Inteligencia de Negocios y Analítica de Datos

Inteligencia de Negocios y Analítica de Datos

Español | 123 Mb | Pdf  | Autor: Luis Joyanes Aguilar | Páginas: 476 | Pass:www.detodopython.com

Descripción:

El libro hace una introducción teórico-práctica a la Inteligencia de Negocios y a la Analítica de Negocios, extendida a la Analítica de Datos y sus diferentes categorías, así como a la Analítica de Big Data. Se da respuesta a las preguntas más utilizadas en la gestión empresarial y en los campos de la educación y de la investigación.
Se describe el panorama general del empleo y tendencias de esta tecnología con estadísticas e información muy actualizada.

Inteligencia de negocios (Business Intelligence ) es una disciplina muy antigua y que ha ido evolucionando con el tiempo y adapta'ndose a la evolución de las tecnologías de la información y las comunicaciones ma's disruptivas, y su implantación en la empresa, con los años, así como las tendencias empresariales ma's innovadoras. Analítica de negocios (BA, Business Analytics o Analytics , términos cada día ma's utilizados en consultoría y en estrategias de negocios) es una disciplina

complementaria y subconjunto de inteligencia de negocios que se apoya en técnicas de ana'lisis de datos.

El término Business Intelligence, fue acuñado en 1958 por el investigador de IBM Hans Peter Luhn que publicó el artículo “ A Business Intelligence System” y que lo definía como: “ La habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”.
Inteligencia de negocios se vio potenciada en el año 1962 con la aparición del concepto de OLAP (procesamiento analítico en línea) acuñado por el canadiense Kenneth Iverson y que supuso un importante avance en la analítica de datos. Otro hito importante en la administración de datos fue la creación del concepto de bases de datos en 1969 y que se asentó en la década de los setenta y el desarrollo teórico y pra'ctico de tan importante disciplina. En los años 80 apreció otro concepto soporte del almacenamiento de datos junto con las bases de datos, “ Data Warehouse” (almacenes de datos).
Fue en 1989 cuando Howard Dresden, investigador de la consultora Gartner, hizo una de las primeras definiciones y ma's conocida de inteligencia de negocios:
“Conceptos y métodos para mejorar las decisiones de negocio mediante el uso de sistemas de soporte basadas en hechos”.

Analítica de negocios (BA) es una evolución de la inteligencia de negocios con la que se encuentra estrechamente relacionada y que consideraremos como una disciplina integrada en ella. En 2009, Michael J. Beller en su publicación “ Next Generation Business Analytics" definía analítica de negocios como “ los conocimientos, tecnologías y pra'cticas para la investigación y exploración continuamente interactiva del rendimiento del negocio para ganar visión y capacidad de dirección en la planificación del negocio”. Business Intelligence (conocida en los últimos años, simplemente como Analytics). Analítica de negocios es un proceso asistido por tecnologías mediante el cual, el software analiza los datos para predecir lo que sucederá' (ana'lisis predictivo) o lo que podría suceder tomando un cierto enfoque (analítica prescriptiva). El ana'lisis de datos se completa con otros dos tipos de ana'lisis: descriptivo y de diagnóstico, ambos asociados directamente a la inteligencia de negocios tradicional.

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Aprenda:
A buscar y elegir las mejores soluciones para su empresa.
Conozca:
Inteligencia de negocios
Analítica de negocios y analítica de datos
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Contenido:

Capítulo 1:inteligencia de negocios. Una panorámica global
Capítulo 2:analítica de negocios(business analytics): una visión global
Capítulo 3:transformación digital en organizaciones y empresas (economía colaborativa, experiencia de cliente y blockchain)
Capítulo 4:almacenes de datos: data warehouse, olap y data lake
Capítulo 5:big data: arquitectura, ecosistema hadoop y open data)
Capítulo 6:bases de datos nosql y "en memoria"
Capítulo 7:visualización de datos: informes y consultas, cuadros de mando (dashboards) y cuadro de mando integral (cmi)
Capítulo 8:minería de datos
Capítulo 9:minería web y minería de textos
Capítulo 10:analítica de datos (big data & analytics)
Capítulo 11:analítica web y analítica social
Capítulo 12:gestión del conocimiento y herramientas colaborativas
Capítulo 13:inteligencia artificial aplicada y algoritmos en inteligencia de negocios
Capítulo 14:ciencia de datos y científicos de datos en inteligencia de negocios
Capítulo 15:tendencias de futuro en inteligencia de negocios. Privacidad, protección y seguridad de los dato (parte1)
Capítulo 15:tendencias de futuro en inteligencia de negocios. Privacidad, protección y seguridad de los dato (parte2)

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