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Big Data y Analítica Avanzada - Coggle Diagram
Big Data y Analítica
Avanzada
Uso de Big Data en la Estrategia de
Negocio y la Inteligencia de Negocios
Análisis de Datos
Descriptivo
Dashboards:
Visualización de
datos históricos para entender
tendencias pasadas
Reportes:
Informes
detallados sobre el
rendimiento anterior
Diagnóstico:
Detección de Patrones:
Uso de
técnicas de minería de datos
para identificar relaciones
y patrones
Análisis de Causas:
Identificación de
factores que afectan el rendimiento.
Recolección
de Datos
Fuentes de
Datos
Sensores IoT
: Dispositivos conectados
que recopilan datos en tiempo real
Transacciones de Clientes
:
Datos de ventas, historial de compras
Registros Internos
: Datos de producción,
recursos humanos, inventarios
Redes Sociales
: Twitter,
Facebook, Instagram.
Almacenamiento
de Datos
Bases de Datos NoSQL:
MongoDB, Cassandra.
Bases de Datos Relacionales (SQL):
MySQL, PostgreSQL
Data Lakes:
Amazon S3, Azure Data
Lake Storage, Google Cloud Storage
Inteligencia de Negocios (BI)
KPI (Indicadores Clave
de Rendimiento)
Monitoreo de métricas críticas
como ventas, satisfacción del cliente,
eficiencia operativa
Reportes y Alertas
Generación automática
de informes
Configuración de alertas
para notificar sobre desviaciones
significativas en los datos
Procesamiento de Datos
Herramientas
de Big Data
Hadoop:
Framework de procesamiento distribuido para grandes conjuntos de datos
Spark:
Motor de análisis de datos en tiempo real y por lotes
ETL
(Extract, Transform, Load)
Transformación de datos
en un formato adecuado
para el análisis
Extracción de datos de diversas fuentes
Carga de datos en un almacén
de datos centralizado
Visualización de Datos
Dashboards
Tableau:
Creación de visualizaciones interactivas
Power BI:
Dashboards personalizables
y visualización de datos
Gráficos Interactivos
Herramientas que permiten a los
usuarios explorar los datos y descubrir
insights mediante gráficos interactivos
Analítica Predictiva y Prescriptiva para Mejorar la Eficiencia Organizacional
Analítica Predictiva
Modelos
Predictivos
Árboles de Decisión:
Modelos de
decisión basados en reglas
Machine Learning:
Algoritmos que
aprenden patrones de datos históricos
para hacer predicciones
Regresión:
Predicción de
valores continuos basados en
variables independientes
Aplicaciones
Predicción de Demanda:
Anticipación de la
demanda de productos para optimizar inventarios
Mantenimiento Predictivo:
Predicción de fallos en
equipos y maquinaria para realizar mantenimiento preventivo
Análisis de Churn:
Identificación de clientes
que están en riesgo de abandonar los servicios
Analítica Prescriptiva
Optimización
Algoritmos de Optimización:
Herramientas que
encuentran la mejor solución posible dadas ciertas restricciones y objetivos
Simulación
Evaluación de Escenarios:
Uso de simulaciones para evaluar múltiples escenarios y tomar decisiones informadas
Modelado de Decisiones:
Creación de
modelos que ayudan a evaluar el
impacto de diferentes decisiones estratégicas
Beneficios
Eficiencia
Operacional
Reducción de Costos:
Optimización de
procesos para reducir gastos operativos
Mejora de Procesos:
Identificación de
cuellos de botella y áreas de mejora para
aumentar la eficiencia
Ventaja Competitiva
Conocimiento del Mercado:
Mejor
entendimiento del mercado y sus tendencias.
Respuestas Rápidas:
Capacidad de responder
rápidamente a cambios en el mercado y
a las necesidades de los clientes
Integración en la Toma de Decisiones
Automatización
Sistemas Automatizados:
Implementación de sistemas
que ejecutan decisiones basadas en los resultados del análisis de datos
Estrategia Empresarial
Planificación Estratégica:
Uso de insights analíticos para informar y guiar la planificación y ejecución estratégica de la organización