Definición de Datawarehouse. El concepto informático de ‘datawarehouse’ hace alusión al proceso mediante el cual una organización o empresa particular almacena todos aquellos datos e información necesarios para el propio desempeño de la misma. Se presupone que este tipo de material se organiza de manera tal de facilitar el análisis y la realización de reportes en las situaciones en que sea necesario hacerlo. Contar con un fácil acceso a los datos de importancia tendrá directa relación con la efectividad de las diversas tareas de la empresa. El concepto de datawarehouse nace en la década de los 80 en la empresa IBM. Los investigadores que la desarrollaron buscaban establcer un sistema que permitiera un manejo fluido y permanente de datos que fuera al mismo tiempo organizado de acuerdo a necesidades específicas. Si te gusta la nota, ayuda por favor con un "me gusta" Temas en Datawarehouse.
¿Qué es un Data Warehouse? | Dataprix TI. Tras las dificultades de los sistemas tradicionales en satisfacer las necesidades informacionales, surge el concepto de Data Warehouse, como solución a las necesidades informacionales globales de la empresa. Este término acuñado por Bill Inmon, se traduce literalmente como Almacén de Datos. No obstante si el Data Warehouse fuese exclusivamente un almacén de datos, los problemas seguirían siendo los mismos que en los Centros de Información.
La ventaja principal de este tipo de sistemas se basa en su concepto fundamental, la estructura de la información. Este concepto significa el almacenamiento de información homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas operacionales.
Según definió Bill Inmon, el Data Warehouse se caracteriza por ser: E.F. Dimensiones de negocio vistas como cubos O se podría también examinar los datos en un determinado momento o una visión particularizada. Que es un KPI – Significado de los Key Performance Indicators (KPIs) Si te dedicas al SEO y a los Social Media lo primero que van a pedirte tus clientes son resultados. No basta con que creas que estás haciendo las cosas bien, sino que necesitarás demostrar con datos que tu estrategia está siendo exitosa.
Pero, ¿cómo se mide el éxito en el marketing digital? Para eso usamos los KPIs. ¿Qué es un KPI? KPI son las siglas de Key Performance Indicators, ósea, indicadores clave del desempeño. Los KPIs son métricas que se utilizan para cuantificar los resultados de una determinada acción o estrategia en función de unos objetivos predeterminados; en cristiano, indicadores que nos permiten medir el éxito de nuestras acciones. Un ejemplo sencillo de KPI lo podemos encontrar en una inmobiliaria que este año se plantea vender 100 pisos (no tengo ni idea de inmobiliarias, así que no se si la cifra que he dicho es una locura). Características de los Key Performance Indicators Cada empresa debe identificar sus propios KPIs, a los que se les piden que sean: Medibles. ¿Qué es OLAP? Según la Wikipedia, OLAP es: OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing).
Es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares. ¿Te has enterado de algo? ¿Todavía no? Porque OLAP no es más que eso: Una manera de acceder a tu información utilizando un “lenguaje natural”. En el mundo corporativo, los analistas acceden a la información filtrando sus indicadores de negocio por regiones, por producto, por tiempo... No sé si la enumeración anterior es completa o clara. Offtopic: En nuestro otro blog hoy también hemos publicado un artículo. Ejemplos data mining. Modelos de data mining y las herramientas más usadas. La minería de datos es capaz de informar sobre eventos importantes hasta el momento desconocidos, permitiendo realizar pronósticos fiables, que hacen posible tomar acción en condiciones de riesgo mínimas.
La técnica que se utiliza para llevar a cabo estas hazañas se denomina modelado. Los modelos de data mining se originan, ya sea como un conjunto de ejemplos o como una relación matemática, en base a los datos de situaciones sobre las que se conoce la respuesta, primer paso para luego aplicar el modelo a otros eventos donde existen cuestiones por resolver. Las técnicas de modelado no son de nueva aparición, sino que han estado disponibles durante décadas, aunque sólo recientemente se ha logrado alcanzar la capacidad de almacenamiento de datos y de comunicación necesarios para recoger y guardar grandes volúmenes informacionales.
A ellos hay que añadir la potencia de cálculo necesaria para automatizar las técnicas de modelado, que permite trabajar directamente sobre los datos. Definicion de Data Mining(Mineria de Datos) - ¿qué es Data Mining? - Jojooa - tecnología, marketing y crm. ¿Qué es Data Mining?. What is Data Mining? | WebMining. Desde sus inicios, el término “Data Mining” (Minería de datos) ha sido llamado por muchos nombres. En los 60′s, los estadísticos utilizaban términos como “Data Fishing” (Pesca de datos) o “Data Dredging” (Filtración de datos) para referirse a lo que consideraban la “mala práctica” de analizar datos sin una hipótesis a priori. El término “Data Mining” apareció alrededor de 1990 en la comunidad de base de datos. Brevemente, existía la frase “database mining” ™, pero fue registrada por la compañía de software HNC (ahora parte de Fair, Isaac), y los investigadores la cambiaron por “data mining”.
Otros términos utilizados en ese tiempo eran: Data Archaeology (arqueología de datos), Information Harvesting (recolección de información), Information Discovery (Descubrimiento de Información), Knowledge Extraction (Extracción de conocimiento), entre otros. Peeeero, ¿Qué es Data Mining? Frases cortas para ayudar a un data miner a definir “Data Mining”: “Torturar a los datos hasta que confiesen”Anónimo. ¿Que es el data mining? ¿Para qué sirve el Big Data? Ya hace algún tiempo que escuché aquella frase de que el “Big data” es como el tema del sexo en el colegio: todos hablan de él pero pocos saben qué es. También leo repetidamente que el concepto de “Big data” es indisoluble al “nuevo mundo hiperconectado” de personas-dispositivos que utilizan, generan y publican datos/contenidos a través de infinidad de aplicaciones y medios sociales. Unos datos que podemos caracterizar con la triple “V”: 1) mucho más Volumen 2) mucha más Variedad según su origen y su naturaleza (estructurados y no estructurados) 3) mucha más Velocidad en su actualización.
A partir de aquí, podemos concebir “Big data” como la capacidad para agregar esas colosales, variadas y velozmente cambiantes cantidades de datos, estructurarlos y tratarlos para su análisis. Si hablamos de relaciones con nuestros clientes, el ámbito de aplicación de esas decisiones serían las estrategias, políticas y acciones de captación, fidelización y retención de los clientes. No lo negaré. Ejemplos de big data. El Big Data y la próxima revolución del modelo conceptual | Funiber Blogs - FUNIBER. El modelado conceptual, o si se quiere el modelado semántico, es una zona nebulosa en la gestión de datos. Parece que tenemos un acuerdo que indica que es necesario un cierto desacuerdo sobre lo que es, y un poco de comprensión de cómo hacerlo.
Sin embargo, creo que ahora estamos en un punto en el que nos veremos obligados a tratar con modelado conceptual de una manera mucho más seria que en el pasado.Problemas de definición Yo defino un modelo conceptual como “un modelo de información empresarial únicamente como información sin ningún tipo de concepto asociado a la forma en cómo se pueden almacenar esos datos.” Para mí, un modelo conceptual no es un modelo de datos en ningún sentido, porque no es parte de ningún esfuerzo para diseñar una solución de almacenamiento de datos.
Es un modelo que captura la información utilizada en un área particular de la empresa. Existen otras definiciones de “modelo conceptual”. El Big Data Pero ahora las cosas están cambiando. Introducción al tutorial PowerPivot para Excel.docx.