Microsoft SQL Server


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El término minería de datos, por lo general es mal utilizado, debido a que muchas veces se emplea para definir procesos como (recolección, extracción, almacenamiento, análisis y estadísticas). En el uso de la palabra, el término clave es el descubrimiento, comúnmente se define como “la detección de algo nuevo”.

El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior, bien sea en los negocios, en los cuales la minería de datos puede ayudar a la administración empresarial en la relación con el cliente En lugar de contactar con el cliente de forma indiscriminada a través de un centro de llamadas o enviando e-mails, sólo se contactará con aquellos que se perciba que tienen una mayor probabilidad de responder positivamente a una determinada oferta o promoción de esta forma se realizaría un trabajo mucho más eficiente, otros ejemplos serían: fraudes, ayuda en la toma de decisiones en el área de recursos humanos, juegos, comportamiento en internet, análisis de gases, ingeniería eléctrica, entre otras.

Los pasos básicos por los cuales se rige la minería de datos para la implementación de un modelo en un entorno de trabajo y resolver problemas es:

  1. Definir el problema: plantearse preguntas
  2. Preparar los datos: ordenar y colocar los datos en un contexto coherente
  3. Explorar los datos: revisar los datos para una toma de decisiones adecuada mediante técnicas estadísticas y cálculos matemáticos.
  4. Generar modelos: crear la estructura de datos procesando los mismos
  5. Explorar y validar los modelos: probar su correcto funcionamiento
  6. Implementar y actualizar los modelos: poner en marcha el proyecto.

La aplicación SQL Server contiene descripciones de tareas y documentación de referencia que describen cómo realizar la administración de datos y el trabajo de inteligencia de negocios mediante el uso de SQL Server. Las tecnologías de gestión y análisis de datos son:

  • Motor de base de datos: es la principal tecnología debido a que allí se almacenan, procesan y protegen los datos controlando la eficacia de las transacciones requeridas por la empresa consumidora.
  • Data Quality Service (DQS): permite realizar una limpieza correcta de los datos basada en la inteligencia y el conocimiento para eliminar datos duplicados, tiene servicios de consulta de los mismos haciendo mucho más fácil la tarea de corrección de datos.
  • Analysis Services: es una plataforma y un conjunto de herramientas de datos analíticos para Business Intelligence en un entorno personal, de equipo o empresa.Analysis Services también incluye minería de datos para permitir descubrir las relaciones y los patrones ocultos en grandes volúmenes de datos.
  • Integración Services: ofrece servicios de integración de datos, extrayendo, transformando y cargando los mismos.
  • Master Data Services: Permite la administración de los datos maestros para asegurar que la información que se encuentra en los análisis sea la correcta, mantiene un registro auditable conforme va pasando el tiempo y los datos van cambiando.
  • Replicación: La replicación es un conjunto de tecnologías destinadas a la copia y distribución de datos y objetos de base de datos de una base de datos a otra, para luego sincronizar ambas bases de datos con el fin de mantener su coherencia.
  • Reporting Services: Los servicios de Informes ofrecen la funcionalidad empresarial de informes disponibles para la web, posibilitando obtener y asociar diversos tipos de datos, de distintos orígenes, con múltiples formatos de presentación, además de proporcionar una administración de seguridad y suscripciones centralizada.

Referencias

Consultado el día 27 de abril de 2015 de la WWW:

Pernia Mariana

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Acerca de Luis Castellanos

Luego de unos años en Maracaibo, de regreso en Caracas. Docente Universitario y Bloguero. Orgulloso padre de dos hijos. luiscastellanos @ yahoo.com | @lrcastellanos

Publicado el 06/05/2015 en Año 02, Mineria de Datos y etiquetado en , , , . Guarda el enlace permanente. 1 comentario.

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