UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE

Transcripción

1 UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE Ponentes: Agreda, Rafael Chinea, Linabel

2 Agenda Sistemas de Información Transaccionales Qué es Business Intelligence? Usos y funcionalidades Business Intelligence Ejemplos - Aplicaciones de BI DataWareHouse DataMart Procesos ETL Análisis de Datos o Visualización Relatos sobre DataWarehouse Preguntas

3 Sistemas de Información Transaccionales Se logran ahorros significativos de mano de obra, debido a que automatizan tareas operativas de la organización Con frecuencia son el primer tipo de Sistemas de Información que se implanta en las organizaciones Son intensivos en entrada y salida de información Tienen la propiedad de ser recolectores de información

4 Sistemas de Información Transaccionales Limitantes Se pasa más tiempo recolectando y preparando información que analizándola En ocasiones frustra el no poder encontrar información de la se que se está seguro que existe dentro de la empresa No existe una guía sobre las cosas que han sucedido cuando los administradores anteriores implementaban una determinada estrategia Es difícil saber que hacer con tanta información que tiene disponible en la empresa

5 Sistemas de Información Transaccionales Limitantes Se hace cuesta arriba saber cuales productos fueron más rentables durante un periodo determinado No se sabe cuáles son los patrones de compra de los clientes por segmentos de mercado Perdidas de oportunidades de negocio por recibir información retrasada Resulta engorroso procesar o generar nuevos documentos o reportes No existe la certeza de si los integrantes de la organización están alcanzando los objetivos planeados

6 Qué es Business Intelligence? Transformación de los datos de la compañía en conocimiento para obtener una ventaja competitiva

7 Usos y funcionalidades Busisness Intelligence BI Generar y procesar datos Ayudar a compartir información entre departamentos Generar reportes globales o desagregados por áreas estratégicas Crear escenarios con respecto a una decisión Análisis multidimensionales Monitorear el Desempeño del negocio Entender el Impacto de las estrategias definidas en la organización Gerencia del Desempeño

8 Ejemplos - Aplicaciones de BI BI Ventas: Análisis de ventas; Detección de clientes importantes; Análisis de productos en el mercado; Pronósticos y proyecciones Marketing: Segmentación y análisis de clientes; Seguimiento a nuevos productos Finanzas: Análisis de gastos; Rotación de cartera; Índices Financieros Manufactura: Productividad en líneas; Análisis de desperdicios; Análisis de calidad; Rotación de inventarios y partes críticas.

9 DataWareHouse Colección de datos integrado, no volátil y variable en el tiempo de forma creciente, que ayuda a la toma de decisiones de la empresa u organización. DataMart Subconjunto de una bodega de datos para un propósito específico

10 ETL s DataWarehouse Base de Datos Análisis Extracción Transformación y Carga de Datos Datos integrados, resumidos, sumarizados y organizados Base de Datos transaccionales Datos de Otros entes OLAP Data Mining Cómo lleno el DataWarehouse con información para la construcción de indicadores?

11 Extraer Información Definir Fuentes Internas de Información. De ser necesario, definir las Fuentes Externas de Información. Definición de Estrategias para la extracción de datos.

12 Transformar Datos Validación de Datos. Aplicación de Reglas de Negocio. Seleccionar solo ciertas columnas para su carga (o si lo prefiere, que las columnas con valores nulos no se carguen) Integración de los Datos. Sumarización de la información. Construcción de Medidas.

13 Cargar Datos Llenar las dimensiones de Información. Llenar las Facts o Tablas de Medidas. DataWarehouse

14 Herramientas para la creación de ETL Data Stage (Ascential Software; Ahora de IBM) Powercenter (Informatica) SAS ETL Enterprise (SAS) Data Integrator (Business Objects) Decision Stream (Cognos Inc.) Warehouse Builder (Oracle Corp.)

15 Análisis de la Información OLAP Forma Alternativa del Tratamiento de la Información. Generación de Consultas Complejas. Orientado al apoyo de toma de decisiones. Búsqueda de detalles de la información por medio de la navegación entre las dimensiones de una medida. Basado en Inteligencia Artificial y Redes Neuronales. Análisis y Descubrimiento de patrones. Descubrimiento de Conocimiento. DataMining

16 Necesidad: Relatos Sobre DataWarehouse Sistema SigCrédito Medir y Controlar la Gestión que se sigue para la liquidación de créditos comerciales. Solución: Poder construir Indicadores de medición en todas las fases del ciclo de vida de solicitudes de crédito comercial.

17 Estrategia ETL s DataWarehouse Base de Datos Extracción Transformación y Carga de Datos por medio de Data Stage. Datos integrados, resumidos, sumarizados y organizados. Análisis Definir Bases de Datos de Sistemas transaccionales del WorkFlow de Créditos Por medio de la Herramienta Hyperion se analizan indicadores estadísticos sobre las solicitudes de crédito

18 Ejemplos de Análisis de Datos Promedio de tiempo que dura una Solicitud de Crédito desde su solicitud hasta su liquidación. Fases en las que más duran las Solicitudes de Crédito. Variación de tiempo promedio con respecto a un periodo anterior. Cantidad de solicitudes liquidadas por mes.

19 Preguntas

20 La información se convierte en conocimiento cuando los responsables pueden utilizarla ágilmente para una toma de decisiones que aporte valor añadido a la empresa.

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