PARTE IV. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

COMPUTACION COGNITIVA E INTELIGENCIA COGNITIVA

GRUPO D

ACTIVIDAD  ¨PROYECTO DE INVESTIGACION PARTE IV ¨

Aplicación de la Minería de datos

LINK DEL BLOG : https://congnitivisv.blogspot.com/

LINK DEL VIDEO https://youtu.be/DiQAoRJKi80

DOCTORA: FABIOLA SERNA HERNANDEZ

LILIANA CASTILLO HERNANDEZ

GERARDO CORTÉS JIMÉNEZ

18 DE MARZO DEL 2020

INTRODUCCION

            Sinnexus es una empresa de nuevas tecnologías, cuya principal fuerza impulsora es la aportación de productos y servicios de inteligencia de negocio (business intelligence) y sistemas de información geográfica (GIS), que supongan un complemento a los sistemas tradicionales de gestión empresarial.

EL objetivo es contribuir a mejorar la competitividad de su empresa, facilitando la eliminación de islas de datos, el análisis minucioso de su situación interna, el estudio exhaustivo de las tendencias y oscilaciones de su mercado, la toma de decisiones de negocio y el seguimiento de los objetivos plasmados en sus planes estratégicos.

Mediante un equipo de profesionales altamente cualificado, Sinnexus le ofrece las aplicaciones, el equipamiento y el conocimiento necesarios para crear una plataforma software que potencie la información como principal activo de su organización.

Sinnexus es  la primera empresa gallega especializada en ofrecer soluciones de Business Intelligence, disponen de un equipo de consultores multidisciplinar, todos ellos con amplia experiencia en proyectos para las principales empresas de la geografía gallega, se nos adaptan  a la mejor solución para los  clientes trabajando indistintamente con software propietario y con software libre.

Las política es la calidad. Los proyectos de Business Intelligence se basan en los datos  de una organización, con el fin de buscar una nueva ventaja competitiva para ella, pero sólo si la información extraída es correcta y fiable, siendo un  trabajo  exitoso.

Business Intelligence Galicia

Impulsada por la ilusión, el afán innovador y una amplia experiencia previa en temas de Business Intelligence, Sinnexus está formada por una plantilla seria, profesional y comprometida que se apoya en los siguientes pilares fundamentales:

·      Potenciar el desarrollo tecnológico y la calidad, de forma que los clientes puedan disponer en todo momento de las últimas y más fiables plataformas tecnológicas.

·      Priorizar el desarrollo profesional y el incremento constante de conocimientos de los miembros de la empresa, en un excelente ambiente de trabajo.

·      Proporcionar soluciones innovadoras, eficaces y eficientes a problemas de Business Intelligence demandados por el mercado.

NOMBRE DEL PROYECTO	Sinnexus
Características Colección de datos	Características Limpieza de datos	Características Análisis de datos	Características interpretación de datos
1.- Parte de los sistemas de origen de una organización (bases de datos, ERPs, ficheros de texto...), sobre los que suele ser necesario aplicar una transformación estructural para optimizar su proceso analítico.	Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación). Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre sus juicios de valor y sus comportamientos.	Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.	El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones es, a diferencia de otras herramientas como los Cuadros de Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al máximo la información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla.
2.- En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos: sobre sus clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas de márketing, información sobre proveedores y socios, además de los datos que pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores.	Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.	Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.	Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE) Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
3.-Los datos pueden provienen de fuentes externas o internas a la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc.	Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.	Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis presentan las siguientes ventajas:  Poco volumen de datos Mayor rapidez de consulta Consultas SQL y/o MDX sencillas  Validación directa de la información  Facilidad para la historización de los datos	El plan director es un documento formal en el que se intenta plasmar, por parte de los responsables de una compañía (directivos, gerentes, empresarios...) cual será la situación de la misma dentro un período de tiempo, generalmente de 5 a 10 años. El plan director es cualitativo: define las futuras cualidades (no las cantidades) de la compañía, finalista: indica lo que se quiere conseguir, pero no cómo conseguirlo, y atemporal: no establece plazos para alcanzar lo propuesto, a excepción de la propia vigencia del plan. Productos y servicios Mercado potencial Ventajas copetitivas
4.Contextualizan: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron	Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por i depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta.	Estas aplicaciones suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas... etc.	El plan estratégico es un documento formal en el que se intenta plasmar, por parte de los responsables de una compañía (directivos, gerentes, empresarios...) cual será la estrategia de la misma durante un período de tiempo, generalmente de 3 a 5 años. El plan estratégico es cuantitativo: establece las cifras que debe alcanzar la compañía, manifiesto: describe el modo de conseguirlas, perfilando la estrategia a seguir, y temporal: indica los plazos de los que dispone la compañía para alcanzar esas cifras. Objetivos Policías Acciones
5.- Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.	Contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo... etc. Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.	la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información (vease ánalisis OLTP-OLAP).	Plan operativo anual (POA) El plan operativo anual es un documento formal en el que se enumeran, por parte de los responsables de una entidad facturadora (compañía, departamento, sucursal u oficina) los objetivos a conseguir durante el presente ejercicio. El plan operativo anual debe estar perfectamente alineado con el plan estratégico de la empresa, y su especificación sirve para concretar, además de los objetivos a conseguir cada año, la manera de alcanzarlos que debe seguir cada entidad (departamento, sucursal, oficina...).

CONCLUSIONES:

Es de suma importancia pasar por todas las etapas que conforman el proceso de la minería de datos desde el proceso de la recolección de datos, la limpieza de los mismos, el análisis y la interpretación, basados en los requerimientos y necesidades de las empresas que requieren de ese servicio, con ello nos damos cuenta de la importancia de los datos que se manejan a través de nuestros propios registros en el mundo tecnológico, con ello nos lleva a alcanzar resultados que pueden llevar a mejorar las ganancias en la toma de decisiones. 

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS:

Black M. J., Bienenstocky E., Donoghuey J.P, Serruyay M., Wuz W., Gaoz Y. Connecting Brains with Machines: The Neural Control of 2D Cursor Movement. 1st International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, pp. 580-583, Capri, Italy, March, 2003.

«Data mining». kaspersky.com. Consultado el 5 de abril de 2019.

 «Simplish Simplification and Summarization Tool». The Goodwill Consortium. Consultado el 5 de octubre de 2019.

https://www.sinnexus.com/business_intelligence/plan_operativo_anual.aspx