UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL SIMON RODRIGUEZ

Data WareHouse y Data Mining

2010-02-15T20:52:00.000-08:00

Que es un Data WareHouse?

Es un repositorio de datos de muy fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas específicos de negocios, para permitir nuevas consultas, análisis, reportador y decisiones.

Que es lo que le preocupa a los ejecutivos?

Se tienen montañas de datos en la compañía, pero no podemos llegar a ellos adecuadamente. Nada enloquece más a los ejecutivos que dos personas presentando el mismo resultado de operación pero con diferentes números y los ejecutivos lo que buscan es ver la información pero desde diferentes ángulos, mostrando únicamente lo que es importante para tomar una decisión en la empresa, finalmente los ejecutivos saben que hay datos que nunca serán confiables, por lo que prefieren que se eviten en los reportes ejecutivos.

Uno de los valores más importantes de una organización es la información.

Estos valores normalmente son guardados por la organización de dos formas:

Los sistemas operacionales de registros

Y el Data Warehouse

Crudamente hablando, los sistemas operacionales de registros es donde los datos son depositados y el Data Ware House es de donde se extraen eso datos.

Los objetivos fundamentales de un Data WareHouse son:

Hace que la información de la organización sea accesible: los contenidos del Data WareHouse son entendibles y navegables, y el acceso a ellos son caracterizado por el rápido desempeño. Estos requerimientos no tienen fronteras y tampoco limites fijos. Cuando hablamos de entendible significa, que los niveles de la información sean correctos y obvios. Y Navegables significa el reconocer el destino en la pantalla y llegar a donde queramos con solo un clic. Rápido desempeño significa, cero tiempo de espera. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

Hacer que la información de la organización sea consistente: la información de una parte de la organización puede hacerse coincidir con la información de la otra parte de la organización. Si dos medidas de la organización tienen el mismo nombre, entonces deben significar la misma cosa. Y a la inversa, si dos medidas no significan la misma cosa, entonces son etiquetados diferentes. Información consistente significa, información de alta calidad. Significa que toda la información es contabilizada y completada. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

Es información adaptable y elástica: el Data WareHouse está diseñado para cambios continuos. Cuando se le hacen nuevas preguntas al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías no cambian ni se corrompen. Cuando se agregan datos nuevos al Data WareHouse, los datos existentes y las tecnologías tampoco cambian ni se corrompen. El diseño de Data Marts separados que hacen al Data WareHouse, deben ser distribuidos e incrementados. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

Es un seguro baluarte que protege los valores de la información: el Data WareHouse no solamente controla el acceso efectivo a los datos, si no que da a los dueños de la información gran visibilidad en el uso y abusos de los datos, aún después de haber dejado el Data WareHouse. Todo lo demás es un compromiso y por consiguiente algo que queremos mejorar.

Es la fundación de la toma de decisiones: el Data WareHouse tiene los datos correctos para soportar la toma de decisiones. Solo hay una salida verdadera del Data WareHouse: las decisiones que son hechas después de que el Data WareHouse haya presentado las evidencias. La original etiqueta que preside el Data WareHouse sigue siendo la mejor descripción de lo que queremos construir: un sistema de soporte a las decisiones.

Los elementos básicos de un Data WareHouse

Sistema fuente: sistemas operacionales de registros donde sus funciones son capturar las transacciones del negocio. A los sistemas fuentes también se le conoce como Legacy System.

Área de tráfico de datos: es un área de almacenamiento y grupos de procesos, que limpian transforman, combinan, remover los duplicados, guardan, archivan y preparan los datos fuente para ser usados en el Data WareHouse.

Servidor de presentación: la maquina física objetivo en donde los datos del Data WareHouse son organizados y almacenados directamente por los usuarios finales, reportes y otras aplicaciones.

Modelo dimensional: una disciplina específica para el modelado de datos que es una alternativa para los modelos de entidad relación.

Procesos de negocios: un coherente grupo de actividades de negocio que hacen sentido a los usuarios del negocio del Data WareHouse.

Data Mart: un subgrupo lógico del Data WareHouse completo.

Data WareHouse: búsquedas fuentes de datos de la empresa. Y es la unión de todos los data marts que la constituyen.

Almacenamiento operacional de datos: es el punto de integración por los sistemas operacionales. Es el acceso al soporte de decisiones por los ejecutivos.

OLAP: actividad general de búsquedas para presentación de textos y números del Data WareHouse, también un estilo dimensional específico de búsquedas y presentación de información y que es ejemplificada por vendedores de OLAP.

ROLAP: un grupo de interfaces de usuarios y aplicaciones que le dan a la base de datos relacional un estilo dimensional.

MOLAP: un grupo de interfaces de usuarios, aplicaciones y propietarios de tecnología de bases de datos que tienen un fuerte estilo dimensional.

Aplicaciones para usuarios finales: una colección de herramientas que hacen los queries, analizan y presentan la información objetivo para el soporte de las necesidades del negocio.

Herramientas de acceso a datos por usuarios finales: un cliente de Data WareHouse.

Ad Hoc Query Tool: un tipo específico de herramientas de acceso a datos por usuarios finales que invita al usuario a formas sus propios queries manipulando directamente las tablas relacionales y sus uniones.

Modelado de aplicaciones: un sofisticado tipo de cliente de Data WareHouse con capacidades analíticas que transforma o digiere las salidas del Data WareHouse.

Meta Data: toda la información en el ambiente del Data WareHouse que no son así mismo los datos actuales.

Los procesos básicos del Data WareHouse (ETL)

Extracción: este es el primer paso de obtener la información hacia el ambiente del Data WareHouse.

Transformación: una vez que la información es extraída hacia el área de tráfico de datos, hay posibles paso de transformación como; limpieza de la información, tirar la basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el Data WareHouse, combinar fuentes de datos, haciéndolas coincidir por los valores de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro de una dimensión.

Carga: al final del proceso de transformación, los datos están en forma para ser cargados.

Las razones básicas de porque una organización implementa Data WareHouse:

Para realizar tareas en los servidores y discos, asociados a queries y reportes en servidores y discos que no son utilizados por sistemas de proceso de transacciones.

Muchas de las empresas quieren instalar sistemas de procesos de transacciones para que haya una alta probabilidad de que las transacciones sean completadas en un tiempo razonable. Estos sistemas de procesos de transacciones hacen que las transacciones y peticiones sean más rápidas en menores tiempos dado a que los queries y reportes consumen mucho más de su límite permitido en los recursos de servidores y discos, por tal motivo las empresas han implementado una arquitectura de Data WareHouse que utiliza sus servidores y discos por separado para algunos de los queries y reportes.

Para utilizar modelos de datos o tecnologías de servidores que agilizan los queries y reportes, y que no son apropiados para los procesos de transacciones.

Existen maneras de modelar los datos que usualmente agilizan los queries y reportes (ejemplo: el esquema del modelo estrella) y que no son apropiados para los procesos de transacciones porque la técnica de modelado bajaría el rendimiento y complicaría el proceso de transacciones. También existen tecnologías que aceleran el proceso de queries y reportes pero baja la velocidad en el proceso de transacciones (ejemplo: la indexación de bitmaps) y tecnología de servidores que incrementan la velocidad en el proceso de transacciones, pero que disminuyen la velocidad del proceso de queries y reportes (ejemplo: La tecnología de recuperación de transacciones). Todo esto entonces esta en el cómo se hacen los modelos de datos y que tecnología se utiliza, inclusive que productos se adquieren para el impacto de los procesos de queries y reportes.

Para proveer un ambiente donde relativamente una muy poca cantidad de conocimiento de los aspectos técnicos de tecnología de bases de datos es requerida para escribir y mantener queries y reportes.

Frecuentemente un Data WareHouse puede ser instalado de manera que los queries y reportes puedan ser escritos por personal sin tanto conocimiento técnico, lo que hace que su mantenimiento y construcción se haga sin más complejidad.

Para proveer un repositorio del sistema de proceso de transacciones limpio que puede ser reportado y que no necesariamente requiere que se arregle el sistema de proceso de transacciones.

El Data WareHouse provee la oportunidad de limpiar los datos sin cambiar los sistemas de proceso de transacciones, sin embargo algunas implementaciones de Data WareHouse provee el significado para capturar las correcciones hechas a los datos del Data WareHouse y alimenta las correcciones hacia el sistema de proceso de transacciones. Muchas veces hace más sentido hacer las correcciones de esta manera que aplicar las correcciones directamente al sistema de proceso de transacciones.

Para hacer los queries y reportes de datos básicamente más fácil de los múltiples procesos de transacciones y de las fuentes externas y de los datos que deben ser almacenados solamente para el propósito de hacer queries y reportes.

Desde hace mucho tiempo que las compañías necesitan reportes con información de múltiples sistemas y han hecho extracciones de datos para después correrlos bajo la lógica de búsqueda combinando la información de las extracciones con los reportes generados, lo que en muchas ocasiones es una buena estrategia. Pero cuando se tienen muchos datos y las búsquedas se vuelven muy pesadas y después limpiar la búsqueda, entonces lo apropiado sería un Data WareHouse.

Data Mining

La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (Data WareHouse). Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la información (knowledge-driven). Los análisis prospectivos automatizados ofrecidos por un producto así van más allá de los eventos pasados provistos por herramientas retrospectivas típicas de sistemas de soporte de decisión. Las herramientas de Data Mining pueden responder a preguntas de negocios que tradicionalmente consumen demasiado tiempo para poder ser resueltas y a los cuales los usuarios de esta información casi no están dispuestos a aceptar. Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patrones ocultos, encontrando información predecible que un experto no puede llegar a encontrar porque se encuentra fuera de sus expectativas.

Muchas compañías ya colectan y refinan cantidades masivas de datos. Las Técnicas de Data Mining pueden ser implementadas rápidamente en plataformas ya existentes de software y hardware para acrecentar el valor de las fuentes de información existentes y pueden ser integradas con nuevos productos y sistemas pues son traídas en línea (on-line). Una vez que las herramientas de Data Mining fueron implementadas en computadoras cliente servidor de alta performance o de procesamiento paralelo, pueden analizar bases de datos masivas para brindar respuesta a preguntas tales como, "¿Cuáles clientes tienen más probabilidad de responder al próximo mailing promocional, y por qué? y presentar los resultados en formas de tablas, con gráficos reportes, textos, hipertexto, etc.

Los Fundamentos del Data Mining

Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los datos de negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras, y continuó con mejoras en el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías generadas para permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo real. Data Mining toma este proceso de evolución más allá del acceso y navegación retrospectiva de los datos, hacia la entrega de información prospectiva y proactiva. Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:

Recolección masiva de datos

Potentes computadoras con multiprocesadores

Algoritmos de Data Mining

Las bases de datos comerciales están creciendo a un ritmo sin precedentes. Un reciente estudio del META GROUP sobre los proyectos de Data Warehouse encontró que el 19% de los que contestaron están por encima del nivel de los 50 Gigabytes, mientras que el 59% espera alcanzarlo en el segundo trimestre de 1997. En algunas industrias, tales como ventas al por menor (retail), estos números pueden ser aún mayores. MCI Telecommunications Corp. cuenta con una base de datos de 3 terabytes + 1 terabyte de índices y overhead corriendo en MVS sobre IBM SP2. La necesidad paralela de motores computacionales mejorados puede ahora alcanzarse de forma más costo - efectiva con tecnología de computadoras con multiprocesamiento paralelo. Los algoritmos de Data Mining utilizan técnicas que han existido por lo menos desde hace 10 años, pero que sólo han sido implementadas recientemente como herramientas maduras, confiables, entendibles que consistentemente son más performances que métodos estadísticos clásicos.

En la evolución desde los datos de negocios a información de negocios, cada nuevo paso se basa en el previo. Por ejemplo, el acceso a datos dinámicos es crítico para las aplicaciones de navegación de datos (drill through applications), y la habilidad para almacenar grandes bases de datos es crítica para Data Mining.

Los componentes esenciales de la tecnología de Data Mining han estado bajo desarrollo por décadas, en áreas de investigación como estadística, inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas. Hoy, la madurez de estas técnicas, junto con los motores de bases de datos relacionales de alta performance, hicieron que estas tecnologías fueran prácticas para los entornos de data warehouse actuales.

El Alcance de Data Mining

El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa información de negocios en grandes bases de datos - por Ej.: encontrar información de la venta de un producto entre grandes montos de Gigabytes almacenados - y minar una montaña para encontrar una veta de metales valiosos. Ambos procesos requieren examinar una inmensa cantidad de material, o investigar inteligentemente hasta encontrar exactamente donde residen los valores. Dadas bases de datos de suficiente tamaño y calidad, la tecnología de Data Mining puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas capacidades:

Predicción automatizada de tendencias y comportamientos. Data Mining automatiza el proceso de encontrar información predecible en grandes bases de datos. Preguntas que tradicionalmente requerían un intenso análisis manual, ahora pueden ser contestadas directa y rápidamente desde los datos. Un típico ejemplo de problema predecible es el marketing apuntado a objetivos (targeted marketing). Data Mining usa datos en mailing promocionales anteriores para identificar posibles objetivos para maximizar los resultados de la inversión en futuros mailing. Otros problemas predecibles incluyen pronósticos de problemas financieros futuros y otras formas de incumplimiento, e identificar segmentos de población que probablemente respondan similarmente a eventos dados.

Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos. Las herramientas de Data Mining barren las bases de datos e identifican modelos previamente escondidos en un sólo paso. Otros problemas de descubrimiento de modelos incluye detectar transacciones fraudulentas de tarjetas de créditos e identificar datos anormales que pueden representar errores de tapeado en la carga de datos.

Las técnicas de Data Mining pueden redituar los beneficios de automatización en las plataformas de hardware y software existentes y puede ser implementadas en sistemas nuevos a medida que las plataformas existentes se actualicen y nuevos productos sean desarrollados. Cuando las herramientas de Data Mining son implementadas en sistemas de procesamiento paralelo de alta performance, pueden analizar bases de datos masivas en minutos. Procesamiento más rápido significa que los usuarios pueden automáticamente experimentar con más modelos para entender datos complejos. Alta velocidad hace que sea práctico para los usuarios analizar inmensas cantidades de datos. Grandes bases de datos, a su vez, producen mejores predicciones.

Las bases de datos pueden ser grandes tanto en profundidad como en ancho:

Más columnas: Los analistas muchas veces deben limitar el número de variables a examinar cuando realizan análisis manuales debido a limitaciones de tiempo. Sin embargo, variables que son descartadas porque parecen sin importancia pueden proveer información acerca de modelos desconocidos. Un Data Mining de alto rendimiento permite a los usuarios explorar toda la base de datos, sin preseleccionar un subconjunto de variables.

Más filas: Muestras mayores producen menos errores de estimación y desvíos, y permite a los usuarios hacer inferencias acerca de pequeños pero importantes segmentos de población.

Las técnicas más comúnmente usadas en Data Mining son:

Redes neuronales artificiales: modelos predecible no lineales que aprenden a través del entrenamiento y semejan la estructura de una red neuronal biológica.

Árboles de decisión: estructura de forma de árbol que representan conjuntos de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la clasificación de un conjunto de datos. Métodos específicos de árboles de decisión incluyen Árboles de Clasificación y Regresión (CART: Classification And Regression Tree) y Detección de Interacción Automática de Chi Cuadrado (CHAI: Chi Square Automatic Interaction Detection)

Algoritmos genéticos: técnicas de optimización que usan procesos tales como combinaciones genéticas, mutaciones y selección natural en un diseño basado en los conceptos de evolución.

Método del vecino más cercano: una técnica que clasifica cada registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las clases del/de los k registro (s) más similar/es a él en un conjunto de datos históricos (donde k 1). Algunas veces se llama la³ técnica del vecino k-más cercano.

Regla de Inducción: La extracción de reglas if-then de datos basados en significado estadístico.

Muchas de estas tecnologías han estado en uso por más de una década en herramientas de análisis especializadas que trabajan con volúmenes de datos relativamente pequeños. Estas capacidades están ahora evolucionando para integrarse directamente con herramientas OLAP y de Data Warehousing.

¿Cómo Trabaja el Data Mining?

¿Cuán exactamente es capaz Data Mining de decirle cosas importantes que usted desconoce o que van a pasar? La técnica usada para realizar estas hazañas en Data Mining se llama Modelado. Modelado es simplemente el acto de construir un modelo en una situación donde usted conoce la respuesta y luego la aplica en otra situación de la cual desconoce la respuesta. Por ejemplo, si busca un galeón español hundido en los mares lo primero que podría hacer es investigar otros tesoros españoles que ya fueron encontrados en el pasado. Notaría que esos barcos frecuentemente fueron encontrados fuera de las costas de Bermuda y que hay ciertas características respecto de las corrientes oceánicas y ciertas rutas que probablemente tomara el capitán del barco en esa época. Usted nota esas similitudes y arma un modelo que incluye las características comunes a todos los sitios de estos tesoros hundidos. Con estos modelos en mano sale a buscar el tesoro donde el modelo indica que en el pasado hubo más probabilidad de darse una situación similar. Con un poco de esperanza, si tiene un buen modelo, probablemente encontrará el tesoro.

Este acto de construcción de un modelo es algo que la gente ha estado haciendo desde hace mucho tiempo, seguramente desde antes del auge de las computadoras y de la tecnología de Data Mining. Lo que ocurre en las computadoras, no es muy diferente de la manera en que la gente construye modelos. Las computadoras son cargadas con mucha información acerca de una variedad de situaciones donde una respuesta es conocida y luego el software de Data Mining en la computadora debe correr a través de los datos y distinguir las características de los datos que llevarán al modelo. Una vez que el modelo se construyó, puede ser usado en situaciones similares donde usted no conoce la respuesta.

Si alguien le dice que tiene un modelo que puede predecir el uso de los clientes, ¿Cómo puede saber si es realmente un buen modelo? La primera cosa que puede probar es pedirle que aplique el modelo a su base de clientes - donde usted ya conoce la respuesta. Con Data Mining, la mejor manera para realizar esto es dejando de lado ciertos datos para aislarlos del proceso de Data Mining. Una vez que el proceso está completo, los resultados pueden ser testeados contra los datos excluidos para confirmar la validez del modelo. Si el modelo funciona, las observaciones deben mantenerse para los datos excluidos.

Una arquitectura para Data Mining

Para aplicar mejor estas técnicas avanzadas, éstas deben estar totalmente integradas con el data warehouse así como con herramientas flexibles e interactivas para el análisis de negocios. Varias herramientas de Data Mining actualmente operan fuera del warehouse, requiriendo pasos extra para extraer, importar y analizar los datos. Además, cuando nuevos conceptos requieren implementación operacional, la integración con el warehouse simplifica la aplicación de los resultados desde Data Mining. El Data warehouse analítico resultante puede ser aplicado para mejorar procesos de negocios en toda la organización, en áreas tales como manejo de campañas promocionales, detección de fraudes, lanzamiento de nuevos productos, etc.

El punto de inicio ideal es un data warehouse que contenga una combinación de datos de seguimiento interno de todos los clientes junto con datos externos de mercado acerca de la actividad de los competidores. Información histórica sobre potenciales clientes también provee una excelente base para prospecting. Este warehouse puede ser implementado en una variedad de sistemas de bases relacionales y debe ser optimizado para un acceso a los datos flexible y rápido.

Un server multidimensional OLAP permite que un modelo de negocios más sofisticado pueda ser aplicado cuando se navega por el data warehouse. Las estructuras multidimensionales permiten que el usuario analice los datos de acuerdo a como quiera mirar el negocio - resumido por línea de producto, u otras perspectivas claves para su negocio. El server de Data Mining debe estar integrado con el data warehouse y el server OLAP para insertar el análisis de negocios directamente en esta infraestructura. Un avanzado, meta data centrado en procesos define los objetivos del Data Mining para resultados específicos tales como manejos de campaña, prospecting, y optimización de promociones. La integración con el data warehouse permite que decisiones operacionales sean implementadas directamente y monitoreadas. A medida que el data warehouse crece con nuevas decisiones y resultados, la organización puede "minar" las mejores prácticas y aplicarlas en futuras decisiones.

Este diseño representa una transferencia fundamental desde los sistemas de soporte de decisión convencionales. Más que simplemente proveer datos a los usuarios finales a través de software de consultas y reportes, el server de Análisis Avanzado aplica los modelos de negocios del usuario directamente al warehouse y devuelve un análisis proactivo de la información más relevante. Estos resultados mejoran los metadatos en el server OLAP proveyendo una estrato de metadatos que representa una vista fraccionada de los datos. Generadores de reportes, visualizadores y otras herramientas de análisis pueden ser aplicadas para planificar futuras acciones y confirmar el impacto de esos planes.

Glosario de Términos de Data Mining

Algoritmos genéticos: Técnicas de optimización que usan procesos tales como combinación genética, mutación y selección natural en un diseño basado en los conceptos de evolución natural.

Análisis de series de tiempo (time-series): Análisis de una secuencia de medidas hechas a intervalos específicos. El tiempo es usualmente la dimensión dominante de los datos.

Análisis prospectivo de datos: Análisis de datos que predice futuras tendencias, comportamientos o eventos basado en datos históricos.

Análisis exploratorio de datos: Uso de técnicas estadísticas tanto gráficas como descriptivas para aprender acerca de la estructura de un conjunto de datos.

Análisis retrospectivo de datos: Análisis de datos que provee una visión de las tendencias, comportamientos o eventos basado en datos históricos.

Árbol de decisión: Estructura en forma de árbol que representa un conjunto de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la clasificación de un conjunto de datos. Ver CART y CHAID.

Base de datos multidimensional: Base de datos diseñada para procesamiento analítico on-line (OLAP). Estructurada como un hipercubo con un eje por dimensión.

CART Árboles de clasificación y regresión: Una técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Provee un conjunto de reglas que se pueden aplicar a un nuevo (sin clasificar) conjunto de datos para predecir cuáles registros darán un cierto resultado. Segmenta un conjunto de datos creando 2 divisiones. Requiere menos preparación de datos que CHAID .

CHAID Detección de interacción automática de Chi cuadrado: Una técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Provee un conjunto de reglas que se pueden aplicar a un nuevo (sin clasificar) conjunto de datos para predecir cuáles registros darán un cierto resultado. Segmenta un conjunto de datos utilizando tests de chi cuadrado para crear múltiples divisiones. Antecede, y requiere más preparación de datos, que CART.

Clasificación: Proceso de dividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y grupos diferentes estén lo "más lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con respecto a variable(s) específica(s) las cuales se están tratando de predecir. Por ejemplo, un problema típico de clasificación es el de dividir una base de datos de compañías en grupos que son lo más homogéneos posibles con respecto a variables como "posibilidades de créditos" con valores tales como "Bueno" y "Malo".

Clustering (agrupamiento): Proceso de dividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y grupos diferentes estén lo "más lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con respecto a todas las variables disponibles.

Computadoras con multiprocesadores: Una computadora que incluye múltiples procesadores conectados por una red. Ver procesamiento paralelo.

Data cleansing: Proceso de asegurar que todos los valores en un conjunto de datos sean consistentes y correctamente registrados.

Data Mining: La extracción de información predecible escondida en grandes bases de datos.

Data Warehouse: Sistema para el almacenamiento y distribución de cantidades masivas de datos

Datos anormales: Datos que resultan de errores (por ej.: errores en el tipiado durante la carga) o que representan eventos inusuales.

Dimensión: En una base de datos relacional o plana, cada campo en un registro representa una dimensión. En una base de datos multidimensional, una dimensión es un conjunto de entidades similares; por Ej.: una base de datos multidimensional de ventas podría incluir las dimensiones Producto, Tiempo y Ciudad.

Modelo analítico: Una estructura y proceso para analizar un conjunto de datos. Por ejemplo, un árbol de decisión es un modelo para la clasificación de un conjunto de datos

Modelo lineal: Un modelo analítico que asume relaciones lineales entre una variable seleccionada (dependiente) y sus predictores (variables independientes).

Modelo no lineal: Un modelo analítico que no asume una relación lineal en los coeficientes de las variables que son estudiadas.

Modelo predictivo: Estructura y proceso para predecir valores de variables especificadas en un conjunto de datos.

Navegación de datos: Proceso de visualizar diferentes dimensiones, "fetas" y niveles de una base de datos multidimensional. Ver OLAP.

OLAP Procesamiento analítico on-line (On Line Analitic prossesing): Se refiere a aplicaciones de bases de datos orientadas a array que permite a los usuarios ver, navegar, manipular y analizar bases de datos multidimensionales.

Outlier: Un ítem de datos cuyo valor cae fuera de los límites que encierran a la mayoría del resto de los valores correspondientes de la muestra. Puede indicar datos anormales. Deberían ser examinados detenidamente; pueden dar importante información.

Procesamiento paralelo: Uso coordinado de múltiples procesadores para realizar tareas computacionales. El procesamiento paralelo puede ocurrir en una computadora con múltiples procesadores o en una red de estaciones de trabajo o PCs.

RAID: Formación redundante de discos baratos (Redundant Array of inexpensive disks). Tecnología para el almacenamiento paralelo eficiente de datos en sistemas de computadoras de alto rendimiento.

Regresión lineal: Técnica estadística utilizada para encontrar la mejor relación lineal que encaja entre una variable seleccionada (dependiente) y sus predicados (variables independientes).

Regresión logística: Una regresión lineal que predice las proporciones de una variable seleccionada categórica, tal como Tipo de Consumidor en una población.

Vecino más cercano: Técnica que clasifica cada registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las clases del/de los k registro (s) más similar/es a él en un conjunto de datos históricos (donde k 1). Algunas veces se llama la técnica³ del vecino k-más cercano.

SMP Multiprocesador simétrico (Symmetric multiprocessor): Tipo de computadora con multiprocesadores en la cual la memoria es compartida entre los procesadores

COBIT

2010-01-24T14:25:00.000-08:00

COBIT 4.0 (Control OBjectives for Information and related Technology Objetivos de Control para tecnología de la información y relacionada)

Es el modelo para el Gobierno de la TI desarrollado por la Information Systems Audit and Control Association (ISACA) y el IT Governance Institute (ITGI).

Tiene 34 objetivos nivel altos que cubren 215 objetivos de control clasificados en cuatro dominios: El plan y Organiza, Adquiere y Pone en práctica, Entrega y Apoya, y Supervisa y Evalúa.

Enfatiza el cumplimiento normativo, ayuda a las organizaciones a incrementar el valor de TI., apoya el alineamiento con el negocio y simplifica la implantación del COBIT. Esta versión no invalida el trabajo efectuado con las versiones anteriores del COBIT, sino que mejora el trabajo hecho.

Representa los esfuerzos de literalmente cientos de expertos de voluntario de en el mundo entero. Lo ofrecen como un descargado libre (gratis) de www.isaca.org/cobit, y, como una ventaja especial para miembros ISACA, está disponible a miembros exclusivamente durante un período de dos semanas.

Es un marco de gobernación TI que permite a gerentes acortar el hueco entre exigencias de control, cuestiones técnicas y riesgos de negocio. COBIT permite el desarrollo claro de política y la práctica buena para el control de TI en todas partes de organizaciones.

La última versión del ITGI - COBIT 4.0 - acentúa el cumplimiento regulador, ayuda a organizaciones a aumentar el valor logrado de TI, permite la alineación y simplifica la puesta en práctica del marco COBIT. Esto no invalida el trabajo hecho basado en las versiones más tempranas de COBIT, pero en cambio puede ser usado realzar el trabajo ya hecho basado sobre aquellas versiones más tempranas. Cuando actividades principales son planeadas para iniciativas de gobernación TI, o cuando una revisión y reparación del marco de control de la empresa es esperada (prevista), le recomiendan comenzar fresco con COBIT 4.0. COBIT 4.0 actividades de regalos en una manera más dinamizada y práctica tan la mejora continua de la gobernación TI es más fácil que alguna vez para alcanzar.

Esta nueva versión refleja la armonización aumentada con otras normas detalladas, el énfasis mayor sobre la gobernación TI, el dinamizar de conceptos y lengua, y el análisis detallado de conceptos de métrico, entre otras mejoras.

El nuevo volumen, consistiendo en más de 200 páginas, incluye una descripción ejecutiva, el marco, el contenido principal (el control de alto nivel objetivos de control objetivos, detallados, directrices de dirección y el modelo de madurez) para cada uno de los 34 procesos, y varios apéndices.

PARA QUÉ SIRVE

Independientemente de la realidad tecnológica de cada caso concreto, COBIT determina, con el respaldo de las principales normas técnicas internacionales, un conjunto de mejores prácticas para la seguridad, la calidad, la eficacia y la eficiencia en TI que son necesarias para alinear TI con el negocio, identificar riesgos, entregar valor al negocio, gestionar recursos y medir el desempeño, el cumplimiento de metas y el nivel de madurez de los procesos de la organización.

Proporciona a gerentes, interventores, y usuarios TI con un juego de medidas generalmente aceptadas, indicadores, procesos y las mejores prácticas para ayudar a ellos en el maximizar las ventajas sacadas por el empleo de tecnología de información y desarrollo de la gobernación apropiada TI y el control en una empresa.

Proporciona ventajas a gerentes, TI usuarios, e interventores. Los gerentes se benefician de COBIT porque esto provee de ellos de una fundación sobre cual TI las decisiones relacionadas e inversiones pueden estar basadas. La toma de decisiones es más eficaz porque COBIT ayuda la dirección en la definición de un plan de TI estratégico, la definición de la arquitectura de la información, la adquisición del hardware necesario TI y el software para ejecutar una estrategia TI, la aseguración del servicio continuo, y la supervisión del funcionamiento del sistema TI. TI usuarios se benefician de COBIT debido al aseguramiento proporcionado a ellos si los usos que ayudan en la reunión, el tratamiento, y el reportaje de información cumplen con COBIT ya que esto implica mandos y la seguridad es en el lugar para gobernar los procesos. COBIT beneficia a interventores porque esto les ayuda a identificar cuestiones de control de TI dentro de la infraestructura TI de una empresa. Esto también les ayuda a corroborar sus conclusiones de auditoria.

La misión COBIT es " para investigar, desarrollar, hacer público y promover un juego autoritario, actualizado, internacional de objetivos de control de tecnología de información generalmente aceptados para el empleo cotidiano por directores comerciales e interventores. " Los gerentes, interventores, y usuarios se benefician del desarrollo de COBIT porque esto les ayuda a entender sus sistemas TI y decidir el nivel de seguridad (valor) y control que es necesario para proteger el activo de sus empresas por el desarrollo de un modelo de gobernación TI.

Las decisiones de negocio están basadas en la información oportuna, relevante y concisa. Expresamente diseñado para directores ejecutivos embutidos de tiempo y gerentes, el Resumen (Sumario) COBIT Ejecutivo, consiste en una descripción ejecutiva que proporciona una conciencia cuidadosa y el entendimiento de los conceptos claves del COBIT y principios. También incluido es un resumen del Marco, que proporciona un entendimiento más detallado de estos conceptos y principios, identificando los cuatro dominios del COBIT (la Planificación y la Organización, la Adquisición y la Puesta en práctica, la Entrega y el Apoyo, la Supervisión) y 34 procesos de TI.-

Objetivos de Control

La llave al mantenimiento de la rentabilidad en un ambiente que se cambia tecnológicamente es como bien usted mantiene el control. Los Objetivos de Control del COBIT proveen la perspicacia (idea) crítica tuvo que delinear una práctica clara de política y buena para mandos de TI. Incluido son las declaraciones de resultados deseados u objetivos para ser alcanzados por poniendo en práctica los 215 objetivos de control específicos, detallados en todas partes de los 34 procesos de TI.-

Directrices De auditoria

Analice, evalúa, haga de intérprete, reaccione, el instrumento. Para alcanzar sus objetivos deseados y objetivos usted y coherentemente constantemente debe revisar sus procedimientos. Directrices de auditoria perfilan y aconsejan actividades reales ser realizadas correspondiente a cada uno de los 34 objetivos de control de TI de alto nivel, justificando el riesgo de objetivos de control no siendo encontrados. Directrices de auditoria son un instrumento inestimable para interventores de sistemas de información en el aseguramiento de dirección que provee y/o el consejo para la mejora.

COMO SE APLICA O COMO SE USA

Organizaciones acertadas entienden las ventajas de tecnología de información (TI) y usan este conocimiento para conducir el valor de sus accionistas. Ellos reconocen la dependencia crítica de muchos procesos de negocio sobre TI, la necesidad de cumplir con demandas de cumplimiento crecientes reguladoras y las ventajas de riesgo directivo con eficacia. Para ayudar organizaciones en satisfactoriamente la reunión de desafíos de hoy de negocio, el Instituto de Gobernación TI ® (ITGI) ha publicado la versión 4.0 de Objetivos de Control para la Información y ha relacionado la Tecnología (COBIT).

El acercamiento a la utilización COBIT

Lo maneja - riesgos relacionados de negocio:

· El empleo bajo sobre objetivos de negocio en el Marco COBIT

· seleccionan, procesa y controla TI apropiado por la organización de los Objetivos de Control de COBIT

· funcionan del plan de negocio de organización

· evalúan procedimientos y los resultados con Directrices de Revisión de cuentas de COBIT

· evalúan el estado de la organización, identifican factores de éxito críticos, miden el funcionamiento con las Directrices de Dirección

COBIT Para desarrollar un juego sano de procesos:

· escogen los Objetivos de Control que caben los objetivos de negocio

· identifican los modelos de industria que proporcionan la dirección para apoyar procesos (CMMI, Poblar CMM, ITIL)

COBIT cubre cuatro dominios:

Planificación y Organización

Adquiera e Instrumento

Entregue y Apoyo

Monitor y Evalúa

Planificación y Organización

La Planificación y el dominio de Organización cubren el empleo de tecnología y como mejor esto puede ser usado en una empresa ayudar alcanzar los objetivos de la empresa y objetivos. Esto también destaca la forma de organización e infraestructural TI debe tomar para alcanzar los resultados óptimos y generar la mayor parte de ventajas del empleo de TI. La mesa siguiente cataloga los objetivos de control nivel altos para el dominio de Organización y la Planificación.

CRYSTAL BALL

2010-01-17T13:48:00.000-08:00

Crystal ball

Incrementar las ventas, reducir los costes, ahorrar tiempo de desarrollo, mejorar la calidad de los productos. Cada día se enfrenta a estos objetivos, y con cada decisión que toma. Como ayuda a la toma de decisiones, es frecuente crear modelos de hojas de cálculo basados en los datos disponibles, su conocimiento del mercado y sus años de experiencia.

Crystal Ball es una suite de aplicaciones basadas en Microsoft Excel que aprovecha y amplía la potencia analítica de las hojas de cálculo. Con Crystal Ball, usted define las variables de entrada como rangos realistas de valores (como costes, retornos, tiempo), calcula todos los posibles resultados, y los registra para un posterior análisis e informe. Gracias a esta aproximación al problema, conocida como simulación, comprenderá mejor lo acertada que resulta su estrategia y descubrirá qué factores afectan en mayor medida.

Crystal Ball es una herramienta flexible, que puede aplicarse para resolver prácticamente cualquier problema en que la incertidumbre y variabilidad distorsionen las predicciones de una hoja de cálculo. Además de la simulación, puede usar los datos históricos para crear modelos predictivos y buscar las soluciones óptimas que tengan en cuenta la incertidumbre y las restricciones. Crystal Ball puede aplicarse rápidamente a nuevos modelos de hoja de cálculo y a los ya existentes.

Funciones del Crystal Ball

Simulación de Monte Carlo

Calcula múltiples escenarios de un modelo de hoja de cálculo automáticamente. Libera al usuario de las restricciones propias de las estimaciones y de los valores puntuales.

Galería de Distribuciones

Selecciona las variables de entrada del modelo. 16 distribuciones discretas y continuas, así como distribuciones propias. Simplifica la cuantificación del riesgo, sin que sea necesario introducir la fórmula de la distribución en Excel.

Categorías de Distribuciones

Cree distribuciones predefinidas, modifica y organiza creando sus propias categorías. Puede diseñar una biblioteca de distribuciones propia, organizada en categorías. Reutilice las distribuciones en varios proyectos.

Publicación y Suscripción a Categorías

Puede publicar y compartir categoría entre varios usuarios. Trabaja como un equipo compartiendo modelos y datos para acabar antes el trabajo.

Funciones de Capacidad de Procesos

Define especificaciones (Inferior, Superior y Deseada) en sus predicciones, calcula las métricas de capacidad y observe los resultados de la simulación y las métricas juntas en una gráfica dividida. Con las métricas de capacidad de Crystal Ball se simplifica el flujo de trabajo y se integra la simulación en su metodología Six Sigma y de Calidad.

Gráficas de Predicción

Muestra gráficamente los resultados de la simulación junto con las estadísticas. Observa y analiza miles de posibles resultados gracias a las gráficas interactivas.

Gráficas Divididas

Muestra las gráficas de predicción, las estadísticas descriptivas y las métricas de capacidad sobre la misma gráfica. Puede combinar hasta 6 gráficas y tablas

en una sola vista que muestre toda la información.

Análisis de Sensitividad y Tornado

Dispone de dos métodos para identificar las variables de entrada más críticas de su modelo. De esta manera, podrá centrarse en las variables del modelo con un mayor riesgo.

Ajuste de Distribuciones

Utiliza datos históricos para definir los supuestos de entrada. Es posible utilizar distribuciones continuas y discretas. Permite a los usuarios adaptar las variables de entrada del modelo a los resultados del mundo real.

Correlación

Modela las dependencias entre las variables de entrada inciertas. Ofrece una

Predicción y modelado más precisos.

Gráficas e Informes

Automatiza la generación de informes, incluyendo la posibilidad de combinar predicciones y tendencias del proyecto con el tiempo. Cree análisis y presentaciones claras de todas las predicciones y mejore la comunicación con sus compañeros, dirección y clientes.

Control de Precisión

Ofrece funciones de simulación avanzadas. Incrementa la precisión y flexibilidad de la simulación, a la vez que ahorra tiempo.

Muestreo Latin Hypercube

Método de simulación alternativo a Monte Carlo. Muestre demanera regular toda la distribución, y resulta excelente para simulaciones que tengan restringido el número de ejecuciones.

Extracción de Datos

Exporta datos de la memoria de Crystal Ball. Con ello, puede examinar resultados individuales de la simulación y transferirlos a otros programas.

Herramientas CB

Herramientas controladas por macros que usan Crystal Ball. Incluye el análisis de escenarios, la tabla de decisión, análisis de datos, gráfica Tornado, matrices de correlación, simulación 2D, ajuste por lotes y boot strap. Automatizan y simplifican el proceso de modelado.

CB Predictor

Utiliza reconocidos métodos de predicción que le ayudan a identificar y extrapolar las tendencias de sus datos históricos. CB Predictor analiza los datos y produce predicciones precisas y reveladoras.

Microsoft Certification

Proveedor certificado de macros Excel para eliminar sus preocupaciones sobre seguridad.

Función de Optimización OptQuest Actualizada

El módulo de optimización OptQuest ha sido completamente reescrito en esta versión de Crystal Ball. La nueva versión de OptQuest

Asistente para configurar las optimizaciones.

Completa integración con Excel y Crystal Ball, incluyendo la posibilidad de controlar las optimizaciones mediante el panel de control de Crystal Ball.

Una versión actualizada del motor de optimización global de OptQuest:

- Soporte para restricciones tanto lineales como no lineales

- Un algoritmo de búsqueda más agresivo

- Nuevos tipos de variable: binario, categoría y propio

Posibilidad de crear informes y extraer datos.

kit de desarrollo (API) para programar optimizaciones.

Parámetro de Ubicación para la Distribución Lognormal

La distribución lognormal ahora dispone de un nuevo parámetro de ubicación que permite modelar distribuciones de tipo lognormal desplazadas. Esta distribución de tres parámetros está disponible tanto para crear supuestos como a la hora de ajustar conjuntos de datos.

Bloqueo de Parámetros en Ciertas Distribuciones

Puede bloquear los valores de ciertos parámetros de determinadas distribuciones a la hora de ajustar los datos a dichas distribuciones. Es posible bloquear los siguientes parámetros:

Ubicación de lognormal

Ubicación y forma de gamma

Ubicación y forma de Weibull

Grados de libertad de Student’s t

Pruebas para binomial

Pruebas para hypergeometric

Ajuste de Distribuciones Discretas

El ajuste de distribución ahora incluye tanto distribuciones discretas como continuas y es posible bloquear ciertos parámetros para una precisión mayor. Puede ajustar todas las distribuciones discretas soportadas en Crystal Ball, excepto la distribution Yes-No, con datos de tipo entero. Para el ajuste con distribuciones discretas, se muestran las estadísticas Chi-square y p-values de Chi-square. Las estadísticas Anderson-Darling y Kolmogorov-Smirnov no están disponibles para el ajuste discreto.

Cálculos de P-Value

Cuando se realiza el ajuste a distribuciones continuas, se ha añadido el cálculo de P-Value para Anderson-Darling y Kolmogorov-Smirnov en las siguientes distribuciones: Normal, Exponencial, Minimum Extreme, Maximum

Extreme, Logistic, Uniforme, Gamma, Weibull y Lognormal.

Asistente para las Herramientas de Crystal Ball

Herramientas de Crystal Ball disponen de un nuevo formato de Asistente para mejorar la facilidad de uso: Batch Fit, Bootstrap, Decision Table y 2D Simulation.

Herramienta de Análisis de Datos

Herramienta Data Analysis le ayuda a importar datos directamente en las predicciones de Crystal Ball, uno por cada serie de datos. A continuación, puede analizarlos mediante las gráficas, informes y funciones de extracción de datos de Crystal Ball.

NIVELES ORGANIZACIONALES

2009-12-06T10:46:00.000-08:00

La organización es la parte de la administración que supone el establecimiento de una estructura intencionada de los papeles que los individuos deberán desempeñar en una empresa. Organización es esencialmente la función administrativa que establece el rol formal que jugará la gente en la organización

. También es determinar las reglas bajo las cuales esa gente interactivo.

El propósito de una estructura organizacional es contribuir a la creación de un entorno favorable para el desempeño humano. Se trata, entonces de un instrumento administrativo, no de un fin en sí mismo. Los papeles establecidos deben diseñarse tomando en cuenta las capacidades y motivaciones del personal disponible. También tiene como propósito ayudar a lograr que los objetivos tengan significado y contribuyan a la eficiencia organizacional.

El fin de la organización es la división del trabajo entre los individuos, cuyos esfuerzos tienen que ser coordinados. En la práctica también se refiere a la definición de los objetivos de la empresa entera y de cada uno de sus partes, y a la determinación, en términos amplios, de las actividades y decisiones necesarias a la realización de éstos objetivos.

Se pueden distinguir tres concepciones diferentes de la organización:

La concepción clásica: en esta se propone el estudio de las actividades que precisan ser llevadas a cabo para alcanzar los objetivos.

La concepción de la organización en función de las relaciones humanas: parte del estudio de las motivaciones y comportamiento del hombre.

La concepción de la organización en términos de sistemas: concentra su atención en las decisiones que deben ser tomadas para alcanzar los objetivos. Se trata de proyectar una organización que facilite la toma de decisiones.

La estructura de la organización: autoridad: La autoridad es el adhesivo de la estructura de la organización, el vínculo que la hace posible, los medios mediante los cuales se pueden colocar grupos de actividades bajo el mando de un administrador y se puede fomentar la coordinación de las unidades organizacionales. Es la herramienta con la que el administrador esta en posibilidad de ejercer su discrecionalidad y de crear un ambiente para el desempeño individual. Algunos de los principios más útiles de la organización están relacionados con la autoridad.

Si hay niveles organizacionales es porque existe un límite para el número de personas que puede supervisar efectivamente, límite que, sin embargo, varía en cada situación. Un tramo de administración amplio se asocia con cada situación. Un tramo de administración amplio se asocia con un número reducido de niveles organizacionales; un tramo estrecho, con muchos niveles.

EL NIVEL ESTRATÉGICO.

El mismo corresponde a la cúspide de la pirámide organizacional, a la cual le incumbe, aunque no en términos exclusivos, pero si en lo fundamental, el establecimiento y manejo de las estrategias de la organización y la filosofía de gestión.

Ejemplo: la creación de un nuevo producto para un determinado publico, este se encargara de dictar las pautas para la creación del mismo, es decir indicara a los distintos niveles como y cuando se realizara este nuevo producto.

EL NIVEL TÁCTICO.

Al mismo le corresponde en términos fundamentales desagregar, por área funcional, los principios o máximas particulares que en la estrategia se indican y, a su vez, desarrollarlos en forma concreta, indicando las acciones y metas que deben alcanzarse de manera inmediata en cada oportunidad definida por la estrategia en el tiempo y en el espacio.

Ejemplo: este nivel se encargara de canalizar los departamentos y acciones que llevaran cada uno de estos para la realización de este nuevo producto.

EL NIVEL OPERATIVO.

Ejecuta o realiza las actividades y tareas en forma rutinaria y por el reflejo, y que al realizarlas, permitirá el cumplimiento de las acciones tácticas que acercan al logro de los objetivos estratégicos.

Ejemplo: este nivel se encargara de realizar las acciones necesarias y establecidas por los anteriores niveles para la creación de este nuevo producto.

INFLUENCIA DE LAS TECNOLOGIAS EN LA TOMA DE DECISIONES

2009-11-30T16:32:00.001-08:00

Las nuevas tecnologías han tenido un impacto en nuestra forma de relacionarnos, comunicarnos y estructurar nuestro pensamiento. De esta misma forma, éstas últimas han generado una influencia en la toma de decisiones de los directivos de empresas privadas. Así, en el proceso que lleva

a cabo el dirigente, aparecen una serie de variables que habrán de servir como

elementos de juicio crítico desde el punto de vista ético para que pueda tratar de tomar una decisión viable, sin dejar de tomar en cuenta las consecuencias

que sus decisiones traerán para la organización.

¿Cuál es la relación directa que existe por parte de las nuevas tecnologías y la toma de decisiones en las empresas? Es necesario recordar que las nuevas tecnologías han impactado una serie de áreas que no necesariamente están ligadas directamente con la tecnología. Esto es, hay procesos del hombre en lo que las nuevas tecnologías han impactado directamente, y la empresa es una de ellas.

De acuerdo a Frank Harrison, en cuanto al tema de Toma de decisiones estratégicas, él comenta que ese proceso por su misma naturaleza - constituye la responsabilidad más importante en la Alta administración de las empresas. De ahí que proponga un modelo donde se conecta directamente este tema con las nuevas tecnologías.

Así, el Paradigma de la efectividad en la Toma de Decisiones estratégicas de Harrison se compone de varios elementos:

1. Asesoría Medioambiental (Factores externos) Donde los tomadores de decisiones deben de tomar en cuenta las influencias externas del medioambiente y necesitan monitorear los cambios y adaptar a la organización como respuesta a lo que este sucediendo en el exterior.

• Grado de variación o la estabilidad de un ambiente como factor dominante como factor de incertidumbre.

Oportunidades y amenazas

• Factores sociopolíticos

2. Asesoría Organizacional (Profile de Capacidades) – Donde el enfoque es el desarrollo de un Perfil de capacidades que permita a la administración de la empresa conducir un análisis de fuerzas y debilidades organizacionales.

• La Administración es factor vital que hace a la organización caminar; y una administración efectiva es la clave en el desarrollo de la organización en general. Los valores en la administración encuentran su expresión en la aplicación del juicio de los administradores, contando que con que ese juicio es clave para la toma de decisiones.

• La tecnología como uno de los medios para poder realizar la sistematización de las aplicaciones que ayudarán a realizar los cambios esperados por la organización. Para poder hacer o llevar a cabo decisiones estratégicas efectivas, la administración debe de buscar áreas de ventaja tecnológica y deberá mantenerse alerta en contra de la amenaza constante de la obsolescencia tecnológica.

es muy importante saber que las nuevas tecnologías juegan un rol fundamental en el proceso de toma de decisiones. Ya sea jugando un rol de agente de cambio o como una ventaja competitiva de la propia organización estas por sus características de velocidad y precisión han aportado mucho al desarrollo organizacional de las empresas. Han ayudado a que el tomador de decisiones cuente además con la cantidad de información oportuna para que los tomadores de decisiones cuenten con toda la información necesaria que las nuevas herramientas tecnológicas les pueden proveer.

Así, si la información que proveen las nuevas tecnologías es óptima en tiempo y cantidad, el impacto que tendrán ellas en el proceso de toma de decisión estratégica será muy diferente al que pudiese haber con escasa información y a destiempo. Las organizaciones del presente y mucho menos del futuro, podrán darse el lujo de no contar con las herramientas tecnológicas que deben de proveer de información relevante que sirvan para que el proceso de toma de decisiones estratégica sea mucho más integral y más preciso al mismo tiempo.

Otro factor a tomar en cuenta es Riesgo-Recompensa, toda empresa sabe que este factor siempre esta presente en el medio en el que se encuentre la organización.

Como podemos ver el rol que juegan las nuevas tecnologías en el proceso de toma de decisiones y el desarrollo de la organización, es algo que aún no se ha medido en términos del impacto que genera en la organización. Sin embargo, lo que sabemos y nos queda claro es que a medida que sepamos más sobre los efectos que han causado, los elementos en los cuales nos pueden ayudar a realizar una mejor toma de decisiones, las empresas podrán alcanzar sus objetivos fijados de forma mas integral y efectiva. No es ningún secreto que las nuevas tecnologías conllevan una serie de ventajas para las empresas y la humanidad en general. Pero si debemos de estar más conscientes de las grandes ventajas que podemos tener si sabemos mejor que queremos hacer con estas nuevas tecnologías.

HISTORIA DE LA TOMA DE DECISIONES

2009-11-22T14:24:00.000-08:00

En algún momento de mitad del siglo pasado, el ejecutivo de una empresa telefónica, Chester Barnard" (1886-1961) Aplico sus profundos conocimientos de psicología y sociología en su gestión como presidente de la New Jersey Bell Telephone Co. Barnard, importó el término toma de decisiones desde la administración pública al mundo de los negocios. Así, comenzó a reemplazar

términos más estrechos como “asignación de recursos” o “formulación de políticas”, cambiando la forma en que los ejecutivos pensaban su rol desde la deliberación continua, del tipo Hamlet, hacia una serie de conclusiones alcanzadas y acciones tomadas.

Sin embargo, la toma de decisiones es una antigua y amplia búsqueda humana, que se remonta a una época en que las personas buscaban consejos de las estrellas. Desde entonces, nos hemos esforzado por inventar mejores herramientas con ese propósito, desde los sistemas numéricos hindú-arábigo y el álgebra hasta la aplicación de Descartes del método científico. Una creciente sofisticación en la gestión del riesgo, junto a una matizada comprensión del comportamiento humano y avances que respaldan e imitan los procesos cognitivos, han mejorado la toma de decisiones. Aun así, la historia de la toma de decisiones capturada en esta cronología y examinada en los cuatro ensayos sobre riesgo, dinámicas de grupo, tecnología e instinto no ha marchado hacia un racionalismo perfecto. Los teóricos del siglo 20 han mostrado que los costos de adquirir información han llevado a los ejecutivos a actuar con decisiones sólo suficientemente buenas. Peor aún, las personas deciden en contra de sus propios intereses económicos. Además, en ausencia de emoción es imposible tomar decisiones.

Definió la organización como: "Un sistema de actividades o fuerzas conscientemente coordinadas de dos o más personas. El sistema pues, al que damos el nombre de organización está compuesto de las actividades de los seres humanos, lo que convierte esas actividades en un sistema es que aquí se coordinan los esfuerzos de diferentes personas. Por esta razón sus aspectos significativos no son personales. Están determinados por el sistema, ya sea cuanto a la manera, en cuanto al grado, en cuanto al tiempo".

Los requerimientos mínimos para crear una organización, según él son:

1.Individuos capaces de unirse con otras personas

2. Estar dispuesto a trabajar para realizar una actividad común

Los elementos mínimos para que exista una organización son finalidad común y una estructura social, esto es propósito común, voluntad y relación (unión).

Para esbozar la teoría de Barnard diremos:

1. Las organizaciones son, por su propia naturaleza, sistemas cooperativos y no pueden dejar de serlo: organización como sistema social.

2. Las organizaciones no pueden dejar de tener una "finalidad moral", ha de legitimarse por sus fines, por los servicios que prestan; y esto es así por ser sistemas cooperativos

3. El núcleo de una organización formal son las "actividades conscientemente coordinadas o fuerzas de dos o más personas

4. Para Barnard, la organización es más racional que los individuos porque es impersonal o supraindividual

5. Los líderes inculcan el propósito moral a los miembros de la organización, pero sobretodo han de tomar las decisiones clave

6. Adoctrinamiento: "una función esencial de la dirección consiste en inculcar la creencia en la existencia real de una meta común.

TOMA DE DECISIONES

DEFINICIÓN
El Diccionario de la Real Academia de la Lengua Española define decisión como: "Determinación, resolución que se toma o se da en una cosa dudosa". Esto es, se produce una decisión cuando, ante un problema, cabe diversos cursos de acción, y hay que elegir uno o un grupo de ellos, abandonando los demás. Por ello, la decisión es el proceso natural en que las personas ejercemos y construimos -más o menos, con mejor o peor fortuna- nuestra libertad.

TIPOS DE DECISIONES

A la hora de tomar una decisión, un paso importante es determinar que tipo de decisión hemos de tomar:

Decisión por parámetros: Basta fijar unos mínimos a cumplir y aceptar la primera solución que cumpla esos requisitos. Por ejemplo, a la hora de seleccionar un libro de texto, podemos tener en cuenta categorías como que haya sido recomendado por el profesor y cueste menos de 30 euros. Es un sistema adecuado para problemas que tienen una importancia relativa y no requieren una discusión compleja y detallada.
Decisiones políticas: La decisión se orienta a unos principios o una declaración de objetivos. Especialmente en circunstancias que implican a otras personas, es necesario ser consistente y tomar en consideración los precedentes y normas, y, si no existen o han dejado de ser adecuadas, derogarlas y crear otras nuevas.
Decisiones que requieren un análisis: Es necesario aislar los parámetros importantes, descartar las soluciones que no resuelven el problema y seleccionar la opción que cumple todos los requisitos fundamentales y obtiene una mayor puntuación en conjunto.
Juicios: Determinar entre varias opciones posibles cuál es la mejor.
Síntesis: Cuando no hay ninguna solución previa, es necesario reunir varios factores para desarrollar una solución nueva. Requiere creatividad.

LOS DOS HEMISFERIOS DEL CEREBRO

En general se acepta que el pensamiento humano se produce de dos maneras diferentes:

una de ellas es controlada, secuencial, verbal, basada en el cálculo cuidadoso y el razonamiento lógico; otra es automática, instantánea, visual y sincrónica, basada en la intuición. La primera forma de pensar se relaciona con el hemisferio izquierdo del cerebro y la segunda con el derecho. El cerebro derecho funciona mal con el estrés, y el cerebro izquierdo se bloquea con las emociones fuertes.

Independientemente de cuál sea la fisiología del pensamiento, lo cierto es que cuando aprendemos algo nuevo lo hacemos recopilando mucha información y ensayando cuidadosamente paso a paso; más tarde, todos los pasos se integran en un solo proceso y la respuesta se produce de forma automática.

Cuando razonamos hay que saber utilizar tanto la potencia de los esquemas que ya tenemos consolidados -la intuición- como la capacidad de análisis y síntesis -el pensamiento lógico-. La intuición nos proporciona rapidez y perspectiva, y la lógica control y rigor.