Sistemas de Información para la Gestión. Unidad 3 Aplicaciones de Sistemas

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1 para la Gestión Unidad 3 Aplicaciones de Sistemas U.N.Sa. Facultad de Cs.Económicas SIG 2010

2 UNIDAD 3: APLICACIONES DE SISTEMAS Aplicaciones empresariales: Sistemas empresariales. Sistemas de administración de la cadena de suministros. Sistemas de relaciones con el cliente. Nuevas oportunidades. Comercio electrónico. Tipos. Comercio móvil. Sistemas de pago electrónico. Administración del conocimiento. Panorama actual. Sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial. Sistemas de trabajo. Técnicas inteligentes.

3 Gracias 3

4 Fundamentos de la Inteligencia de Negocios Administración de Bases de Datos e Información

5 Organización de datos Un sistema efectivo de información da: Información exacta. Información oportuna. Información relevante. 5

6 Uso de BD para mejorar el desempeño empresarial

7 Situación actual Gran volumen de comprobantes mensuales Importante facturación mensual 7

8 Requerimientos Capacidades y herramientas especiales para...analizar extensas cantidades de datos. acceder a datos desde múltiples sistemas. 8

9 Objetivos Que incluyan almacenamiento de datos. minería de datos. herramientas para acceder a bases de datos internas a través de la web. 9

10 Almacén de Datos Data Warehouse El Data Warehouse es una colección de datos orientados al tema, integrados, no volátiles e historiados, organizados para el apoyo de un proceso de ayuda a la decisión. Using the Data Warehouse of Bill Inmon 10

11 Almacén de Datos Data Warehouse Herramientas OLAP Data Warehouse BD Corporativa Sistemas OLTP 11

12 Data Warehouse Características Datos organizados como el usuario los conoce Consistencia total de los datos Read only y redundancias. Información temporalizada Metadata sobre los datos Grandes cantidades de información MDD Multidimensional Data Bases Concepto de cubo 12

13 Mercado de Datos Data Mart Subconjunto del Almacén de Datos, resumido o altamente enfocado. Para una población específica de usuarios. Se enfoca en un área objetivo o línea del negocio. Menor costo de implementación que un almacén de datos. 13

14 Inteligencia de Negocios Business Intelligence

15 Surge la necesidad Las herramientas OLTP responden a preguntas concretas: Cuánto se vendió el día...? Quién compró el producto? Cuál es el stock del producto? Cuál es la comisión del vendedor? 15

16 Quiero saber Cuánto se vendió del producto X respecto de los objetivos por trimestre y región de ventas en los dos últimos años? Qué clientes compraron simultáneamente los productos X e Y en todas sus operaciones en los dos últimos años? 16

17 La solución? Business Intelligence 17

18 Herramientas BI Software para consultas e informes de bases de datos. Herramientas para análisis multidimensionales (OLAP - On-Line Analytical Processing). Minería de datos (Data Mining). 18

19 Herramientas BI Mainframes: MS Business Solutions, Oracle Discoverer. Open Source Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Pentaho BI Suite. 19

20 Procesamiento Analítico en Línea OLTP Data Mart BI Transacciones Conocimientos Decisión 20

21 Análisis multidimensional Tiempo Año, Meses, Semanas, Días,... Producto Rubro, Artículo, Calidad,... Geográfica Zona, Sucursales,... 21

22 Procesamiento Analítico en Línea 22

23 Minería de Datos Conjunto de tecnologías avanzadas susceptibles de analizar la información de un Data Warehouse / Data Mart para obtener sus tendencias, segmentar la información o encontrar la correlación en los datos. 23

24 Minería de Datos - Utilidad Descubrir hechos ocultos en los Data Warehouse Reconocimientos de patrones, asociaciones, secuencias, predicciones para series de tiempo Redes neuronales Árboles de decisión Sistemas expertos 24

25 Análisis Predictivo Utiliza técnicas de: minería de datos, datos históricos y suposiciones sobre condiciones futuras para predecir resultados de eventos. 25

26 MIRAR LA EMPRESA CON OTRA PERSPECTIVA El Data Warehouse permite a los niveles estratégicos conocer variables del negocio hasta ahora ocultas en los sistemas operacionales. 26

27 COMENTARIO FINAL Tengo una convicción sencilla pero firme: en adelante, la manera en que se capte, administre y utilice la información determinará las pérdidas y las ganancias. Bill Gates 27

28 BLIBLIOGRAFÍA: Gerencial de Kenneth C. Laudon y Jane P Laudon. Adicional: El Data Warehouse El Data Mining de Jean- Michael Franco. Los Negocios en la Era Digital de Bill Gates 28 28

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