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Diseño, Implantación y Desarrollo del Data Mining

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Dirigido

Departamento de Informática
Director Comercial
Director de División
Director de Marketing
Director de Proyectos
Jefe de RR.HH.
Responsable de Informática
Responsable de Software

Objetivos

Analizar las necesidades corporativas y las tecnologías existentes para implantar con éxito proyectos de data warehouse y data mining.
Diseñar paso a paso la arquitectura del almacén de datos para aplicar eficazmente el data mining.
Minimizar los riesgos de migración y evaluar las tareas técnicas para instalar el sistema.
Segmentar su base de datos para organizar y estructurar la información extraída con eficiencia.
Construir un modelo de data mining para lanzar ofertas y campañas fust-in-time.

Programa

1. En qué consiste y cómo diferenciar claramente los tres conceptos del almacenamiento de datos y su explotación

Cuáles son los tres elementos claves: data warehouse, data mart y data mining
Qué tecnología es la más recomendable para cada necesidad específica
Cuál es la utilidad real de la minería de datos
Qué aplicaciones reales existen que demuestren su eficacia

2. Cómo prepararse eficazmente y cuáles son las condiciones básicas para aplicar el data mining en su empresa: ¿es posible utilizar las técnicas del data mining sin pasar por la creación de un almacén de datos?

En qué consiste el data mining a nivel técnico y cuál es su utilidad comparado con las herramientas alternativas de explotación de datos
- EIS (Executive Information Systems)
- OLAP (On-Line-Analytical Processing)
- Query and reporting
- Business reporting
En qué áreas de negocio aplicar el data mining y qué fin persigue en cada departamento: Marketing, Ventas, Control de Gestión, RR.HH., Finanzas
Cuáles son las técnicas de aplicación y qué soluciones ofrece la ´inteligencia artificial´
- Redes neuronales de modelización predictiva
- Algoritmos matemáticos
- Arboles de decisión
- Técnicas de visualización de datos
Qué técnicas, en qué caso y con qué restricciones se deben aplicar

3. Cómo coordinar la implantación del data mining a través de un almacén de datos a nivel corporativo

Qué departamentos están involucrados en la estrategia y la toma de decisión sobre el cómo y por qué del data mining en la empresa
Qué fáctores determinar antes de la implantación para analizar concretamente las necesidades de cada uno
- Requerimientos de la necesidad a nivel corporativo
- Definición de objetivos
- Costes

4. Cómo diseñar e implantar paso a paso una arquitectura de data warehouse para aplicar eficazmente de data mining

La fase de la determinación de las necesidades empresariales
- Análisis y concretización de todos los procesos de la información
- Evaluación del hardware y software
La fase de la definición
- Calificación del potencial, de la arquitectura y de la inversión
La fase del análisis
- Formulación de la demanda tecnológica a su sistema
- Generación de los datos básicos y meta-datos para su data warehouse
La fase del diseño
- Concepto de un modelo de sistemas
- Manejo de los datos: actualización, volumen, multi-dimensionalidad y logística de presentación
La fase de la implantación
- Evaluación de la arquitectura del sistema e implantación para determinar aplicaciones existentes y futuras
La fase del funcionamiento
- Formación de los usuarios
- Test de los componentes técnicos implantados
- Evaluación continua de los pasos conseguidos
- Modificaciones según la necesidad

5. Cómo vincular el data mining a la problemática del negocio

Cuáles son los pasos en el proceso analítico para proporcionar una visión flexible y multidimensional de los datos a los usuarios finales
Cómo explotar los datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio y cuáles son las ventajas en cada uno de ellos

6. Cómo combinar las tecnologías existentes con el nuevo sistema de data mining

Cuáles son los requerimientos tecnológicos para implantar un sistema data mining eficientemente
Qué factores considerar para aprovechar el sistema al máximo y minimizar los riesgos de migración
Desde el punto de vista técnico, ¿cuáles son las tareas que deben ser garantizadas en el momento de la instalación del sistema?

7. Cómo segmentar la base de datos y cuáles son las formas de uso del data mining

Cómo definir y concretizar los objetivos dentro de su área de negocio
Cómo enriquecer la base de datos para conseguir el perfil exacto y la necesidad de cada cliente
Cómo clasificar y segmentar los diferentes tipos de clientes para adaptar las ofertas y fidelizar a sus clientes
Cómo asegurar la información para futuras acciones dentro de su área de negocio
Cuáles son las operaciones básicas para descubrir la información oculta
Cómo organizar y estructurar la información extraída con eficacia

8. Cómo construir un modelo de data mining para implantar campañas y ofertas just-in-time y cómo mejorar la fidelización y retención del cliente

Cómo implantar soluciones a entornos transaccionales para suministrar la misma información a difrentes sucursales de la empresa
Cómo mejorar las estrategias de segmentación para ajustar la oferta a perfiles ocultos de clientes actuales y potenciales
Cómo explotar la información para dirigir acciones promocionales puntuales
Cómo distribuir el conocimiento obtenido en la red

9. Cómo convertir los datos extraídos en información de valor para diferentes usuarios dentro de la misma empresa

Cómo facilitar la búsqueda, el análisis y la presentación de los datos a través de la herramientas de data mining
Cómo obtener patrones a partir de la información de su base de datos
Hasta qué punto los conocimientos obtenidos a través de data mining pueden resultar un cambio cultural dentro de la estrategia
Uso de reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información para los usuarios

10. Qué significa la implantación de una data warehouse para la empresa en su conjunto

Cuál es el coste de establecer un data warehouse y la integración del data mining en su empresa
Cómo calcular el ROI a largo plazo
Cuáles son las ventajas e inconvenientes del sistema para la dirección general y para diferentes áreas de negocio
Ventajas e inconvenientes de establecer y controlar un data warehouse a nivel interno vs. el outsourcing a través de un consultor/proveedor

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