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Un enfoque de gestión del conocimiento para el proceso de MD para la IN

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Transcript of Un enfoque de gestión del conocimiento para el proceso de MD para la IN

Presentado por:
Sandra Margarita Márquez Enríquez
Susana Esmeralda Ramos Fernández
Lizette Areli Sánchez Lozano Un enfoque de gestión del conocimiento para el proceso de Minería de Datos para la Inteligencia de Negocios La Minería de Datos (MD) es el proceso de arrastre a través de los datos para encontrar previamente las relaciones desconocidas entre los datos que son interesantes para el usuario de los datos (Hand, 1998). Modelos del Ciclo de Minería de Datos Es la intersección entre el ciclo centrado de Minería de datos y el ciclo de desarrollo de conocimiento del experto en negocios. La herramienta para implementar el modelo actual son técnicas conocidas de los blogs de colaboración. Sistema de intercambio de conocimientos para el proceso de colaboración DM Maestría en Administración de Negocios La comunidad de tecnología de la información ha descubierto que muchas organizaciones continúan viendo la MD como una herramienta mágica para una solución fácil y rápida
(Kaplan, 2007). Las teorías convencionales y modelos en esta área deben ser examinados nuevamente y desarrollados de tal manera que una distinción sea hecha entre dos variables importantes: la información centrada en la MD y negocios centrados en conocimiento. La clave de aplicaciones exitosas de la MD como herramienta de Inteligencia de Negocios es la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los usuarios de primera línea y expertos en tecnología en la organización
(Foley, 2001; Reingruber y Knodson, 2008). La estructura de los blogs de los sistemas de intercambio de conocimientos para MD Para facilitar el intercambio de conocimientos a través de blogs, se propone lo siguiente: Tareas: Herramientas de MD: Resultados MD: 1. Verificar los segmentos de consumidores antiguos,
2. Para revelar nuevos segmentos de consumidores. Los vínculos entre MD, IN, y GC Distinción entre IN y GC IN es una amplia categoría de aplicaciones y tecnologías de recolección, acceso y análisis de una gran cantidad de datos de la organización para tomar decisiones de negocios efectivas. GC, por otro lado, es un conjunto de prácticas de creación, desarrollo, y aplicación del conocimiento para mejorar el desempeño de la organización. Se refiere al conocimiento subjetivo humano, no a los datos o información objetiva. Instrumento que se puede utilizar para los mineros de datos para la recuperar información, probar hipótesis, y derivar conclusiones. MD es un enlace entre IN y GC El proceso de MD es un proceso GC porque implica conocimiento humano.
MD puede ser beneficioso para la GC en dos aspectos:
(1) Para compartir la comprensión común del contexto de IN entre los mineros de datos.
(2) Para utilizar MD como una herramienta para ampliar el conocimiento humano. El círculo virtuoso de la MD es uno de los modelos de mayor circulación, en el ámbito es un proceso de negocios que pasa por cuatro fases: Hipótesis: Son afirmaciones poderosas para conceptualizar la base del conocimiento para MD. Acción: Es una decisión empresarial y su ejecución en respuesta al resultado MD. Acción de resultado : Es la evaluación de la decisión empresarial y su ejecución en términos de costos y beneficios tangibles e intangibles. Es el proceso de transformación de un resultado MD al conocimiento tácito Es el resultado del proceso de DM que pone a prueba una hipótesis en los datos dados. Internalización: Planeación MD: Es un proceso de colaboración para el desarrollo de nuevas tareas de MD Integración de IN y GC Malhotra (2004) ha propuesto modelos generales de integración de GC y IN para el proceso rutinario de información estructurada y no estructurada para toma de decisiones. Ciclos de desarrollo de conocimiento en MD En otras palabras, los trabajadores del conocimiento involucrado en la DM y sus aplicaciones se dividen en dos grupos: los conocedores del negocio y los mineros de datos. A continuación, le damos énfasis a la fase de hipótesis en desarrollo.


Una hipótesis refleja un conocimiento a priori (o conocimiento semilla) para DM.


Ejemplo: Introducción
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