Ir al contenido principal

Entradas

Mostrando las entradas de agosto, 2013

Características de un DSS (Decision Support Systems)

Un Sistema de Soporte a la Decisión es una forma de modelar datos y hacer decisiones de calidad basadas en estos. Tomar la decisión correcta en los negocios se suele basar en la calidad de sus datos y su capacidad para filtrar y analizar los datos para encontrar las tendencias en las cuales se puedan crear soluciones y estrategias. ____________________________GRUPO 1___________________________________ GRUPO 1 Maximo Zarza - Alan Featherston  http://es.wikipedia.org/wiki/ Sistemas_de_soporte_a_decisiones  El concepto de sistema de soporte a las decisiones (DSS por sus siglas en inglés Decision Support System) es muy amplio, debido a que hay muchos enfoques para la toma de decisiones y debido a la extensa gama de ámbitos en los cuales se toman. Estos sistemas de apoyo son del tipo OLAP o de minería de datos, que proporcionan información y soporte para tomar una decisión. Un DSS puede adoptar muchas formas diferentes. En general, podemos decir que un DSS es un sistema informático

Resumen Clase 1 - 2013/08/27

Contacto con BI - 2013 Facebook: https://www.facebook.com/catedrabi.unlp Moodle: https://catedras.info.unlp.edu.ar/ Curso: Cursos 2013 -> BI - MT - 2013 Blog: http://catedrabi.blogspot.com.ar/ Twitter: https://twitter.com/@catedrabi Máquina Virtual 2013 Se utilizará una máquina virtual, la cuál tiene un sistema operativo Linux con las siguientes herramientas: - PDI CE 4.4 - Mondrian 3.5 - Bi server 4.8 - PSW  3.5 - Weka 3.6 - Talend 5.3 - Mysql 5.5 - Mysql Workbench - Postgres 9 - Pg Admin Para Iniciar sesión en la máquina virtual los datos son: a) Nombre de Usuario: catedrabi b) Password: 12345

Clase 1 - Video que fue bloqueado por facebook

Poniendonos en tema..

En este post quisiera compartir la primera clase del año pasado de BI. Aquí presentamos la materia y damos una primera aproximación y definiciones. Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence - Clase1 - 2012 from Paola Amadeo Todo comentario es bienvenido!

Concepto de Business Intelligence

Programa 2013

1.- INTRODUCCIÓN Introducción a la Inteligencia de Negocios. Conceptos de Inteligencia de Negocios. Herramientas de inteligencia de Negocios Los 5 Estilos del BI BI y Análisis de Datos 2.- ANÁLISIS DEL ENTORNO DE DATA WAREHOUSE ¿Qué es un Data Warehouse? Conceptos y funcionalidades básicas Data Warehouse vs. Data Mart Componentes a tener en cuenta a la hora de construir un Data Warehouse Metodología para la construcción de un Data Warehouse Técnicas para la extracción, transformación y carga de los datos Técnicas de Explotación de la Información OLAP. ROLAP, MOLAP Seguridad de acceso y manipulación de la información en el Data Warehouse  3. INTRODUCCIÓN AL MODELADO MULTIDIMENSIONAL Técnicas para el modelado dimensional. Esquemas de Modelamiento Multidimensional 4.- REPORTING Herramientas de SL para la construcción de reportes Arquitectura y administración 5.- MINERIA DE DATOS Introducción a la Minería de Datos Motivación y Metodología Herramientas de SL para minería de datos

Big Data - Introducción

La idea de este espacio es recopilar información sobre Big Data e ir compartiendola en este espacio Del libro Big Data for Dummies. Parte I Big data consiste de datos estructurados, semi estructurados y no estructurados. Los productos tradicionales de BI no están diseñados para gestionar Big Data. En general trabajan sobre BD relacionales, bien comprendidos, para hacer análisis aplicados a snapshots de datos en lugar de la cantidad total de datos disponibles. Parte IV. Saber para qué - Uno de los puntos más importantes es saber mas o menos que vamos a hacer con la información que tenemos. SAbemos que hay mucha info pero no sabemos bien para que usarla. Esto depende de la lógica del negocio. En nuestro caso sería por ejemplo predecir cuando un alumno va a dejar. Si no estoy seguro, tendré que ir revisando las distintas áreas del negocio para ver en donde puedo trabajar para detectar problemas antes de que ocurran. Hay distintos tipos de analítica de los datos en big data: Analí