Servicios de administración y gestión continua de información como un recurso organizacional, minería de datos.

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Es un servicio conocido como datamining, el cual es una técnica para el descubrimiento y descripción estructural de patrones de datos, que ayuda a las empresas a la explicación y realización de predicciones por medio de datos, para focalizar sus esfuerzos alrededor de la información importante.

Informática

Software para mineria de datos, modelos y algoritmos de uso general, redes neuronales, árboles de regresión y clasificación, modelos logísticos, análisis de componentes principales, etc.

Personas - Profesionales:

Diversos profesionales especializados en la gestión de datos, según al área a la que corresponda la información, por ejemplo: administradores de bases de datos.

Tecnologías Utilizadas:

El datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra toma de decisiones.El ejemplo clásico de aplicación de la minería de datos tiene que ver con la detección de hábitos de compra en supermercados. Un estudio muy citado detectó que los viernes había una cantidad inusualmente elevada de clientes que adquirían a la vez pañales y cerveza. Se detectó que se debía a que dicho día solían acudir al supermercado padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana consistía en quedarse en casa cuidando de su hijo y viendo la televisión con una cerveza en la mano. El supermercado pudo incrementar sus ventas de cerveza colocándolas próximas a los pañales para fomentar las ventas compulsivas. Redes neuronales son métodos de proceso numérico en paralelo, en el que las variables interactúan mediante transformaciones lineales o no lineales, hasta obtener unas salidas. Estas salidas se contrastan con los que tenían que haber salido, basándose en unos datos de prueba, dando lugar a un proceso de retroalimentación mediante el cual la red se reconfigura, hasta obtener un modelo adecuado.