iKN Spain

Diseño, Implantación y Desarrollo del Data Mining

iKN Spain
  • Imparte:
  • Modalidad:
    In Company
  • Precio:
    Consultar rellenando el formulario
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Barcelona
    España
  • Otras Convocatorias:

    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

    ¡Infórmate ahora sin compromiso!

    Publicidad

    Cursos Relacionados

    Ver otros cursos de...