Business intelligence [Material de estudio] /
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Unidad 1: Datawarehousing Unidad 2: Modelamiento OLAP Unidad 3: Data Mining
Iplacex.
- Santiago: Iplacex, [2024].
- 20 páginas 25 páginas 19 páginas 21 páginas 9 páginas 21 páginas
Bibliografía Mínima
Unidad 1: Las organizaciones enfrentan mayores desafíos al tomar decisiones, lo que ha impulsado la adopción de la inteligencia de negocios como estrategia para generar conocimiento a partir de datos históricos. Se utilizan arquitecturas tecnológicas, data warehouses y modelos multidimensionales para organizar y analizar datos. El proceso ETL (extracción, transformación y carga) permite centralizar información desde diversas fuentes, facilitando el análisis y la toma de decisiones informadas en entornos corporativos. Unidad 2: OLAP facilita el análisis ágil de grandes volúmenes de datos mediante estructuras multidimensionales, optimizando la toma de decisiones en áreas como ventas, marketing y dirección. SQL Server Analysis Services permite crear cubos OLAP, aplicar operadores y analizar medidas según dimensiones. El uso de estadísticos básicos y representaciones gráficas, como las que ofrece Excel, mejora la comprensión visual de los datos por parte de usuarios no técnicos. Unidad 3: La minería de datos permite comprender grandes volúmenes de información para mejorar decisiones empresariales, especialmente en ventas y fidelización. Surgida en los años sesenta y consolidada en los ochenta, incluye tareas predictivas como clasificación, regresión y pronósticos. Este enfoque busca extraer patrones útiles a partir de datos históricos, aportando valor estratégico mediante la interpretación de resultados y facilitando el crecimiento organizacional.
WAREHOUSE
OLAP
Bibliografía Mínima
Unidad 1: Las organizaciones enfrentan mayores desafíos al tomar decisiones, lo que ha impulsado la adopción de la inteligencia de negocios como estrategia para generar conocimiento a partir de datos históricos. Se utilizan arquitecturas tecnológicas, data warehouses y modelos multidimensionales para organizar y analizar datos. El proceso ETL (extracción, transformación y carga) permite centralizar información desde diversas fuentes, facilitando el análisis y la toma de decisiones informadas en entornos corporativos. Unidad 2: OLAP facilita el análisis ágil de grandes volúmenes de datos mediante estructuras multidimensionales, optimizando la toma de decisiones en áreas como ventas, marketing y dirección. SQL Server Analysis Services permite crear cubos OLAP, aplicar operadores y analizar medidas según dimensiones. El uso de estadísticos básicos y representaciones gráficas, como las que ofrece Excel, mejora la comprensión visual de los datos por parte de usuarios no técnicos. Unidad 3: La minería de datos permite comprender grandes volúmenes de información para mejorar decisiones empresariales, especialmente en ventas y fidelización. Surgida en los años sesenta y consolidada en los ochenta, incluye tareas predictivas como clasificación, regresión y pronósticos. Este enfoque busca extraer patrones útiles a partir de datos históricos, aportando valor estratégico mediante la interpretación de resultados y facilitando el crecimiento organizacional.
WAREHOUSE
OLAP