{"id":1373,"date":"2018-09-25T15:23:23","date_gmt":"2018-09-25T15:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/data-mining-el-arqueologo-de-las-joyas-que-ocultan-las-cifras-de-su-supply-chain\/"},"modified":"2022-08-01T15:46:42","modified_gmt":"2022-08-01T15:46:42","slug":"data-mining-el-arqueologo-de-las-joyas-que-ocultan-las-cifras-de-su-supply-chain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-mining-el-arqueologo-de-las-joyas-que-ocultan-las-cifras-de-su-supply-chain\/","title":{"rendered":"Data Mining: El arque\u00f3logo de las \u201cjoyas\u201d que \u201cocultan\u201d las cifras de su supply chain"},"content":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 funciones tiene un t\u00e9cnico en Data Mining?. La respuesta se encuentra en cualquier oferta de trabajo para este perfil:<\/p>\n<ul>\n<li><i>Conocimiento demostrable en herramientas Data Mining y Business Intelligence. Por ejemplo: SAS, Knime, QlikView, IBM SPSS, SSAS, Rapid Miner.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i><\/i><i>Experiencia en <\/i><i>segmentaci\u00f3n de perfiles de clientes del CRM.<\/i><\/li>\n<li><i>Estudio de perfiles objetivos.<\/i><\/li>\n<li><i>Detectar patrones de consumidor-explotaci\u00f3n de la base de datos (CRM).<\/i><\/li>\n<li><i>Medici\u00f3n continua y retorno de inversi\u00f3n.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Formaci\u00f3n en gesti\u00f3n de base de datos, matem\u00e1ticas, estad\u00edstica, f\u00edsica o ingenier\u00edas.<\/i><\/li>\n<li><i>Experiencia en <\/i><i>miner\u00eda de datos, consultor\u00eda Business Intelligence, SQL, ETLs. Valorable <\/i><i>gesti\u00f3n base de datos de gran volumen.\u00a0<\/i><\/li>\n<\/ul>\n<p>El gran incremento de datos que ha producido la explosi\u00f3n digital ha hecho que las compa\u00f1\u00edas tengan una ingente cantidad de datos (<strong>Big Data<\/strong>), que no son capaces de gestionar, ni analizar. El exceso de informaci\u00f3n es contraproducente y lleva a la m\u00e1s absoluta de las incertidumbres. Una coyuntura directamente relacionada con el acceso a Internet. Por cierto, \u00bfse imagina c\u00f3mo ser\u00eda el mapamundi, teniendo en cuenta s\u00f3lo esta variable?<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/internet-population-and-penetration.png\" alt=\"Popularidad y penetraci\u00f3n de Internet por pa\u00edses\" width=\"600\" height=\"311\" \/><\/p>\n<p>Por lo tanto, el Consultor en Data Mining (Miner\u00eda de Datos) descifra la realidad \u201coculta\u201d que muestran los datos de su empresa. Este \u201carque\u00f3logo\u201d es capaz de descubrir, por ejemplo: patrones desconocidos que aporten valor como los grupos de registros de datos (an\u00e1lisis cluster), registros poco usuales (anomal\u00edas) y dependencias (miner\u00eda por reglas de asociaci\u00f3n). El Consultor en Data Mining tiene tambi\u00e9n la capacidad de elaborar predicciones directamente en las simulaciones. Es decir, existen algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que permiten \u00abaprender\u00bb y predecir resultados futuros, seg\u00fan variables de entrada. La nueva Consultor\u00eda Log\u00edstica te dice qu\u00e9 tienes que cambiar, pero compru\u00e9balo primero en una simulaci\u00f3n inform\u00e1tica.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5dc794fc5\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5dc794fc5\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5dc794fc5\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-mining-el-arqueologo-de-las-joyas-que-ocultan-las-cifras-de-su-supply-chain\/#Como_mostrar_la_realidad_%E2%80%9Coculta%E2%80%9D_en_logistica\" title=\"C\u00f3mo mostrar la realidad \u201coculta\u201d en log\u00edstica\u00a0\">C\u00f3mo mostrar la realidad \u201coculta\u201d en log\u00edstica\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-mining-el-arqueologo-de-las-joyas-que-ocultan-las-cifras-de-su-supply-chain\/#Metodos_Data_Mining\" title=\"M\u00e9todos Data Mining\u00a0\">M\u00e9todos Data Mining\u00a0<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-mining-el-arqueologo-de-las-joyas-que-ocultan-las-cifras-de-su-supply-chain\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Como_mostrar_la_realidad_%E2%80%9Coculta%E2%80%9D_en_logistica\"><\/span><strong>C\u00f3mo mostrar la realidad \u201coculta\u201d en log\u00edstica\u00a0<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La Consultor\u00eda Data Mining en una empresa log\u00edstica se muestra con una visualizaci\u00f3n de los datos que hay detr\u00e1s de sus procesos, con simulaciones inform\u00e1ticas. Esta realidad \u201coculta\u201d permitir\u00e1 ver, por ejemplo, sobre un almac\u00e9n:<\/p>\n<ul>\n<li><i>Visualizaci\u00f3n avanzada de la estructura interna de almac\u00e9n. Vistas en dos y tres dimensiones, estructura \u00e1rbol. Ajuste de gr\u00e1ficos a las necesidades del empresario.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Control de trabajo en cualquier tipo de almac\u00e9n.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Posibilidad de definir atributos de mercanc\u00edas y localizaciones.<\/i><\/li>\n<li><i>Influencia en la mejora de rendimiento de procesos.<\/i><\/li>\n<li><i>Filtrado de mercanc\u00edas, seg\u00fan normas determinadas.<\/i><\/li>\n<li><i>Valoraci\u00f3n de dispersi\u00f3n de mercanc\u00edas.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Trazado, medici\u00f3n y an\u00e1lisis de longitud de rutas en almacenes.<\/i><\/li>\n<\/ul>\n<p>Una visualizaci\u00f3n de datos profesional es la mejor manera, y la m\u00e1s persuasiva, de comunicar informaci\u00f3n cuantitativa. Esta herramienta tecnol\u00f3gica es ideal para tomar decisiones m\u00e1s inteligentes y mejorar as\u00ed la productividad. Tanto para las peque\u00f1as y medianas empresas, como para las grandes multinacionales. Inditex es una de ellas y ya aplica a sus sistemas de informaci\u00f3n las \u00faltimas herramientas de Business Intelligence. Quiz\u00e1s por esta raz\u00f3n, ocupa el segundo lugar en este Ranking Supply Chain Top 15 Europe de la Consultora <a href=\"http:\/\/www.gartner.com\/technology\/home.jsp\" rel=\"noopener\">Gartner<\/a>:<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/ranking-gartner-scm-europa-2013-10-14.jpg\" alt=\"Ranking Gartner SCM Europa\" width=\"413\" height=\"690\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Metodos_Data_Mining\"><\/span><strong>M\u00e9todos Data Mining\u00a0<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis inteligente de datos se basa a su vez en unos m\u00e9todos que nos permiten entender e interpretar los datos correctamente, y sin errores:<\/p>\n<p><strong>Arboles de decisi\u00f3n:<\/strong> Es un modelo de predicci\u00f3n utilizado en el \u00e1mbito de la <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Inteligencia_artificial\" rel=\"noopener\">inteligencia artificial<\/a>. Dada una <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Base_de_datos\" rel=\"noopener\">base de datos<\/a> se construyen diagramas de construcciones l\u00f3gicas, muy similares a los sistemas de predicci\u00f3n basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resoluci\u00f3n de un problema. Un \u00e1rbol de decisi\u00f3n tiene unas entradas las cuales pueden ser un objeto o una situaci\u00f3n descrita por medio de un conjunto de atributos y a partir de esto devuelve una respuesta la cual en \u00faltimas es una decisi\u00f3n que es tomada a partir de las entradas. Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas pueden ser valores <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Discreto\" rel=\"noopener\">discretos<\/a> o <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Continuo\" rel=\"noopener\">continuos<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Redes Neuronales:<\/strong> Las <strong>redes de neuronas artificiales<\/strong> (denominadas habitualmente como <strong>RNA<\/strong> o en ingl\u00e9s como: \u00abANN\u00bb1 ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento autom\u00e1tico inspirado en la forma en que funciona el <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Sistema_nervioso\" rel=\"noopener\">sistema nervioso<\/a> de los animales. Se trata de un <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Sistema\" rel=\"noopener\">sistema<\/a> de interconexi\u00f3n de <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Neurona\" rel=\"noopener\">neuronas<\/a> que colaboran entre s\u00ed para producir un est\u00edmulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales. Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a trav\u00e9s de interconexiones y emite una salida.<\/p>\n<p><strong>Sistemas asociativos:<\/strong> El cerebro humano percibe la informaci\u00f3n de manera asociativa. A trav\u00e9s de estos m\u00e9todos relacionamos los resultados obtenidos para poder captar la imagen global de la situaci\u00f3n a visualizar.<\/p>\n<p><strong>M\u00e9todos estad\u00edsticos:\u00a0<\/strong> Son el soporte esencial para detectar correlaciones entre variables, desviaciones o patrones de comportamiento desigual, as\u00ed como la herramienta para realizar an\u00e1lisis predictivos.<\/p>\n<p>La Consultor\u00eda Data Mining es la\u00a0nueva Consultor\u00eda Log\u00edstica\u00a0que necesita cualquier empresa para su cadena de suministro. Desde el fabricante, el proveedor del almac\u00e9n, el transportista, la distribuci\u00f3n capilar, la log\u00edstica inversa, atenci\u00f3n al cliente, etc. Seguro que los datos de compa\u00f1\u00eda esconden \u201cjoyas\u201d por descubrir.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 funciones tiene un t\u00e9cnico en Data Mining?. La respuesta se encuentra en cualquier oferta de trabajo para este perfil: Conocimiento demostrable en herramientas Data Mining y Business Intelligence. Por ejemplo: SAS, Knime, QlikView, IBM SPSS, SSAS, Rapid Miner.\u00a0 Experiencia en segmentaci\u00f3n de perfiles de clientes del CRM. Estudio de perfiles objetivos. 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