Business Intelligence. Octubre

Transcripción

1 Business Intelligence 1

2 1. Introducción al Business intelligence Qué es? En qué nivel de negocio se aplica? 2. Componentes del BI Esquema de una solución BI DataWarehouse Query & Reporting OLAP Cuadro de mando BSC 3. Arquitectura de una plataforma BI Arquitectura de capas 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Claves del éxito Claves del fracaso Trabajando con consultores Selección de la herramienta 2

3 1. Introducción al Business intelligence Qué es BI? Procesos de negocio Business Intelligence Sistemas de información 3

4 1. Introducción al Business intelligence Qué es BI? BI persigue la transformación de los datos de la compañía en conocimiento para obtener una ventaja competitiva. Qué: conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías. Cómo: reuniendo, depurando y transformando datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada. Para qué: para su explotación directa (informes, análisis OLAP...) o para su análisis y conversión en conocimiento soporte a la toma de decisiones sobre el negocio. 4

5 1. Introducción al Business intelligence En qué nivel del negocio se aplica? Arquitectura de los Sistemas de Información Modelos Niveles 5

6 1. Introducción al Business intelligence En qué nivel del negocio se aplica? Arquitectura de los Sistemas de Información MODELO DE FLUJOS DE INFORMACIÓN MODELO DE DATOS MODELO DE FUNCIONES DECISIÓN Dirección Tomas de Decisión GESTIÓN Planificación Evaluación y Seguimiento PRODUCCIÓN Actividad Operativa 6

7 1. Introducción al Business intelligence En qué nivel del negocio se aplica? Arquitectura de los Sistemas de Información EXTERIOR INTERIOR MODELO DE FLUJOS DE INFORMACIÓN NIVEL DECISIÓN Clientes Red de Centros Proveedores Recursos Planificación Control MODELO DE FUNCIONES MODELO DE DATOS NIVEL GESTIÓN CUADRO DE MANDO CALIDAD AYUDAS A LA DECISIÓN CONTROL DE GESTIÓN MERCADO RECURSOS HUMANOS NIVEL PRODUCCIÓN CONEXIÓN ESTRUCTURA PRODUCTOS Y SERVICIOS ADMINISTRAC. 7

8 1. Introducción al Business intelligence En qué nivel del negocio se aplica? Arquitectura de los Sistemas de Información NIVEL DECISIÓN CUADRO DE MANDO AYUDAS A LA DECISIÓN El Business Intelligence se aplica en este nivel. 8

10 Esquema de una solución BI 10

11 Esquema de una solución BI 3 preguntas básicas para el diseño conceptual: cuál es la información requerida para gestionar y tomar decisiones. cuál debe ser el formato y composición de los datos a utilizar. de dónde proceden esos datos y cuál es la disponibilidad y periodicidad requerida. 11

12 Esquema de una solución BI Combinación y síntesis Modelo multidimensional, agregaciones y cálculos Capa de usuario final Aplicaciones orientadas a la Dirección con un diseño muy elaborado (GUI, modelo). Permiten visualizar la marcha de la compañía según indicadores complejos. PARA CONTROLAR Y GESTIONAR EIS Aplicaciones temáticas para usuarios analíticos. Permiten el análisis del comportamiento de áreas concretas de la OLAP organización desde las ópticas (dimensiones) relevantes. PARA ANALIZAR Y MEJORAR Q&R Suministran información diversa a los diferentes grupos de usuarios de la organización. Desarrollo a medida y/o herramientas para una explotación libre. PARA APOYAR LA OPERATIVA DIARIA Data Warehouse Sistemas operacionales y otras fuentes Almacén de datos diseñado específicamente para apoyar SSII Gestión. Su diseño y alcance (corporativo o temático) están condicionados por SSII a soportar. Depuración e integración 12

13 DataWarehouse Aplicación operativa Aplicación operativa Área de negocio Área de negocio Aplicación operativa Aplicación operativa Área de negocio Aplicación operativa Aplicación operativa Área de negocio INFORMACIÓN OPERACIONAL Para mover el negocio (aplicaciones) Orientada a la transacción (actualización) Información muy volátil y desintegrada Accesos deterministas y frecuentes (rápidos) Modelización de datos orientada a la operación Sin redundancias, pocos datos históricos INFORMACIÓN de GESTIÓN Para tomar decisiones (Dirección) Orientada al análisis (consulta) Información persistente e integrada Accesos planificados y libres (costosos) Modelización de datos orientada a consultas Datos históricos (evoluciones y tendencias) 13

14 DataWarehouse Un DataWarehouse es un conjunto de datos orientado a temas, integrado, no volátil, estable y que se usa para el proceso de toma de decisiones. Un DataMart es un subconjunto sectorial del DW a menudo perteneciente a un departamento concreto. Data Warehouse 14

15 DataWarehouse Fuentes Depuración e integración Agregaciones y otros cálculos Data Warehouse Capa de usuario final + herramienta Q&R Consultas e informes (libres y/o planificados) Obtención de indicadores por combinación y síntesis Modelos multidimensionales + herramienta OLAP Servidor OLAP EIS / BSC Análisis OLAP (semi-libres conducidas por el modelo) Aplicación EIS/BSC (planificada) 15

16 DataWarehouse El DataWarehouse aísla los sistemas operacionales de las necesidades de información para la gestión. Un cambio en los sistemas operacionales no debe afectar al DW/DM No diseñar y estructurar convenientemente y desde un punto de vista corporativo el DataWarehouse y los DataMarts generará problemas que pueden condenar al fracaso cualquier esfuerzo posterior: información para la gestión obtenida directamente a los sistemas operacionales, florecimiento de DataMarts descoordinados en diferentes departamentos, etc. 16

17 DataWarehouse El DataWarehouse se alimenta a partir de los datos operacionales mediante las Herramientas ETL B.D. Operacionales Data Warehouse 17

18 DataWarehouse Herramientas ETL (extract, transform, load) Extraer: hace referencia a la captura de información desde los sistemas operacionales necesidad de integración Bases de datos Ficheros planos Documentos impresos Transformar: hace referencia a la adaptación de los datos fuente al formato destino definido en el DataWarehouse. Agregar datos numéricos Transponer información Componer unos textos a partir de otros Cargar: hace referencia al proceso en que los nuevos datos son finalmente almacenados en el DataWarehouse en su formato definitivo. 18

19 Datawarehouse S. Operacionales Exterior OBTENCIÓN GESTIÓN DISEÑO Modelos de información Otras fuentes ADMINISTRACIÓN Repositorio de datos y metadatos DISTRIBUCIÓN Reporting, consultas, minería, OLAP, EIS La construcción del DataWarehouse es un proceso continuo 19

20 Query & Reporting Son las herramientas para la elaboración de informes y listados, tanto en detalle como sobre información agregada, a partir de la información de los DataWarehouses y DataMarts. 20

21 Query & Reporting Características de las herramientas de reporting: Niveles de información según perfiles de usuario Informes dinámicos: a nivel de contenido:drilldown, agregación ; a nivel de forma: columnas, tipos de letra Formatos de salida de los informes: HTML, EXCEL, XML, PDF Canales de salida: papel, web, dispositivos moviles 21

22 Query & Reporting Entornos de gestión de informes (MRE): Reglas de negocio Consultas asistidas Clusters de informes Perfiles de usuario 22

23 OLAP OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING) Es un conjunto de tecnologías y aplicaciones de software que permite recoger los datos de la compañía, almacenarlos e indagar sobre ellos de forma rápida e intuitiva. Se trata de crear una capa de negocio con lenguaje funcional por encima de estructuras complejas de la Base de Datos. 23

24 OLAP Se contrapone a OLTP (Online Transactional processing) OLAP Define el comportamiento de un sistema de análisis de datos y elaboración de información Sólo Consulta Consultas pesadas y no predecibles Gran volumen de información histórica Operaciones lentas OLTP Define el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión Altas/Bajas/Modifica ciones/consultas Consultas rápidas y escuetas Poco volumen de información Transacciones rápidas Gran nivel de concurrencia 24

25 OLAP Todas estas divergencias hacen que no sea posible la convivencia en una única BBDD de los entornos OLAP y OLTP: Característica OLTP Tamaño BBDD GigaBytes OLAP Giga a TeraBytes Origen Datos Interno Interno y Externo Actualización On-Line Batch Periodos Actual Histórico Consultas Predecibles Ad Hoc Actividad Operacional Analítica Pérdida de rendimiento del entorno OLTP Falta de integración entre distintos aplicaciones OLTP Tecnologías de BBDD sin capacidad para soportar aplicaciones OLTP Incorporación de datos externos difícilmente aplicable a la BBDD OLTP Distribución de los datos no adecuada para análisis OLTP 25

26 OLAP Los cubos OLAP se generan mediante los esquemas sobre el DW Dimensión Dimensión Data Warehouse Hechos/ Medidas Cubo OLAP Dimensión 26

27 OLAP Conceptos alrededor de los cubos OLAP Data Warehouse Dimensión Hechos/ Medidas Dimensión Dimensión Estructura Tablas relacionadas en el data warehouse Proporciona la estructura de datos del cubo Tabla de Hechos (Fact Table) Tabla central de la estructura Datos numéricos (hechos) Proporciona información histórica Tablas de dimensiones Tablas adicionales relacionadas con la tabla de hechos 27

28 OLAP Conceptos alrededor de los cubos OLAP Dimensión Hechos/ Medidas Dimensión Dimensión 28 Medida Valores de la Tabla de Hechos Valores que se analizan y se agregan Dimensión Valores de las tablas de dimensiones Describe un conjunto de miembros para ser analizados Niveles Jerarquía dentro de la dimensión Categorizados desde el resumen hasta el detalle Los niveles temporales podrían ser: Año, trimestre, mes,

29 OLAP Las dimensiones definen dominios como geografía, producto, tiempo, cliente... Los miembros de una dimensión se agrupan de forma jerárquica ( dimensión geográfica: ciudad, provincia, autonomía, país... ). Cada celda contiene datos agregados que relacionan los elementos de las dimensiones. 29

30 OLAP Esquema en estrella (star schema) Tabla de medidas rodeada de dimensiones simples Esquema en copo de nieve (snowflake schema) Tabla de medidas con dimensiones por niveles 30

31 Cuadros de mando Los Cuadros de mando condensan grandes volúmenes de información en entornos visuales muy llamativos y prácticos. Mediante el uso de gráficos, mapas y otros recursos visuales se proporciona un entorno muy intuitivo. Consiguen hacer sencillo, complejos modelos de datos, formulas y relaciones entre las variables. Permiten medir el funcionamiento de una compañía mediante la identificación de unas métricas clave (KPI s, Key Performance Indicators). Los scorecards ayudan en determinar si una compañía esta consiguiendo unos determinados objetivos, si hace progresos o si hay aspectos claramente deficitarios que inciden directamente en el resultado global de la empresa. 31

32 Cuadros de mando Algunos ejemplos de cuadros de mando 32

33 Cuadros de mando Se entiende que la actividad de toda organización viene definida por dos elementos básicos: su Misión y los Objetivos en los que la misma se manifiesta. La misión fija la razón de ser de la Institución. La misma determina la naturaleza de las actividades a realizar y las grandes directrices en las que estas deben basarse. Sirve, por tanto, como permanente punto de referencia hacia el que orientar los esfuerzos de la Institución. Los objetivos estratégicos concretan y amplían la misión definida. Están, por tanto, estrechamente vinculados a la misma, y su cumplimiento resulta vital para el éxito continuado de la organización. Misión Objetivos Estratégicos Indicadores Ámbito funcional Ámbito orgánico 33

34 Cuadros de mando Indicadores Los indicadores deben cumplir con los siguientes requisitos: Selectivos: Debiendo centrarse únicamente en lo verdaderamente importante, evitando caer en una situación de hiperinflación de indicadores que dificulte las labores analíticas. Informativos: Cada indicador debe llevar una carga de información asociada, cuya lectura permita la obtención de conclusiones. Oportunos: Entendido como la disponibilidad de la información en el momento y lugar precisos para agilizar la toma de decisiones. Contrastables: Los indicadores deben resultar mensurables contra un nivel de resultados deseado. Incluso en el caso en que es difícil una medición precisa, los resultados deben poder encuadrarse dentro de un rango de valores o definirse como un grado de magnitud. Sencillos: Evitando la sofisticación en su contenido y método de obtención, debiendo resultar, en la medida de lo posible, auto explicativos e intuitivos. Aceptados: Para que resulten realmente operativos, los indicadores deben ser elementos admitidos como útiles por los miembros de la organización. 34

35 Cuadros de mando Indicadores (Cont.) La explotación de la información debe plasmarse en salidas de información concretas que reflejen la situación y la evolución respecto al fin. Para definir estas salidas es necesario combinar dos elementos: los ratios y las dimensiones. Ratio Dimensiones INDICADOR Los ratios establecen las unidades de medida claves en el control y seguimiento de las subvenciones. Las dimensiones (ejes de agregación) muestran dimensiones para comparar los indicadores definidos agrupándolos por diversos conceptos. Finalmente los indicadores (salidas de información) relacionan ambos conceptos. 35

36 Balanced Scorecard Balanced Scorecard (cuadro de mando integral) Desarrollado por Kaplan y Norton en 1992 se basa en la configuración de un mapa estratégico gobernado por la relaciones CAUSA-EFECTO Trata de sobrepasar la visión financiera a corto plazo del negocio y centrarse en la estrategia a largo plazo 4 perspectivas: cliente, procesos, recursos humanos, finanzas. lo que mides es lo que obtienes 36

37 Balanced Scorecard Objetivos del BSC Describir la estrategia (visión) con indicadores concretos Aunar información financiera y no financiera Comunicar la estrategia a toda la organización Monitorizar el cumplimiento de la estrategia 37

38 Balanced Scorecard Las perspectivas del BSC Cliente Financiera Procesos de negocio Recursos humanos 38

39 Balanced Scorecard El BSC hereda las características de los cuadros de mando pero las ajusta con ciertas características propias Solo información imprescindible -> pocos indicadores Indicadores con márgenes de tolerancia precisos Indicadores con: lo realizado / lo previsto desvío Escalada de alertas en estructura piramidal: los indicadores del nivel superior recogen las alertas de los niveles inferiores Presentación gráfica de las relaciones entre perspectivas 39

40 Balanced Scorecard Ejemplo del mapa estratégico de la compañía aerea de IBI 40

42 3. Arquitectura de una plataforma BI Arquitectura de capas 42

43 3. Arquitectura de una plataforma BI Arquitectura de capas Arquitectura de 2 capas Problemas de la arquitectura cliente-servidor de 2 capas: Las aplicaciones mezclan interfaz con lógica de negocio Peligro de saturación de la red por uso intensivo de datos Complicaciones si hay varias bases de datos Servidores sobrecargados, al residir la lógica de negocio en el mismo servidor que los datos 43

44 3. Arquitectura de una plataforma BI Arquitectura de capas Business intelligence: Arquitectura de 3 capas 44

45 3. Arquitectura de una plataforma BI Arquitectura de capas Business intelligence: Arquitectura de 3 capas + web 45

46 3. Arquitectura de una plataforma BI Arquitectura de capas Business intelligence: Arquitectura de 3 capas + web Puntos fuertes: Sencillez de programación de interfaz Independencia de plataformas de cliente (navegador web) Estandarización Puntos débiles: Baja fiabilidad Seguridad : firewall, intranet Falta de madurez de las herramientas Flexibilidad 46

48 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Las claves del éxito Que hay que considerar ANTES de empezar un proyecto BI - Qué información se necesita. Es importante no complicarse, sobre todo al principio, con indicadores y modelos complejos: indicadores selectivos, sencillos, admitidos por todos los usuarios, etc. son una buena fórmula en las primeras etapas del BI. - Para qué se quiere la información. Bajo el concepto general soporte a la toma de decisiones se esconden múltiples necesidades particulares: contrastar que todo va bien, analizar diferentes aspectos de la evolución de la empresa, presentar información de forma más intuitiva, comparar información en diferentes periodos de tiempo, comparar resultados con previsiones, identificar comportamientos y evoluciones excepcionales, confirmar o descubrir tendencias e interrelaciones, necesidad de realizar análisis predictivos... son todas ellas necesidades parciales dentro del concepto general. -A quién va dirigida (organización en general, gestión, dirección, dirección estratégica...). - Aspectos meramente técnicos (tiempos de respuesta, integración, seguridad...) y funcionales (navegación, entorno gráfico...). 48

49 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Las claves del éxito Metodología de un proyecto BI FASE I FASE II Planificación y organización DISEÑO CONCEPTUAL Selección herramienta IMPLANTACIÓN SISTEMA DE INFORMACIÓN DE GESTIÓN Áreas Indicadores Objetivos Funcionales / Básicos Estratégicos Responsabilidad Gestión Cuadro De Mando Fuentes De Información Análisis del sistema Diseño del sistema Construcción del Pruebas e sistema Implantación CREACIÓN DEL MODELO DEL SISTEMA INFORMACIÓN DE DIRECCIÓN CONSTRUCCIÓN DEL SISTEMA INFORMACIÓN DE DIRECCIÓN GESTIÓN Y COORDINACIÓN DEL PROYECTO Gestión y seguimiento del proyecto Coordinación del proyecto y control de calidad 49

50 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Las claves del éxito Recomendación de una estrategia PROGRESIVA de implantación Seleccionar áreas piloto Comenzar con indicadores muy utilizados, pero sencillos en su cálculo: GENERAR CONFIANZA EN EL SISTEMA Consecución de indicadores implantados en el CORTO PLAZO Capacitación Conocimiento y experiencia en proyectos Business Intelligence Disponibilidad de una metodología adaptable a las necesidades de Información de Gestión de cada cliente Conocimiento de la empresa y su entorno de sistemas de información 50

51 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Las claves del éxito Cada organización debe reflexionar sobre sus necesidades de Información de Gestión: no existen modelos generales Los proyectos de desarrollo de SSII de Gestión deben ser liderados por la Dirección Factor Crítico de Éxito Una buena modelización es clave para cubrir las necesidades de Información de Gestión y asegurar su calidad La tecnología es un factor subordinado a aquélla, pero debe cubrir las expectativas de los usuarios respecto a los rendimientos y facilidades que proporciona Deben acometerse por partes (áreas) y construir prototipos: proporcionan resultados a corto plazo y permiten el contraste temprano de tecnologías y estándares empleados 51

52 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Las claves del fracaso Fracasar es no cumplir las expectativas: Presupuesto Plazos Satisfacción de los usuarios Retorno de inversión

53 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Las claves del fracaso El proyecto no se dimensiona correctamente: coste y duración plan poco realista (no es tan fácil como parece). Poca implicación por parte de la Dirección falta de la visión de negocio. Selección apresurada (o comprometida) de las herramientas primero diseñar, segundo elegir, tercero implantar. Decir que sí a todo salir de los estándares y entrar en el fangoso mundo del desarrollo a medida Descoordinación entre equipos de personal interno y externo (consultores) 53

54 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Trabajando con consultores Cuántos consultores se necesitan para cambiar una bombilla? Respuesta A) No se puede saber. Nunca han conseguido pasar del documento de análisis. Respuesta B) Tres. Un consultor que cambia la bombilla y otros dos que redactan un documento explicando todo lo que hizo mal. 54

55 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Trabajando con consultores Seleccionar bien a los consultores Equipo multidisciplinar: visión negocio + visión tecnológica Experiencia en el sector Estabilidad financiera de la consultoría Rol y curriculum de cada consultor Establecer unas buenas prácticas de trabajo Metodología Transferencia de conocimiento Involucrar a los departamentos de la empresa Buen clima de cooperación 55

56 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Selección de la herramienta 56

57 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Selección de la herramienta Factores a tener en cuenta en la selección Descripción clara de las especificaciones tanto del lado del cliente como del servidor. Descripción de las herramientas de software: Herramientas ETL. Herramientas de análisis y reporting. Herramientas de visualización. Herramientas de scorecarding. Integración con otros sistemas Arquitectura (especialmente web) 57

58 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Selección de la herramienta Factores a tener en cuenta en la selección Areas de aplicación Seguridad Rendimiento y escalabilidad Precio: instalación, migración, licencias 58

59 4. Enfoque a la hora de implantar un BI Selección de la herramienta 59

60 Muchas gracias!! 60