Mapa conceptual Evaluación instituciona
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Mapa conceptual Evaluación instituciona
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Esquema/Contenido
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Mineria de Datos
Objetivos
Descubrir patrones ocultos y transformar datos en conocimiento útil para la toma de decisiones
Caracteristicas
Usa algoritmos de machine learning y estadística.btema
Identifica patrones, anomalías y correlaciones.
Se centra en la predicción y descubrimiento de conocimiento.
Big Data:
Objetivos
Gestionar y analizar grandes volúmenes de datos (estructurados y no estructurados) para obtener valor en tiempo real
Caracteristicas
Se define por las “3V”: Volumen, Velocidad y Variedad.
Requiere tecnologías avanzadas (Hadoop, Spark, IA, IoT).
Permite análisis en tiempo real o casi real.
Inteligencia de Negocios:
Objetivos
Convertir datos en información estratégica mediante análisis y visualización para apoyar decisiones empresariales
Caracteristicas
Integra herramientas de visualización y dashboards
Facilita decisiones estratégicas y operativas
Combina minería de datos, análisis y reporting
Diferencias clave
Mineria de Datos
Descubrimiento de patrones
Algoritmos ML, estadística
Predicción y conocimiento
Big Data
Gestión de grandes volúmenes
Hadoop, Spark, IA
Procesamiento masivo
Inteligencia de Negocios
Transformación en información estratégica
Dashboards, ETL, reporting
Decisiones empresariales
Similitudes
Uso intensivo de datos como materia prima.
Apoyo a la toma de decisiones en organizaciones
Complementariedad tecnológica: Big Data provee datos, Minería de Datos los analiza, BI los presenta estratégicamente.
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