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Un enfoque de gestión del conocimiento para el proceso de minería de datos para la inteligencia de negocios

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by

Omar Venegas

on 2 October 2012

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Transcript of Un enfoque de gestión del conocimiento para el proceso de minería de datos para la inteligencia de negocios

Hai Wang, Shouhong Wang
Presentación hecha por
LGT. Cindy Yadira García Delgadillo
Arq. Omar Saúl López Venegas Un enfoque de gestión del conocimiento para el proceso de minería de datos
para la inteligencia de negocios La minería de datos es el proceso de arrastre a través de los datos para encontrar relaciones desconocidas de datos que son importantes para el usuario.

Las organizaciones ven a la DM como una herramienta mágica, fácil y de soluciones rápidas. Introducción Diferencias entre BI y KM Relaciones entre DM, BI y KM Modelo tradicional de ciclo de DM Modelos de ciclos de DM La estructura de los blogs de los sistemas de intercambio del conocimiento para DM ha sido una herramienta popular de la web 2.0, sin embargo se cuestiona su relevancia y utilidad.

Este estudio propone dos formas de intercambiar conocimiento: tareas y subtareas. Sistema de intercambio de conocimiento para la colaboración de DM Un ilustrativo caso de estudio La llave del éxito de las aplicaciones de DM como las herramientas de BI es la colaboración y el compartir conocimiento entre los usuarios de primea línea y los expertos en tecnología dentro de la organización. BI es una categoría amplia de aplicaciones y tecnologías de recolección, acceso y análisis de una gran cantidad de datos.
Es la base de la concepción de ventajas competitivas. KM es un conjunto de prácticas de la creación, desarrollo y aplicación del conocimiento para el mejor rendimiento de la organización. Existe un fuerte debate sobre si se deben integrar BI y KM, debido a que en la teoría su integración promueve el aprendizaje organizacional y la toma de decisiones eficaz. Sin embargo en la práctica el KM puede ser visto como un subconjunto de BI o viceversa. DM es un enlace entre BI y KM, porque sus procesos involucran al conocimiento humano. Utilidad:
DM es útil para la toma de decisiones debido a esta se creo la ilusión de que se puede adquirir conocimiento con solo apretar botones.

El peligro radica en el énfasis que se le de al descubrimiento de este conocimiento. Pasos:
El ciclo virtuoso de DM:
Identificar el problema de negocios
Transformar los datos en acciones concretas, resultados.
Actuar sobre la información y medir los resultados. Problemas:
El problema radica en que el proceso de DM, tiende a ignorar el elemento clave en DM: el conocimiento, que lo que no conducen acciones en todas las situaciones. Un ciclo de desarrollo de conocimientos en DM Para desarrollar el conocimiento de DM:



Se necesitan dos grupos de personas



Los conocedores del negocio Los Expertos en DM

Deben entender DM, BI y GC de la organización, aunque no pueden saber a detalle los procedimientos y técnicas de DM. Es un experto de la MS y entiende mejor las técnicas de DM en la organización, y análiza la información pero no forma parte de las decisiones comerciales. El ciclo económico del desarrollo del conocimiento, tiene 4 fases: 1. Intercambio de conocimiento y planificación. 2. Aprendiendo 3. Acción o internalización 4. Hacer cumplir o desaprender. Un profesor de la clase de BI experimentó con sus estudiante usar los blogs para experimentar sus comportamientos de compra en usuarios poco comunes, lo que les permitió concluir que los compradores de cerveza están más propensos a comprar pañales.

Este estudio de caso investiga el poder de la minería de datos al extraer información interesante que permite obtener oportunidades de negocio.
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