INTEGRANTES

CATALINA ISAZA
PAULA OLGUIN
JAZMIN BARRERA
DANIEL CADAVID

INTRODUCCIÒN

En este trabajo desarrollaremos los conceptos del Data Warehouse y Data Mining como uno de los mejores avances tecnológicos para la toma de decisiones en las empresas, para tomar dichas decisiones requerimos de hechos y cifras, sabemos que la competencia crece en todo momento entonces las decisiones que debemos tomar en nuestra organización deben ser mas aceleradas; por ese motivo se requieren herramientas que nos ayuden a minimizar el tiempo para analizar mucha información con mayor velocidad y precisión; utilizando dichas herramientas logramos mantenernos competitivos, ya que nuestros actuar deben reaccionar al cambio del mercado. De otro modo el mercado globalizado, la presión inmensa de la competencia, los arranques tecnológicos, etc. Debilitaran nuestra organización. Esto nos muestra que las empresas invierten en tecnología y soluciones con las cuales se mantienen en este mundo cambiante, ahora las organizaciones no dependen tan solo de factores como ubicación, productos, etc. Sino también del conocimiento. Tal conocimiento basado en información comprensible, detallada y relevante es crucial para lograr y sostener ventaja competitiva. El poseer conocimientos correctos significa tener respuestas correctas y realizar decisiones estratégicas para la ejecución de la organización. Pero las tareas de recolectar, procesar, limpiar y transformar la información necesaria para la toma de decisiones no es una tarea sencilla mas si consideramos que una empresa tiene distintas áreas que a veces se encuentran alejadas de los ejecutivos de negocios.

DATA WAREHOUSE

Es un repositorio de datos de muy fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de informaciòn sobre temas específicos de negocios para permitir nuevas consultas, anàlisis, reporteado y decisiones.

¿QUÈ ES LO QUE LE PREOCUPA A LOS EJECUTIVOS?

Se tienen montañas de datos en la compañía, pero no podemos llegar a ellos adecuadamente. Nada enloquece más a los ejecutivos que dos personas presentando el mismo resultado de operación pero con diferentes números y los ejecutivos lo que buscan es ver la información pero desde diferentes ángulos, mostrando únicamente lo que es importante para tomar una decisión en la empresa, finalmente los ejecutivos saben que hay datos que nunca serán confiables, por lo que prefieren que se eviten en los reportes ejecutivos.

Uno de los valores más importantes de una organizaciòn es la información.

Estos valores normalmente son guardados por la organizaciòn de dos formas:

• Los sistemas operacionales de registros

• Y el Data Warehouse

Crudamente hablando, los sistemas operacionales de registros es donde los datos son depositados y el Data WareHouse es de donde se extraen eso datos.

OBJETIVOS FUNDAMENTALES DE UN DATA WAREHOSE

• Hace que la información de la organización sea accesible: Los contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos. Cuando hablamos de entendible significa, que los niveles de la información sean correctos y obvios. Y Navegables significa el reconocer el destino en la pantalla y llegar a donde queramos con solo un clic. Rápido desempeño significa, cero tiempo de espera. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

• Hacer que la información de la organización sea consistente: La información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización. Si dos medidas de la organización tienen el mismo nombre, entonces deben significar la misma cosa. Y a la inversa, si dos medidas no significan la misma cosa, entonces son etiquetados diferentes. Información consistente significa, información de alta calidad. Significa que toda la información es contabilizada y completada. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

• Es información adaptable y elástica: El Data WareHouse está diseñado para cambios continuos. Cuando se le hacen nuevas preguntas al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías no cambian ni se corrompen. Cuando se agregan datos nuevos al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías tampoco cambian ni se corrompen. El diseño de Data Marts separados que hacen al Data WareHouse, deben ser distribuidos e incrementados. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

• Es un seguro baluarte que protege los valores de la información: El Data WareHouse no solamente controla el acceso efectivo a los datos, si no que da a los dueños de la información gran visibilidad en el uso y abusos de los datos, aún después de haber dejado el Data WareHouse. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

• Es la fundación de la toma de decisiones:El Data WareHouse tiene los datos correctos para soportar la toma de decisiones. Solo hay una salida verdadera del Data WareHouse: las decisiones que son hechas después de que el Data WareHouse haya presentado las evidencias. La original etiqueta que preside el Data WareHouse sigue siendo la mejor descripciòn de lo que queremos construir: un sistema de soporte a las decisiones.

ELEMENTOS BÀSICOS DE UN DATA WAREHOUSE

• Sistema fuente: Sistemas operacionales de registros donde sus funciones son capturar las transacciones del negocio. A los sistemas fuentes también se le conoce como Legacy System.

• Área de tráfico de datos: Es un área de almacenamiento y grupos de procesos, que limpian transforman, combinan, remover los duplicados, guardan, archivan y preparan los datos fuente para ser usados en el Data WareHouse.

• Servidor de presentación: La maquina fisica objeto en donde los datos del Data WareHouse son organizados y almacenados para queries directos por los usuarios finales, reportes y otras aplicaciones.

• Modelo dimensional: Una diciplina específica para el modelado de datos que es una alternativa para los modelos de entidad – relación.

• Procesos de negocios: Un coherente grupo de actividades de negocio que hacen sentido a los usuarios del negocio del Data WareHouse.

• Data Mart: Un subgrupo lógico del Data WareHouse completo.

• Data WareHouse: Búsquedas fuentes de datos de la empresa. Y es la unión de todos los data marts que la constituyen.

• Almacenamiento operacional de datos: Es el punto de integraciòn por los sistemas operacionales. Es el acceso al soporte de decisiones por los ejecutivos.

• OLAP: Actividad general de búsquedas para presentación de texto y números del Data WareHouse, también un estilo dimensional específico de búsquedas y presentación de información y que es ejemplificada por vendedores de OLAP.

• ROLAP: Un grupo de interfaces de usuarios y aplicaciones que le dan a la base de datos relacional un estilo dimensional.

• MOLAP: Un grupo de interfaces de usuarios, aplicaciones y propietarios de teconologìa de base de datos que tienen un fuerte estilo dimensional.

• Aplicaciones para usuarios finales: Una colección de herramientas que hacen los queries, analizan y presentan la información objetivo para el soporte de las necesidades del negocio.

• Herramientas de acceso a datos por usuarios finales: Un cliente de Data WareHouse.

• Ad Hoc Query Tool: Un tipo especifico de herramientas de acceso a datos por usuarios finales que invita al usuario a formas sus propios queries manipulando directamente las tablas relacionales y sus uniones.

• Modelado de aplicaciones: Un sofisticado tipo de cliente de Data WareHouse con capacidades analíticas que transforma o digiere las salidas del Data WareHouse.

• Meta Data: Toda la información en el ambiente del Data WareHouse que no son así mismo los datos actuales.

PROCESOS BÀSICOS DEL DATA WAREHOUSE (ETL)

• Extracción: este es el primer paso de obtener la información hacia el ambiente del Data WareHouse.

• Transformación: una vez que la información es extraída hacia el área de trafico de datos, hay posibles paso de transformación como; limpieza de la información, tirar lla basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el Data WareHouse, combinar fuentes de datos, haciéndolas coincidir por los valores de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro de una dimensión.

• Carga: al final del proceso de transformación, los datos están en forma para ser cargados.

RAZONES BÀSICAS DE PORQUE UNA ORGANIZACIÒN IMPLEMENTA DATA WAREHOUSE

Para realizar tareas en los servidores y discos, asociados a queries y reportes en servidores y discos que no son utilizados por sistemas de proceso de transacciones.

Muchas de las empresas quieren instalar sistemas de procesos de transacciones para que haya una alta probabilidad de que las transacciones sean completadas en un tiempo razonable. Estos sistemas de procesos de transacciones hacen que las transacciones y peticiones sean más rápidas en menores tiempos dado a que los queries y reportes consumen mucho más de su límite permitido en los recursos de servidores y discos, por tal motivo las empresas han implementado una arquitectura de Data WareHouse que utiliza sus servidores y discos por separado para algunos de los queries y reportes.

Para utilizar modelos de datos o tecnologías de servidores que agilizan los queries y reportes, y que no son apropiados para los procesos de transacciones.

Existen maneras de modelar los datos que usualmente agilizan los queries y reportes (ejemplo: el esquema del modelo estrella) y que no son apropiados para los procesos de transacciones porque la técnica de modelado bajaría el rendimiento y complicaría el proceso de transacciones. También existen tecnologías que aceleran el proceso de queries y reportes pero baja la velocidad en el proceso de transacciones (ejemplo: la indexación de bitmaps) y tecnología de servidores que incrementan la velocidad en el proceso de transacciones, pero que disminuyen la velocidad del proceso de queries y reportes (ejemplo: La tecnología de recuperación de transacciones). Todo esto entonces esta en el cómo se hacen los modelos de datos y que tecnología se utiliza, inclusive que productos se adquieren para el impacto de los procesos de queries y reportes.

Para proveer un ambiente donde relativamente una muy poca cantidad de conocimiento de los aspectos técnicos de tecnología de bases de datos es requerida para escribir y mantener queries y reportes.

Frecuentemente un Data WareHouse puede ser instalado de manera que los queries y reportes puedan ser escritos por personal sin tanto conocimiento técnico, lo que hace que su mantenimiento y construciòn se haga sin más complejidad.

Para proveer un repositorio del sistema de proceso de transacciones limpio que puede ser reportado y que no necesariamente requiere que se arregle el sistema de proceso de transacciones.

El Data WareHouse provee la oportunidad de limpiar los datos sin cambiar los sistemas de proceso de transacciones, sin embargo algunas implementaciones de Data WareHouse provee el significado para capturar las correcciones hechas a los datos del Data WareHouse y alimenta las correcciones hacia el sistema de proceso de transacciones. Muchas veces hace más sentido hacer las correcciones de esta manera que aplicar las correcciones directamente al sistema de proceso de transacciones.

Para hacer los queries y reportes de datos básicamente más fácil de los múltiples procesos de transacciones y de las fuentes externas y de los datos que deben ser almacenados solamente para el propósito de hacer queries y reportes.

Desde hace mucho tiempo que las compañías necesitan reportes con información de múltiples sistemas y han hecho extracciones de datos para después correrlos bajo la lògica de búsqueda combinando la información de las extracciones con los reportes generados, lo que en muchas ocasiones es una buena estrategia. Pero cuando se tienen muchos datos y las búsquedas se vuelven muy pesadas y después limpiar la búsqueda, entonces lo apropiado sería un Data WareHouse.

DATA MINING

Descubriendo informaciòn Oculta

Data Mining, la extracción de informaciòn oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnologìa nueva con gran potencial para ayudar a las compañías a concentrarse en la informaciòn más importante de sus Bases de informaciòn (Data Warehause). Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la informaciòn (knowledge-driven). Los análisis prospectivos automatizados ofrecidos por un producto así van más allá de los eventos pasados provistos por herramientas retrospectivas típicas de sistemas de soporte de decisión. Las herramientas de Data Mining pueden responder a preguntas de negocios que tradicionalmente consumen demasiado tiempo para poder ser resueltas y a los cuales los usuarios de esta información casi no están dispuestos a aceptar. Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patrones ocultos, encontrando información predecible que un experto no puede llegar a encontrar porque se encuentra fuera de sus expectativas.

Muchas compañías ya colectan y refinan cantidades masivas de datos. Las técnicas de Data Mining pueden ser implementadas rápidamente en plataformas ya existentesde software y hadware para acrecentar el valor de las fuentes de información existentes y pueden ser integradas con nuevos productos y sistemas pues son traídas en línea (on-line). Una vez que las herramientas de Data Mining fueron implementadas en computadoras cliente servidor de alta performance o de procesamiento paralelo, pueden analizar base de datos masivas para brindar respuesta a preguntas tales como, "¿Cuáles clientes tienen más probabilidad de responder al próximo mailing promocional, y por qué? y presentar los resultados en formas de tablas, con gráficos, reportes, texto, hipertexto, etc.

FUNDAMENTOS DEL DATA MINING

Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigacion y desarrollo de productos. Esta evoluciòn comenzó cuando los datos de negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras y continuó con mejoras en el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías generadas para permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo eal. Data Mining toma este proceso de evoluciòn más allá del acceso y navegación retrospectiva de los datos, hacia la entrega de información prospectiva y proactiva. Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:

• Recolección masiva de datos

• Potentes computadoras con multiprocesadores

• Algoritmos de Data Mining

Las bases de datos comerciales están creciendo a un ritmo sin precedentes. Un reciente estudio del META GROUP sobre los proyectos de data warehause encontró que el 19% de los que contestaron están por encima del nivel de los 50 Gigabytes, mientras que el 59% espera alcanzarlo en el segundo trimestre de 1997. En algunas industrias, tales como ventas al por menor (retail), estos números pueden ser aún mayores. MCI Telecommunications Corp. cuenta con una base de datos de 3 terabytes + 1 terabyte de índices y overhead corriendo en MVS sobre IBM SP2. La necesidad paralela de motores computacionales mejorados puede ahora alcanzarse de forma màs costos - efectiva con tecnologia de computadoras con multiprocesamiento paralelo. Los algoritmos de Data Mining utilizan técnicas que han existido por lo menos desde hace 10 años, pero que sólo han sido implementadas recientemente como herramientas maduras, confiables, entendibles que consistentemente son más performantes que metodos estadísticos clásicos.

En la evoluciòn desde los datos de negocios a información de negocios, cada nuevo paso se basa en el previo. Por ejemplo, el acceso a datos dinámicos es crítico para las aplicaciones de navegación de datos (drill through applications), y la habilidad para almacenar grandes bases de datos es crítica para Data Mining.

Los componentes esenciales de la tecnologia de Data Mining han estado bajo desarrollo por décadas, en áreas de investigaciòn como estadisticas, inteligenicas artificial y aprendizaje de máquinas. Hoy, la madurez de estas técnicas, junto con los motores de base de datos relacionales de alta performance, hicieron que estas tecnologías fueran prácticas para los entornos de data warehause actuales.

EL ALCANCE DE DATA MINING

El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa información de negocios en grandes bases de datos - por ej.: encontrar información de la venta de un producto entre grandes montos de Gigabytes almacenados - y minar una montaña para encontrar una veta de metales valiosos. Ambps procesos requieren examinar una inmensa cantidad de material, o investigar inteligentemente hasta encontrar exactamente donde residen los valores. Dadas bases de datos de suficiente tamaño y tamaño, la tecnologìa de Data Mining puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas capacidades:

Predicción automatizada de tendencias y comportamientos. Data Mining automatiza el proceso de encontrar información predecible en grandes bases de datos. Preguntas que tradicionalmente requerían un intenso anàlisis manual, ahora pueden ser contestadas directa y rápidamente desde los datos. Un típico ejemplo de problema predecible es el marketing apuntado a objetivos (targeted marketing). Data Mining usa datos en mailing promocionales anteriores para identificar posibles objetivos para maximizar los resultados de la inversiòn en futuros mailing. Otros problemas predecibles incluyen pronósticos de problemas financieros futuros y otras formas de incumplimiento, e identificar segmentos de poblaciòn que probablemente respondan similarmente a eventos dados.

Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos. Las herramientas de Data Mining barren las bases de datos e identifican modelos previamente escondidos en un sólo paso. Otros problemas de descubrimiento de modelos incluye detectar transacciones fraudulentas de tarjetas de créditos e identificar datos anormales que pueden representar errores de tipeado en la carga de datos.

Las técnicas de Data Mining pueden redituar los beneficios de automatizaciòn en las plataformas de hadware y software existentes y puede ser implementadas en sistemas nuevos a medida que las plataformas existentes se actualicen y nuevos productos sean desarrollados. Cuando las herramientas de Data Mining son implementadas en sistemas e procesamiento paralelo de alta performance, pueden analizar bases de datos masivas en minutos. Procesamiento más rápido significa que los usuarios pueden automáticamente experimentar con más modelos para entender datos complejos. Alta velocidad hace que sea práctico para los usuarios analizar inmensas cantidades de datos. Grandes bases de datos, a su vez, producen mejores predicciones.

Las bases de datos pueden ser grandes tanto en profundidad como en ancho:

Más columnas. Los analistas muchas veces deben limitar el número de variables a examinar cuando realizan anàlisis manuales debido a limitaciones de tiempo. Sin embargo, variables que son descartadas porque parecen sin importancia pueden proveer información acerca de modelos desconocidos. Un Data Mining de alto rendimiento permite a los usuarios explorar toda la base de datos, sin preseleccionar un subconjunto de variables.

Más filas. Muestras mayores producen menos errores de estimación y desvíos, y permite a los usuarios hacer inferencias acerca de pequeños pero importantes segmentos de poblaciòn.

TÈCNICAS MÀS USADAS EN EL DATA MINING

Redes neuronales artificiales: Modelos predecibles no-lineales que aprenden a través del entrenamiento y semejan la estructura de una red neuronal biológica.

Arboles de decisión: Estructuras de forma de árbol que representan conjuntos de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la clasificación de un conjunto de datos. Metodos específicos de árboles de decisión incluyen Arboles de Clasificación y Regresión (CART: Classification And Regression Tree) y Detección de Interacción Automática de Chi Cuadrado (CHAI: Chi Square Automatic Interaction Detection)

Algoritmos genéticos: Técnicas de optimización que usan procesos tales como combinaciones genéticas, mutaciones y selección natural en un diseño basado en los conceptos de evoluciòn.

Método del vecino más cercano: Una técnica que clasifica cada registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las clases del/de los k registro (s) más similar/es a él en un conjunto de datos históricos (donde k 1). Algunas veces se³ llama la técnica del vecino k-más cercano.

Regla de introduciòn: La extracción de reglas if-then de datos basados en significado estadístico.

Muchas de estas tecnologías han estado en uso por más de una década en herramientas de anàlisis especializadas que trabajan con volúmenes de datos relativamente pequeños. Estas capacidades están ahora evolucionando para integrarse directamente con herramientas OLAP y de Data Warehousing.

¿CÒMO TRABAJA EL DATA MINING?

¿Cuán exactamente es capaz Data Mining de decirle cosas importantes que usted desconoce o que van a pasar? La técnica usada para realizar estas hazañas en Data Mining se llama Modelado. Modelado es simplemente el acto de construir un modelo en una situación donde usted conoce la respuesta y luego la aplica en otra situación de la cual desconoce la respuesta. Por ejemplo, si busca un galeón español hundido en los mares lo primero que podría hacer es investigar otros tesoros españoles que ya fueron encontrados en el pasado. Notaría que esos barcos frecuentemente fueron encontrados fuera de las costas de Bermuda y que hay ciertas caraterìsticas respecto de las corrientes oceánicas y ciertas rutas que probablemente tomara el capitán del barco en esa época. Usted nota esas similitudes y arma un modelo que incluye las caracterìsticas comunes a todos los sitios de estos tesoros hundidos. Con estos modelos en mano sale a buscar el tesoro donde el modelo indica que en el pasado hubo màs probabilidad de darse una situación similar. Con un poco de esperanza, si tiene un buen modelo, probablemente encontrará el tesoro.

Este acto de construccion de un modelo es algo que la gente ha estado haciendo desde hace mucho tiempo seguramente desde antes del auge de las computadoras y de la tecnologia de Data Mining. Lo que ocurre en las computadoras, no es muy diferente de la manera en que la gente construye modelos. Las computadoras son cargadas con mucha información acerca de una variedad de situaciones donde una respuesta es conocida y luego el software de Data Mining en la computadora debe correr a través de los datos y distinguir las caraterìsticas de los datos que llevarán al modelo. Una vez que el modelo se construyó, puede ser usado en situaciones similares donde usted no conoce la respuesta.

Si alguien le dice que tiene un modelo que puede predecir el uso de los clientes, ¿Cómo puede saber si es realmente un buen modelo? La primera cosa que puede probar es pedirle que aplique el modelo a su base de clientes- donde usted ya conoce la respuesta. Con Data Mining, la mejor manera para realizar esto es dejando de lado ciertos datos para aislarlos del proceso de Data Mining. Una vez que el proceso está completo, los resultados pueden ser testeados contra los datos excluidos para confirmar la validez del modelo. Si el modelo funciona, las observaciones deben mantenerse para los datos excluidos.

ARQUITECTURA PARA DATA MINING

Para aplicar mejor estas técnicas avanzadas, éstas deben estar totalmente integradas con el data warehause así como con herramientas flexibles e interactivas para el anàlisis de negocios. Varias herramientas de Data Mining actualmente operan fuera del warehouse, requiriendo pasos extra para extraer, importar y analizar los datos. Además, cuando nuevos conceptos requieren implementación operacional, la integraciòn con el warehouse simplifica la aplicación de los resultados desde Data Mining. El data warehause analítico resultante puede ser aplicado para mejorar procesos de negocios en toda la organizaciòn, en áreas tales como manejo de campañas promocionales, detección de fraudes, lanzamiento de nuevos productos, etc.

El punto de inicio ideal es un data warehouse que contenga una combinación de datos de seguimiento interno de todos los clientes junto con datos externos de mercado acerca de la actividad de los competidores. Información histórica sobre potenciales clientes también provee una excelente base para prospecting. Este warehouse puede ser implementado en una variedad de sistemas de bases relacionales y debe ser optimizado para un acceso a los datos flexible y rápido.

Un server multidimensional OLAP permite que un modelo de negocios más sofisticado pueda ser aplicado cuando se navega por el data warehouse. Las estructuras multidimensionales permiten que el usuario analice los datos de acuerdo a como quiera mirar el negocio - resumido por línea de producto, u otras perspectivas claves para su negocio. El server de Data Mining debe estar integrado con el data warehouse y el server OLAP para insertar el anàlisis de negocios directamente en esta infraestructura. Un avanzado, metadata centrado en procesos define los objetivos del Data Mining para resultados específicos tales como manejos de campaña, prospecting, y optimización de promociones. La integraciòn con el data warehouse permite que decisiones operacionales sean implementadas directamente y monitoreadas. A medida que el data warehouse crece con nuevas decisiones y resultados, la organizaciòn puede "minar" las mejores prácticas y aplicarlas en futuras decisiones.

Este diseño representa una transferencia fundamental desde los sistemas de soporte de decisión convencionales. Más que simplemente proveer datos a los usuarios finales a través de software de consultas y reportes, el server de Análisis Avanzado aplica los modelos de negocios del usuario directamente al warehouse y devuelve un análisis proactivo de la información más relevante. Estos resultados mejoran los metadatos en el server OLAP proveyendo una estrato de metadatos que representa una vista fraccionada de los datos. Generadores de reportes, visualizadores y otras herramientas de análisis pueden ser aplicadas para planificar futuras acciones y confirmar el impacto de esos planes.

GLOSARIO DE DATA MINING

• Algoritmos genéticos: Técnicas de optimización que usan procesos tales como combinación genetica, mutación y selección natural en un diseño basado en los conceptos de evoluciòn natural.
• Análisis de series de tiempo (time-series): Análisis de una secuencia de medidas hechas a intervalos específicos. El tiempo es usualmente la dimensión dominante de los datos.
• Análisis prospectivo de datos: Análisis de datos que predice futuras tendencias, comportamientos o eventos basado en datos históricos.
• Análisis exploratorio de datos: Uso de tecnicas estadisticas tanto gráficas como descriptivas para aprender acerca de la estructura de un conjunto de datos.
• Análisis retrospectivo de datos: Análisis de datos que provee una visión de las tendencias, comportamientos o eventos basado en datos históricos.
• Árbol de decisión: Estructura en forma de árbol que representa un conjunto de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la clasificación de un conjunto de datos. Ver CART y CHAID.
• Base de datos multidimensional: Base de datos diseñada para procesamiento analítico on-line (OLAP). Estructurada como un hipercubo con un eje por dimensión.
• CART Árboles de clasificación y regresión: Una técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Provee un conjunto de reglas que se pueden aplicar a un nuevo (sin clasificar) conjunto de datos para predecir cuáles registros darán un cierto resultado. Segmenta un conjunto de datos creando 2 divisiones. Requiere menos preparación de datos que CHAID.
• CHAID Detección de interacción automática de Chi cuadrado: Una técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Provee un conjunto de reglas que se pueden aplicar a un nuevo (sin clasificar) conjunto de datos para predecir cuáles registros darán un cierto resultado. Segmenta un conjunto de datos utilizando tests de chi cuadrado para crear múltiples divisiones. Antecede, y requiere más preparación de datos, que CART.
• Clasificación: Proceso de dividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y grupos diferentes estén lo "más lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con respecto a variable(s) específica(s) las cuales se están tratando de predecir. Por ejemplo, un problema típico de clasificación es el de dividir una base de datos de compañías en grupos que son lo más homogéneos posibles con respecto a variables como "posibilidades de crèdito" con valores tales como "Bueno" y "Malo".
• Clustering (agrupamiento): Proceso de dividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y grupos diferentes estén lo "más lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con respecto a todas las variables disponibles.
• Computadoras con multiprocesadores: Una computadora que incluye multiples proccedadores conectados por una red. Ver procesamiento paralelo.
• Data cleansing: Proceso de asegurar que todos los valores en un conjunto de datos sean consistentes y correctamente registrados.
• Data Mining: La extracción de información predecible escondida en grandes bases de datos.
• Data Warehouse: sistema para el almacenamiento y distribuciòn de cantidades masivas de datos
• Datos anormales: Datos que resultan de errores (por ej.: errores en el tipeado durante la carga) o que representan eventos inusuales.
• Dimensión: En una base de datos relacional o plana, cada campo en un registro representa una dimensión. En una base de datos multidimensional, una dimensión es un conjunto de entidades similares; por ej.: una base de datos multidimensional de ventas podría incluir las dimensiones producto, Tiempo y Ciudad.
• Modelo analítico: Una estructura y proceso para analizar un conjunto de datos. Por ejemplo, un árbol de decisión es un modelo para la clasificación de un conjunto de datos
• Modelo lineal: Un modelo analítico que asume relaciones lineales entre una variable seleccionada (dependiente) y sus predictores (variables independientes).
• Modelo no lineal: Un modelo analítico que no asume una relación lineal en los coeficientes de las variables que son estudiadas.
• Modelo predictivo: Estructura y proceso para predecir valores de variables especificadas en un conjunto de datos.
• Navegación de datos: Proceso de visualizar diferentes dimensiones, "fetas" y niveles de una base de datos multidimensional. Ver OLAP.
• OLAP Procesamiento analítico on-line (On Line Analitic prossesing): Se refiere a aplicaciones de bases de datos orientadas a array que permite a los usuarios ver, navegar, manipular y analizar bases de datos multidimensionales.
• Outlier: Un ítem de datos cuyo valor cae fuera de los límites que encierran a la mayoría del resto de los valores correspondientes de la muestra. Puede indicar datos anormales. Deberían ser examinados detenidamente; pueden dar importante información.
• Procesamiento paralelo: Uso coordinado de múltiples procesadores para realizar tareas computacionales. El procesamiento paralelo puede ocurrir en una computadora con múltiples procesadores o en una red de estaciones de trabajo o PCs.
• RAID: Formación redundante de discos baratos (Redundant Array of inexpensive disks). Tecnología para el almacenamiento paralelo eficiente de datos en sistemas de computadoras de alto rendimiento.
• Regresión lineal: Técnica estadistica utilizada para encontrar la mejor relación lineal que encaja entre una variable seleccionada (dependiente) y sus predicados (variables independientes).
• Regresión logistica: Una regresión lineal que predice las proporciones de una variable seleccionada categórica, tal como Tipo de consumidor en una poblacion.
• Vecino más cercano: Técnica que clasifica cada registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las clases del/de los k registro (s) más similar/es a él en un conjunto de datos históricos (donde k 1). Algunas veces se llama³ la técnica del vecino k-más cercano.
• SMP Multiprocesador simétrico (Symmetric multiprocessor): Tipo de computadora con multiprocesadores en la cual la memoria es compartida entre los procesadores.

CONCLUSIONES

• Un Sistema Datamining nos permite analizar factores de influencia en determinados procesos, predecir o estimar variables o comportamientos futuros, segmentar o agrupar ítems similares, además de obtener secuencias de eventos que provocan comportamientos específicos.

• La llegada del Data Mining se considera como la última etapa de la introducción de métodos cuantitativos, científicos en el mundo del comercio, industria y negocios. Desde ahora, todos los no-estadísticos -es decir el 99,5% de nosotros - pueden construir modelos exactos de algunas de sus actividades, para estudiarlas mejor, comprenderlas y mejorarlas.

• El concepto de DWH está teniendo una gran aplicación en la actualidad para el desarrollo de las empresas, como almacén de datos. Sus objetivos incluyen la reducción de los costes de almacenamiento y una mayor velocidad de respuesta frente a las consultas de los usuarios. Estos pueden ahora analizar y realizar preguntas sobre años, más que sobre meses de información.

• Para diseñar una buena arquitectura de DWH es necesario como primer paso conocer bien los requerimientos del negocio y hacer un estudio profundo de las fuentes externas que nos van a suministrar los datos. Además, hacer un buen diseño del área de transformación de datos, cuáles son las transformaciones que se van a realizar y cómo se va a implementar el modelo dimensional con sus tablas de hechos y de dimensiones es el segundo paso a seguir.