Construcción de modelos de minería de datos [BIA DataMining]

En las bases y bodegas de datos reside información y conocimiento oculto y de gran valor para la toma de decisiones. La minería de datos provee la metodología, las técnicas y herramientas necesarias para extraer ese conocimiento implícito y resolver problemas de predicción, clasificación y segmentación. Estas técnicas se basan fuertemente en el análisis estadístico y la inteligencia artificial.

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Construcción de aplicaciones analíticas [BIA AnalyticalApps]

Conformada la bodega de datos y realizando cargues periódicos de datos, los usuarios y analistas pueden consumir y realizar análisis de la información a través de diferentes bloques básicos funcionales como reportes específicos, consultas básicas y avanzadas, análisis en línea (OLAP) y tableros de mando (dashboards).

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Integración de datos orientada a análisis [BIA DataIntegration]

Para conformar una bodega de datos, los datos operacionales de interés a analizar se extraen de las bases de datos transaccionales, se transforman (filtran, homologan, formatean e incluso se aplica calidad a los datos) y se cargan a la bodega de datos. Este proceso de integración se realiza a través de herramientas ETL (extract, transformation and load) y es importante porque permite tomar los datos sin impactar dramáticamente el rendimiento de los sistemas operacionales y llevarlos a un repositorio de datos orientado y optimizado a análisis (bodega de datos).

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Calidad de información estratégica [BIA InformationQuality]

La exposición o acceso a información y conocimiento accionables y el aseguramiento de las acciones basadas en esta información sea para mejorar el desempeño del negocio son fines últimos de la inteligencia de negocios.

Por otro lado, la inteligencia de negocios se basa en los datos provenientes de los sistemas operacionales y transaccionales, sistemas que apoyan a la organización en el día día para desarrollar su misión.

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