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¿Qué es inteligencia de negocios y que no es?tema., ALESSANDRA PAEZ…
¿Qué es inteligencia de negocios y que no es?
Business Intelligence
Análisis empresarial para
toma de decisiones
se centra en
el "cómo" de datos
el "qué" de datos
Características
Dashboards
Generación de informes
Análisis de datos históricos y actuales
Integración de datos
internos
externos
Herramientas
Tableau
QlikView
Power BI
Aplicaciones
Optimización de procesos operativos
KPIs
Análisis de ventas
Marketing
Ventajas
Acceso rápido a información relevante
Mejora en la toma de decisiones
Identificación de tendencias y patrones
Desventajas
Dependencia
Limitado en análisis predictivo
Big Data
Grandes volúmenes de
datos procesados
Cadena de valor
5 Vs
Variedad
Datos no estructurados
Datos estructurados
Velocidad
proceso rápido
Valor
utilidad de datos
Volumen
cantidad de datos
Veracidad
calidad
Características
Oportunidad de negocio
Datos en tiempo real
Gran volumen de datos
Análisis de competencia
Ventajas
Mejor productividad
Nuevos clientes
Reducir costes
Detección de fraudes
En tiempo real
Innovación
Herramientas
Hadoop
Paython
Lenguaje R
Apache Spark
Aplicaciones
Telecomunicaciones
Industria financiera
Sector público
Industria
Comunicación
Ventas al por menor
Desventajas
Costos
Sobrecarga de información
Dificultad de integración de datos
Data Mining
Análisis de grandes
cantidades de información
Características
Datos estructurados
Automatización
Uso de técnicas estadísticas
Identificación de anomalías
Indicadores y tendencias de
datos
Herramientas
WEKA
Sistemas de Gestión de Datos
Paython
KNIME
RapidMiner
Aplicaciones
Filtra información
Segmentación de clientes
Análisis de mercado
Decisiones informadas
Ventajas
Detección de fraudes
Prevención de riesgos
Mejora estrategias
Reduce costos de personal
Descubrimiento de información
Optimización de
operaciones
Información útil y
dinámica
Gráficas
Tablas
Desventajas
Posibles patrones engañosos
Requiere datos de calidad
Complejo
Tipo de conocimiento
Descriptivo
Reglas de asociación
Predicciones
Tendencias
Reconocimiento de patrones
Relaciones entre variables
Mejorar modelo
Predictivo
Anticipa eventos futuros
Redes neuronales
Arboles de decisión
Regresión líneal
Data Science
Extracción generalizada de
conocimiento de datos
Personas
Expertos en negocios
Sistemas
Analísticas
Científico
Datos
Áreas de conocimiento
Relacionados
No relacionados
Tecnologías
Reconocimiento de patrones
Automatización
Mejora análisis
Resolución de problemas
Conocimiento en
Hab. comerciales
Creatividad
Programación y estadística
Hab. analíticas
Ciencias de la computación
Curiosidad intelectual comunicativo
Características
Combina estadística, informática y
conocimiento
Enfoque en análisis predictivo
Uso de aprendizaje automático
Modelos estadísticos
Herramientas
Paython
R
Tableau
SPSS
SAS
Análisis de datos vía:
Principios
Técnicas
Procesos
Datos
Extrae
insights
Analiza
Diversas fuentes
Diversas fuentes
Construye lealtad entre clientes
Retención de clientes
Conocimiento multidisciplinario de datos
Ventajas
Información valiosa
Modelos predictivos
Innovación
Desventajas
Habilidades especializadas
Costos
Privacidad y seguridad
Interpretación compleja
ALESSANDRA PAEZ GUERRERO- Inteligencia de negocios 2851
