Resumen de Análisis de producción avícola mediante técnicas de inteligencia de negocios y minería de datos

Bertha Mazón Olivo, Wilmer Rivas Asanza, Johnny Novillo Vicuña, Cinthia Flores Cabrera

• 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.