Big Data & Data Mining

Big Data & Data Mining

1. Para una empresa, los datos son un activo estratégico y confían en ellos para la toma de decisiones críticas.

   • ¿Cómo podemos asegurarnos de que estamos utilizando los datos correctos desde el principio?
     • DEBEMOS RESPONDER
       • ¿Es el dato exacto? ¿Es la información oportuna? ¿La información está completa? ¿Son los datos consistentes? ¿Son los datos relevantes para la decisión?

2. Data Mining

   • Surge para intentar ayudar a comprender el contenido de los datos
     • HACIENDO USO DE
       • Prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales
   • Conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos
     • Es fundamental conocer el lugar donde se van a generar los datos que más tarde se van a tratar.
     • OBJETIVO
       • Encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto

3. ¡EXISTE UN PROBLEMA!

   • Rastrear el origen de los datos
     • ¿Qué se puede hacer?
       • Muchas de las rutinas de extracción, tratamiento y carga de datos (Extract-Transform-Load: ETL)
         • ¡PERO PUEDE SER ARRIESGADO!
           • Si no se comprenden realmente los datos y los cambios que han ocurrido en su trayecto a través de los sistemas de la organización
         • Estasl realizan algún tipo de limpieza de datos para su utilización.

4. DISCIPLINAS ADPATADAS DE LOS 80'S EN ANALOGÍA DE PRODUCTOS FÍSICOS CON LOS DATOS

   • •Validación de las entradas discretas a los procesos de producción, evitando el uso de componentes defectuosos.
     • • Trazabilidad en el punto de origen de componentes y subconjuntos dentro de los productos terminados.
       • • Empoderamiento de los trabajadores de primera línea para hacer frente a los problemas, incluso si eso significaba detener toda la línea de producción.
         • • La mejora continua de todos los procesos.
   • PARA EL EXITO DE LA APLICACION DE ESTOS SE DEBE:
     • Establecer una cultura de colaboración, desde los altos directivos hasta los trabajadores de primera línea, que crean y modifican datos diariamente.
       • Los procedimientos deben ser puestos en marcha para asegurar que los datos son capturados y registrados con precisión, ya que son creados y modificados a través de cada proceso de negocio.
         • Se debe trazar el origen de los datos y los procesos que actúan sobre ellos. También hay que ser capaz de proporcionar el contexto de por qué se están modificando los datos.
           • Los trabajadores puedan tener la facultad de corregir cualquier dato erróneo, como parte de su función de trabajo diario.

5. EL PRINCIPAL DESFAIO!

   • Entender primero y trazar después el panorama de datos, pero manteniendo la flexibilidad para adaptarse fácilmente
     • A TRAVÉS DE
       • Modelos para describir datos, así como los modelos de procesos.
         • IMPORTANTE
           • Por lo general los objetos más críticos de datos de negocios también son datos maestros, ya que se utilizan en la mayoría de las transacciones
         • Estos deben ser apoyados por glosarios integrados de negocio y términos de interés para los responsables de cada área

6. Los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información

   • Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento.

7. El espíritu Kaizen establece

   • Concéntrate y ve a Gemba (lugar real de trabajo)
   • Conoce a la gente de tu organización
   • Recopilar datos reales
   • Comprender situación la real
   • Encontrar soluciones reales
   • Implementar rápidamente