CC Inteligencia de Negocios

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1 Universidad de Chile Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas Departamento de Ciencias de la Computación CC Inteligencia de Negocios Clase 1 - Introducción Marcela Calderón Corail - Semestre Otoño 2011

2 Qué es la Inteligencia de Negocios? OLAP On-Line Analytical Processing Data Warehouse Almacén de Datos Data Marts Almacenes de Datos Data Mining Minería de Datos Inteligencia de Negocios Business Intelligence KPI Key Performance Indicators Balanced Scorecard Cuadro de mando integral CRM Customer Relationship Management

3 Problema de explosión de datos Los sistemas automáticos de información la madurez de la tecnología de Bases de Datos e Internet, el bajo costo de los computadores, lleva a que actualmente se cuente con cantidades importantes de datos almacenados en diversos repositorios. El enfoque competitivo de las empresas las lleva a la necesidad de explotar esos datos en búsqueda de información y conocimiento. Nos ahogamos en datos pero necesitamos conocimiento para tomar decisiones.

4 Los datos ya existen Soy dueño de una empresa que importa y vende ropa, uso un ERP que registra mis ventas, inventario y mi facturación Cómo visualizo las ventas? Se pueden generar perfiles de clientes? Dónde estoy ganando o perdiendo plata? Cuál es el desempeño de mis vendedores? Este es mi negocio, me he dedicado muchos años a esto y no sé si lo estoy haciendo bien, si puedo hacerlo mejor Mis decisiones están guiadas por la intuición y el conocimiento del negocio y de la industria

5 Por qué necesito mayor capacidad de análisis? Hay muchas consultas y análisis interesantes que son muy difíciles de precisar y realizar sobre Bases de Datos Aumentan explosivamente los volúmenes Los datos crecen y llenan el repositorio constantemente Alta dimensionalidad Gran número de regisros Nuevas fuentes Los mecanismos actuales de análisis no soportan los requerimeintos de tiempo, calidad y escalas. El usuario final puede ser experto en su negocio pero no es un estadístico

6 Qué es la Inteligencia de Negocios? Definición La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI) se refiere al uso de datos en una organización para facilitar la toma de decisiones. Representa las herramientas y sistemas que juegan un rol clave en el proceso de planificación estratégica de la organización. Estos sistemas permiten recolectar, almacenar, acceder y analizar datos corporativos para ayudar en la toma de decisiones Generalmente se utiliza para elaborar perfiles de clientes, dar soporte a clientes, estudios de mercado, segmentación de mercado, rentabilidad de productos/clientes/canales, análisis estadístico, análisis de inventario y distribución, análisis de comportamiento, etc.

7 Qué es la Inteligencia de Negocios? Definición Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la organización, así como también la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones de negocio. Se basa en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de los datos de producción, con información relacionada con la institución o sus ámbitos, con datos económicos, de agentes externos, etc.

8 Qué puede responder la Inteligencia de Negocios? Algunos ejemplos de preguntas Cómo comparar las ventas totales del año 2009 con las del año 2010? Y por producto? Cuál es mi producto más rentable? Mi canal más rentable? El tipo de cliente más rentable? Cuánto gastaron nuestros clientes myores de 35 años en el último año? Cuál es la frecuencia de compra de nuestros clientes por segmento? Cuál es el ticket promedio por local? Cómo son los clientes que estoy perdiendo? Cuántos son?

9 Conceptos asociados Algunos conceptos clave a manejar OLAP OLTP Data Warehouse Data Mart ETL KPI Data mining Reportes Dashboards

10 Vamos de a poco, definiciones preliminares Arquitectura

11 Vamos de a poco, definiciones preliminares Algunos conceptos clave a manejar OLAP: OLTP: Data Warehouse: Data Mart: ETL: KPI: Data mining: Reportes: Dashboards: On Line Analytical Processing On Line Transaction Processing Almacén de Datos También almacén de datos Extract, Transform, Load Key Performance Indicator Minería de Datos Analíticos, operacionales Tableros de control

12 Qué no es Inteligencia de Negocios? Los 5 conceptos erróneos de la Inteligencia de Negocios (BI) 1. BI es sólo reportes: BI es más que sólo reportes, es recolectar información, transformarla desde los datos crudos a información lista para usar, desplegar y luego usar para la toma de decisiones y gestión. Un ejemplo de lo que es realmente BI: Una compañía dedicada a vender partes de autos combina la venta histórica de piezas con la patente de los vehículos y con el registro de vehículos motorizados para ganar inteligencia en: 1. Tipos de automóviles localizados en una región geográfica para determinar los ingresos potenciales del establecimiento de nuevas tiendas 2. Determinar qué piezas son las mayormente vendidas en el pasado para generar mayor stock de estas en las tiendas y proveer mayores ventas, pero también incrementar la respuesta sí, tenemos esa pieza cuando los clientes se acerquen a la tienda

13 Qué no es Inteligencia de Negocios? Los 5 conceptos erróneos de la Inteligencia de Negocios (BI) 2. BI es un software: Muchas empresas confunden el concepto de BI con las herramientas que utilizan como SAP, Pentaho, Microstrategy, ClickView, entre otras. El software por si solo no soluciona las necesidades de generación de conocimiento para la toma de decisiones.

14 Qué no es Inteligencia de Negocios? Los 5 conceptos erróneos de la Inteligencia de Negocios (BI) 3. BI es un problema del departamento de informática: Si bien el departamento de informática es el responsable de juntar la información de las diferentes fuentes, desarrollar las plataformas, tecnologías, soluciones, reportes, herramientas y establecer la estructura clave usada en el BI, los encargados finalmente de realizar inteligencia de negocios son aquellos que sean dueños, patrocinadores y ejecutores del negocio.

15 Qué no es Inteligencia de Negocios? Los 5 conceptos erróneos de la Inteligencia de Negocios (BI) 4. Una herramienta de BI es mi estrategia de BI: La estrategia de inteligencia de negocios de la organización se compone por la coordinación de un set de actividades. Recopilar información: La información no siempre se encuentra disponible. No siempre es consistente entre departamentos. Analizar información: Qué métodos y tecnologías son usadas para realizar el análisis? Las personas de la organización tienen las habilidades necesarias? Competencia: El personal que conoce los datos y los entiende son quienes tienen que participar en el análisis del proceso de negocio y deben definir los estándares de información. Políticas: Las decisiones deben ser tomadas acerca de qué tiene mayor prioridad, quién tiene acceso a qué información y qué uso puede dar a esta información. Credibilidad: Las personas correctas deben conocer qué existe (datos, herramientas, etc.), tener acceso a los datos, tener las habilidades para aplicarlas en el proceso de negocio, y confiar en los datos para poder usarlos.

16 Qué no es Inteligencia de Negocios? Los 5 conceptos erróneos de la Inteligencia de Negocios (BI) 5. La herramienta de BI se implementa de una sola vez: El negocio siempre está evolucionando, por lo tanto, los datos, información, análisis y reportes usados en la toma de decisiones no son estáticos. No es una actividad de una sola vez. Es un proceso de mejoramiento continuo.

17 Qué no es Inteligencia de Negocios? BONUS TRACK: Otros conceptos erróneos de la Inteligencia de Negocios (BI) 1. No es inteligencia artificial: A menudo la gente confunde BI con inteligencia artificial (solo porque comparten la palabra inteligencia). La inteligencia artificial (AI) sirve para un propósito completamente diferente aunque se topan en un punto. Puesto que la minería de datos, que es parte de la inteligencia de negocios trabaja con algunos algoritmos que forman parte de la AI. 2. Tampoco es espionaje ni inteligencia militar Nunca falta..

18 Cómo se vive sin BI? No se vive sin BI, la inteligencia de negocios se realiza de manera más artesanal cuando no se cuenta con una estrategia y arquitectura de Business Intelligence. Las técnicas de análisis son: Más manuales Más trabajosas y largas De menor alcance e impacto Menos oportunas Con una mayor participación de la intuición (gut feeling?)

19 Mundo real: Vicios y malas prácticas Típicos problemas: Reportes provenientes de varios sistemas transaccionales no concuerdan: No concuerdan los resultados de ventas, las cantidades de inventario, los reportes detallados con los consolidados. La gerencia no tiene acceso a una imagen global corporativa de su situación actual: Quiénes son nuestros clientes?, Qué nos han comprado?, Cuánto inventario tenemos disponible? El área de TI está saturada con peticiones de reportes a niveles gerenciales.

20 Mundo real: Vicios y malas prácticas Típicos problemas: Las unidades de negocios han contratado personal de TI para tener reporteadores dentro de la misma unidad Data Priests han aparecido por toda la organización. Compartir datos es raro bases de datos propietarias son la regla.

21 Mundo real: Vicios y malas prácticas Típicos problemas: Producir los reportes cada vez toma más y más tiempo. TI ha creado múltiples extracciones de archivos de sistemas transaccionales para propósitos analíticos Se generan extractos de los extractos. Se pierden las fuentes de datos, no hay rastros de auditoría.

22 Beneficios de usar BI Una correcta implementación y uso de la herramienta de BI genera los siguientes beneficios: Alinea a la organización en torno a un consistente y clave set de indicadores de desempeño (KPI) y medidas Agiliza y sustenta en base a hechos la toma de decisiones Simplifica la presentación gráfica de KPI s y medidas Confiabilidad de la información (una sola versión de la verdad) Permite agrupar muchas fuentes de información (ERP, CRM, Hojas de cálculo, etc.) Rápida recolección y distribución de información

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