Resumen Libro Essencials Of Business Analitycs

DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO

Resumen del libro:Essentials Of Business Analitycs

Capítulo I. Introducción

Contenido

0. INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………………….1-2

1.1TOMA DE DESICIONES………………………………………………………………………….3

1.2 ANÁLISIS DE NEGOCIODEFINIDO…………………………………………………………..4

1.3 UNA CATEGORIZACIÓN DE MÉTODOS Y MODELOSANALÍTICOS…………………...4

Análisis Descriptivo……………………………………………………………………………………….4
Análisis Predictivo………………………………………………………………………………………...5

Análisis Prescriptivo……………………………………………………………………………………....5

1.4 GRANDES DATOS…………………………………………………………………………………6        
1.5 ANÁLISIS DE NEGOCIO EN LA PRÁCTICA ...………………………………………………..7

Análisis Financiero……………………………………………………………………………………......7

Análisis de Recursos Humanos (HR)……………………………………………………………………..7

Análisis de Mercado………………………………………………………………………………………8

Análisis de Cuidado de la Salud …………………………………………………………………………..8

Análisis de la Cadena de Suministro………………………………………………………………………9

Análisis para Gobierno y Organizaciones sin fines de lucro………………………………………………9

Análisis Deportivo……………………………………………………………………………………….10

Análisis de la Red………………………………………………………………………………………...10

Aplicas para un préstamo por primera vez. ¿Cómo evalúa el banco el riesgo del préstamo?. Podría concedértelo. ¿Cómo sabe Amazon qué libros o productos ofrecerte cuando inicias sección en su sitio Web?. ¿Cómo determinan las aerolíneas que precio ofrecerte cuando estas comprando un boleto de vuelo?. ¿Cómo pueden los médicos diagnosticar mejor y lo trata cuando está enfermo o herido?

A pesar de que estas aplicando para un préstamo por primera vez, millones de personas en todo el mundo han aplicado para préstamos y han devuelto completamente lo que han tomado prestado de forma puntual pero algunos no.

El banco quiere saber si eres más como aquellos que han pagado que aquellos que no, comparando tu historial crediticio, situación financiera y otros factores que quedan registrados en la base de datos de cumplimiento de pago de los préstamos anteriormente adquiridos. El banco puede evaluar con eficacia la probabilidad de impago del préstamo.

Similarmente, Amazon.com tiene acceso a millones de compras realizadas por clientes en su sitio Web. Amazon.com examina tus compras anteriores, los productos que tienes vistos y cualquier recomendación de producto que haya proporcionado. Amazon.com busca luego a través de su gran base de datos, clientes que son similares a usted en términos de compras de productos, y le ofrece recomendaciones e intereses. Una vez que se han identificado los clientes similares sus compras forman la base de las recomendaciones que se le dieron.

Los precios de los boletos de aerolíneas se actualizan con frecuencia. El precio cotizado para un vuelo hoy entre Nueva York y San francisco podría ser muy diferente al precio cotizado para mañana.

Estos cambios ocurren porque las aerolíneas utilizan una estrategia de precios conocida como ingresos de administración. La gestión de los ingresos funciona mediante el examen de grandes cantidades de datos de compras de los clientes de la aerolínea pasada y usan estos datos para pronosticar futuras compras.

Estas previsionesse introducen luego en sofisticados algoritmos de optimización que determinan el precio óptimo a cobrar por un vuelo en particular y cuándo cambiar ese precio. La administración de ingresos ha resultado en incrementos sustanciales en los ingresos de las aerolíneas.

Finalmente, considere el caso de ser evaluado por un médico por un asunto médico potencialmente grave. Cientos de artículos médicos pueden describir estudios de investigación realizados a pacientes frente a diagnósticos similares y existen miles de puntos de datos sobre sus resultados.

En 2007, un grupo de científicos informáticos de IBM inició un proyecto para desarrollar una nueva decisión de tecnología para ayudar a responder este tipo de preguntas. Esa tecnología se llamabaWatson, llamada así por el fundador de IBM, Thomas J. Watson. El equipo de IBM se centró enun objetivo: cómo la gran cantidad de datos ahora disponibles en Internet se puede utilizar para tomar decisionesinteligentesbasadas en datos impulsados.

Watson se convirtió en un nombre familiar en 2011, cuando ganó el famoso juego de televisión, Jeopardy!. Desde esa prueba de concepto en 2011, IBM ha llegado a acuerdos con el proveedor de seguros de salud WellPoint, la compañía de servicios financieros Citibank, y Memorial Sloan-Kettering Cancer Center para aplicar Watson a los problemas de decisión a los que se tienen que enfrentar.

Watson es un sistema de hardware informático, procesamiento de datos de alta velocidad y algoritmosanalíticos que se combinan para hacer recomendaciones basadas en datos. Como más y más datos son recopilados, Watson tiene la capacidad de aprender a lo largo del tiempo. En términos simples, de acuerdo a IBM, Watson reúne cientos de miles de posibles soluciones a partir de una gran cantidad de banco de datos, que evalúa utilizando técnicas analíticas, y propone solo las mejores soluciones para ser consideradas. Watson proporciona no solo una solución única, sino una gama de buenas soluciones con un nivel de confianza para cada uno.

Por ejemplo, en el centro de datos de WellPoint en Virginia, para deleite de médicos y pacientes, Watson ya se está utilizando para acelerar la aprobación de procedimientos médicos. Citibank está comenzando a explorar cómo usar Watson para servir mejor a sus clientes, y Sloan-Kettering está lanzando un estudio piloto para evaluar la efectividad de Watson para ayudar con el diagnóstico y tratamiento de pacientes.

Este libro se ocupa de la toma de decisiones basada en datos y el uso de enfoques analíticos en el proceso de toma de decisiones. Tres acontecimientos impulsaron el reciente crecimiento explosivo en el uso de métodos analíticos en aplicaciones comerciales. Primero, el avance tecnológico, como la mejora de la tecnología del escáner en el punto de venta y la recopilación de datos a través del comercio electrónico, las redes sociales de Internet y los datos generados a partir de dispositivos electrónicos de datos personales, producen cantidades increíbles de datos para las empresas. Naturalmente, las empresas quieren utilizar estos datos para mejorar la eficiencia y la rentabilidad de sus operaciones, comprender mejor a sus clientes, valorar sus productos de manera más efectiva y obtener una ventaja competitiva.

En segundo lugar, la investigación en curso ha dado lugar a numerosos desarrollos metodológicos,incluidos los avances en los enfoques computacionales para manejar y explorar masivamentecantidades de datos, algoritmos más rápidos para optimización y simulación, y enfoques más efectivos para visualizar datos. En tercer lugar, estos desarrollos metodológicos se emparejaron con una explosión en el poder de la computación y la capacidad de almacenamiento. Mejor hardware de computacióninformática paralela y, más recientemente, la computación en la nube (el uso remoto de hardware ysoftware a través de Internet) han permitido a las empresas resolver grandes problemas más rápido y con más precisión que nunca antes.

En resumen, la disponibilidad de cantidades masivas de datos, mejoras en metodologías analíticas, y aumentos sustanciales en el poder de cómputo se han unido al resultado de un aumento dramático en el uso de métodos analíticos en los negocios y una dependencia en la disciplina que es el foco de este texto: análisis de negocios. Figura 1.1, un gráfico generado por Tendencias de Google, muestra el volumen de búsqueda de la palabra analítica de 2004 a 2013 (proyectado) sobre una base porcentual desde el pico. La figura ilustra claramente el reciente incremento en el análisis de interés.

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