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“ En los próximos cinco años, generaremos más datos como humanidad de lo que hemos generado en los 5.000 años anteriores.”

(Eron Kelly, General Manager of Product Marketing for Microsoft SQL Server)

Hoy en día es necesario tomar decisiones de negocio rápidas para mantenerse a la vanguardia, con la dificultad de tener que analizar un gran volumen de datos en poco tiempo. Esa es la razón del origen de técnicas como el Big Data y Data Mining, las cuales se aplican a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Estos datos además deben mostrar unos resultados que resulten valiosos al usuario en su toma de decisiones. Siempre que hablamos de Big Data, se mencionan 5 fundamentos que justifican su existencia, denominados coloquialmente como las 5V:

-Volumen: Estamos hablando de volúmenes inmensos de información.
-Variedad: Las fuentes información del que recopilar datos pueden ser diversos (bbdd, social medias, capturas de datos de máquinas…). Estas herramientas son capaces de homogeneizar esta información para su posterior tratamiento.
-Velocidad: Estas herramientas deben dar un tratamiento de los datos y devolver unos resultados con un tiempo de respuesta razonable.
-Visualización: Los resultados mostrados deben ser gráficos, visuales, que permitan al usuario comprender rápidamente su significado.
-Valor: Todo lo demás no vale si los resultados mostrados no ayuden a tomar decisiones que se traduzcan en una mejora de la productividad o un incremento de las ventas.

En definitiva, se trata de proporcionar una herramienta que transforme datos en conocimiento. Es decir, disponer de una herramienta que nos permita encontrar diamantes en una mina de carbón. Pongamos un ejemplo sencillo. Supongamos que queremos analizar la clase de empleados contratados y su comportamiento. Los datos analizados serían los siguientes:

datamining

El Data mining crearía una segmentación de mis empleados en base a unos patrones repetitivos y además propone un comportamiento predictivo.

–Grupo 1: Sin niños y en una casa alquilada. Bajo número de afiliaciones. Muchos días enfermos
–Grupo 2: Sin niños y con coche. Alto número de afiliaciones. Pocos días enfermos. Más mujeres y en una casa alquilada.
–Grupo 3: Con niños, casados y con coche. Más hombres y normalmente propietarios de casa. Bajo número de afiliaciones.

En empresas industriales o de distribución, los análisis aplicados del Data mining podrían darnos información de interés como puede ser:

– Identificar perfiles de consumo
-Invertir o no en determinadas líneas de productos
-Detectar posibles pérdidas de clientes
-Detectar riesgo de averías de maquinarias

RPS permite tratar los datos, previamente preparados, y extraer automáticamente conocimiento o patrones interesantes, no triviales, previamente desconocidos, y que pudieran ser potencialmente útiles y predictivos. Las áreas de datos donde se aplican son:

-Ventas
-Compras
-Producción
-Mantenimiento (SAT)
-Gestión de Ofertas (Comercial)

Los datos ya están preparados, por lo que el usuario solamente debe seleccionar el objetivo que quiere analizar.

Datamining2

El asistente nos guiará en la creación de nuestras consultas, aplicará los algoritmos estadísticos de la herramienta, y finalmente nos presentará en pocos segundos los resultados en modo gráfico:

Clasificación o identificación de los patrones mas representativos.


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Asociaciones entre Items. 

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Predicciones de comportamiento en horizontes futuros.

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Cualquier duda sobre las aplicaciones y el impacto, no dude en ponerse en contacto con nosotros sin compromiso.
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