Conceptos generales

• E-bussiness

• E-commerce

E-business

• Es la integración del negocio de una empresa incluyendo productos, procesos y servicios por medio de internet

• Negocio a e-business – Integración de ventas, marketing, contabilidad,

manufactura y operaciones con actividades en un sitio Web.

• Centro de todas las actividades del negocio.

Conceptos Generales

• Orientación de Internet• E-commerce

– Es la compra y venta de bienes y servicios a través de Internet.

– Website de comercio electrónico• Simple con catálogo• Procesamiento de datos en tiempo real, donde es

posible comprar productos con entrega inmediata.• Los negocios de e-commerce pueden ser pequeños con

pocos productos hasta grandes en línea.

E-commerce

• Hacer negocios electrónicamente

• Empresa se posiciona dentro del mercado

• Alcanzar nuevos mercados y servir mejor a los cliente.

Ventajas de e-commerce

• Hacer sencilla la labor de negocios con clientes.

• Reducción considerable de inventario• Acelerar las operaciones del negocio• Proveer nuevas maneras para encontrar y

servir a los clientes.• Ayuda a diseñar estrategias de relación

cliente – proveedor.

E-COMMERCE• Transacciones comerciales en las cuáles el pedido

en firma de un producto o servicio por medios electrónicos

• Modalidades:– B2B. Bussiness to bussiness.

• Sitios de transacciones comerciales entre empresas– B2C. Bussiness to consumer

• Sitios de ventas al consumidor final.– C2C. Consumer to consumer

• Remates y sitios de intercambio de bienes o servicios entre personas.

– C2B. Consumer to Bussines• Sitios en los que las personas se agrupan para realizar

negocios con empresas

Extranet

• Es una página Web a la que tienen acceso un grupo de personas escogidas por la empresa.

• Da la posibilidad de crear una serie de aplicaciones que permiten el acceso a la página Web a sus asociados y clientes, NO al público en general.

• Utilizan un sistema de codificación y contraseña para dar acceso al site.

• Transacciones, para hacer posible esto permite el intercambio de documentación de forma segura.

• Automatización de procedimientos e intercambio de información entre empresas y usuarios al controlar el acceso a las base de datos internas

Desintermediación

• Eliminar al intermediario• Acercamiento con el cliente• Trato directo• Tiempo

– Eliminación de procesos

• Personal– El personal reubicarlo en un lugar donde aporte

más a la empresa

Portales

• Son sitios que enfocan industrias o intereses específicos. Son el primer sitio visitado por personas que buscan información específica a una industria.

Marketing masivo - personalizado

• Internet proporciona la información general de los productos

• Para la especialización masiva se usan dos tecnologías: – Tecnología push.

• El usuario recibe información de forma automática. • Esta tecnología se parece a la televisión, donde se envía la

información a través de ondas y es el consumidor quien escoge el canal deseado.

– Tecnología pull.• El usuario debe expresar un deseo para recibir información.

– El consumidor debe introducir su contraseña para posteriormente recibir la información que desea

Seguridad en Transacciones

• La seguridad es muy importante para las empresas que hacen negocios a través de Internet.

• Las empresas deben proteger sus transacciones on – line.

• Publicar su página web en un servidor seguro, si realiza transacciones económicas, puede proteger a su empresa y a sus clientes que compran on-line.

E-commerce vs e-business

• El e-commerce se basa en la compra y venta de productos ó servicios por Internet.

• El e-business implica la transformación de toda cadena de valor, desde la concepción del producto hasta su creación, fabricación, distribución y, finalmente, su consumo.

Clientes• Existen diferentes tipos de clientes, los cuales se pueden agrupar en:• Los simplificadores.

– Son el segmento más atractivo para los comerciantes on-line pero son el grupo más difícil de satisfacer.

– Se conectan con un propósito específico y quieren llevarlo a cabo en la menor cantidad de tiempo posible.

• Los surfers.– Permanecen poco tiempo en cada sitio y se conectan por distintos motivos: buscar información,

comprar ó entretenerse.• Los conectores.

– Son usuarios relativamente novatos que se encuentran buscando razones para navegar en la red.– Utilizan Internet para comunicarse, por lo cual utilizan el chat o el mail.

• Los buenos negociadores.– Buscan buenos tratos y pasan menos tiempo conectados que el usuario medio.

• Los rutinarios.– Son aquellos que buscan información pero que realizan pocas compras en línea.

• Los amantes de los deportes.– Pasan poco tiempo conectados y buscan información específica y actualizada sobre el tema.

e-business• Objetivos:

– Mejorar los procesos actuales integrando tecnología y organización.

– Diseño de nuevos procesos, incluyendo la visión logística, administrativa y de integración de sistemas, para materializar el cumplimiento de las transacciones y servicios en una forma segura y con calidad.

– Identificación de factores claves de éxitos específicos para la iniciativa identificada.

– Análisis y prevención de riesgos. – Planificación de costos, recursos, tiempos, actividades,

fases de evolución para alcanzar los objetivos, organización multidisciplinaria de los equipos de proyecto.

e-business

• Riesgos ¿?

• Errores ¿?

Data Warehousing

• Bodega de datos

• Es un proceso, no un producto.

• Es una técnica para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible.

Requisitos para una página Web

• Nombre del dominio

• Diseño y elaboración de una página Web

Nombre del dominio

• Registro del nombre del dominio elegido• Tipos

– Dominios TLD (Dominio de alto nivel)• GTLD (Generic Top Level Domain): .com, .org.,

etc.

• ccTLD(Country Code Top Level Domain)

– Domino de tercer nivel• .org.mx, .edu.mx, etc.

Data WarehouseData Warehouse

DefininiciónDefininición

• Colección de datos Colección de datos • Integra la información de la institución.Integra la información de la institución.• Soporte para el proceso de toma de decisiones Soporte para el proceso de toma de decisiones

gerenciales.gerenciales.

ProcesoProceso

• Extracción de datos desde una o más bases de datos de Extracción de datos desde una o más bases de datos de aplicaciones operacionales.aplicaciones operacionales.

• Los datos extraídos se transformanLos datos extraídos se transforman• Eliminación de inconsistenciasEliminación de inconsistencias• Resumen de los datosResumen de los datos• Cargarlos / almacenarlos en el data warehouse.Cargarlos / almacenarlos en el data warehouse.

• Transformación:Transformación:• Crea el detalle de tiempo variante.Crea el detalle de tiempo variante.• Resume y combina los extractos de datos.Resume y combina los extractos de datos.• Ayuda a crear el ambiente para el acceso a la información Ayuda a crear el ambiente para el acceso a la información

institucional.institucional.• Toma de decisiones a todos los niveles de empresa.Toma de decisiones a todos los niveles de empresa.

CaracterísticasCaracterísticas

•                 Orientado al tema Orientado al tema •                 Integrado Integrado •                 De tiempo variante De tiempo variante • ·       No volátil ·       No volátil

Orientado al temaOrientado al tema• Clasificación de los temas de acuerdo al Clasificación de los temas de acuerdo al

interés de la empresainterés de la empresa• Operacional: Orientado a la aplicaciónOperacional: Orientado a la aplicación

IntegraciónIntegración

• Convenciones de nombres consistentesConvenciones de nombres consistentes• En la medida uniforme de variablesEn la medida uniforme de variables• En la codificación de estructuras En la codificación de estructuras

consistentesconsistentes• En atributos físicos de los datos En atributos físicos de los datos

consistentes, fuentes múltiples y otros. consistentes, fuentes múltiples y otros.

Tiempo VarianteTiempo Variante

• Representación de los datos en un periodo Representación de los datos en un periodo largolargo

No volátilNo volátil

• Base de datos estable.Base de datos estable.• Manipulación de datos:Manipulación de datos:

• Carga inicial Carga inicial • Consulta / Acceso a ellosConsulta / Acceso a ellos

ComponentesComponentes

• Detalle de datos actuales Detalle de datos actuales • Detalle de datos antiguos Detalle de datos antiguos • Datos ligeramente resumidos Datos ligeramente resumidos • Datos completamente resumidos Datos completamente resumidos • Meta data Meta data

• Es la información sobre los datos que se alimenta, se transforma y Es la información sobre los datos que se alimenta, se transforma y existe en el data warehouse. existe en el data warehouse.

• Metadata es un concepto genérico, pero cada implementación de la Metadata es un concepto genérico, pero cada implementación de la metadata usa técnicas y métodos específicos. metadata usa técnicas y métodos específicos.

• La estructura de los datos La estructura de los datos • Los algoritmos usados para la esquematización Los algoritmos usados para la esquematización • El mapping desde el ambiente operacional al data warehouse El mapping desde el ambiente operacional al data warehouse

UsosUsos

• Operacional:Operacional:• Muchos usuarios concurrentesMuchos usuarios concurrentes• Consultas predefinidas y actualizablesConsultas predefinidas y actualizables• Cantidades pequeñas de datos detalladosCantidades pequeñas de datos detallados• Requerimientos de respuesta inmediataRequerimientos de respuesta inmediata..

• Data WarehouseData Warehouse• Pocos usuarios concurrentesPocos usuarios concurrentes• Consultas complejas, frecuentemente anticipadasConsultas complejas, frecuentemente anticipadas• Cantidades grandes de datos detalladosCantidades grandes de datos detallados• Requerimientos de respuesta no críticos.Requerimientos de respuesta no críticos.

EjemploEjemploProducciónProducciónIndustrialIndustrial

DataMiningDataMining

DefiniciónDefinición

Categoría de herramientas de análisis open – end.Extracción de los conocimientos guardados o información predictiva desde data warehouse sin requerir pedidos o preguntas específicas.Herramientas donde se:

PreguntaTendenciaAgrupación especial.

TécnicasTécnicas

Redes neurales Detección de desviación Modelamiento predictivo y Programación genética

Datos conducidos, no aplicaciones.

Arquitectura de un Sistema de Minería de DatosArquitectura de un Sistema de Minería de Datos

Base de datosbase de datosdata warehousehoja de cálculo u otra clase de repositorio

A estos datos se le aplican técnicas de limpieza e integraciónServidor de bases de datos

Utilizado para obtener la información relevante según el proceso de minería de datos

Base de conocimientoConocimiento del dominio para guiar la búsqueda, evaluar los patronesCreencias de los datosUmbrales de evaluaciónConocimiento previo

Algoritmo de minería de datosModular para realizar distintos tipos de análisis

• Caracterización• Asociación• Clasificación• Análisis de grupos• Evolución (en espacio o tiempo)• Análisis de desviaciones

Módulo de evaluaciónMedidas de que tan interesante es un patrónInteractúa con el algoritmo de M.D. para guiar la búsqueda hacia patrones interesantes

Interfaz gráficaInteracción con el usuarioElección de la tarea de minería de datosProveer información para enfocar la búsquedaAyudar a evaluar los patronesExplorar los patrones encontrados y la base de datos originalVisualizar los patrones en distintas formas

TareasTareas

ClasificaciónRegresiónAgrupamiento (clustering)SumarizaciónModelos de dependenciasDetección de cambios y desviaciones

Componentes de un AlgoritmoComponentes de un Algoritmo

Modelo de representaciónModelo de evaluaciónMétodo de búsquedaLenguaje para describir los patrones

Árbol de decisionesLógica de primer gradoGráfico

Características del patrón encontrado¿Util?¿Novedoso?¿Entendible?¿Efectivo para predecir?¿Medidas objetivas?SoporteConfianza

Búsqueda de parámetrosPara optimizar el modelo de evaluación

• Parámetros de redes neuronales• Parámetro de espacios en “beam search”• Búsqueda del modelo• Itera sobre la búsqueda de parámetros y elige el mejor

resultado

MétodosMétodos

Árboles de decisión y reglasID3, C4.5

Regresión no lineal y métodos de clasificaciónRedes Neuronales (Backprogagation)

Métodos basados en ejemplosMétodo del vecino más cercano

Modelos gráficos de dependencias probabilísticasRedes Bayesianas

Modelos de aprendizaje relacional (ILP)FOIL, Progol

AplicacionesAplicaciones

AstronomíaClasificación de estrellas y galaxias

Análisis de Mercado y AdministraciónPerfil de clientes

• ¿Qué tipos de clientes compran que productos?– Clasificación o Agrupamiento (clustering)

• ¿Qué productor se compran normalmente juntos?– Reglas de asociación

Descubrir las relaciones entre características personales y el tipo de productos que se compranDescubrir correlaciones entre compras

FinanzasCompañías de inversión hacen transacciones en la bolsa de valores basándose en resultados de Mina de DatosPredicción de flujo de efectivo

Detección de fraudeUtilizan bases de datos históricas para crear modelos de comportamiento fraudulento y utilizar Mina de Datos para identificar nuevos fraudes.

• Seguros de autos• Seguros médicos• Lavado de dinero• Telefónicos• Tratamiento médico inapropiado

DeportesPara interpretar las estadísticas

WebAnalizar logs en generalAnalizar el comportamiento de los usuarios de un sitio

E-mailClasificar e-mail y repartirlo al departamento adecuado

PersonalizaciónHacer recomendaciones de acuerdo a características conocidas del usuario

Recursos humanosAyudar a seleccionar empleados

BancosAnalizar clientes para otorgar crédito

MedicinaAplicaciones que buscan nuevos medicamentosAnálisis de secuencias de genesPredecir si un compuesto causa cáncerAnálisis de secuencias de proteínas

EjemploEjemplo

Jugar

Contenido4 atributos

• Vista: soleado, nublado o lluvioso• Temperatura: alta, media o baja• Humedad: alta o normal• Viento: falso o verdadero

Espacio de búsqueda• 36 posibles combinaciones (3x3x2x2=36)

Reglas (Lista de decisiones)Si Vista=Soleado y Humedad=Alta Entonces Jugar=NoSi Vista=Lluviosa y Viento=Verdadero Entonces Jugar=noSi Vista=Nublado Entonces Jugar=SiSi Humedad=Normal Entonces Jugar=SiSi Ninguna de las otras reglas aplica Entonces Jugar=Si

AplicacionesAplicaciones

Proyecto: Aplicación de minería de datos al control y optimización de centrales térmicas

Sector: Industria - Generación de energía

Objetivo: Desarrollo de un sistema de optimización/control de procesos complejos. El sistema ha sido aplicado con éxito en varias centrales térmicas, consiguiendo una mejora superior al 2% en el consumo de combustible.

Control Adaptativo para Optimización de trayectorias de Robots Industriales

Idioma: Español

Proyecto: Aplicación de minería de datos para optimización del control de un brazo robot

Sector: Industria - Robótica

Objetivo: Desarrollo de un módulo de control adaptativo para optimización de la precisión de la trayectoria de un robot industrial

Predicción de Flujos de Turismo

Idioma: Español

Proyecto: Aplicación de minería de datos para predicción del número de turistas que viajan a Japón procedentes de EE.UU.

Sector: Turismo

Objetivo: Desarrollo de un modelo basado en redes neuronales que permita predecir el número de turistas que llegarán a Japón procedentes de EE.UU.

SSL

Secure Socket Layer

Definición

Es aquel que proporciona servicios de seguridad cifrando los datos intercambiados entre el servidor y el cliente con un algoritmos de cifrado simétrico y cifrando la clave pública. RC4, IDEA RSA

Proporciona: Cifrado de datos Autenticación de servidores Integridad de mensajes Autenticación de cliente para conexiones TCP/IP

Funcionamiento

Cliente pide al servidor seguro una comunicación segura.

El servidor abre un puerto cifrado, realizado por el Software Protocolo SSL Record (arriba de TCP).

Para cifrar los datos se utiliza la clave de sesión (cliente – servidor seguro)

El Protocolo SSL Handshake (alto nivel), utiliza el Protocolo SSL Record y el puerto abierto para comunicarse en forma segura con el cleinte

Generación de una clave distinta para cada transacción utilizando un algoritmo de hash.

MD5

Protocolo SSL Record

Especifica la manera en la que los datos transmitidos y recibidos son encapsulados.

Componentes: MAC – DATA. Código de autenticación del mensaje. ACTUAL – DATA. Datos a transmitir. PADDING – DATA. Datos requeridos en el mensaje al

utilizar un cifrado en bloque.

Protocolo SSL Handshake

Intercambio de mensajes entre el cliente – servidor para negociar seguridad.

Fases de negociación Fase de bienvenida. Acuerdo sobre el conjunto de algoritmos para

mantener la confidencialidad y autenticación. Fase de Intercambio de claves. Intercambio de información sobre las

claves, al final ambos tendrán la clave maestra. Fase de Producción de clave de sesión. Útil para cifrar los datos

intercambiados. Fase de Verificación del Servidor. No es utilizada en todos los casos, se

usa cuando está presente un algoritmo de intercambio de claves llamado RSA, útil para que el cliente autentique al servidor.

Fase Autenticación del cliente. Solicitud del servidor al cliente un certificado X.509.

Fase Fin. Se indica el inicio de sesión segura.

SHTTP (Secure Hypertext Transfer Protocol)

Cifrado Autenticación digital Capa de Aplicación Extensión .shttp Proceso:

Cliente solicita documentos, informa al servidor el tipo de cifrado a utilizar y en donde se encuentra su llave pública.

Se está autorizado, el servidor responde cifrando el documento y enviándoselo al cliente, que usará su clave secreta para descifrarlo y mostrárselo al usuario.

SSL vs SHTTP

SSL. Uso del sockets (Protocolo de negociación) Transparencia entre el cliente – aplicación Servicios de Seguridad proporcionan una transmisión

transparente. SHTTP

Nivel de aplicación Negociación segura a través de cabeceras y atributos

de páginas.

Certificados de Seguridad

Emite certificados a los usuarios Proporciona seguridad entre transacciones.

Emisión del certificado de seguridad: Comprobación de referencias (asegurando la

identidad del receptor de los datos cifrados) Construcción a partir de:

Clave pública del servidor solicitante Datos del solicitante Firmado por la autoridad de certificación correspondiente

con su clave privada.