Bertha Mazon-Olivo, Wilmer Rivas-Asanza, Johnny Novillo-Vicuña, C. Flores-cabrera
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摘要
组织总是寻求改进或优化其过程,以提供优质的产品或服务,以满足其客户;从而获得更大的盈利能力和利润。如今,数据科学(DS)、商业智能(BI)和数据挖掘(DM)是专注于数据分析以进行决策的学科。该工作是为了BI解决方案的部署和DM在web环境,专注于分析关键绩效指标(kpis ' s)的生产和销售过程的禽肉公司位于广东黄金——厄瓜多尔通道。名为IncuAnalytic根据部署的web应用程序方法Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)并通过使用工具为Postgres SQL Data warehouse (DW), Pentaho BI Server的联机分析处理(OLAP)和式仪表板设计(dashboard), R语言和框架Shiny为执行建模技术和时间序列回归。结果在IncuAnalytic中得到了证明,这是一个使用动态和历史数据的工具,它向公司经理或所有者揭示了数据分析技术的复杂性;允许您及时获得KPI的更新信息,或者只是做出指导决策的预测。
Análisis de producción avícola mediante técnicas de inteligencia de negocios y minería de datos
Las organizaciones siempre están buscando el mejoramiento u optimización de sus procesos para ofertar productos o servicios de calidad que satisfagan a sus clientes; y en consecuencia, lograr mayor rentabilidad y beneficio. En la actualidad, la Ciencia de Datos (DS), la Inteligencia de Negocios (BI) y la Minería de Datos (DM) son disciplinas que se centran en el análisis de datos para la toma de decisiones. El propósito de este trabajo es la implementación de una solución de BI y DM en ambiente web, enfocada en el análisis de los indicadores claves de desempeño (KPI's) de los procesos de producción y ventas de una empresa avícola ubicada en el cantón Pasaje - El Oro - Ecuador. La aplicación web denominada IncuAnalytic fue implementada según la metodología Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) y mediante la utilización de las herramientas como Postgres SQL para el data warehouse (DW), Pentaho BI Server para el Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) y el diseño de un tablero de control (dashboard), el lenguaje R y el framework Shiny para la implementación de los modelos predictivos con técnicas de regresión y series temporales. Los resultados se evidencian en IncuAnalytic, una herramienta que utiliza una data dinámica e histórica, y que transparenta la complejidad de las técnicas de análisis de datos al administrador o dueño de la empresa; permitiéndole obtener de manera oportuna información actualizada de sus KPI's o simplemente hacer predicciones que orienten la toma de decisiones.