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DOCTORADO EN INGENIERÍA
INFORMÁTICA

Inteligencia de Negocios
Curso 2008/09 – 2º C

Prof. Luis Joyanes Aguilar

UNIVERSIDAD PONTIFICIA DE SALAMANCA EN MADRID

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PROGRAMA

 1 Estrategia de las empresas para adopción de tecnologías

y herramientas Web 2.0: La empresa 2.0

 2. DE LAS BASES DE DATOS A LA INTELIGENCIA DE

NEGOCIOS.

 3. SISTEMAS DE APOYO A LA DECISIÓN (DSS)
 4. INTRODUCCIÓN A LOS COMPONENTES DE UN SISTEMA

DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

 5. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI)
 6. DATAWAREHOUSE(Almacenes de datos)
 7. ANALÍTICA DE LOS NEGOCIOS (OLAP,…)
 8. MINERÍA DE DATOS (DM, TM, WM)
 9. Groupware, Workflowy BPM
 10. SOA (Seminario optativo y no evaluable)

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Doctorado en Ingeniería Informática. Curso 2008/2309. 2º C

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PROGRAMA (Apéndices

 APENDICES: Herramientas y provedores de BI

(Código propietario y software libre)

 TALLERES:
 1. Posicionamiento de la empresa en Internet

como paso previo a la implantación de un Sistema
de Inteligencia de Negocio.

 2. Análisis de herramientas de BI , código

propietario y código abierto.

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INGENIERÍA DE
ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL

Tema 2
De las Bases de Datos a la IN
Curso 2007/08 – 2º C

Prof. Luis Joyanes Aguilar

UNIVERSIDAD PONTIFICIA DE SALAMANCA EN MADRID

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Recordatorio de Bases de Datos

 Entidades y atributos

 Entidad Libro
 Atributos: Título, Editorial, Autor, Páginas, Ciudad de edición,…

 Una base de datos relacional organiza los datos en

el formato de tablas de dos dimensiones

 Tabla o entidad: LIBRO
 Atributos: Campos (columnas) y Filas (registros o

tuplas)

 Base de datos relacionales: Relaciones entre

entidades

 Operaciones típicas en una Base de datos: Quering

(consultas) y Reporting(emisión de informes)

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Uso de Bases de Datos para mejora de la

productividad y la toma de decisiones en los

negocios y en las organizaciones

 Las entidades, organizaciones, negocios necesitan las bases de

datos para las tareas diarias y transacciones básicas, tales
como pago de proveedores, proceso de pedidos, servicios a
clientes, pagos a empleados, etc.

 Pero se necesitan bases de datos más potentes para

proporcionar información que ayude a la empresa a gestionar
los negocios más eficientemente y ayude a los directivos y
empleados a tomar mejores decisiones

 Si una compañía desea conocer cual es el producto más

popular o cual es el cliente más rentable, la respuesta reside en
los datos y en como se convierten en conocimiento

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Sistema de Gestión de Bases de Datos

 Es un tipo específico de software para creación,

almacenamiento, organización y acceso a datos de
una base de datos

 Microsoft Access es un SGBD para sistemas de

escritos

 DB2, Oracle Database, Microsoft SQL Server,... Son

SGBD para computadores grandes y medios.

 MySQL es SGBD de open-sourcemuy popular

(comprada hace unos meses por Sun
Microsystems)

 Oracle Database Lite es un SGBD para dispositivos

de computación de mano “handheld”

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Herramientas para la toma de decisiones

 Data Warehouses
 Data Marts
 Inteligencia de negocios:
 OLAP
 Data mining
 Text Mining(documentación y gestión de

contenidos)

 Data Miningen la Red: Web Mining

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Casos prácticos de BI

 Iberia
 MySpace
 IBM (herramientas de toma de decisiones Web 2.0)

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Uso de las BBDD en la mejora de las prestaciones

de negocio y la toma de decisiones

 Los negocios utilizan sus bases de datos para

realizar sus transacciones básicas, tales como pago
de proveedores, procesos de pedidos , servicio a
clientes y pago de empleados

 Pero también necesitan las bases de datos para

proporcionar información que ayuden a la empresa
a hacer los negocios más eficientes y ayudar a los
directores y ejecutivos a tomar mejores decisiones.
Si una empresa desea conocer qué producto es el
más popular o quien es el cliente más rentable, la
respuesta está en los datos.

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De las bases de datos a los DW, datamart, BI,..

 El análisis de datos de los cliente, p. e., de un gran

almacén o de una cadena de restaurantes puede
conducir a la conclusión de que para muchos clientes la
calidad es más importante que los precios ... Si esto es
así, las cadenas pueden introducir nuevas dietas, o
nuevas promociones de ventas, etc.

 En una gran empresa, con grandes bases de datos o

grandes sistemas para funciones independientes, tales
como fabricación, ventas, contabilidad,.. Se requieren
características especiales y se requieren herramientas
de análisis de grandes cantidades de datos procedentes
de múltiples sistemas

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¿Qué es un almacén de datos?

 Si se desea información fiable sobre operaciones actuales,

tendencia y cambios radicales en la empresa, puede ser
difícil conseguir esa información ya que los datos pueden
estar en sistemas independientes tales como, ventas,
fabricación, contabilidad, etc.

 Algunos de los datos que se necesitan pueden encontrarse

en los sistemas de ventas, y otros en el sistema de
fabricación. Muchos de los sistemas pueden son sistemas
antiguos (heredados) que utilizan tecnologías de gestión
de datos desactualizadoso sistemas de archivos cuya
información es difícil de acceder por los usuarios, y otros
problemas, tendencias, predicciones y son los DW ...

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¿Qué es un almacén de datos?

 UN DW es una base datos que almacena datos históricos

y actuales de interés potencial para los “tomadores” de
decisiones en la empresa. Los datos se originan en
muchos sistemas de transacciones operaciones, tales
como sistemas de ventas, cuentas de clientes , fabricación
e incluso datos de transacciones de sitios web.

 Los DW consolidan y estandarizan la información de

diferentes bases de datos operacionales de modo que la
información se puede utilizar en la empresa para análisis
de la gestión y toma de decisiones

 Muchas empresas utilizan portales intranet para hacer que

la información de los DW estén disponibles para la
empresa.

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Data mart

 Es un subconjunto de un DW en el que una parte

de los datos de una organización se sitúan en
bases de datos independientes para una población
específica de usuarios.

 Un data martnormalmente se centra en una única

área temática o línea de negocios, de modo que ,
normalmente, se puede construir más rápidamente
y a un menor coste que un DW de una gran
empresa

 P.e. una compañía puede desarrollar data martsde

marketing y de ventas,...

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BI, OLAP, Data Mining

 Las consultas de las bases de datos tradicionales

responden a preguntas tales como “Cuantas unidades del
producto de código 345678 se vendieron en el mes de
febrero de 2008? OLAP, soporta preguntas más complejas
tales como “Compara las ventas del producto 345678 para
planificar las ventas del trimestre y ventas por regiones
para los próximos dos años

 Con DW se consiguen datos corporativos que no se

pueden localizar con BD ni con OLAP, tales como
encontrar patrones ocultos y relaciones de grandes bases
de datos

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Tipos de información obtenidas de MD

 Asociaciones. Son ocurrencias enlazadas a un único

evento, Por ejemplo, un estudio de patrones de compra
en supermercados puede revelar que, las personas que
compran patatas fritas también compran cerveza o coca
cola, p.e. un 60%, y que cuando hay una promoción
conjunta llegan las ventas al 85%. Esta información
puede ayudar a tomar mejores decisiones para aumentar
la rentabilidad de una promoción comercial.

 En secuencias, los sucesos se enlazan en el tiempo. P.

e. se puede deducir, que cuando se compra una casa , un
nuevo refrigerador y una nueva lavadora se compraran
dentro de las dos próximas semanas.

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Tipos de información obtenidas de MD

 Clasificación. Reconoce patrones que describen el
grupo al cual pertenece un elemento examinando
elementos existentes que han sido clasificados por
inferencia de un conjunto de re
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