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Tema 2Tema 2
El soporte a la DecisiónEl soporte a la Decisión
Federico Plancarte Sánchez
E-data. Transformando datos en información con Data Warehousing
© 2008. Federico Plancarte Sánchez 2-1
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Evolución del soporte a la decisiónEvolución del soporte a la decisión
Diversas categorías del análisis del DS
Técnicas de análisismás avanzadas
Consultas simples
DW…..
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Técnica de análisis más difundida (75%)
� Pasar de consultas simples a análisis avanzado
� Consulta simple: datos frescos, decisiones estratégicas� Consultas “enlatadas” o predefinidas� Consultas sin preparación (ad-hoc)
© 2008. Federico Plancarte Sánchez
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Consulta estandar análisis multidimensional
� Técnica de análisis más poderosa• Hurgar más profundamente
� Diferentes perspectivas de los datos mediante
ANALISIS MULTIDIMENSIONAL: ANALISIS MULTIDIMENSIONAL: El poder de dividirEl poder de dividir
2-3
� Diferentes perspectivas de los datos mediante el uso de “dimensiones”“dimensiones”
� Información por una cierta dimensióndimensión
�� Drill downDrill down
� Herramientas similares (a la consulta estándar)
� Mismos datos: diferentes formas© 2008. Federico Plancarte Sánchez
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Modelado y Segmentación:Modelado y Segmentación:Análisis para trabajadores del conocimientoAnálisis para trabajadores del conocimiento
Datos voluminosos y detallados
Trabajadores del conocimiento
2-4© 2008. Federico Plancarte Sánchez
ModeloModelo. Colección de patrones para una característica dada
Algoritmos Algoritmos de modelado Soporte a la decisiónLa segmentación segmentación tampoco es una herramienta NUEVA
Ejemplo: Segmentación de CLIENTES
Software especializado
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Descubrimiento del ConocimientoDescubrimiento del Conocimiento
•• MarketingMarketing buscando los mejores clientes
•• KD. KD. Algoritmos poderosos que buscan patrones en grandes DB
• Patrones no especificados no especificados de antemano
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• Patrones no especificados no especificados de antemano (como en el modelado)
•• DWDW le dice a la empresa dónde están los patrones patrones y relacionesrelaciones importantes
• “Respuestas desconocidas” Respuestas desconocidas” para encontrar nuevas formas innovadoras
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AlgunasAlgunas observacionesobservaciones
• Evolución de la infraestructura del DWDW
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AlgunasAlgunas observacionesobservaciones
• Evolución de la infraestructura del DWDW
• Los datos en DW evolucionan y maduran
• DW como una necesidad básica– Mayor frecuencia de uso
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– Mayor frecuencia de uso– Ahorros de tiempo o costos– Consolidación de procesos
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ConsultasConsultas EstándaresEstándares
La consulta busca confirmarconfirmar un supuesto
“Listar los # de préstamos hechos al cliente X y las fechas de pago cuando se ha demorado más de una semana”
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parte de una hipótesishipótesis muymuy fuertefuerte
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“Listar a todos los clientes para los que el ingreso por uso a la hora pico haya disminuido un 20% o más”
Resultado acciones comerciales
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ConsultasConsultas EstándaresEstándares
“Mostrar a todos los clientes de celulares con llamadas entrantes incompletas en más de un 20% en cada semana”
2-9© 2008. Federico Plancarte Sánchez
Resultados útiles:Resultados útiles:
• Clientes de alto uso que necesiten equipo adicional• Posibles competidores en el mercado• Candidatos a ofertas de productos nuevos• Sospechas de fraudes• Clientes potencialmente insatisfechos• En suma, retener y sumar clientesEn suma, retener y sumar clientes
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AnálisisAnálisis multidimensionalmultidimensional
“Mostrar a todos los clientes de celulares con llamadas entrantes incompletas en más de un 20% en c/semana”
DrillDrill--downdown
“De esos clientes ¿quiénes usan roaming por fuera de
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“De esos clientes ¿quiénes usan roaming por fuera de la red?
Resultados:Resultados:
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AnálisisAnálisis multidimensionalmultidimensional
“Mostrar los ingresos trimestrales correspondientes a grandes clientes comerciales en las regiones norte, NO y SO en 1977 y 1978”
2-11© 2008. Federico Plancarte Sánchez
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AnálisisAnálisis multidimensionalmultidimensional
“Mostrar los mismos datos por distrito dentro de la región noroeste”
2-12© 2008. Federico Plancarte Sánchez
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AnálisisAnálisis multidimensionalmultidimensional
“Mostrar los mismos datos para el distrito B de la región noroeste”
2-13© 2008. Federico Plancarte Sánchez
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AnálisisAnálisis multidimensionalmultidimensional
Las herramientas OLAP son únicas para facilitar al
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Las herramientas OLAP son únicas para facilitar al usuario pedir los mismos datos en diferentes formas
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AnálisisAnálisis multidimensionalmultidimensional
PROVEEDORESPROVEEDORES
• Oracle OLAP• SAP - OLAP
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• SAP - OLAP• Microsoft• Inesoft• Dundas Chart for .NET OLAP Services• MicroStrategy OLAP Services
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ModeladoModelado y y SegmentaciónSegmentación
ModeladoModelado•• Comportamiento futuro de los clientes• Su viabilidad a largo plazo
SegmentaciónSegmentación
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SegmentaciónSegmentación•• Clasificar y reclasificar clientes por
• Demografía• Patrones de compra• Proclividad a la compra
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ModeladoModelado y y SegmentaciónSegmentación
Ejemplos de ModeladoEjemplos de Modelado
•• Valor de por vida del cliente
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• Desgaste del cliente
• Modelado predictivo
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ModeladoModelado y y SegmentaciónSegmentación
Ejemplos de SegmentosEjemplos de Segmentos
•• Clientes que responden a ofertas
• Clientes que responden a descuentos
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• Clientes que responden a descuentos
• Clientes que responden a productos nuevos
• Clientes que responden a promociones
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ModeladoModelado y y SegmentaciónSegmentación
Resultados de la segmentación:Resultados de la segmentación:
• ¿A qué grupo de clientes enfocar un nuevo servicio?
• ¿Quién es más probable que se
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• ¿Quién es más probable que se interese por este servicio?
• ¿Qué clientes es más probable que cometan fraude?
• ¿Qué clientes es más probable que respondan a descuentos?
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DescubrimientoDescubrimiento del del conocimientoconocimiento
• Cero hipótesis• Encuentra en los datos patrones ocultos:
• Comportamiento del cliente• Ventas por producto• Cancelaciones
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• Cancelaciones• Compras futuras
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Ejemplos:Ejemplos:
• Qué pasa cuando 2 medicamentos se toman juntos• Patrones desconocidos de afinidad de productos• Productos disparadores de otros
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DescubrimientoDescubrimiento del del conocimientoconocimiento
Más ejemplos:Más ejemplos:
De los clientes que compran frituras, el 66% también compran golosinas
De los clientes que compran frituras y
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De los clientes que compran frituras y golosinas, el 75% también compra vino tinto
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ACCIONES ACCIONES • Enviar cupones a compradores frecuentes• Eliminar descuentos en vino tinto• Reubicar los productos dentro de la tienda
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DescubrimientoDescubrimiento del del conocimientoconocimiento
Ejemplos de datos que salen a la luz gracias a KD:Ejemplos de datos que salen a la luz gracias a KD:
• Ciertos productos disparadores afectan otras compras
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• Descubrir la “próxima compra probable”
• Descubrir patrones en la caída de compras
• Aspectos del cliente que afectan el ciclo de vida del producto
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Data miningData mining
• El Data Data miningmining comprende la segmentación, el modelado y el descubrimiento del conocimiento
• Es sinónimo de análisis estadísticoanálisis estadístico
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• Es sinónimo de análisis estadísticoanálisis estadístico
•• Está soportado por 3 tecnologíasEstá soportado por 3 tecnologías• Recolección masiva de datos• Potentes computadoras con multiprocesadores • Algoritmos de Data Mining
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Data miningData mining
Se desarrolla bajo lenguajes de última generación lenguajes de última generación basados en inteligencia artificial inteligencia artificial y utiliza modelos modelos matemáticos matemáticos tales como:
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• Redes neuronales artificiales• Arboles de decisión• Reglas de inducción• Algoritmos genéticos
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Data miningData mining
Predice futuras tendencias futuras tendencias y comportamientoscomportamientos para permitir en los negocios tomar decisiones proactivas
Estas herramientas pueden responder a preguntas de negocios que consumen demasiado tiempoconsumen demasiado tiempo
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negocios que consumen demasiado tiempoconsumen demasiado tiempo
Exploran las bases de datos en busca de patrones patrones ocultosocultos, encontrando información predecible que un experto no puede llegar a encontrar no puede llegar a encontrar porque está fuera de sus expectativas
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Data Warehouse en la Data Warehouse en la realidadrealidad
Los datos residen en la menor cantidad de plataformas plataformas distintasdistintas, preferentemente en un DW DW o Data Data martmart
Los gerentes acostumbran acceder directamente al acceder directamente al
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Los gerentes acostumbran acceder directamente al acceder directamente al DW DW cuando requieren información
Los ejecutivos apoyan el soporte a la decisiónsoporte a la decisión
El DWDW puede mejorar la productividadmejorar la productividad y aumentar la aumentar la rentabilidadrentabilidad de la organización
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EE--data. Tranformando los datos en información con Data Warehousingdata. Tranformando los datos en información con Data WarehousingCapítulo 2. El soporte a la Decisión de abajo hacia arribaCapítulo 2. El soporte a la Decisión de abajo hacia arriba
Jill DychéJill Dyché
Referencia s
2-27© 2008. Federico Plancarte Sánchez