Tipos de SI  Los sistemas se clasifican según el nivel de toma de decisiones en los usuarios dentro de la organización. Sistema para el.

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Tipos de SI

Los sistemas se clasifican según el nivel
de toma de decisiones en los usuarios
dentro de la organización.
Sistema para el nivel superior: Olap
Sistema de Apoyo de Decisiones: DSS
Sistema de Apoyo de Decisiones
SI de Transacciones: ERP
Sistemas de Apoyo de Decisiones
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Los SAD, también conocidos como Decision
Support Systems (DSS), son sistemas
computadorizados, que están diseñados para
asistir a un ejecutivo en la toma de
decisiones.
Incorporan datos y modelos para ayudar a
resolver un problema que no está totalmente
estructurado. Los datos suelen provenir de
los sistemas transaccionales o de un
repositorio de datos (conocido como
datawarehouse) y/o de alguna fuente o base
de datos externa.
Características de los SAD
Sirven de apoyo para la toma de
decisiones (la persona es quien la toma, el
sistema solo es un apoyo).
 Usa modelos porque el problema no está
totalmente estructurado o definido. Los
modelos pueden ser matemáticos o
estadísticos.

Características de los SAD
Los datos de entrada pueden provenir de
un sistema transaccional, o de una fuente
como una base de datos interna o una
fuente externa relativamente confiable.
 Generalmente los construyen los propios
usuarios en herramientas como Excel
 Se usan para “What if…” Analysis

Ejemplos de SAD
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Análisis financiero
Presupuesto
Consolidación
Análisis de costos
Valuación de empresas
Evaluación de proyectos
Análisis de ventas
Análisis de mercados
Simulación
Impacto financiero de contratos
Utilización de prestaciones médicas
Proyección de demandas de atención médica
Análisis de rentabilidad por tipo de clientes
Sistemas para el nivel superior

Se pueden conseguir varios tipos de
sistemas en este nivel:
– EIS/ESS (Executive Information Systems/
Executive Support Systems)
– Inteligencia de negocios (Business
Intelligence)
– Olap (Online analitical processing)
Sistemas para el nivel superior

Los EIS/ESS (Executive Information
Systems/ Executive Support Systems) son
similares a los SAD(DSS), pero están
dirigidos al nivel ejecutivo.
En el nivel ejecutivo se requiere otro tipo
de información, y esa información, es
tratada en forma diferente que en los
niveles más bajos.
Características del los EIS/ESS
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Un EIS/ESS abarca varias aplicaciones,
incluyendo varios sistemas SAD y
automatización de oficinas.
Requieren una base de datos mayor, porque
controlan el desempeño de muchas áreas
críticas de la empresa.
Proveen acceso a datos externos de la industria,
competidores y clientes.
Hacen más énfasis en la interfaz de usuario.
Tienen más impacto dentro de la organización.
Inteligencia de Negocios - BI
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Inteligencia de negocios (Business Intelligence) es un
proceso centrado en el usuario que permite explorar
datos, relaciones entre datos y tendencias,
permitiendo mejorar la toma de decisiones.
Incluye un proceso interactivo de acceso a los datos y
el análisis de los mismos para obtener conclusiones.
Se utiliza el Data Mining (minería de datos) para
buscar patrones en los datos.
Los patrones a buscar no se conocen de antemano,
es el sistema es el que los busca.
Ejemplo: en datos de ventas de productos de un
supermercado se descubrió que los pañales y las
cervezas se venden juntos.
Data Mining
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El Data Mining integra las herramientas de
visualización de datos y las correspondientes a
estadísticas y clasificación.
Existen tres tipos de objetivos en el Data Mining:
– Descubrimiento: descubrimiento de patrones
– Modelado predictivo: clasifica nuevos datos en
base a los patrones descubiertos
– Análisis forense: se detectan datos inusuales o
anomalías según los patrones descubiertos
Métodos del Data Mining
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Algunos métodos usados en Data Mining
incluyen:
– Árboles de decisión: son estructuras en forma de árbol
que representan un conjunto de decisiones. Estas
decisiones generan reglas para la clasificación de un
conjunto de datos.
– Algoritmos genéticos: son técnicas de optimización que
utilizan procesos tales como combinaciones genéticas,
mutación y selección natural de un diseño basado en
evolución.
– Redes neuronales: son modelos de predicción no lineales
que aprenden a través del entrenamiento y se asemejan a
la estructura de una red neuronal biológica.
– Lógica difusa: es un subconjunto de la lógica
convencional, que ha sido extendida para manejar el
concepto de la verdad parcial.
OLAP
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Análisis Multidimensional: El análisis
multidimensional provee diferentes perspectivas de
los datos a través de las diferentes dimensiones.
Ejemplos de dimensiones pueden ser: tiempo,
ubicación, producto.
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En general, los usuarios observan la información
por alguna de las dimensiones, por ejemplo 'ver
todos los clientes nuevos por región'. Esta
dimensión es geográfica, y el usuario puede solicitar
detalles adicionales una vez realizada la consulta.
Por ejemplo ‘ver todos los clientes nuevos por
distrito'.

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