| Revista: | Ingeniería y universidad |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000335337 |
| ISSN: | 0123-2126 |
| Autores: | Dueñas Reyes, María Ximena1 |
| Instituciones: | 1Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2009 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 13 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 137-156 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | La información se ha convertido en un elemento clave en los procesos organizacionales. En los últimos años, la tecnología ha tenido un crecimiento acelerado como herramienta útil y necesaria para facilitar dichos procesos y mejorar la productividad. La inteligencia de negocio se ha definido como la transformación de datos en conocimiento, a fin de sustentar la toma de decisiones desde el punto de vista estratégico y táctico en el momento y lugar oportuno y de generar una ventaja competitiva y de efectividad. Entre las herramientas utilizadas para la exploración de datos está el procesamiento analítico en línea (OLAP), el cual, aunque permite obtener datos relevantes entre cantidades de información, es deficiente para analizar datos geográficos, por lo que ha surgido SOLAP, que brinda métodos de tratamiento especial para datos espaciales. La minería de datos se ha venido adaptando dentro de las empresas con el fin de realizar exploración y análisis de datos enfocados en el descubrimiento del conocimiento. Dada la importancia que la información espacial está tomando, surge la minería de datos espacial. Este proceso permite descubrir patrones útiles e inesperados dentro de los datos. Las técnicas de minería de datos espacial se aplican para extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, los cuales pueden ser de tipo espacial y no espacial. Entre ellas se encuentran generalización, agrupación, asociación espacial, entre otras |
| Resumen en inglés | Information is a key element of organizational processes. In recent years, the technology has had an accelerated growth, in line with the increase of what are regarded as useful and necessary tools to facilitate and expedite those processes giving an added value to productivity. Business intelligence has been defined as the transforming of data into knowledge, providing decision-making support at the strategic and tactical level where and when appropriate, providing a competitive advantage and increasing the effectiveness. One of the tools that has become useful for the exploration of data is On-line Analytical Processing (OLAP), which allows to obtain outstanding data among quantities of information, but it is faulty for the analysis of geographical data, for which SOLAP has arisen, which offers methods of special treatment for space data. Data mining has been adapted within companies, with the purpose of carrying out exploration and analysis of data focused on the discovery of knowledge. Because of the important place that space information is occupying nowadays, the spatial data mining has arisen. This process allows us to discover useful and unexpected patterns inside the data. The techniques of spatial data mining are applied to extract knowledge, starting from large volumes of data, which can be of space and non-space types. Among them are generalization, grouping, and space association |
| Resumen en portugués | A informação se converteu em um elemento chave nos processos organizacionais. Nos últimos anos, a tecnologia tem tido um crescimento acelerado como ferramenta útil e necessária para facilitar tais processos e melhorar a produtividade. A inteligência de negócio se define como a transformação de dados em conhecimento, a fim de sustentar a tomada de decisões desde o ponto de vista estratégico e tático no momento e lugar oportuno e de gerar una vantagem competitiva e de efetividade. Entre as ferramentas utilizadas para a exploração de dados está o processamento analítico online (OLAP), o qual, ainda que permita obter dados relevantes entre quantidades de informação, é deficiente para analisar dados geográficos, por isso apareceu o SOLAP, que oferece métodos de tratamento especial para dados espaciais. A mineração de dados tem se adaptado dentro das empresas com o objetivo de realizar exploração e analise de dados enfocados no descobrimento do conhecimento. Dada a importância que a informação espacial está tomando, surge a mineração de dados espacial. Este processo permite descobrir padrões úteis e inesperados dentro dos dados. As técnicas de mineração de dados espacial aplicam-se para extrair conhecimento a partir de grandes volumes de dados, os quais podem ser de tipo espacial e não espacial. Entre elas encontram-se generalização, agrupação, associação espacial, entre outras |
| Disciplinas: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Palabras clave: | Análisis y sistematización de la información, Minería de datos, Generación de conocimiento, Inteligencia de negocios |
| Keyword: | Library and information science, Information analysis, Data mining, Knowledge generation, Business intelligence |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
