v.1.0 Clase 1 Docente: Gustavo Valencia Zapata

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1 v.1.0 Clase 1 Docente: Gustavo Valencia Zapata

2 Temas Clase 1: Introducción a la Inteligencia de Negocios Hitos y personajes Arquitectura de BI Evolución de la Información Inteligencia de Negocios (BI) Referencias

3 Evolución de la Información Durante las últimas décadas se ha realizado múltiples esfuerzos y estudios fundamentados en analizar la información como factor clave para la toma de decisiones en la empresa [7]. Se podría visualizar un tendencia creciente en el tiempo profundidad (nivel de BI en la compañía) donde se evidencia lo citado en el párrafo anterior, inicialmente los sistemas de información tenían una finalidad de dar soporte a los procesos básicos de las compañías (regulaciones, ventas, personal, etc.), surgen los sistema de información para la toma de decisiones (EIS, OLAP, Consultas, reportes, informes, etc.) brindando a los líderes una visón inmediata (diariamente) con herramientas que informan sobre el estado y las actividades de gestión a través de indicadores. Funciones de manipulación sobre los datos, ofrecen un incremento de análisis estratégico y sistemas relacionales brindan mayor versatilidad en la manipulación de los datos. Docente: Gustavo Valencia Zapata

4 Evolución de la Información ROI Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3 Etapa 4 Etapa 5 Mass Marketing Análisis Exploratorios & Comunicaciones En masa Segment Marketing Análisis Interactivo & Comunicaciones en una dirección Target Marketing Modelos & Comunicaciones personalizadas Event based Marketing Interacción Enfocada a eventos, administración & Diálogos con el individuo Interactive Marketing Administración de relaciones con el cliente, enfocada a eventos, Multi-canal Qué paso? Por qué paso? Qué pasará? Uso Básico Análisis Ad Hoc Análisis Predictivo Qué está pasando? Análisis de Eventos Haciendo que suceda! CRM Analítico y Operativo Reportes Análisis Consultas Ad Hoc Descubrimiento Humano Herramientas para Consulta (Query & OLAP) Modelaje Predictivo Herramientas para Minería Actualización Contínua CRM Descubrimiento asistido por máquinas Herramientas para CRM Fuente: SPSS, Introducción a Clementine (2008)

5 Evolución de la Información Fuente: SPSS, Introducción a Clementine (2008) Docente: Gustavo Valencia Zapata

6 Hitos y personajes Hitos y personajes de BI Fuente: Gustavo Valencia Z. Notas de clase: Inteligencia de Negocios,

7 Hitos y personajes Hitos y personajes de BI : el investigador de IBM Hans Peter Luhn utilizó el término Inteligencia de Negocio como "La capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados en tal forma como para orientar la acción hacia una meta deseada". 1962: John W. Tuckey el creador del gráfico estadístico BoxPlot, propone el análisis exploratorio de datos. 1965: creación de la herramienta informática SAS (Lenguaje para Modelar Análisis de Varianza) por Authony J. Barr. 1969: creación del concepto de base de datos por Edgar Frank Codd en su publicación n A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. También propuso es termino OLAP y redactó las doce leyes del procesamiento analítico informático. Docente: Gustavo Valencia Zapata

8 Hitos y personajes Hitos y personajes de BI s: desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). Estas aplicaciones permitieron realizar etradas de datos pero eran deficientes en acceso rápido a los datos. 1975: Norman H. Niey y C. Hadlai Hull crean SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) paquete de aplicaciones referente en el análisis de información. 1976: se crea SAS Intitute (Statistical Analysis System) empresa líder en BI s: Ralph Kimball y Bill Inmon crean el concepto Data Warehouse. Aparición de los primeros sistemas de reporting. No existían aplicaciones que facilitaran la extracción de datos.

9 Hitos y personajes Hitos y personajes de BI Fuente: Gustavo Valencia Z. Notas de clase: Inteligencia de Negocios, Docente: Gustavo Valencia Zapata

10 Hitos y personajes Hitos y personajes de BI s: Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD. 1983: Edward Tufte propone gráficos de alto contenido informativo. 1989: introducción del término BI por Howard Dresner. Bi describe "los conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en hechos de apoyo. Robertson, Card y MACKINLAY proponen la definición de visualización de información s: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones de BI. Se facilitó el acceso a la información pero se presentaba poca integración metodológica.

11 Hitos y personajes Hitos y personajes de BI : creación de R, lenguaje de programación para análisis estadístico y grafico. Una herramienta de alto poder analítico al alcance de la comunidad por su carácter de software libre s: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas como Oracle, SAP, IBM y Microsoft. A parte de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de información y documentos no estructurados. Docente: Gustavo Valencia Zapata

12 BI Inteligencia de Negocios BI puede ser definido como un conjunto de modelos matemáticos y metodologías de análisis que sistemáticamente explota los datos disponibles obtener información y conocimiento útil que soporten la toma de decisiones complejas [5] BI no es un producto ni un sistema. Se trata de una arquitectura y un conjunto de integrado operacional así como aplicaciones de apoyo para la toma de decisiones y bases de datos que proporcionan a la comunidad empresarial un acceso fácil a los datos del negocio [6] BI es la integración de modelos matemáticos y metodologías de análisis que sistemáticamente explotan los datos disponibles en la infraestructura de TI para obtener información, conocimiento del negocio y oportunidades en la toma estratégica de decisiones. Gustavo Valencia. Módulo: Visualización de Información

13 BI Tarea 002. Ver los siguientes videos y realizar las actividades propuestas. a. History of Business Intelligence b. David McCandless: The beauty of data visualization c. What is Predictive Analytics / Data Mining? Algunas definiciones importante DSS: (Decision Support System) sistemas de información iterativos que ayudan a los lideres empresariales en la toma de decisiones mediante la generación y evaluación sistemática de diferentes alternativas o escenarios de decisión, todo esto utilizando modelos y herramientas computacionales. EIS: (Executive Information System) es una herramienta de BI. Es considerado un DDS que provee a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es fundamental para la toma de decisiones. CPM: (Corporate Performance Managemnet): describe las metodologías, métricas y procesos para monitorizar y gestionar el desempeño y actuación de una empresa. Docente: Gustavo Valencia Zapata

14 BI OLTP: (OnLine Transaction Processing) es un tipo de procesamiento de datos que facilita y administra aplicaciones transaccionales y se basa en la arquitectura cliente-servidor. OLAP: (On-Line Analytical Processing) es también considerado una herramienta de BI. Su objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Utiliza estructuras multidimensionales que contienen datos de grandes Bases de datos. Data Warehouse: (Bodega o almacén de datos) colección de datos orientados a un determinado negocio. Coloca información de todas las áreas funcionales de la organización en manos de quien toma las decisiones. También proporciona herramientas para búsqueda y análisis CRM: (Customer relationship management). es un modelo de gestión de toda la organización, basado en la orientación al cliente; el cual es soportado por un aplicativo que administra el data warehouse con información de los productos, canales y servicios de la compañía y sus clientes. Data Mining: es un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos [7].

15 BI Ad hoc: en un escenario de las bases de datos, implica que el sistema permite al usuario personalizar una consulta en tiempo real, en vez de estar atado a las consultas prediseñadas para informes o extracción de información. KDD: (Knowledge Discovery from Databases) es el proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y en última instancia, comprensibles a partir de los datos. Incluye tareas como integración, limpieza y transformación de datos, minería de datos, interpretación y generación de conocimiento. Aprendizaje de Maquina: (Machine Learning) concepto perteneciente a la Inteligencia Artificial (IA) cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. BSC: (Balanced Scorecard) también conocido como Dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y sus diferentes áreas o unidades. Los Dashboard hacen parte del componente de Visualización de Información del proceso de BI. Docente: Gustavo Valencia Zapata

16 Arquitectura de BI Fuente: Carlo Vecellis. Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making (2009)

17 Arquitectura de BI Componentes principales del proceso de BI Fuente: Carlo Vecellis. Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making (2009) Docente: Gustavo Valencia Zapata

18 Arquitectura de BI Arquitectura de BI Fuente de datos: En esta primera etapa, es necesario reunir e integrar los datos almacenados en diferentes fuentes de información tanto primarias como secundarias. Las fuentes están compuestas en gran parte de los datos que pertenecen a los sistemas operativos donde se ejecutan las aplicaciones del negocio. Sin embargo, es posible incluir documentos no estructurados, tales como mensajes de correo electrónico, conversaciones de chat, entre otros. En términos generales, se requiere un gran esfuerzo para unificar e integrar las diferentes fuentes de datos según los requerimientos del usuario (área interna de la compañía). Data warehouse y Data marts: Utilizando herramientas de extracción y transformación conocidas como ELT (extract, transform, and load), los datos originados en las diferentes fuentes son almacenados en bases de datos con el propósito de dar soporte a los análisis de BI.

19 Arquitectura de BI Arquitectura de BI Metodologías de BI: Los datos almacenados en los Data Warehouse y Data mart se utilizan para alimentar los modelos matemáticos y metodologías de análisis destinados a apoyar a los tomadores de decisiones. En un sistema de BI son varias las aplicaciones que puede ser implementadas, como por ejemplo: Análisis multidimensional (cubos) Análisis exploratorio Series de tiempo (modelo estadístico) Minería de datos Optimización de modelos Análisis exploratorio: En el tercer nivel de la pirámide se encuentran las herramientas para llevar a cabo un análisis de BI pasivo, que consiste en sistemas de consulta, presentación de informes y métodos estadísticos. Son pasivas porque surgen de dar respuesta o confirmar hipótesis realizadas por los tomadores de decisiones en la etapa de ETL s. Docente: Gustavo Valencia Zapata

20 Arquitectura de BI Arquitectura de BI Minería de datos: Esta metodología es considerada activa, cuyo propósito es la extracción de información y conocimiento de los datos. Este incluye modelos matemáticos y modelos para reconocimiento de patrones, aprendizaje de máquina y técnicas de minería de datos. Optimización: los modelos de optimización permiten determinar la mejor solución con base en acciones alternativas. Decisiones: Finalmente, el top de la pirámide corresponde a la elección y la adopción de una decisión específica, por parte de los tomadores de decisiones, quienes pueden incluir información informal y no estructurada para complementar las recomendaciones y conclusiones alcanzadas con los modelos matemáticos. Tarea 003. Leer el documento relacionado a DSS (Decisión Support Systems) y Minería de datos, posteriormente realizar las actividades propuestas. Notas: Este tarea es en grupos tres personas y generará exposición.

21 Arquitectura de BI El rol de los modelos matemáticos. Según Vecellis [5], un sistema de inteligencia de negocios entrega información y conocimiento a los tomadores de decisiones, por medio de la aplicación de modelos y algoritmos matemáticos. Un acercamiento racional a un sistema de inteligencia de negocios puede ser resumido esquemáticamente en los siguientes características: Primero, los objetivos del análisis están claramente identificados y los indicadores de rendimiento que se utilizarán para evaluar las alternativas se tienen definidos. Los modelos matemáticos son posteriormente desarrollados para explotar la relación entre las variables de control del sistema, parámetros y métricas de evaluación. Finalmente, un análisis what if se lleva a cabo para evaluar los efectos sobre el rendimiento determinado por las variaciones de las variables de control y cambios en los parámetros. Docente: Gustavo Valencia Zapata

22 Referencias [5] Carlo Vecellis. Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making. John Wiley & Sons, [6] Larissa T. Moss & Shaku Atre. Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Licecycle for Decision-Support Application. Addison Wesley, [7] Muñoz, A, Sistemas de información en las empresas, 2007 [8] Pérez C, Minería de datos: Técnicas y herramientas, 2007

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