Es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.
La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc...
Los principales productos de Business Intelligence que existen hoy en día son:
Por otro lado, los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:
En definitiva, una solución BI completa permite:
Observar ¿qué está ocurriendo? Comprender ¿por qué ocurre? Predecir ¿qué ocurriría? Colaborar ¿qué debería hacer el equipo? Decidir ¿qué camino se debe seguir?
El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.
Elegir un algoritmo por tipo
SQL Server En la minería de datos se incluyen los siguientes tipos de algoritmos:
- Algoritmos de clasificación , que predicen una o más variables discretas, basándose en los demás atributos del conjunto de datos.
- Algoritmos de regresión, que predicen una o más variables numéricas continuas, como pérdidas o ganancias, basándose en otros atributos del conjunto de datos.
- Algoritmos de segmentación , que dividen los datos en grupos, o clústeres, de elementos que tienen propiedades similares.
- Algoritmos de asociación , que buscan correlaciones entre diferentes atributos de un conjunto de datos. La aplicación más común de esta clase de algoritmo es la creación de reglas de asociación, que pueden usarse en un análisis de la cesta de compra.
- Los algoritmos de análisis de secuencias resumen las secuencias frecuentes o episodios en los datos, como una serie de clics en un sitio web o una serie de eventos de registro que preceden al mantenimiento del equipo.
Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).
Un datawarehouse se caracteriza por ser:
- Integrado.
- Temático.
- Histórico.
- No volátil.
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