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Índice 5.1 Introducción Introducción a la Inteligencia Inteligencia de Negocios.------------------------------------------4 Negocios.------------------------------------------4
5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión. ---------------------------------------------------4-6
5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse) ------------------------------------------6-7
5.2.2 Tableros de control---------------------------control--------------------------------------------------------------------7-8 ----------------------------------------7-8
5.2.3 Consultas y reportes personalizados. personalizados. ---------------------------------------------8
5.3 Aplicaciones. ------------------------------------------------------------------------------8-9
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Introducción Esta investigación aborda los temas de la unidad cinco inteligencias de negocios conoceremos los sistemas de soporte a la decisión, la importancia que tiene la inteligencia de negocios. De igual manera abordaremos el tema de almacenes de datos que son repositorios diseñados para facilitar la confección de los informes y la realización del análisis. El tablero de control es una herramienta del campo de la administración de empresas aplicable a cualquier organización y nivel de la misma, además un tablero de control nos permite diagnosticar adecuadamente una situación. Por ultimo
conoceremos Las aplicaciones de Inteligencia de Negocios ampliamente
disponibles a nivel de empleados, consultores, clientes, proveedores y el público en general.
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5.1 Introducción a la inteligencia de Negocios. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) 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. BI 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. La información adecuada en el lugar y momento adecuado incrementa efectividad de cualquier empresa. "La tecnología de BI no es nueva, ha estado presente de varias formas por lo menos en los últimos 20 años, comenzando por generadores de reportes y sistemas de información ejecutiva en los 80’s…"
Afirma Candice Goodwin.
Entiéndase como sinónimos de
tecnología de BI los términos aplicaciones, soluciones o software de inteligencia de negocios. Tal vez le ayude a comprender mejor el concepto por medio de un ejemplo. Una franquicia de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de BI para llevar un registro estadístico del porcentaje promedio de ocupación del hotel, así como los días promedio de estancia de cada huésped, considerando las diferencias entre temporadas. Con esta información ellos pueden: - calcular la rentabilidad de cada hotel en cada temporada del año - determinar quién es su segmento de mercado - calcular la participación de mercado de la franquicia y de cada hotel - identificar oportunidades y amenazas Estas son sólo algunas de las formas en que una empresa u organización se puede beneficiar por la implementación de software de BI, hay una gran variedad de aplicaciones o software que brindan a la empresa la habilidad de analizar de una forma rápida por qué pasan las cosas y enfocarse a patrones y amenazas.
5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión. Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.
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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 qu e, 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.
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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.
5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse) Se llama data werehouse al almacén de datos que reúne la información histórica generada por todos los distintos departamentos de una organización, orientada a consultas complejas y de alto rendimiento. Un data werehouse tiene una orientación corporativa que pretende conseguir que cualquier departamento pueda acceder a la información de cualquiera de los otros mediante un único medio, así como obligar a que los mismos términos tengan el mismo significado para todos. Un data mart es un almacén de datos históricos relativos a un departamento de una organización, así que puede ser simplemente una copia de parte de un data warehouse para uso departamental. Tanto el data warehouse como el data mart son sistemas orientados a la consulta, en los que se producen procesos en lote (batch) de carga de datos (altas) con una frecuencia baja y conocida.”
Muchos almacenes de datos comienzan siendo data marts (para minimizar
riesgos) y se va ampliando su ámbito ya que estos están centrados en un tema concreto y están diseñados para una unidad de negocio específica. La implementación incremental reduce riesgos y asegura que el tamaño del proyecto permanezca manejable en cada fase. Otro paso necesario es crear los meta datos (es decir, datos acerca de datos que describen los contenidos del almacén de datos). Los meta datos consisten en definiciones de los elementos de datos en el depósito, sistema(s) del (os) elemento(s) fuente.
Cómo los datos se integran y
transforman antes de ser almacenados en información similar, es necesario contar con un diccionario donde se explique el contexto y su procedencia. Preparación de los datos
La staging área o preparación de los datos, es una colección de procesos que limpian, transforman, combinan, y preparan los datos originales para su utilización en el data warehouse. En la staging área los datos originales son transformados a formatos comunes, comprobada su consistencia y su integridad referencial, y preparados para cargar en la base de datos del data warehouse. Una vez localizadas las fuentes de datos, estos se han de preparar
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para que se les puedan aplicar los métodos o herramientas que construirán el modelo deseado. Esta fase aunque parezca sencilla conlleva aproximadamente el 70 % del esfuerzo en los proyectos de data mining de nueva implantación. En este punto hay que asegurarse de unas cuantas cosas: Que los datos tengan la calidad suficiente: es decir, que no contengan errores, redundancias o que presenten otro tipo de problemas. Que los datos sean los necesarios, quizás haya que no nos harán falta y quizás tendremos que añadir. Que están en la forma adecuada: muchos métodos de construcción de modelos requieren que los datos estén en un formato determinado que no ha de coincidir necesariamente con el que están almacenados. Modelado del almacén
En esta fase, varias técnicas de modelado son seleccionadas y aplicadas y sus parámetros son calibrados a valores óptimos. Existen varias técnicas para los mismos problemas, algunas de estas técnicas tienen requerimientos específicos en el formato de los datos, por lo que puede ser necesario el paso atrás a la fase de preparación de los datos. Como primer paso se selecciona en función del problema la técnica a utilizar, en el caso que nos ocupa sobre el almacén construido se aplicarán técnicas de análisis en línea de la información u OLAP. Antes de construir el modelo, necesitamos generar un procedimiento o mecanismo para probar la calidad y validez del modelo. Una vez construido el modelo el diseñador interpreta el modelo de acuerdo a sus conocimientos del dominio y al criterio de éxito del proyecto. Esta tarea interfiere con la fase de evaluación siguiente, el diseñador contacto con los analistas del negocio y expertos del dominio para discutir los resultados en el contexto del negocio.
5.2.2 Tableros de control. El tablero de control o “dashboard” nace con la finalidad de facilitar la información. En el
tablero de control se presentan de manera ordenada y con frecuencia establecida el conjunto de indicadores que permita generar el conocimiento de la situación de la empresa, en este tablero se tiene establecidos las metas u objetivos por indicador. Existen diferentes tipos de tableros dependiendo de la información presentada y de quien los analizará.
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Tablero de control operativo: permite el seguimiento diario. Tablero de control directivo: para seguimiento de resultados internos por procesos y de forma periódica. Tablero de control estratégico: permite el seguimiento de la información interna de la empresa, así como alguna información externa sobre posición y competencia. Tablero de control integral: presenta la información más relevante de los tres anteriores para conocer la situación integral de la empresa. Los tableros de control deben facilitar la visualización del estado actual de la empresa por lo que generalmente se utilizan, colores tipo semáforo o medidores, termómetros, graficas de tendencia, graficas comparativas, etc.
5.2.3 Consultas y reportes personalizados. Aunque las herramientas de inteligencia del negocio, los reportes estándar las plantillas de cálculo y las herramientas de consulta SQL, todos tienen su lugar importante dentro de una organización
muchos usuarios aun enfrentan brechas de funcionalidad con estas
herramientas en tres áreas clave: Las necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos que no están en warehouses. 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.
5.3 Aplicaciones. Las aplicaciones de Inteligencia de Negocios ampliamente disponibles a nivel de empleados, consultores, clientes, proveedores y el público en gen eral. La clave para surgir en un mercado competitivo es mantenerse delante de sus competidores. Se requiere más que intuición para tomar decisiones correctas basadas en información exacta y actualizada. Las herramientas de reporte, consulta y análisis de datos pueden ayudar a los usuarios de negocios a navegar a través de un mar de información para sintetizar la información valiosa que en él se encuentra - hoy en día esta categoría de herramientas se les llama "Inteligencia de Negocios".
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Beneficios de la aplicación de la inteligencia de negocios. Disponibilidad de la información en forma rápida y global, detección de fallas en los procesos, descubrimiento de oportunidades de negocio, cuantificación de relaciones con proveedores y clientes, otros. Software de aplicación de inteligencia de negocios. Oracle Beacon software
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Conclusión De acuerdo a esta investigación puedo decir que la inteligencia de negocios nos permite analizar los bienes datos acumulados en la empresa y además ex trae una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. El sistema de soporte a la decisión es una herramienta de business intelligence enfocado ala análisis de los datos de una determinada organización. Se llama data werehouse al almacén de datos que reúne la información histórica generada por todos los distintos departamentos de una organización, orientada a consultas complejas y de alto rendimiento. El tablero de control es una herramienta del área de administración que las organizaciones pueden utilizar en cualquier nivel de la misma, dicho tablero nos permite facilitar el diagnóstico y además tomar mejores decisiones. La inteligencia de negocios nos permite tener información en forma rápida y global, y detener fallas en los procesos.
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Fuentes bibliográficas http://www.monografias.com/trabajos14/bi/bi.shtml#ixzz3sB80WsFv http://www.sinnexus.com/business_intelligence/sistemas_soporte_decisiones.aspx http://jazminarellanesrosales.blogspot.mx/2012/11/523-consultas-y-reportes personalizados.html http://jazminarellanesrosales.blogspot.mx/2012/11/53-aplicaciones.html
