Modelo de Implementación de Proyectos de Data Mining como una Herramienta Estratégica Dentro de las Empresas Mexicanas-Edición Única
dc.contributor.advisor | Lavariega Jarquín, Juan Carlos | |
dc.contributor.committeemember | Alanís Dávila, David | |
dc.contributor.committeemember | Pérez Guardado, Miguel Angel | |
dc.contributor.department | ITESM | en |
dc.creator | Estrada Morales, Aaron Isui | |
dc.date.accessioned | 2015-08-17T09:55:09Z | en |
dc.date.available | 2015-08-17T09:55:09Z | en |
dc.date.issued | 2003-04-01 | |
dc.description.abstract | Debido a factores como la globalización, la hipercompetitividad, tratados comerciales y al comercio a través de Internet, las empresas mexicanas deben de estar mejor preparadas para poder participar y desempeñar un papel importante en este mercado, uno de los medios para poder ser parte de ese ambiente es la creación de ventajas competitivas por medio del uso de las Tecnologías de Información. La tecnología denominada Data Mining o Minería de datos puede ser una herramienta tecnológica que desarrolle ventajas competitivas, debido a que es un software analítico que tiene el objetivo de descubrir patrones interesantes y ocultos en los sistemas de almacenamiento para mejorar la toma de decisiones dentro de las organizaciones. Por esta razón, esta tesis tiene el objetivo de demostrar y presentar al Data Mining como una herramienta que genera ventajas competitivas dentro las organizaciones mexicanas. El Data Mining es una solución tecnológica que habilita a las organizaciones en el manejo adecuado de la información, convirtiéndola en verdadero conocimiento. Un sistema de Data Mining tiene la función de analizar toda la información de la empresa y representar solamente los datos críticos de la organización. Una herramienta de Data Mining se basa en algoritmos de estadística y de inteligencia artificial, los cuales generaran un modelo de Data Mining que representa el comportamiento del sistema. Un software de Data Mining puede ayudar en áreas como mercadotecnia, ventas, atención al cliente, finanzas, control de calidad, auditoría, producción y sistemas de información, mejorando los niveles de servicio, la satisfacción y lealtad del cliente. Aumentando la calidad en los productos, administrando mejor los recursos y pronosticando el comportamiento de un producto o estrategia de mercado. El modelo CRISP-DM es una metodología para la documentación, implementación y control de proyectos de Data Mining y ha sido la base de otras metodologías de implementación de Data Mining. Sin embargo este modelo es demasiado extenso y no va acorde al tipo de administración de proyectos en las empresas mexicanas. Por esta razón, en este trabajo se hace una propuesta de implementación de proyectos de Data Mining enfocado a las organizaciones mexicanas, tomando como base el modelo CRISP-DM, la metodología de Planeación Estratégica de Tecnologías de Información y metodologías utilizadas por expertos que han implementado sistemas de Data Mining en empresas mexicanas. Por último, es importante decir que las decisiones y cambios dentro de las organizaciones seguirán siendo hechas por las personas, el Data Mining solo es una herramienta que apoyará a los tomadores de decisiones, presentando información más exacta en un lapso de tiempo muy corto, lo que permitirá a las organizaciones diseñar estrategias más dinámicas que se adapten a los constantes movimientos del entorno. | |
dc.identificator | Campo||7||33||3304||120318 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11285/568232 | en |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | * |
dc.subject.classification | Area::INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::SISTEMAS DE INFORMACIÓN, DISEÑO Y COMPONENTES | es_MX |
dc.title | Modelo de Implementación de Proyectos de Data Mining como una Herramienta Estratégica Dentro de las Empresas Mexicanas-Edición Única | en |
dc.type | Tesis de maestría | |
refterms.dateFOA | 2018-03-06T22:08:36Z | |
refterms.dateFOA | 2018-03-06T22:08:36Z |
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