Minera de-datos-presentacin-1205263710628735-3
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- 1. Inteligencia de negocios Introducción a Business Intelligence
- 4. Objetivos de la Inteligencia de Negocios Accesibilidad a la información Las herramientas y técnicas de BI permiten a los usuarios un acceso a los datos apropiado. Apoyo en la toma de decisiones Los usuarios tienen acceso a herramientas de análisis y de presentación de la información que facilitan la importante tarea de decidir ciertas situaciones. Orientación al usuario final Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.
- 5. Ventajas que aporta la Inteligencia de Negocios en su empresa. Controlar los gastos de TI Posee un único entorno para administrar. Mejorar la colaboración y la calidad de las decisiones La información queda a disposición del personal de la empresa en todos los niveles. Reducir el número de sesiones de aprendizaje para los empleados Interfaz sencilla e intuitiva. Proporcionar al personal una visión detallada de las operaciones empresariales Posee un conjunto de aplicaciones analíticas, cálculos, escritorios digitales, informes, análisis, minería de almacenamiento de datos y otras tecnologías. Asistir a los directivos en la organización y previsión del trabajo Proporciona una visión general única y común de todos los procesos empresariales en los distintos departamentos.
- 6. Herramientas para la Inteligencia de Negocios
- 7. Conceptos básicos Business Intelligence UDM (Modelo unidimensional unificado) Estandarización de los orígenes de datos. Almacén de datos Colección de orígenes de datos orientados a la ayuda de toma de decisiones empresariales. Cubo Un cubo OLAP es una vista lógica de los datos y representan un conjunto de datos relacionados con un tema en particular como Ventas, Operaciones, Recursos Humanos, etc., y están a disposición de los "clientes" a quienes les pueden interesar. Dimensión Son catálogos de información complementaria necesaria para la presentación de los datos a los usuarios. Descripciones, Nombres, Zonas, Rangos de tiempo, etc. Medidas Aspectos cuantificables o medibles de los objetos o eventos a analizar. Importes ventas, recuento empleados, etc.
- 15. Estructura del almacén de datos
- 17. Elementos de Analysis Services Orígenes de datos Vistas de orígenes de datos Cubos Dimensiones Estructuras de minería Funciones Ensamblados
- 22. Inteligencia de negocios Data Mining
Notas del editor
- Controlar los gastos de TI. Único entorno de inteligencia empresarial más sencillo de administrar. Mejorar la colaboración y la calidad de las decisiones. La información queda a disposición del personal de la empresa en todos los niveles. Reducir el número de sesiones de aprendizaje para los empleados. Interfaz sencilla e intuitiva. Proporcionar al personal una visión detallada de las operaciones empresariales mediante un conjunto de aplicaciones analíticas, cálculos, escritorios digitales, informes, análisis, minería de almacenamiento de datos y otras tecnologías. Asistir a los directivos en la organización y previsión del trabajo. Proporciona una visión general única y común de todos los procesos empresariales en los distintos departamentos.
- El modelo UDM proporciona las siguientes ventajas: Mejora notablemente el modelo del usuario. Proporciona consultas de alto rendimiento que admiten un análisis interactivo, incluso con grandes volúmenes de datos. Captura las reglas de negocio del modelo para proporcionar un análisis mejorado. Admite "cerrar el ciclo", lo que permite que los usuarios actúen según los datos que ven. Sólo se muestran los elementos relevantes y orientados al usuario. No se muestran las columnas del sistema, como los identificadores de fila o la fecha de última modificación. Se utilizan nombres descriptivos, en lugar de las convenciones de nomenclatura orientadas al programador que se utilizan en la base de datos subyacente. El modelo UDM también agrupa los atributos de cada entidad comercial en " dimensiones " independientes, como Productos, Empleados, clientes. Las columnas que representan valores de transacciones, o medidas, se presentan a continuación "medidas". Por ejemplo, importe de ventas o cuota de venta. Este método de presentación de datos como "medidas" y "dimensiones" se denomina modelado dimensional .