Unidad 5
Introducción a la Inteligencia de Negocios
La
inteligencia de negocios o Business Intelligence no es otra cosa que la
solución al problema de tener mucha información y no saber que hacer con ella.
Por medio de dicha información se pueden generar escenarios, pronósticos y
reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se traduce en una ventaja
competitiva. La clave para la inteligencia de negocios es la información y uno
de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de
decisiones. En la actualidad hay una gran variedad de software de Inteligencia
de negocios con aplicaciones similares que pueden ser utilizados en las
diferentes áreas de la empresa, tales como, ventas, marketing o finanzaz. Son
muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de una sistema
de BI, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de
toda empresa.
La
inteligencia de negocios se puede definir como el proceso de analizar los
bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o
conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases
de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales
y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la
empresa, apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el
momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de
negocios.
Sistemas de
Soporte a la Decisión (DSS)
Un Sistema
de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de
Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.
En
principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y
fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado.
Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una serie de
informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática,
pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos
desde distintas perspectivas... etc.
El
DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya
que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones
de los programas de gestión. Estas son algunas de sus características
principales:
Informes
dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario
no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el
momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.No
requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico
puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop
o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o
crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de
informática.Rapidez
en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos
subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de
datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están
optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información.Integración
entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El
proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión
garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes
unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial
absoluta.Cada
usuario dispone de información adecuada a su perfil. No
se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que
tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más
eficiente posible.Disponibilidad
de información histórica. En estos sistemas está a
la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos
históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la
evolución de parámetros de negocio... etc.
Tipos
de Sistemas de Soporte a Decisiones
Sistemas
de información gerencial (MIS)Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.
Sistemas
de información ejecutiva (EIS)Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
Sistemas
expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
Sistemas
de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.
Almacenes de Datos (Data Warehouse)
Un almacén de datos del inglés data warehouse es una colección de datos en la cual se encuentra
integrada la información de la empresa u organización. Esta información es de
utilidad en el proceso de toma de decisiones gerenciales.
Un data warehouse es como el
expediente de una empresa con información transaccional y operacional, que es
almacenada en una base de datos diseñada para favorecer análisis y la
divulgación eficientes de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los
datos no debe usarse con datos de uso actual.
Los almacenes de los datos contienen a menudo grandes cantidades de
información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas,
llamadas los centros comerciales,
dependientes de los datos.
Data
Warehousing es el proceso que facilita la
creación y explotación de un Almacén de Datos.
Los Sistemas de Data Warehousing
incluyen funcionalidades como:
- Integración de bases de
datos heterogéneas (relacionales, documentales, geográficas, archivos,
etc.)
- Ejecución de consultas
complejas no predefinidas visualizando el resultado en forma gráfica y en
diferentes niveles de agrupamiento y totalización de datos.
- Agrupamiento y
desagrupamiento de datos en forma interactiva.
- Análisis del problema en
términos de dimensiones.
- Control de calidad de datos.
Características
del Almacén de Datos
- Organizado
en torno a temas. La
información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la
empresa.
- Integrado. Es el aspecto más importante. La integración
de datos consiste en convenciones de nombres, codificaciones consistentes,
medida uniforme de variables, etc.
- Dependiente
del tiempo. Esta dependencia aparece
de tres formas:
La
información representa los datos sobre un horizonte largo de tiempo.
Cada estructura clave contiene (implícita o
explícitamente) un elemento de tiempo (día, semana, mes, etc.).
La información, una vez registrada correctamente,
no puede ser actualizada.
- No
volátil. El Almacén de Datos sólo
permite cargar nuevos datos y acceder a los ya almacenados, pero no
permite ni borrar ni modificar los datos.
Arquitectura
Data Warehouse
La
estructura básica de la arquitectura Data Warehouse incluye:
- Datos
operacionales.
Origen de datos para el componente de almacenamiento físico del Almacén de
Datos.
- Extracción
de datos. Selección sistemática de
datos operacionales usados para formar parte del Almacén de Datos.
- Transformación
de datos. Procesos para sumarizar y
realizar cambios en los datos operacionales.
- Carga
de datos. Inserción de datos en el
Almacén.
- Almacén. Almacenamiento físico de datos de al
arquitectura Data Warehouse.
- Herramienta
de acceso. Herramientas que proveen
acceso a los datos.
Estructura
lógica del Almacén de Datos
La
estructura lógica de un Almacén de Datos está compuesta por los siguientes
niveles:
- Metadatos. Describen la estructura de los datos
contenidos en el almacén.
- Están
en una dimensión distinta al resto de niveles.
- Datos
detallados actuales.
Obtenidos directamente del procesado de los datos.
- Forman
el nivel más bajo de detalle.
- Ocupan
mucho espacio.
- Se
almacenan en disco, para facilitar el acceso.
- Datos
detallados históricos.
Igual que los anteriores, pero con datos correspondientes al pasado.
- Se
suelen almacenar en un medio externo, ya que su acceso es poco frecuente.
- Datos
ligeramente resumidos.
Primer nivel de agregación de los datos detallados actuales.
- Corresponden
a consultas habituales.
- Se
almacenan en disco.
- Datos
muy resumidos.
Son el nivel más alto de agregación.
- Corresponden
a consultas que se realizan muy a menudo y que se deben obtener muy
rápidamente.
- Suelen
estar separados del Almacén de datos, formando Supermercados de Datos (Data Marts).
Estructura
física del Almacén de Datos
La
estructura física puede presentar cualquiera de las siguientes configuraciones:
- Arquitectura
centralizada.
Todo el Almacén de datos se encuentra en un único servidor.
- Arquitectura
distribuida.
Los datos del Almacén se reparten entre varios servidores. Asignando cada
servidor a uno o varios temas lógicos.
- Arquitectura
distribuida por niveles.
Refleja la estructura lógica del Almacén, asignando los servidores en función
del nivel de agregación de los datos que contienen. Un servidor está
dedicado para los datos de detalle, otro para los resumidos y otro para
los muy resumidos.
Cuando los datos muy resumidos se duplican en varios servidores para agilizar el acceso se habla de Supermercados de datos (Data Marts).
Software
Data Warehouse
- Red BrickWarehouse
- Essbase
- PilotDecissionSupport Suite
- Microsoft SQL Server
http://www2.rhernando.net/modules/tutorials/doc/bd/dw.html
http://www.cavsi.com/preguntasrespuestas/que-es-almacen-datos-data-warehouse/
TABLEROS
DE CONTROL.
ANTECEDENTES DEL TABLERO DE
CONTROL.
De acuerdo con (Brend Afal,
2009), el tablero de control nació como una herramienta gerencial con el
objetivo básico de poder diagnosticar una situación y de efectuar un monitoreo
permanente. Es una metodología para organizar la información y acrecentar el
valor. Tiene la gran ventaja de no requerir grandes planes estratégicos
formales para poder diseñarla.
Las mediciones de desempeño
son de buena ayuda para los directivos a efectos de:
• Conocer o diagnosticar un
estado de situación para no llevarse sorpresas.
• Comunicar y alinear a la
organización a los objetivos globales.
Por esto es que el Tablero
de Control es un sistema muy útil para definir la estructura de negocio en
mediciones de desempeño, con una visión amplia de la organización y para lograr
comunicar e implementar la estrategia reflejada en dicho modelo.
La metodología de dicho
sistema parte de definir unos veinte o veinticinco Factores Críticos de Éxito
(FCE) clasificados en cuatro perspectivas.
Se determinan entonces uno o
dos indicadores críticos para monitorear cada FCE y las relaciones causa-efecto
entre ellos para entender el modelo de negocio.
A partir de la definición de
FCE e indicadores, en muchas de estas compañías el Tablero de Control o Balance
Store Card (BSC) como se le conoce en inglés, ha ido evolucionando a un sistema
central de gestión, más complejo, formal e integral, convirtiéndose en un
sistema de mediciones completo para cada uno de los niveles de la organización
integrado con los sistemas de planeamiento e incentivos.
EL TABLERO DE CONTROL.
El concepto de tablero de
control parte de la idea de configurar un tablero de información cuyo objetivo
y utilidad básica es diagnosticar adecuadamente una situación. Se lo define
como el conjunto de indicadores cuyo seguimiento periódico permitirá contar con
un mayor conocimiento sobre la situación de su empresa o sector.
La metodología comienza
identificando como áreas clave a aquellos “temas relevantes a monitorear y cuyo
fracaso permanente impediría la continuidad y el progreso de su empresa o
sector dentro de un entorno competitivo, aun cuando el resultado de todas las
demás áreas fuera bueno” (Alberto Ballvé, 2000).
TIPOS GENÉRICOS DE TABLEROS.
TABLERO DE CONTROL
OPERATIVO.
De acuerdo con (Mario Héctor
Vogel,1992) es aquel que permite hacer un seguimiento, al menos diario, del
estado de situación de un sector o proceso de la empresa, para poder tomar a
tiempo las medidas correctivas necesarias. El tablero debe proveer la
información que se necesita para entrar en acción y tomar decisiones operativas
en áreas como: finanzas, compras, ventas, precios, producción, logística, etc.
TABLERO DE CONTROL
DIRECTIVO.
Es el que posibilita
monitorear los resultados de la empresa en su conjunto y de las diferentes
áreas clave en que se puede segmentarla (Mario Héctor Vogel,1992). Está más
orientado al seguimiento de indicadores de los resultados internos de la
empresa en su conjunto y en el corto plazo.
TABLERO DE CONTROL
ESTRATÉGICO.
Brinda la información
interna y externa necesaria para conocer la situación y evitar llevarse
sorpresas desagradables importantes con respecto al posicionamiento estratégico
y a largo plazo de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992).
TABLERO DE CONTROL INTEGRAL.
Integra la información más
relevante de las tres perspectivas anteriores para que el equipo directivo de
la alta dirección de una empresa pueda acceder a aquella que sea necesaria para
conocer la situación integral de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992). Después
de la definición de las áreas y de los indicadores, se deben mencionar los
siguientes conceptos:
Período del indicador: día,
mes, acumulado del ejercicio, proyectado a fin del período fiscal o para los
próximos meses, etc.
Apertura: forma en la cual
se podrá abrir y clasificar la información para acceder a sucesivos niveles de
desagregación, en matrices multidivisionales por producto, sector geográfico,
concepto de análisis, etc.
Frecuencia de actualización:
tiempo que transcurre entre distintas actualizaciones de los datos. On line,
diaria, semanal, mensual.
Referencia: base sobre la
cual se desean calcular las desviaciones. Puede ser un estándar, la historia,
el mes anterior, el promedio de los últimos doce meses, el presupuesto inicial
o revisado, un objetivo o una meta, etc.
Parámetro de alarma: niveles
por encima o por debajo de los cuales el indicador es preocupante, por ejemplo,
más o menos del 5% sobre una base de referencia.
Gráfico: la mejor forma de
representar gráficamente la realidad que muestra la información: pastel,
barras, líneas, etc.
Responsable de monitoreo: es
quien debe informar al nivel superior cuando haya en el indicador alguna
sorpresa desagradable. Es necesario liberar tiempo directivo para el monitoreo
permanente.
Como todo sistema de
mediciones, puede ser muy útil para acortar diferencias entre lo abstracto y lo
concreto, entre el análisis y la síntesis, entre la intuición y la
racionalidad, entre lo intangible y lo tangible, entre lo cualitativo y lo
cuantitativo.
Consultas y reportes personalizados.
Las
compañías de la actualidad son juzgadas no únicamente por la calidad de sus
productos o servicios, sino también por el grado en el que comparten
información con sus clientes, empleados y socios. Sin embargo, la gran mayoría
de las organizaciones tienen una abundancia de datos, pero una penuria de
conocimiento. Es por ello que surge el concepto de Business Intelligence, el
cual es un concepto que trata de englobar todos los sistemas de información de
una organización para obtener de ellos no solo información o conocimiento, si
no una verdadera inteligencia que le confiera a la organización una ventaja
competitiva por sobre sus competidores. El artículo maneja varios conceptos
desde el enfoque de diversos autores, que enriquecen la idea general de
Business Intelligence, menciona los elementos generales del Business
Intelligence, ilustra el concepto mediante ejemplos prácticos, y por último
marca las mas modernas tendencias del Business Intelligence y la tecnologías de
transmisión inalámbricas
Palabras
Clave: Inteligencia, Business Intelligence, Data Warehousing, Data Mining,
OLAP, Sistema de Soporte para la Decisión, Arquitectura Federada.
La información es el activo mas importante en los
negocios actuales. Esto debido a que el éxito de un negocio depende de que tan
bien conozca a sus clientes, que tan bien entienda sus procesos internos y que
tan efectivo sea para realizar todas sus operaciones (Anónimo, 2001). Actualmente
la información adecuada es el único medio por el cual una organización puede
conocer tales cuestiones
Consulta: Aunque
las herramientas de inteligencia del negocio, los reportes estándar, las
planillas de cálculo y las herramientas de consulta de SQL todos tienen su
lugar importante dentro de una organización, muchos usuarios aún enfrentan
brechas de funcionalidad con estas herramientas en tres áreas claves:
Las necesidades de reporte y análisis involucran
sistemas heredados y otros datos que no están en warehouse.
La aplicación no soporta los análisis deseados y
volúmenes de datos
Se
requieren significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas
consultas a los datos
http://alma-lizet.blogspot.mx/2011/11/unidad-v-inteligencias-denegocios.html
Aplicaciones.
Una de las claras tendencias
en el mercado Business Intelligence es la mayor importancia que los clientes
otorgan a visualizar la información de una manera sencilla, ágil y potente todo a la vez.
La próxima generación de aplicaciones de Business Intelligence pretende
ir más allá de la provisión de información en gráficos circulares y
estadísticos, para proporcionar representaciones más visuales e intuitivas de
datos y tendencias.
Herramientas como la visualización de datos (en formatos que van más
allá de las simples imágenes estáticas) permiten presentar información de forma
clara y eficaz. La visualización de datos ha estado directamente relacionada
con las tecnologías de BI desde su origen y la búsqueda continuada de
presentaciones más eficaces e interactivas a través de la visualización será
uno de los objetivos de las soluciones analíticas de los próximos años.
Hasta hace muy poco, el Business Intelligence
era una manera más o menos sencilla de generar informes, listados, análisis, o
"reportes"(¡que horrible palabra!)... Al final, todo era más o menos
lo mismo... Informes tabulares, con filas y columnas llenallenas de números, y algún gráfico. Las herramientas más avanzadas
permitían añadir alertas semafóricas, parametrizar el informe, o algún tipo de
navegación OLAP (que raramente se utilizaba)... Este tipo de soluciones ya han
llegado a su madurez, y existe muy poca diferencia entre la oferta de los
diferentes proveedores...
Sin embargo, esta manera tradicional de acceder a la información resulta
insuficiente (e ineficiente), y cada vez más las organizaciones buscan maneras
de proporcionar a sus usuarios soluciones para acceder, analizar y comprender
la información corporativa de una manera más sencilla, dinámica, visual e
intuitiva. El cambio es realmente profundo, y supone una renovación completa en
las "interfaces de usuario".
Las organizaciones se ven abocadas a moverse
rápidamente bajo los efectos de la globalización de las empresas, de los
mercados y las tecnologías, pero ¿que tan preparadas están para emprender estos
retos? En el transcurso de su existencia las organizaciones han recopilado gran
cantidad de información, el como gestione y maneje esa información determina
que dicha organización sobreviva en un medio competitivo como el actual.
La explotación inteligente de la información, su
conversión en conocimientos es posiblemente la única fuente de competitividad
sostenible, las organizaciones así lo están entendiendo, por esto buscan medio
para hacer de la información disponible un medio para incrementar su
eficiencia, para estimular la innovación, para fundamentar la toma de
decisiones y para elevar la eficacia y posición competitiva. Es aquí donde se
hace indispensable contar con instrumentos tecnológicos y organizacionales que
apoyen la toma de decisiones, posibilitando que ésta se efectúe más sobre análisis
que sean objetivos y estén suficientemente sustentados. Como respuesta a estas
nuevas condiciones del mercado, ahora con alcance mundial por la globalización
de las economías, se han desatado La inteligencia de negocios con una enorme
avalancha de teorías, metodologías, técnicas y modelos, que se unen al gran
desarrollo y evolución permanente de la teleinformática.
Las gerencias de las compañías cada día más
necesitan tener acceso a herramientas de inteligencia de negocio para poder
tomar decisiones en una economía turbulenta. Según un estudio de
InformationWeek Research y Optimize Research, el 76% de los entrevistados
respondió que la información de ventas es la que utiliza como fuente para estas
aplicaciones. El resultado de la encuesta a cuales son las fuentes de datos
utilizados en estas aplicaciones es como sigue:
1. 76% Ventas
2. 58% Mercadeo
3. 55% Finanzas
4. 54% Operaciones y Logística
5. 30% Compras e Inventarios
6. 25% Información Financiera de Terceros
7. 24% Recursos Humanos
8. 14% Manufactura
9. 10% Ventas o Inventarios de la cadena de suministro
10. 7% Otras
fuentes
Es clara la necesidad de
integración de todas las aplicaciones y fuentes de información de la compañía siguiendo parámetros de no
redundancia y uniformidad, como requisito indispensable para brindar
aplicaciones de inteligencia de negocio.
http://www.deltaasesores.com/estadisticas/estrategia/3265-fuentes-para-aplicaciones-de-inteligencia-de-negocios-bi
Ale... hay que anotar una conclusiòn acerca de lo que aprendio... saludos.
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