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Licenciado en Derecho y Maestro en Administración Pública
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Intelligence
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El concepto BI (Business Intelligence) o Inteligencia de Negocios alude a la adquisición de competencias analíticas para la toma de decisiones oportunas, a partir de indicadores, datos e información generados y distribuidos en tiempo real en cumplimiento a una metodología de procesos en una área productiva o económica, industria o actividad profesional.
Así mismo, este conocimiento contribuye al desarrollo sistémico de entidades económicas, asegurando niveles de servicio interno y externo a través de la atribución digital.
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DS + BI
Data Science & Business Intelligence
2 conceptos ligados por el principio de origen y destino
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Hans Peter Luhn
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la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de una forma concreta para orientar la acción hacia una meta deseada.
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1960
sistema de apoyo a las decisiones
1989, Howard Dresner, (Gartner), propuso la «inteligencia de negocios» como un término general para describir los conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en hechos de apoyo.
80s
DSS, DataWarehouse, sistemas de información ejecutiva, OLAP
Evolución 90
conjunto de estrategias y aspectos relevantes enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.
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BIG
DATA
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ZB
ZettaByte
Actividad 1
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Bibliografía Recomendada
WILLIAMS, S. AND WILLIAMS, N., The Profi t Impact of Business Intelligence, Morgan Kaufmann, December 2006.
MÉNDEZ DEL RIO, L., Más alla del Business Intelligence. Gestión 2000. 2006.
“Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications” de Larissa T. Moss y Shaku Atr
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SESIÓN 2
El Modelo de Datos Entidad-Relación (E/R)
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SESIÓN 2
Modelo de Datos
Es un esquema estructurado para administrar datos para que se puedan utilizar fácilmente como Bases
Principio Base
Un modelo de datos puede ser concreto o abstracto, y están representados por la notación de modelado de datos, que a menudo se presenta en formato gráfico.
"Cuando se utiliza una base de datos para gestionar información, se está plasmando una parte del mundo real en una serie de tablas, registros y campos ubicados en un ordenador; creándose un modelo parcial de la realidad. Antes de crear físicamente estas tablas en el ordenador se debe realizar un modelo de datos."
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SESIÓN 2
Su enfoque principal es apoyar y ayudar a los sistemas de información mostrando el formato y la definición de los diferentes datos involucrados.
El primer modelo de datos fue el modelo de datos planos, donde todos los datos utilizados se preservan en el mismo sentido. ejemplo:
Código Postal
| 9063635 |
| 9345452 |
| 6345469 |
| 6654760 |
| 7754742 |
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SESIÓN 2
ENTIDAD
ATRIBUTO
DATOS
Es un estado material (cosa), perceptible, identificable y determinado.
VALORES
Es un propiedad enunciativa constante y adheriente a su naturaleza.
Es la variable individualizada que distingue la descripción del ente principal
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ejemplo:
| Entidad | Ser Humano (Persona) |
| Atributo | Nombre, Edad, Domicilio, Situación Fiscal |
| Valor | Juan, 34, Calle Rosas 23, P. Física |
Las Entidades coexisten en relaciones y cardinalidades
Relación: Vinculación de reconocimiento y coexistencia
Cardinalidad: Sentido de origen, tránsito y destino de datos respecto de su Relación
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La información almacenada en los modelos de datos es de gran relevancia porque dicta las relaciones entre las tablas de la base de datos, las claves externas y los eventos involucrados.
Los tres tipos básicos de modelo de datos son:
- Modelos de datos conceptuales
- Modelos de datos físicos
- Modelos de datos lógicos
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SESIÓN 3
PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO BI
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SESIÓN 3
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Definición del Timeline del proyecto
Objetivo Particular
Objetivo Armonizado
Verificar
Tareas
Asignación por Competencias
Modelado
Pruebas
Project Planning
Evaluación
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Project Planning
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Project Planning
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Actividades y Tareas BI
1. Planificación del proyecto:
1.1. Definir el proyecto.
1.2. Definir la planificación y la gestión del proyecto.
1.3. Establecer la finalización del proyecto.
2. Arquitectura tecnológica:
2.1.Revisar los requerimientos de negocio (usuarios, tiempos).
2.2. Definir la arquitectura tecnológica (hardware).
2.3. Definir las recomendaciones de configuración.
2.4. Estimar requerimientos de escalabilidad.
2.5. Implementar el hardware y el software.
3. Diseño:
3.1. Desarrollar los modelos de datos.
3.2. Analizar las fuentes de datos.
3.3. Diseñar la base de datos.
3.4. Diseñar el análisis de los usuarios finales.
4. Construcción:
4.1. Revisar el alcance y la planificación.
4.2. Implementar la base de datos.
4.3. Diseñar y desarrollar la integración de datos.
4.4. Cargar y validar la base de datos.
4.5. Construir el análisis de los usuarios finales.
4.6. Probar el sistema.
4.7. Ajustar el rendimiento.
5. Despliegue:
5.1. Entregar la documentación del proyecto.
5.2. Formar a los usuarios.
5.3. Entregar la aplicación.
5.4. Mantener el data warehouse.
6. Operación:
6.1. Definir los procedimientos de soporte.
6.2. Monitorizar el rendimiento.
6.3. Mantener y mejorar la aplicación.
TIP: Algunas herramientas para analizar actividad de grupos e WhatsApp
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SESIÓN 3
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SESIÓN 4
Establecer Condicionantes en el Modelo BI basados en el Flujo de Trabajo de forma correcta
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SESIÓN 4
Bases de Significado en un Flujo de Proceso, Trabajo u operación
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SESIÓN 4
Decisiones Múltiples
En el modelo BI, los parámetros de escalamiento se basan en el cumplimiento de Niveles de Servicio (SLA) en conjunto con los Sistemas de Información en paralelo (SIG)
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SESIÓN 4
OnLine Analytical Processing
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OnLine Analytical Processing
CUBO OLAP
- ROLAP (Relacionado)
- MOLAP (Múltiple)
- HOLAP (Híbrido ROLAP y MOLAP)
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Práctica
Business Intelligence | Inteligencia de Negocios
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Seminario de Titulación Maestría en Administración de Negocios | Docente Mtro. Fabian Domínguez
