Introducción Minería de Datos

Reporte: ¿Cuántos televisores LCD 32" vendimos en Julio de este año?
Aplicativo BI: Compara las ventas de televisores con el presupuesto de agosto y periódos
anteriores.

La minería de datos está mas orientada al descubrimiento de la información, al encontrar patrones y relaciones ocultas en robustos almacenes de datos y utilizando reglas para predecir comportamientos. El beneficio será que está información resultante será un apoyo valioso para la toma de decisiones estrátegicas y operativas, evaluando los efectos que puedan tener.

Tipos de información que se puede obtener al utilizar minería de datos.

• Las asociaciones: son ocurrencias enlazadas a un solo evento, por ejemplo un estudio de patrones de compra en tarjetas de crédito revelan que la compra de ropa es cancelada en cuotas en plazos de seis meses en un 70% del total. Esta información permite a los gerentes determinar estrategias para campañas de tarjetas de crédito y tiendas por departamento.

• Las secuencias: Los eventos se enlazan con el passo del tiempo, por ejemplo: el préstamo para un crédito hipotecario el 60% de las veces se solicita un crédito personal para la compra de muebles luego de tres semanas, al mes del crédito otorgado un 40% de veces adquieren una refrigeradora.

• La clasificación: reconoce patrones que describan al grupo al cual pertenece un elemento a través de un conjunto de reglas, por ejemplo: la clasificación de los clientes de tarjetas de crédito ayuda a describir las características de los clientes que se podrían perder y permite a los gerentes idear campañas para impedir esto.

• El agrupamiento encuentra grupos de afinidad según características demográficas o de consumo.

• Análisis predictivo: teniendo como materia prima, técnicas de minería de datos, datos históricos y por supuesto supocisiones sobre condiciones futuras para predecir resultados de eventos, como la probabilidad de que un cliente responda favorablemente ante una campaña de marketing.
  

Las aplicaciones para minería de datos son utilizadas para todas las áreas funcionales de la empresa al igual que para los gobiernos y el trabajo científico, siendo uno de los usos populares la detección de lavado de dinero, identificar patrones de consumo y clientes rentables.

Dimensiones

Las dimensiones son la descripción textual de los campos relacionados al negocio. Las dimensiones como atributo son almacenadas en tablas y tienen la característica de tener pocos registros pero de campos muy amplios, además está la llave primaria que estará asociada a la tabla de hechos o tabla principal.
Las dimensiones son utilizadas como fuente principal en consultas a las bases de datos grupos etiquetas y reportes, también juegan un papel muy importante en la creación de un datawarehouse, estas deben facilitar la usabilidad y entendimiento de nuestra información, por tal razón nuestro aplicativo BI será tan bueno en la medida que nuestras dimensiones lo sean.
Las dimensiones tienen el objetivo de brindar mayor capacidad de análisis al usuario final de ahí que vienen los términos drill down ,slicing, dicing, todas estas herramientas permiten al cliente navegar e interactuar con los atributos de dimensión y campos calculados.
En geneal la mayoría de tablas de dimensiones tienen entre 2 y 10 campos, si encontramos que estmos por encima o por debajo de ese rango entonces debemos considerar que algunos campos no deberían ser agregados a la tabla y en el momento de diseño pasaron inadvertidos, para tales casos recomendamos cualquies de las siguientes clases de dimensiones que son suplementos ideales al momento de diseñar el modelo.
Dimensión de estació o caísal. Las dimensiones como promoción, contrato, negociaciones, condiciones de almacenamiento, estos atributos proveén de información adicional con respecto a un suceso o evento.

Dimensiones de múltiples fechas. Son usadas en tablas de hecho que acumulan fotografías de fin de mes como por ejemplo la dimensión periodo.

Dimensiones de rol. Ocurren cuando físicamente una dimensión esta repetidas veces en una tabla de hechos siendo utilizada por tablas anexas.

Dimensiones de rol. Estas identifican el estado actual de la transacción o la fotografía mensual.

Estas dimensiones suplementarias agregan mayor funcionalidad de análisis al aplicativo BI luego de que este pase a producción lo cual significa que no se cambiará la granularidad o detalle de análisis, tampoco deberá alterar claves primarias existentes en la tabla de hechos.

¿Qúe es un sistema de información?

Desde el punto de vista técnico, es un conjunto de componentes interrelacionados que recuperan, procesan, almacenan y distribuyen información para apoyar la toma de decisiones y el control en una organización.
Por información entendemos que son los datos moldeados en una forma significativa y útil entendible por los usuarios finales, a diferencia, los datos son hechos registrados en organizaciones sin ser organizados ni ordenados.

Hay tres actividades básicas en un sistema de información que producen la información que esas organizaciones necesitan para tomar decisiones, controlar problemas y crear nuevos productos o servicios.

La entrada captura o recolecta datos en bruto tanto de la organización como de su entorno extorno. El procesamiento convierte esta entrada de datos en una forma significativa. La salida transfiere la información procesada a las personas que la usarán o a las actividades para las que se utilizará. Los sistemas de información requieren retroalimentación, que es la salida que se devuelve al personal correspondiente de la organización para ayudarle a evaluar o corregir la etapa de entrada.

Hay una gran diferencia bien definida entre un programa de computo y un sistema de información, los programas de software constituyen la base técnica, las herramientas y materia prima de los modernos sistemas de información, una buena analogía es una casa. Las casas se construyen con martillos, clavos y madera, pero estos materiales no hacen una casa, la arquitectura, el diseño el decorado y todas las decisiones que conducen a la creación de estas características son parte de la casa y son cruciales para resolver el problema de colocar un techo sobre la cabeza de alguien. Las computadoras y los programas son el martillo, los clavos y la madera de los sistemas de información basadas en computadora, para comprender los sistemas de información se deben entender los problemas para los que están diseñados sus elementos de arquitectura y diseño, así como los procesos de la organización que conducen a estas soluciones.

Calidad de datos

Entregamos un informe que servirá para tomar una decisión importante, pero antes dejamos en claro de que puede haber cierto margen de error, exactamente no lo sabemos, o entregamos un software que puede equivocarse en los calculos para el tráfico de un aeropuerto con un 95% de certeza.

Es importante para las personas que toman decisiones, utilizar informacion de calidad, una vez creada la expectativa y reconocidos los beneficios de mejorar la calidad de la información, se debe aplicar una metodología para mejorar la calidad de la información en nuestro negocio. Existen muchas metodologías, entre ellas tenemos:

1. De toda la información que existe en la organización debemos identificar cual es la que tiene mayor impacto en las operaciones del negocio.

2. Definir criterios de Calidad de Datos. Esto es definir cuando un dato es exacto para su organización.

3. Realizar mediciones iniciales para detectar posibles problemas de Calidad de Datos.

4.Crear indicadores de calidad, son programas que medirán periódicamente la calidad y serán constantemente monitoreados.

5. Definir responsables de Calidad de Datos , esta persona debe monitorear las tendencias del indicador y realizar planes de acción encaminados a la mejora de los indicadores.

6. Diagnósticos de calidad de Datos. En estos diagnósticos se determinan las posibles causas de la mala calidad de Datos y se definen planes de acción con responsables para mejorar el indicador. Entre las planes de acción normalmente se incluye el establecer controles preventivos y correctivos para la mejora de la calidad de Datos.

7. Monitoreo de los indicadores por parte de la Gerencia. Si los empleados no perciben las altas expectativas por parte de la gerencia, el proyecto tendrá resultados limitados, es importante que los indicadores de Calidad de Datos se revisen periódicamente, asegurando su seguimiento y mejora continua.
8. Finalmente, una vez estabilizados los indicadores de Calidad de Datos, se regresa al punto uno para identificar información que tenga impactos en el negocio y que sea necesario su medición y mejora.

6 Tips para nuestro presupuesto de Projecto BI

En ocasiones vemos como nuestro projecto de Data warehouse excede el presupuesto, nuestro
objetivo es indicar algunos tips que deberemos seguir al momento de presupuestar, está administración nos ayudará como administradores del proyecto a llevar los beneficios que la empresa espera.

1. Establecer claramente las metas, antes de el presupuesto.

No hay manera de conocer el costo si no sabemos lo que queremos construir, si dejamos que las metas sean muy amplias o generales la expectativas de nuestros usuarios pueden llevarnos a excedernos en el presupuesto o un final fatal para nuestro proyecto. La manera mas recomendable de tener las metas claras es ponerlas en papel y hacer que todos los involucrados estampen su firma, explicando detalladamente cuales seran los alcances limitaciones y costo.

2. Un vistazo a los datos y conversar con las personas que trabajan alrededor de ellos.

Es importante para el presupuesto saber que esta pasando en las fuentes de datos, en esta parte no interesa como está diseñado el modelo de datos, debemos dar mayor énfasis al valor de los datos por ejemplo si los campos mandatorios tienen inconsistencias o datos basura.
Podrían existir casos en que tendremos que ordenar esos datos debido a segmentaciones erroneas, datos mal imputados ,etc, en este paso consideraremos, o no, el uso de agregar a nuestro presupuesto una auditoría de datos. En este caso las personas que conocen o saben mas acerca de los datos toman un rol importante, pues ellos saben cuales son las falencias constantes.

3. Las pruebas de concepto.

Cuando se tienen iniciativas para desarrollos de Inteligencia de Negocios, una practica común es realizar pequeñas pruebas de concepto, que ayudan a determinar rápidamente los aspectos funcionales de los componentes que utilizaremos para nuestro proyecto BI, nuestros vendedores ofreceran las soluciones en cuanto a hardware, software e incluso una posible consultoría. Las pruebas de concepto deben ser exaustivas y lo mas cercanas al producto final, cual fácil y rápida es la implementación, cuánto requiere de hardware, aspectos de seguridad, como va a afectar la congestión de mi red, son temas que debemos tomar en cuenta.

4. Involucrar al equipo humano en el presupuesto del proyecto.

Como administradores del proyecto, toda la responsabilidad acerca de el presupuesto es nuestra, cuando hablamos de involucrar un equipo será estimar los recursos y tiempo para el proyecto, desde los que instalan y configurar el hardware y software hasta los tiempos que utilizaremos en el desarrollo.

5. Tener un plan de contingencia e incluirlo dentro de nuestro presupuesto.

Existen dos errores comunes en el presupuesto de BI, no tener un plan de contingencia o usarlo prematuramente. Las contingencias no son muy populares debido a que incrementa el costo del proyecto lo cual hace difícil su aprobación, o aparentan cierta debilidad o falta de estudio en el desarrollo del presupuesto. Todos sabemos que siempre existirán los imprevistos como problemas técnicos, desarrollo adicional en software por problemas de incompatibilidad o requerir mas hardware de lo previsto en caso de compartir recursos con otros proyectos.

Consideremos estos tips para empezar con buen pie nuestro proyecto de Inteligencia de Negocios.

Buscando el éxito en el cumplimiento de las metas asignadas

Si quereremos que nuestro equipo logre concluir con éxito las metas propuestas, debemos establecer con la ayuda de nuestro equipo, cuantificar o tangibilizar los rangos o números que mediran nuestros logros, algunos pasos son:

• Definir las metas y criterios para evaluar nuestro avance.
• Hacer que cada meta sea comprensible y medible.

1. Definir las metas, definir criterios para evaluar el avance de las metas y como cuantificaremos los criterios para evaluar el avance, para esto proponemos una reunión en base al siguiente cuestionario:
¿Cuáles son las metas que debemos lograr como equipo? Definir metas cuantificables que el equipo debe esforzarse en conseguir, como por ejemplo, satisfacción del cliente, crear nuevos productos, o incrementar las ventas, etc.

¿Cuáles son las tareas para cada miembro del equipo? Es muy importante asignar las responsabilidades a cada miembro obviamente si cada uno de los integrantes no cumple con sus tareas asignadas arriesga los objetivos y propositos del grupo.

Preparando metas claras y medibles
Para este paso nosotros y nuestro equipo debemos definir todos los terminos y medidas para cada una de las metas, por ejemplo si una meta es incrementar las ventas, entonces definiremos
el porcentaje que debemos cubrir en ventas para el presente mes.

Escuchando todas las ideas de nuestro equipo debemos dicernir las metas que no puedan ser medibles como por ejemplo el nivles de insastisfacción del clientes, si el cliente desconoce este termino o si las dudas persisten no servirá un trabajo de investigación.

Mejorar las metas es importante por muchas razones, una de ellas es que constantemente nuestro equipo estara enterado del grado de avance individual y colectivo lo cual alienta para seguir avanzando o estimula para no quedar resagados.

BI SaaS

Las pequeñas y medianas empresas inicialmente no pueden costear soluciones de BI debido a los costos de inversión, es conocida la necesidad de soluciones de inteligencia de negocios en todos los niveles y el no tener esta herramienta es una debilidad al tomar decisiones, por lo que nace SaaS para BI que se encarga de proveer soluciones según lo requerido por el cliente , el recolectar, transformar ,automatizar y presentar la información sera la tarea de SaaS, un ambiente fuera de la compañia al que accederan a través de paginas web los usuarios encargados de analizar información.

Según la consultora Gartner para el 2011 el 25% de soluciones TI serán SaaS lo cual indica que también existira un crecimiento para soluciones BI, existen casos de éxito como el de la empresa salesforce.com que ofrece el servicio de CRM o el de google ampliamente conocido.

La ventaja mas importante es el Cero costo en adquisición de hardware y licencias, no requiere nuevos administradores de bases de datos ni nuevos programadores, mínimo tiempo en implementación y se eliminan los costos de mantenimiento.

La desventaja mas significativa que podría presentarse es que el usuario final no pueda llegar a análizar el nivel mas granulado o detallado, debido a que el ancho de banda es el factor que restringe la cantidad de datos que el cliente pueda recibir desde su pagina web.