Minería de Datos: Conceptos y Tendencias

Hoy en día, la minería de datos (MD) está consiguiendo cada vez más captar la atención de las empresas. Todavía es infrecuente oír frases como “deberíamos segmentar a nuestros clientes utilizando herramientas de MD”, “la MD incrementará la satisfacción del cliente”, o “la competencia está utilizando MD para ganar cuota de mercado”. Sin embargo, todo apunta a que más temprano que tarde la minería de datos será usada por la sociedad, al menos con el mismo peso que actualmente tiene la Estadística. Así que ¿qué es la minería de datos y qué beneficios aporta? ¿Cómo puede influir esta tecnología en la resolución de los problemas diarios de las empresas y la sociedad en general? ¿Qué tecnologías están detrás de la minería de datos? ¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto típico de minería de datos? En este artículo, se intentarán aclarar estas cuestiones mediante una introducción a la minería de datos: definición, ejemplificar problemas que se pueden resolver con minería de datos, las tareas de la minería de datos, técnicas usadas y finalmente retos y tendencias en minería de datos

Introducción a la inteligencia de negocios con énfasis en una selección de algoritmos de minería de datos

La inteligencia de negocios es una herramienta de gran potencial, la cual está pasando por un momento de gran aceptación e inclusión en grandes compañías. A pesar de que muchas organizaciones implementan o quieren implementar herramientas de inteligencia de negocios, no hay muchas personas que conozcan a fondo el tema, o que puedan implementar dichas herramientas. Además, la incursión en el tema para nuevas personas es un poco complicada, ya que la documentación se encuentra dispersa y sin relación entre sí. Tal es el posicionamiento de la inteligencia de negocios en las grandes compañías, que cada día se necesitan más profesionales que puedan ayudar a establecer, soportar o implementar esta herramienta dentro de las organizaciones. Pero a pesar de la gran demanda que presenta este campo, muy pocas personas en el interior de las organizaciones poseen los conocimientos básicos sobre el tema. Los nuevos profesionales en campos de las ciencias de la computación terminan sus estudios de pregrado sin tener idea alguna de este campo de acción

Diseño de investigación de arquitectura tecnológica para minería de datos de operación y mantenimiento de maquinaria en planta de aprovisionamiento de grano

Propone diseñar e implementar un sistema para una planta de aprovisionamiento de granos, que permita el flujo de datos y los convierta, a través de técnicas de minería de datos, en conocimiento interesante y KPIs de mantenimiento presentados en reportes web automatizados

Modelo inteligente de recomendación de campañas, basado en perfilamiento de hábitos de consumo PI14104

Sistemas de segmentación y envío de campañas masivas, no se basan en un análisis exhaustivo a nivel individual de preferencias e intereses expresados e inferidos, que son establecidos mediante el análisis de varias fuentes de datos. Permitiendo mejorar no solo el conocimiento acerca del cliente, si no a su vez reaccionar a nuevos intereses, mejorando el nivel de efectividad en la recomendación. Para esto, se plantea la creación de un modelo inteligente de recomendación de campañas, basado en perfilamiento de hábitos de consumo. De manera que, reaccione proveyendo oferta adaptada a preferencias y necesidades del individuo, por medio del análisis y procesamiento de eventos del mundo físico y virtual como: Eventos en redes sociales, eventos de ubicación geográfica y eventos provenientes de transacciones financieras.Segmentation and sent to mass system campaigns, aren t based on a thorough analysis of individual preferences and interests expressed and inferred. Which can be performed throw data analyzing on different sources. Allowing to improve don t only knowledge about customer, also to turn react to new likes and improve effectiveness level on recommendation. Hence we arise creation of a profiling and consumption habits intelligent system based, which react providing personalized offers, against individual preferences and needs, through events processing on physical and real world, like events on networks, geographical location and financial transaction.Magíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMaestrí

Sistema de información para la toma de decisiones, usando técnicas de análisis predictivo para la Empresa IASACORP International S.A.

En la actualidad, las empresas manejan una gran cantidad de información, el cual era inimaginable años atrás, la capacidad de recolectarla es muy impresionante. En consecuencia, para varias empresas esta información se ha convertido en un tema difícil de manejar. Diariamente, las empresas sea del sector, tipo o tamaño que sea, toman decisiones, las cuales la mayoría son decisiones estratégicas que pueden afectar el correcto funcionamiento de la empresa. Es aquí, donde ingresa una de las herramientas más mencionadas en el área de TI: Business Intelligence, este término se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones, explotar su información, y mejor aún, plantear o predecir escenarios a futuro. El presente trabajo permitirá al área de Marketing de la empresa Iasacorp International, obtener información sobre el comportamiento y hábitos de compra de los clientes, mediante técnicas de minería de datos como Árbol de Decisión y técnicas de análisis predictivo, la cual ayudará a la toma de decisiones para establecer estrategias de venta de las líneas (bisutería, complementos de vestir, accesorios de cabello, etc.) que maneja la empresa y de las próximas compras. De acuerdo a lo planteado anterior mente, la implementación de este tipo de sistemas de información ofrece a la empresa ventajas competitivas, permite a la gerencia analizar y entender mejor la información y por consecuencia tomar mejores decisiones de negocio. At present, companies handle a lot of information, which was unimaginable years ago, the ability to collect it is very impressive. Consequently, for many companies this information has become a difficult issue to handle. Due to the large volume of information we have, instead of being useful you can fall in a failed attempt to give proper use. Every day, companies in any sector, type or size, make decisions, most of which are strategic decisions that may affect the proper functioning of the company. It´s here, where we talk about the most mentioned tools in the area of IT: Business Intelligence, this term refers to the use of data in an enterprise to facilitate decision-making, exploit their information, and better yet, raise or predict scenarios future. This work will allow the area Iasacorp Marketing Company International, information on the behavior and buying habits of customers, through predictive analysis techniques, which will help the decision to establish sales strategies lines (jewelry, clothing, hair accessories, etc.) that manages the company and nearby shopping. According to the points made above, the implementation of such information systems offers companies competitive advantages, allows management to better analyze and understand information and consequently make better business decisions.Tesi

Sistema de Información Geográfica para la inteligencia de negocios, caso de estudio en la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria

The relationship between Business Intelligence and Geographic Information Systems is closer than ever. This leads to the practice of including the geographic component on many business intelligence suites. This research work presents the advantages of the integration between Business Intelligence (BI) and Geographic Information Systems (GIS). The implementation of a system to support decision making that combines a Business Intelligence suite plus a Geographic Information Systems, gives us a comprehensive view of the key indicators of both internal and external information on the organization, which leads us to reduce empiricism in decision. To do this work we have used suites of Business Intelligence with Geographic component, in order to show the close relationship between the two technologies and how useful it is for the end user to generate information through static reports, interactive reports, dashboards and transactional data using more spatial relations. The spatial relationships help us identify characteristics that would not be very explicit through tabular data views, so it is therefore a holistic view of information. To the integrate Business Intelligence with Geographic Information Systems we are not talking exclusively of online analytical processing (OLAP), data mining, process of extraction transformation and load, tabular reports, tabular dashboards; but rather spatial analytical processing Online (SOLAP), spatial data mining, process of extraction transformation and loading (ETL) spatial, maps integrated with reports, dashboards including maps. The integration of these technologies and proper management of its components is done through the Competency Center Business Intelligence, which is a multidisciplinary team of employees with the purpose of achieving the objectives required for supporting the strategic decision-making process in the Organization.La relación entre la Inteligencia de Negocios y los Sistemas de Información Geográfica es cada vez más estrecha, lo que conlleva a que muchas herramientas de Inteligencia de Negocios incluyan es sus suites el componente geográfico. En este trabajo de investigación se presenta las ventajas de contar con los sistemas de Inteligencia de Negocios y los Sistemas de Información Geográficos integrados. La implementación de un sistema de soporte a la toma de decisiones que involucre la Inteligencia de Negocios más los Sistemas de Información Geográfica nos da una visión integral de los indicadores claves tanto de información interna como de información externa de la Organización, lo que nos lleva a reducir el empirismo en la toma de decisiones. Para ello en este trabajo se han utilizado herramientas de Inteligencia de Negocios con el componente Geográfico, con el objetivo de mostrar la estrecha relación entre ambas tecnologías y lo útil que resulta para el usuario final el generar información a través de reportes estáticos, reportes interactivos, tableros de mando utilizando datos transaccionales más relaciones espaciales. Las relaciones espaciales, nos ayudan a identificar características que a través de vistas de datos tabulares no son muy explícitas, es por ello que hablamos de una visión integral de la información. Al integrar la Inteligencia de Negocios con los Sistemas de Información Geográfica ya no hablamos solamente de procesamiento analítico en línea (OLAP), de minería de datos, de procesos de extracción transformación y carga (ETL), de reportes tabulares, de tableros de control tabulares, sino más bien de procesamiento espacial analítico en línea (SOLAP), de minería de datos espacial, de procesos de extracción transformación y carga de datos (ETL) espaciales, de reportes integrados con mapas, de tableros de control incluyendo mapas. La integración de estas tecnologías y la correcta gestión entre sus componentes se la hace a través de un Centro de Competencias de Inteligencia de Negocios; Que es un equipo multidisciplinario de empleados de la organización, con el fin de alcanzar los objetivos en soporte a la toma de decisiones

Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa

Hoy en día, la salud ósea es un campo de la medicina el cual ha tomado mucho interés, porque cada vez son más comunes las enfermedades relacionadas a los huesos. El objetivo principal de este proyecto es el análisis de la interpretabilidad de la salud ósea, con la ayuda de un programa de escritorio, el cual tiene por modelo un árbol de decisión difusa y este nos proporciona las reglas. Se han recolectado datos antropométricos y usado fórmulas de regresión para calcular la densidad ósea de escolares entre 12 y 18 años de los colegios Inmaculada Concepción y Jorge Basadre del sector de Arequipa Perú, clasificados según edad y sexo. Se tomo los datos de escolares, porque, los huesos se desarrollan en edades tempranas, y diferenciamos entre géneros, porque existe una notoria diferencia entre hombre y mujer al producir densidad ósea. Al analizar en la herramienta Weka los 5 algoritmos, se ha determinado que el mejor algoritmo entre estos es el árbol de injerto (graft tree) con un porcentaje de clasificación del 92.42% según le conjunto de datos obtenidos. Para el análisis de la interpretabilidad se tomó en cuenta el número de reglas, las variables lingüísticas y la simplicidad de las reglas. Palabras Clave Minería de Datos, Lógica Difusa, Interpretabilidad, Salud ÓseaTesi

Un Sistema de información ejecutivo basado en datamart para la prevención, análisis y supervisión de las operaciones de lavado de activos en la Empresa Concorde

El presente trabajo tiene como objetivo presentar el diseño e implementación de una solución Business Intelligence mediante la utilización de un sistema de información ejecutiva basado en Datamart con el fin de proporcionar apoyo a la toma de decisiones contra el blanqueo de dinero. Debido a que toda empresa competitiva debe alinear su negocio con las Tecnologías de Información, la solución propuesta en este documento es simple y robusta al mismo tiempo, ya que se basa en herramientas Open Source, mejorando la velocidad y el rendimiento de la calidad de los informes que la parte ejecutiva de una empresa espera de un sistema que apoya la toma de decisiones. Como caso práctico, este trabajo muestra la aplicación de esta solución, incluyendo la fase de diseño e implementación de prototipos en una primera fase en la entidad financiera "Concorde", como una contribución para el mejoramiento del Sistema de Prevención, Análisis y Supervisión contra los casos de lavado de activos.This document aims to present the design and implementation of a Business Intelligence solution using an executive information system based on Datamart technique in order to provide decision support against money laundering. Given that every company must align its competitive business with information technology, the solution proposed in this document is simple and robust at the same time, because it is based on Open Source tools and improves the speed and performance quality reports that the party executive of a company expects of a system that supports decision-making. As a case study, this work shows the implementation of this solution, including the design and implementation of prototypes in a PRIME stage in the financial institution "Concorde" as a contribution to improve the system of prevention, monitoring and analysis against cases of money laundering.Tesi

Sistemas de información de mercados en el sector de banca y finanzas de Bogotá, como herramienta dinámica de investigación

En este documento se desarrolla una propuesta de diseño conceptual de un sistema de información de mercados (SIM) para entidades bancarias de Bogotá, que recopila la esencia de un MkIS (Sistema de información de marketing), al que se le adiciona un módulo de Ontología, un módulo de BI que contiene herramientas de análisis inteligente tipo MAS (Multi Agent based System); y la arquitectura / enfoque de los KMS (Sistemas de gestión del conocimiento), en procura de mejorar el conocimiento del perfil del cliente por parte del staff, y por consiguiente mejorar la calidad de las decisiones que se toman en las áreas comerciales, de mercadeo, de experiencia y de servicio al cliente, con base en información dinámica estructurada y no estructurada.Abstract This paper examines a conceptual design proposal for a Market Information System (MIS) aimed at financial institutions (Banks) from Bogotá. The MIS includes a MkIS (Marketing Information System), an Enterprise ontology module, a BI module based on intelligent agent technology (MAS: Multi Agent based System) and knowledge management systems (KMS) approach to improve the knowledge that these companies got of their customer, and consequently to excel customer oriented decision-making in marketing, commercial, experience and customer service areas, using dynamic structured and non-structured information data.Maestrí