ING. MSC. GABRIELA BOBADILLA

ING. LOURDES DELGADO

ING. KATIA AYALA

BI (Business Intelligence o inteligencia de negocio)

1 ¿Cuántos de ustedes disponen de más

información y de menos tiempo para

analizarla?

¿Los sistemas de información

de los que disponen les

ayudan a tomar decisiones

rápidamente?

¿Los responsables de generar información directiva están

desbordados por las peticiones de información urgente,

continua y no coordinada?

2

¿Los sistemas de información de los que disponen les

ayudan a tomar decisiones rápidamente?

3

¿Los responsables de generar información directiva están

desbordados por las peticiones de información urgente,

continua y no coordinada?

Ejemplo en las ventas de productos:

• ¿Qué ocurrió?

• ¿Dónde ocurrió?

• ¿Por qué ocurrió?

• ¿Qué ocurrirá?

• ¿Qué está ocurriendo?

• ¿Qué queremos que ocurra?

¿Qué es Business Intelligence? 4

Se denomina BI (Business

Intelligence o inteligencia de

negocio) es la habilidad para

transformar los datos en

información, y la información

en conocimiento, de forma que

se pueda optimizar el proceso

de toma de decisiones en los

negocios

Datos

Información

Conocimiento

5 Ventajas

• El uso de BI va más allá de

la simple mejora de los

sistemas de información

internos de las empresas,

constituyendo incluso un

impulso para la mejora de

sus resultados.

• Nos permite tomar

decisiones rápidas

• Definir escenarios

Información

Convertirla en conocimiento

Toma de Decisiones

6

Un supermercado, la información del

cual disponemos son los tickets

Veamos un ejemplo para que nos ayude a

comprender el significado de esta definición.

Supongamos un sistema de información

simple que está basado en la información que

recogemos de las cajas registradoras.

7

La información que contiene un

ticket de venta es:

8

Su número, la fecha, la hora, el código de cajero/a, el

código de supermercado, los códigos de los artículos

vendidos, la descripción de los artículos, las unidades, el

precio unitario, el total por artículo, el total del ticket y la

forma de pago. Como podemos ver en la siguiente imagen

A partir de la información de

los tickets podemos saber:

9

Importe total de las ventas del día.

Número de tickets por hora o fracción de tiempo.

Número de tickets atendidos por un cajero/a.

Ventas por artículo en unidades e importe.

Número de tickets por día.

Importe cobrado mediante efectivo o tarjetas de crédito.

Importe del ticket medio.

Número medio de tickets por día, hora, cajero/a.

Toda esta información es de tipo operativo pero a

este nivel nos facilita la toma de decisiones tales

como:

10

1. Reponer las existencias, acumulando la cantidad de

ventas por artículo

2. Asignar los turnos de los cajeros/as, en función del

número de tickets vendidos por hora.

3. Ver cuáles han sido los productos más vendidos.

4. Ver cuál es el medio de pago utilizado por los clientes.

¿Quién necesita Business

Intelligence?

11

Si retomamos el ejemplo del apartado anterior el del

ticket del supermercado

Responsables de compras, para ver qué artículos se están

vendiendo más y cuáles son sus tendencias de venta.

Responsables de ventas, que deciden la colocación de los

productos, para ver qué productos tienen mayor rotación

para situarlos en las zonas preferenciales, o bien para poner

aquellos de los que, aún teniendo rotaciones inferiores,

tenemos existencias y que queremos reducir.

12 ESQUEMA DEL PROYECTO BI

¿Qué es la minería de

datos?

13

Extracción de patrones (“conocimiento”) en grandes cantidades de datos

Requisitos

• No trivial

• Implícito

• Previamente desconocido

• Potencialmente útil

¿Qué es la minería de

datos?

14

“Data rich, Information poor” Conocimiento

(patrones interesantes)

KDD (Knowledge Discovery in

Databases)

15

Extracción de conocimiento en bases de datos

Clasificación de técnicas

16

En función de su propósito general:

Técnicas descriptivas

Técnicas predictivas

Evaluación de resultados

17

Un resultado es interesante si…

es comprensible (por seres humanos)

es válido con cierto grado de certeza

es potencialmente útil

es novedoso o sirve para validar una hipótesis

El interés de los resultados se puede evaluar

objetivamente (criterios estadísticos)

subjetivamente (perspectiva del usuario)

HERRAMIENTAS

18

19

20

TRABAJOS DE DESARROLLADOS

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• Estudio de deserción estudiantil

• Clasificación automática de TFG

• Clasificación de jóvenes con problemas de drogadicción

• Estudio de perfil de violencia de género

MUCHAS

GRACIAS

22