y obtención de información para la generación de
Web mining y obtención de información para la generación de inteligencia Miguel Ángel Esteban (Universidad de Zaragoza) mesteban@unizar.es Instituto Juan Velázquez de Velasco de Investigación en Inteligencia
Más detallesBases de Datos Avanzadas Introducción Curso Maestría
Bases de Datos Avanzadas Introducción Curso Maestría Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Asociada Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS Agenda 1. Qué son Bases de Datos? Datos, Información,
Más detallesQuienes Somos? Valor. Estrategia
Quienes Somos? STGI nace como la respuesta necesaria al mundo empresarial en consultorías para acceder y gestionar la información, estructurada y no estructurada, con el fin de alcanzar procesos eficientes
Más detallesCustomer Intelligence Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina. Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Customer Intelligence Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina Ciclo completo de Customer Intelligence Gestión de Datos Vista Integrada del Cliente Segmentación Análisis del Cliente
Más detallesCustodia de Documentos Valorados
Custodia de Documentos Valorados En el complejo ambiente en que se desarrollan los procesos de negocio actuales, se hace cada vez más necesario garantizar niveles adecuados de seguridad en la manipulación
Más detallesGESTIONAR EL FRAUDE ES UN ACTO DIRIGIDO AL EQUILIBRIO
CyberSource Fraud Management DO PTA ACE IDO PED TADO ACEP UN ÚNICO PUNTO DE CONTACTO LE AYUDA A ACEPTAR MAYOR CANTIDAD DE PEDIDOS IDO PED PREVENCIÓN DE FRAUDE Fraud Management GESTIONAR EL FRAUDE ES UN
Más detallesTIVOLI. GERZEL, Stella Maris. stellagerzel@yahoo.com.ar
TIVOLI GERZEL, Stella Maris stellagerzel@yahoo.com.ar Temas a Desarrollar: Definición de Tivoli. Tivoli Storage Manager. Tivoli Monitoring for Web Infrastructure Utilización del Tivoli Business Systems
Más detallesBIG DATA Y SU APLICACIÓN REAL EN LA EMPRESA
BIG DATA Y SU APLICACIÓN REAL EN LA EMPRESA Javier González Sánchez Director Comercial de Information Management España, Portugal, Grecia e Israel. IBM Software Características de Big Data Procesamiento
Más detallesGerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta
Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta (Business Process Management, BPM). La Gerencia de los Procesos del Negocio: Se define como: "integración
Más detallesmitos y oportunidades
Del retail tradicional al online: mitos y oportunidades Julio 2014 www.adagio.com.uy Quienes somos: Consultoría especializada en tecnologías de Inteligencia de Negocios (BI) y Enterprise Performance Management
Más detallesDiseño de Base de Datos
Diseño de Base de Datos DISEÑO DE BASE DE DATOS 1 Lectura No. 2 Nombre: Arquitectura Cliente-Servidor Contextualización Qué es la arquitectura Cliente-Servidor? En la nueva de las comunicaciones a través
Más detallesPreservar y Gestionar la Confidencialidad más allá de la Organización
Preservar y Gestionar la Confidencialidad más allá de la Organización José María Sotomayor Systems Engineer Content Management and Archiving (CMA) Iberia EMC Computer Systems Spain 1 Confidencialidad:
Más detallesINTRODUCCIÓN. El propósito de esta investigación es analizar la importancia que ha surgido en
INTRODUCCIÓN El propósito de esta investigación es analizar la importancia que ha surgido en los sistemas de costos ABC para las empresas de Servicios Mexicanas, ya que este sector forma una parte muy
Más detallesÍndice INTERNET MARKETING 1
INTERNET MARKETING 1 Índice Manual de Google Analytics... 2 Qué es Google Analytics?... 2 Cómo funciona Google Analytics?... 2 Iniciar Sesión en Google Analytics... 3 Visualizar las estadísticas... 3 Resumen
Más detallesIBM Cognos Enterprise: Inteligencia de negocio y gestión del rendimiento potente y escalable
: Inteligencia de negocio y gestión del rendimiento potente y escalable Puntos destacados Dota a los usuarios de su organización de las capacidades de business intelligence y de gestión del rendimiento
Más detallesTOMA DE DECISIONES II
TOMA DE DECISIONES II Tema Nº 04 1. LAS HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA LAS TOMA DE DECISIONES GERENCIALES 1.1 Importancia de los ERP. 1.2 Aadministración del desempeño corporativo CPM 1. HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS
Más detallesPanel: Minería de datos para la administración tributaria
Panel: Minería de datos para la administración tributaria Leopoldo Gutiérrez Socio líder de Tax Data Analytics en EY Especialista en diseño, desarrollo e implementación de modelos analíticos orientados
Más detallesIntroducción a la Minería de Datos (Data Mining)
a la Minería de Datos (Data Mining) IT-Nova Facultad de Ingeniería Informática y Telecomunicaciones Iván Amón Uribe, MSc Minería de Datos Diapositivas basadas parcialmente en material de Inteligencia Analítica
Más detallesGestión Documental Inteligente. IPS, S.L. c/ Gran Vía de San Marcos, 32-34 Tlf: 987 234 804
Gestión Documental Inteligente Introducción Paso 1: De papel a documento electrónico CONTENIDO Paso 2: De documento electrónico a datos Paso 3: De datos a conocimiento Paso 4: Digitalización certificada
Más detallesDescubrimiento e investigación de amenazas avanzadas. DESCRIPCIÓN GENERAL
Descubrimiento e investigación de amenazas avanzadas. DESCRIPCIÓN GENERAL PUNTOS DESTACADOS Presentación de RSA Security Analytics, que proporciona: Monitoreo de seguridad Investigación de incidentes Creación
Más detallesIntroducción a nivaria{ ceva Conceptos Generales. Nivaria Innova
Introducción a nivaria{ ceva Conceptos Generales Innova Junio de 2009 ÍNDICE 01. Introducción a nivaria{ ceva 1 01.1. Orientado al Usuario 1 02. Módulos de la Plataforma 2 02.1. Web Content Management
Más detallesBusiness Analytics. Mucho mas que inteligencia de negocios. SBI Technology. Insurance Analytics
Business Analytics. Mucho mas que inteligencia de negocios. SBI Technology Insurance Analytics Presentación SBI Technology. Quienes Somos? Más de 20 años de experiencia a nivel internacional en BI aplicado
Más detallesEXPERIENCIAS EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES (ERP) Ernesto Rivera Pitti Consultor Independiente
EXPERIENCIAS EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES (ERP) Ernesto Rivera Pitti Consultor Independiente Conceptos Enterprise Resource Planning o Sistema de Planificación
Más detallesSoftware para análisis de datos VERSION OCHO ASPECTOS DESTACADOS. Mejora tus auditorías. Tienes el conocimiento. Nosotros las herramientas.
Software para análisis de datos VERSION OCHO ASPECTOS DESTACADOS Mejora tus auditorías. Tienes el conocimiento. Nosotros las herramientas. Acerca de IDEA Mejora el rendimiento de tus auditorías y aumenta
Más detallesPROCESS INTELLIGENCE. Análisis de rendimiento para procesos de negocios
PROCESS INTELLIGENCE Análisis de rendimiento para procesos de negocios "Lo que no se define no se puede medir, lo que no se mide no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre. Sir William
Más detallesRiesgo, fraude, continuidad y productividad
Riesgo, fraude, continuidad y productividad Miguel Angel Aranguren Romero CISA, CISM, CGEIT, CRISC, CISSP, ITIL V3 FC, COBIT FC, OSCP Risk Analytics IBM Latinoamérica www.isaca.org.uy Agenda Riesgo Fraude
Más detallesIng. Gustavo Mesa Ing. Hector Cotelo QUANAM
GOBIERNO Gobierno DE de DATOS Datos Ing. Gustavo Mesa Ing. Hector Cotelo QUANAM QUIENES SOMOS + 30 Años de experiencia en el mercado + 500 Proyectos ERP/CRM/BA en América Latina + 300 Consultores + 10
Más detallesZAP, la solución BI hecha Para Ti
ZAP, la solución BI hecha Para Ti ZAP Business Intelligence para Microsoft Dynamics Es la mejor solución de Inteligencia de Negocios (BI) para Microsoft Dynamics. Actualmente es utilizada por miles de
Más detallesMineria de datos y su aplicación en web mining data Redes de computadores I ELO 322
Mineria de datos y su aplicación en web mining data Redes de computadores I ELO 322 Nicole García Gómez 2830047-6 Diego Riquelme Adriasola 2621044-5 RESUMEN.- La minería de datos corresponde a la extracción
Más detallesLas mejores. Herramientas. Contra el Fraude. en los medios de Pago
Herramientas Las mejores Contra el Fraude en los medios de Pago www.eniac.com Una alianza única y poderosa: Para resolver el grave problema del fraude en los medios de pago como Tarjetas de Crédito y Débito,
Más detallesSolución analítica para la prevención, detección y lucha contra el fraude De indicadores a evidencias
www.pwc.es Solución analítica para la prevención, detección y lucha contra el fraude De indicadores a evidencias Aportamos el valor que necesitas Un nuevo panorama jurídico para la prevención del fraude
Más detallesInteractive Mobile Marketing. Qué puede ser mas simple que apuntar la cámara y obtener la info deseada? NADA
Interactive Mobile Marketing Qué puede ser mas simple que apuntar la cámara y obtener la info deseada? NADA Qué es Goovis? Goovis es una herramienta de búsqueda visual móvil que permite al usuario interactuar
Más detalles30 oct. SAP Fraud Management. El Camino a la transparencia. La necesidad Gestionar en tiempo real. El medio Una plataforma in-memory
SAP Fraud Management 30 oct 2014 El Camino a la transparencia SAP Fraud Management La necesidad Gestionar en tiempo real El medio Una plataforma in-memory La necesidad Gestionar en tiempo real 3 La necesidad:
Más detallesControl de Cambios y Audit Trail Rastreo de eventos críticos y cambios relevantes
01/04/2013 Ingelan Control de Cambios y Audit Trail Rastreo de eventos críticos y cambios relevantes No es suficiente con cumplir la normativa GMP. Para que sea eficaz, debe ser creíble La normativa obliga
Más detallesComo incrementar su productividad con controles contínuos. Cr. Emilio Nicola, PMP
Como incrementar su productividad con controles contínuos Cr. Emilio Nicola, PMP Auditoría continua Auditoría está cansada de llegar y contar muertos Es tiempo de comenzar a salvarlos. Carlos Fernando
Más detallesel Soporte de Decisiones
el Soporte de Decisiones Productos ASC SEQUEL Manejo de datos. ABSTRACT Documentación de sistemas. ASC: Acceso a los Datos y Herramienta de Programación SEQUEL y ABSTRACT Soluciones para manejo de datos
Más detallesEL PROCESAMIENTO DE EVENTOS COMPLEJOS OFRECE INTELIGENCIA OPERATIVA U OPERACIONAL
Vitria Technology Inc. 9/21/2012 Revista: [Edition 1, Volume 1] INTELIGENCIA OPERATIVA EL PROCESAMIENTO DE EVENTOS COMPLEJOS OFRECE INTELIGENCIA OPERATIVA U OPERACIONAL Con tanta información por filtrar,
Más detallesSistemas de Información Administrativo - Universidad Diego Portales. Cátedra : Sistemas de Información Administrativa S.I.A.
Cátedra : Sistemas de Información Administrativa S.I.A. Escuela de Contadores Auditores Tema: Ingeniería del Software Estrategias de Pruebas Relator: Sr. Eduardo Leyton G Pruebas del Software (Basado en
Más detalles3.3.3 Tecnologías Mercados Datos
3.3.3 Tecnologías Mercados Datos TECNOLOGIAS DATAMART: Aspect Data Mart es una solución completa de reportes para la empresa, que le proporciona un mayor entendimiento de las operaciones de sus negocios
Más detallesLa Inteligencia Analítica: Una Herramienta para el Mejoramiento en la Administración Pública
La Inteligencia Analítica: Una Herramienta para el Mejoramiento en la Administración Pública Dr. Viterbo H. Berberena G. Coordinador de la Maestría en Inteligencia Analítica Consultor Sénior en Inteligencia
Más detallesAplicaciones prácticas de Minería de Datos con IBM SPSS Modeler
Álvaro J. Méndez Services Engagement Manager IBM SPSS / Profesor Econometría UAM Jecas, 22 Oct 2010 Aplicaciones prácticas de Minería de Datos con IBM SPSS Modeler Business Analytics software Agenda Minería
Más detallesAMP: Automatic Mail Processing
: Automatic Mail Processing Aplicable a Ventas pedidos reservas cierre automático post proceso Atención a clientes reclamos solicitudes de agenda Marketing promociones nutrición de las relaciones Referidos
Más detallesINFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE MICROSOFT SQL SERVER. 3. Cargos : Gerente de Sistemas (e) Analista de Sistemas Gestor de Proyectos
INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE MICROSOFT SQL SERVER I-OS-32-2015 1. Nombre del Área : Oficina de Sistemas 2. Responsables de la Evaluación : Eduardo Vasquez Díaz Ronald Mallqui Meza 3.
Más detallesJose Luis Camps. Noviembre 2011. 2011 IBM Corporation
Análisis de sentimiento en redes sociales Jose Luis Camps Noviembre 2011 2011 IBM Corporation Análisis de medios sociales. Respuesta a nuevas preguntas del consumidor Qué piensan los consumidores de la
Más detallesSaaS / Cloud 100% WEB. Solución SaaS/Cloud Modular, Flexible, Escalable y Rápida de Implantar
Business Manager, el CRM pensado para la Pyme Controle su gestión comercial, gastos y comisiones, sus pedidos, facturación, la evolución de sus ventas y mucho más Comercial, Ventas, Almacén, Facturación
Más detallesGoverment Data Analytics
Goverment Data Analytics Índice 1. nuestra visión i. big data ii.datos de la administración iii.caso de éxito: MADdata 2. centro de excelencia de inteligencia artificial i. el futuro del análisis ii.nuestro
Más detallesBig Data to Relevant Data Rentabilizando la información
Big Data to Relevant Data Rentabilizando la información Resumen Título: From Big Data to Relevant Data Construyendo estrategias para la rentabilización Fechas: Del 13 al 16 de Octubre 2014 Duración: 16
Más detallesGarantía de cumplimiento de los sistemas de información con la normativa actual
Garantía de cumplimiento de los sistemas de información con la normativa actual Implantación de software para conseguir la máxima seguridad de TI y cumplir con la regulación vigente Libro blanco Introducción
Más detallesREPOSITORIO COR O P R OR O A R T A I T VO V
REPOSITORIO CORPORATIVO Repositorio Corporativo Que es? Antecedentes? Por que lo necesito? Multiplicidad de sistemas Retraso en obtención de reportes Info 3 Info 2 Info 1 Redundancia Inconsistencia de
Más detallesComparación de características entre las ediciones Estándar y Enterprise
Comparación de características entre las ediciones Estándar y Enterprise Enterprise Enterprise es una plataforma completa de datos para ejecutar aplicaciones de misión crítica OLTP (Online Transaction
Más detalleswww.gdslink.com www.softoffice.com.ar
Créditos en Puntos de Venta Gustavo Vercinsky www.gdslink.com www.softoffice.com.ar Una oportunidad real de venta Procesos de decisión de crédito durante En el momento justo una transacción que el cliente
Más detallesEscogiendo un sistema host
2002 Emerson Process Management. Todos los derechos reservados. Vea este y otros cursos en línea en www.plantwebuniversity.com. Fieldbus 402 Escogiendo un sistema host Generalidades Experiencia del proveedor
Más detallesCATÁLOGO EDUCACION. 2015 SAS Educación. Crece con nosotros. Bogota, Colombia 6580888 Ext 1854 mariacristina.gonzalez@sas.com
CATÁLOGO EDUCACION 2015 SAS Educación Crece con nosotros Bogota, Colombia 6580888 Ext 1854 Qué ofrecemos? Cursos Públicos Impartidos por Instructores certificados que proporcionan conocimientos SAS y valiosos
Más detallesNovedades. Introducción. Potencia
Introducción Basado en el demostrado rendimiento y flexibilidad de la versión 8.5, Crystal Reports 9 presenta una amplia variedad de avanzadas funciones para que el diseño, entrega e integración de informes
Más detallesAmadeus Selling Platform. Ventas y Comercio Electrónico. Productividad. sin límites
Amadeus Selling Platform Ventas y Comercio Electrónico Productividad sin límites Amadeus Selling Platform es la más avanzada plataforma de reservas y venta de cualquiera de los servicios de viaje disponibles
Más detallesIBM Tivoli Asset Management for IT. IBM Tivoli Service Request Manager
for IT & IBM Tivoli Service Request Manager Optimice sus procesos IT, maximice sus activos y mejore el nivel de servicio. Para obtener altos niveles de servicio, reducir costes y alcanzar las metas del
Más detallesSeminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre Content Networking
Seminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre Content Networking 1 de 13 Seminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre Content Networking 3 Bienvenida. 4 Objetivos. 5 Soluciones comerciales
Más detallesAnálisis de Datos y Reporting en las AAPP
Análisis de Datos y Reporting en las AAPP 8 de abril de 2014 José Borja Tomé Subdirector General de Tecnologías de Análisis de la Información e Investigación del Fraude Subdirección General de Tecnologías
Más detallesAdministración de sistemas operativos Windows Server 2008. Active Directory Configuration
Administración de sistemas operativos Windows Server 2008. Active Directory Configuration Multinacional: Microsoft Corporation Duración: 40 horas Precio: 610 Matricula: 75 Fecha Inicio: 24/10/2011 Horario:
Más detallesCurso 8980: Microsoft Dynamics CRM 4.0 Aplicaciones
Curso 8980: Microsoft Dynamics CRM 4.0 Aplicaciones Introducción Este curso de cuatro días impartido por instructor, provee a estudiantes con las herramientas necesarias para utilizar Microsoft Dynamics
Más detallesSGSI (Sistema de Gestión de Seguridad de la Información): La necesidad de los sistemas de gestión en tiempo real.
SGSI (Sistema de Gestión de Seguridad de la Información): La necesidad de los sistemas de gestión en tiempo real. José M. Rosell Tejada. Socio-Director (jrosell@s2grupo.com) Antonio Villalón Huerta. Consultor
Más detallesBBVA supervisa y mejora de forma transparente su reputación online
BBVA supervisa y mejora de forma transparente su reputación online Utilizando las soluciones IBM Business Analytics para controlar y responder a los comentarios online Inteligente es... Obtener información
Más detallesCentro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI)
Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) OFERTAS TECNOLÓGICAS 1) GESTIÓN ORGANIZACIONAL Y LOGÍSTICA INTEGRADA: TÉCNICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN 2) GESTIÓN
Más detallesAnálisis de datos de accidentes de tráfico mediante soluciones BigData y Business Intelligence
Análisis de datos de accidentes de tráfico mediante soluciones BigData y Business Intelligence Marc Alvarez Brotons Ingeniería Informática David Isern Alarcón 27/12/2014 1. Objetivos del proyecto 2. Enfoque
Más detallesSoluciones de virtualización de datos
Soluciones de virtualización de datos Cómo obtener una ventaja competitiva gracias al uso de los datos El contexto de cambio vertiginoso en las diferentes actividades de negocio requiere en la actualidad
Más detallesNueve consejos para realizar la implantación de proyectos de gestión de identidades y de accesos
Nueve consejos para realizar la implantación de proyectos de gestión de identidades y de accesos Por Luis Ángel García Álvaro, Consultor, Beta Systems Libro blanco Introducción Cada vez con más frecuencia
Más detallesReporting de Puntos de Venta
Reporting de Puntos de Venta Reporting de tiendas La inteligencia y conocimiento del negocio, consiste en convertir datos en información útil en forma de indicadores, y en utilizar esos datos para conocer
Más detallesLa Solución de Roche Diagnostics a la Patología Digital y Flujo de trabajo. Anna Rubí Vélez - Antonio Villén Terrón 19 de octubre 2012
La Solución de Roche Diagnostics a la Patología Digital y Flujo de trabajo. Anna Rubí Vélez - Antonio Villén Terrón 19 de octubre 2012 Cartera de productos iscan COREO con Image Viewer iscan HT con Image
Más detallesCURSOS PREPARACIÓN PARA CERTIFICACIÓN MICROSOFT SQL SERVER
NIVEL ASSOCIATE: SQL SERVER 2012 QUERYING 2012 DESCRIPCIÓN - CÓDIGO 10774A Este curso de 32 horas, es impartido por un instructor certificado proporciona las habilidades técnicas necesarias para escribir
Más detallesCorporate Performance Management: Como crear valor con sistemas Gerenciales. PRISCILA SIQUEIRA - EPM Manager Latino América
Corporate Performance Management: Como crear valor con sistemas Gerenciales PRISCILA SIQUEIRA - EPM Manager Latino América Tenemos que analizar nuestras estrategias para crear valor a nuestro negocio Pero
Más detallesDISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER 2012
DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER 2012 FLUJO DE CAPACITACIÓN Prerrequisitos Fundamentos de Programación Sentencias SQL Server 2012 Duración: 12 horas 1. DESCRIPCIÓN
Más detalles