Business Inteligence

## Definición

Utilización de herramientas de
manipulación de datos con facilidades de:

•Extracción automatizada
de un conjunto específico de datos almacenados en el sistema transaccional.

•Depuración de los datos extraídos ante las
inconsistencias detectadas sobre reglas de negocio.

•Transformación de los datos depurados en las fuentes
oficiales de información para toma de decisiones o para obtener indicadores.

•Extructuración de la información generada en bases de
datos especiales.

•Explotación de las bases de datos generadas con
herramientas

–Generadores de Reportes

–Sistemas de Análisis Multidimensional

–Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones

–Sistemas de Información Ejecutiva

## Data Mining

Actividad dedicada a la búsqueda de correlaciones entre datos y a la construcción de modelos predictivos a partir de ellos.Realizada en base a técnicas de: análisis estadístico, análisis clúster, análisis discriminante, etc. Con metodología estructurada de: Muestreo,Exploración ,Manipulación ,Modelización,Valoración..

La tarea de minería de datos real es el análisis automático o semi-automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos, como los grupos de registros de datos (análisis clúster), registros poco usuales (la detección de anomalías) y dependencias (minería por reglas de asociación). Esto generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos como los índices espaciales. Estos patrones pueden entonces ser vistos como una especie de resumen de los datos de entrada, y pueden ser utilizados en el análisis adicional o, por ejemplo, en la máquina de aprendizaje y análisis predictivo. Por ejemplo, el paso de minería de datos podría identificar varios grupos en los datos, que luego pueden ser utilizados para obtener resultados más precisos de predicción por un sistema de soporte de decisiones. Ni la recolección de datos, preparación de datos, ni la interpretación de los resultados y la información son parte de la etapa de minería de datos, pero que pertenecen a todo el proceso KDD como pasos adicionales.

## Big Data.

Tratamiento y análisis de enormes repositorios de datos, desproporcionadamente grandes, con variados formatos, estructurados, medianamente estructurados y desestructurados, que resulta imposible tratarlos con las herramientas de bases de datos y analíticas convencionales.

Denominamos *Big Data* a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos.

Dicho concepto engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados (mensajes en redes sociales, señales de móvil, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, emails, datos de encuestas, logs etc,) que pueden provenir de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos, imágenes?

El objetivo de *Big Data*, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir el Dato en información que facilita la toma de decisiones, incluso en tiempo real. Sin embargo, más que una cuestión de tamaño, es una oportunidad de negocio. Las empresas ya están utilizando *Big Data* para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les prestan servicio.

Ejemplos:

http://forbes.es/actualizacion/4459/como-el-big-data-ayudo-a-obama-a-ganar

https://www.youtube.com/watch?v=Zel6wych9p0&feature=youtu.be&list=PLJ8ilCg50WiH0f9WWSdxqaWT57soX6sNU