CURSO/GUÍA PRÁCTICA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LA INFORMACIÓN.
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- Andrea Araya Godoy
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1 SISTEMA EDUCATIVO inmoley.com DE FORMACIÓN CONTINUA PARA PROFESIONALES INMOBILIARIOS. CURSO/GUÍA PRÁCTICA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LA INFORMACIÓN. Business Intelligence. Data Mining.
2 PARTE PRIMERA Qué es el Business Intelligence (Inteligencia de Negocio)? Capítulo 1. Business Intelligence (Inteligencia de Negocio) 1. Todos tenemos mucha información, pero los que triunfan son los que ven las TENDENCIAS entre montañas de información. a. Para tomar decisiones empresariales hay que tener herramientas de conocimiento. El conocimiento es hoy en día la herramienta más poderosa. b. El conocimiento hoy en día viene de la tecnología (informática). Los negocios y la tecnología deben entenderse. 3. Qué es el Business Intelligence? a. Accesibilidad a la información. b. Apoyo en la toma de decisiones. c. Orientación al usuario final. 4. El objetivo del Business Intelligence: conseguir información y analizarla. 5. Ya tengo la información en una base de datos, cómo la entiendo?. Con una tecnología que se llama DATA MINING. Has utilizado un buscador?. Pues ya has hecho Data Mining No es lo mismo datos (la paja) que información (el trigo). 1. Lo que hace un programa informático de Data Mining es IMITAR el modo de aprendizaje HUMANO. 2. Recopilamos datos (aprender, experiencia). 3. Asimilamos los datos: conocimiento, información. 4. Interpretamos la información: Conocimiento, sabiduría. Capítulo 2. Las ventajas del Business Intelligence. 1. Las ventajas del Business Intelligence. 2. Ventajas económicas (ingresos y costes). 3. Ventajas competitivas. 4. Ventajas estratégicas. PARTE SEGUNDA Índice Vamos a aplicar un sistema de Business Intelligence (Inteligencia de Negocio) en nuestra empresa. Capítulo 3. Planificación de proyectos de Business Intelligence. 1. Cómo crear un sistema de información en la empresa? 2. Planificación de proyectos de Business Intelligence.
3 3. Fase preliminar de la planificación de proyectos de Business Intelligence. 4. Selección del programa informático adecuado. 5. Fase de ejecución de proyectos de Business Intelligence. Arquitectura del Sistema. También aquí hay un certificado ISO. Herramientas informáticas del Business Intelligence. Selección del programa informático adecuado para un sistema de Business Intelligence. PARTE TERCERA Primero nos hacemos con los datos. Capítulo 4. El almacenamiento de datos (datawarehouse). 1. Características del almacenamiento de datos (datawarehouse). 2. Objetivos del almacenamiento de datos (datawarehouse). 3. Clases del almacenamiento de datos.. Data Mart Capítulo 5. Técnicas de explotación del Data Warehouse. 1. Técnicas de explotación del Data Warehouse. 1. OLAP (On Line Analytical Processing) 2. Query & Reporting Cuál es la diferencia entre el Data Warehouse (almacenar información) y el y Data Mining (extraer de los datos información útil para la empresa)? PARTE CUARTA Ya tenemos los datos, ahora los analizamos: KDD (en informática). Data Mining (en inteligencia artificial). Capítulo 6. Análisis Exploratorio de Datos (E.D.A.: Exploratory data analysis) Capítulo 7. Extracción de datos ocultos en bases de datos (KDD) (Knowledge Discovery in Databases). 1. Qué es el (KDD) (Knowledge Discovery in Databases)? Pues el descubrimiento de datos. 2. Proceso KDD 3. Por qué utilizo el KDD?. Qué consigo con ello? 4. Qué fases sigue el KDD? a. Selección de datos. b. Preprocesamiento. c. Transformación.
4 5. Qué herramientas utiliza el KDD? El proceso de KDD. Desde el preprocesamiento al post procesamiento. El KDD, un proceso interactivo de búsqueda de información entre un volumen de datos que excede de la capacidad humana. 1. Técnicas de análisis automatizadas de bases de datos. 2. La identificación de los datos útiles para extraer la información que nos permita anticiparnos al FUTURO. Capítulo 8. Acumulación y análisis de datos. Data Mining 1. Qué es el Data Mining? 2. Data Mining: inteligencia artificial y análisis estadístico. a. Clasificación b. Asociación (linkage analysis) c. Secuencia d. Clúster Data Mining (en inteligencia artificial) o KDD (en informática). Qué es el Data Mining y cómo se relaciona con el KDD? La calidad de datos. El proceso KDD Extracción de datos ocultos en bases de datos (KDD) Capítulo 9. Análisis en Data Mining. 1. Análisis en Data Mining. a. En una montaña de datos, seguro que hay oro (claves para el futuro empresarial). b. Elegir el sistema informático que analice la información y saque conclusiones. 2. Los indicadores que miden si el Data Mining es el adecuado. Ejemplos de usos empresariales del Data Mining. 1. Relación con el cliente. 2. Patrones de fuga de clientes a la competencia. 3. Recursos humanos. 4. Internet. Comportamiento de los visitantes de páginas web. El Data Mining y su aplicación en el marketing.
5 Capítulo 10. Clasificación de sistemas de Data Mining 1. Clasificación por técnicas del Data Mining. 2. Clasificación por objetivos del Data Mining. 3. Clasificación por tendencias o líneas de investigación del Data Mining. 3. Clasificación por lenguaje de resultados del Data Mining. Data Mining: entre la estadística y la inteligencia artificial. Data Mining: obtener datos con métodos estadísticos y el aprendizaje automático (inteligencia artificial) me interpreta el futuro empresarial en base a estos datos. Técnicas estadísticas. Indicadores clave de negocio (KPI) En un ticket de compra tenemos mucha información (hora, producto, etc). Control del coste de suministro vía el análisis de los pedidos. Capítulo 11. Fases del Data Mining 1. El Data Mining en la fase de modelamiento. 2. Fases del Data Mining. 3. Reconocimiento de patrones, parte fundamental de la Data Mining. Fases del Data Mining. TALLERES DE TRABAJO Metodologías de Data Mining. CRISP-DM y SEMMA. La experiencia de IBM en el Data Mining (sistemas de consulta QUERY) y los sistemas SQL. Análisis de datos de empresas. Ejemplos de sistemas Data Mining en base a esquemas. IBM Intelligent Miner SAS Enterprise Miner
6 Microsoft SQLServer SGI MineSet Clementine (SPSS) DBMiner (DBMiner Technology Inc.) Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Recomendación de marcas de programas informáticos para el Data Mining. PARTE QUINTA Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones de los ejecutivos. Capítulo 12. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones PARTE SEXTA Inteligencia artificial y Aprendizaje automático. Capítulo 13. Inteligencia artificial y Aprendizaje automático. 1. Inteligencia artificial y Aprendizaje automático. 2. El aprendizaje inductivo. 3. Agrupamiento. Clustering. ( Segmentación ) 4. Reglas de Asociación 5. La predicción a. Árboles de Predicción b. Estimador de Núcleos c. Árboles de Decisión d. Redes de Neuronas e. Técnicas Genéticas: Algoritmos Genéticos ( Genetic Algorithms ) Cómo aprenden las máquinas (inteligencia artificial). El aprendizaje inductivo del programa informático NO SUPERVISADO. En esquemas.
7 PARTE PRIMERA Qué es el Business Intelligence (Inteligencia de Negocio)? Capítulo 1. Business Intelligence (Inteligencia de Negocio) 1. Todos tenemos mucha información, pero los que triunfan son los que ven las TENDENCIAS entre montañas de información.
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