Fundamentos De La Inteligencia De Negocios

Fundamentos de la inteligencia de negocios

1. Definición y explicación de entidades, atributos y campo de clave

Entidad: Persona, lugar, cosa o suceso sobre el cual se debe conservar información

Se puede utilizar como ejemplo un CURSO como una entidad

Atributo: Porción de información que describe a un atributo en particular

Relacionando con la entidad, los atributos de CURSO son ID_Estudiante, materia, Fecha y grado

Campo de clave: Campo en un registro que identifica las instancias en ese registro para que se pueda actualizar, recuperar o clasificar.

Se utiliza para referenciar de manera única un registro, un ejemplo de ello es cuando se utiliza en un cuadro de proveedores Numero_provedor, ya que se necesita un identificador único a esto se denomina Clave principal debido a que no se puede duplicar y hace que la información de esa fila no se repita, se actualice, utilice en otra tabla o se clasifique.

2. Beneficios y soluciones de DBMS (Sistema de bases de datos)

- Obtener mas información de la misma cantidad de datos.

- Facilidad en la información requerida para la toma de decisiones (rapidez para la manipulación de los datos).

- Manejo de la totalidad de la información de la empresa.

- Se Refuerza la estandarización de datos.

- Reducción considerable de la redundancia de datos.

- Consistencia de datos

- Mejora mantenimiento de los programas .

- Aumento en la productividad.

- Independencia de los datos.

- Compartir datos.

- Elaboración de Informes.

3. Inteligencia de Negocios (BI)

Son las herramientas para consolidar, analizar y dar acceso a cantidades extensas de datos para ayudar a sus usuarios a tomar mejores decisiones, estas incluyen software para consultas e informes de bases de datos, herramientas para análisis de datos multidimensionales (procesamiento analítico en línea) y minería de datos, que permiten decisiones en tiempo real lo cual optimiza el procesamiento de información para el buen funcionamiento y eficiencia de la empresa

4. Minería de Datos

Esta orientada al descubrimiento de información, encontrando patrones y relaciones ocultas en robustas bases de datos e infiriendo reglas a partir de ellos para predecir el comportamiento futuro. Estos patrones y reglas se utilizan para orientar la toma de decisiones y predecir el efecto de tales decisiones. Se puede obtener varios tipos de información a partir de la minería de datos.

Diferencia con el OLAP

En la OLAP se necesita saber exactamente que tipo de datos se están buscando, por lo cual no pueden generar datos a partir de los existentes.

Tipos de información de minería de datos.

-Asociaciones: Ocurrencias enlazadas por un solo evento. Ejemplo Compra de Hojuelas de maíz también se compra, 65% de las veces una bebida de Cola y cuando esta en promoción se compra un 85% de las veces. Esto ayuda a tomar decisiones mejores a los Gerentes dando cuenta de la rentabilidad de la promociones.

-Secuencias: Los eventos se enlazan en el tiempo. Ejemplo Si se compra una casa, el 65% de la veces se compra un refrigerador dentro de las dos semana siguientes, y después de dos meses hay 45% de posibilidades de comprar un horno.

-Clasificaciones: Reconoce patrones a los cuales pertenece un grupo por medio de los elementos existentes que se han clasificado y por medio de la inferencia de un conjunto de reglas. Por ejemplo: Empresas de tarjetas de crédito se preocupan por la perdida de clientes permanentes. La clasificación ayuda a identificar estos clientes y por ende los Gerentes identificarlos e idear campañas para retenerlos.

-Agrupaciones:

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