Business Intelligence

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1 Gracias Business Intelligence 1

2 Tópicos Estrategia Microsoft para el BI. Un caso práctico. Construcción de un sistema de BI (1). Café. Construcción de un sistema de BI (2). Soluciones y proyectos BI. Creación de un sistema BI de Retail con Microsoft BI Accelerator. Estrategia Microsoft para Business Intelligence (BI) 2

3 Solución Microsoft BI Colaboración Análisis Datos Visualización Análisis Geoespacial Análisis Project Management Análisis comercial Análisis de Marketing y detalle de ventas SQL Server 2000 Analysis Services Manejo de Datos para Business Intelligence OLAP Online Analytical Processing Bases de datos enfocadas a la consulta. Las bases de datos OLAP se llaman cubos Estructura multidimensional de datos Definido por medidas y dimensiones Proporciona una estructura intuitiva a los usuarios Los analistas ven sólo la información que ellos quieren analizar La agregación permite consultas rápidas 3

4 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 Tabla Dim Tabla Dim Tabla Dim SQL Server 2000 Analysis Services Estructura del Cubo Data Warehouse Fact Table Tabla Dim 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, SQL Server 2000 Analysis Services Estructura del Cubo Dim Table Dim Table Dim Table Fact Table Dim Table 4

5 Excel Integración con Office Hacer los datos del BI accesibles a todos los empleados Excel es la pieza central Proporciona capacidades de análisis muy robustas Características Real-Time Data (RTD) OLAP PivotTables Wizards de conexión Soporta XML Excel PivotTable Integración con Office Office Web Components Office Web Components contienen: Hojas de Cálculo Gráficos PivotTables/PivotCharts Crean páginas web interactivas directamente desde Excel Extensibles 5

6 Características Data Analyzer Se dirige a la mayor parte de usuarios y análistas Diversas formas de análisis Fácil conectividad con fuentes de datos OLAP Las vistas identifican oportunidades, tendencias y porblemas Filtro/Ordenación Filtrar por criterios aislar miembros Filtros Inversos comparar con el resto de los miembros Vistas extendidas y personalizadas Análisis guiado a través del Business Center Indicadores MapPoint: Análisis Geoespacial MapPoint OLAP Add-in Permite a MapPoint Conectarse a los cubos Muestra los datos en términos geográficos P.e. las ventas pueden mostrase en un gráfico de tarta por región Los datos geoespaciales de MapPoint extienden el análisis 6

7 MapPoint: Análisis Geoespacial Los mapas de MapPoint maps se integran con las aplicaciones Office Excel Los datos pueden cargarse directamente de Excel PivotTables y mapas de resultados interactivos PowerPoint Use los mapas para enfatizar tendencias regionales Guardar los mapas en formato HTML Publicar en Web Crear archivos map pequeños Subir al servidor web, y actualizaciones automáticas BI Dashboards con SharePoint Componentes comunes Dashboard Web Parts Envoltura para los contenidos web o los servicios Configuración a través de propiedades estándar Contenido simple o complejo Motor de Dashboard El procesado interno se lleva a cabo como páginas ASP Encaja las web parts en un dashboard Almacenamiento SharePoint Portal Server Otra Base de datos de almacenamiento Web 7

8 Dashboard BI Dashboards con SharePoint Trabajando con Dashboards Barra de Navegación Web Part Acciones de usurio final: -Minimizar/maximizare -Recolocación -Añadir/Quitar -Personalizar Atributos Biblióteca Web Parts añadiradir quitar BI Dashboards con SharePoint Web Parts para Business Intelligence Crear web parts desde Office Office Web Components Guardar como página Web Llevar la capacidad de análisis de Office al portal BI Web Parts por defecto Web Parts comunes (Calculadora, links, etc.) Microsoft Outlook (Inbox, Calendario, Contactos) Hojas de cálculo Microsoft Office Nuevas Web Parts relacionadas con el BI Control de fuentes de contenidos Estado de los documentos Smart Outlook 8

9 BI Dashboards con SharePoint Permisos Los usuarios se identifican previamente Autentificación IIS Autentificación integrada Windows Roles Coordinador Autor Lector BI Dashboards con SharePoint Elementos de integración Office OLAP proporciona acceso a los datos Office Web Components Añaden la capacidad de Guardar como página Web PivotTables y gráficos interactivos Mapas de MapPoint Permite a los usuarios finales publicar información Guardar Datos en el Servidor Dashboard Carpetas seguras en el servidor Configurar los datos para actualizaciones automáticas 9

10 Excel BI Dashboards con SharePoint MapPoint Actualizaciones automáticas de datos publicados BI Dashboards con SharePoint Actualizaciones automáticas de datos publicados Propiedades básicas Diseño, posición, nombre, etc. Porpiedades avanzadas Links y contenido incrustado XSL Detalles de contenido Ficheros de ayuda Proporciona documentación on-line Cache y timeout 10

11 Office Web Components Qué son los Office Web Components? Componentes de Office XP Puden instalarse por separado o desde un download Permite la colaboración entre Office y la web Desarrolladores: crear aplicaciones personalizadas Usuarios: Office puede convertirse en una herramienta de publicación web Controles de Office Web Component Chart control Spreadsheet control PivotTable List control Data Source control Un caso práctico 11

12 Construcción de un sistema BI Sistema BI - Componentes Modelos de datos. Explotación: Integración con Office. MapPoint. Data Analyzer. Sharepoint Portal Server. 12

13 Diseño Modelos de datos Modelo relacional. Modelo multidimensional: Estructura del cubo. Dimensiones. Medidas. Niveles. Procesado y carga de datos. Interfaces: MDX. Definición y Ejemplos. ADOMD. Definición, Revisión del modelo de objetos y demostración en Visual Basic. Excel Enfocado al usuario de análisis. Conexión a orígenes de datos OLAP. Pivot Tables. DrillUp, DrillDown, CrossJoin, Rotation. Pivot Charts. Exportacion: Explotación Integración con Office Guardar en formato HTML. Guardar en formato HTML interactivo. Publicación e integración con SharePoint Portal Server Extensibilidad. Modelo de Objetos PivotTable (Revisión en Excel). Uso de la propiedad MDX. 13

14 Explotación MapPoint Información geográfica. MapPoint OLAP Add-In. Conexión a origenes de datos OLAP. Creación de informes basados en datos OLAP: Ingresos por provincia. Distribución de ventas de unidades de producto. Exportar información a Excel XP. Publicación e integración con Sharepoint Portal Server. Explotación Data Analyzer Perfil de uso de data Analyzer. Creación de consultas ad-hoc. Conexión a origenes de datos OLAP. Navegación por dimensiones. Length y Color. Filtrar miembros. Elaboración de informes: Basados en un indicador. Utilizar Length y Color para comparar indicadores. 14

15 Arquitectura Revisión Ejemplos (Ranking de clientes, Información de detalle). Revisión de las distintas capas. Usuario. Middleware. Páginas ASP, ASPX. Importancia del modelado de objetos de negocio. Componente, Web Service. Capa de datos. Implementar lógica en la capa de datos. Importancia de XML. Proyectos BI de BG&S construidos con soluciones Microsoft 15

16 Nuestros Clientes Cajasur Sistema de rentabilidad de clientes 16

17 Perspectiva del Cliente DESCRIPCIÓN Análisis de Rentabilidad de Clientes desde distintos puntos de vista: Rentabilidad de Clientes Individuales Rentabilidad de Colectivos de Clientes Rentabilidad por Segmentos Acceso a los Contratos de un Cliente así como los movimientos u operatoria de los mismos Estructuras de datos Repositorio Relacional: aprox. 100GB 39 Cubos: tamaño total 30 GB Dimensiones de más de 2 millones de elementos (contratos) Cargas de datos 620 Usuarios potenciales 24 meses de Información Tiempo de Respuesta menor de 3 sg. Total 100 millones de registros Carga Incremental mensual: 5 horas Arquitectura 17

18 Características - Perspectiva del Cliente Distintos puntos de vista de Rentabilidad Ficha del Cliente Características - Perspectiva del Cliente 18

19 Instituto de estudios turísticos Datatur DATAWAREHOUSE ESTADÍSTICO STICO DATATUR I Almacén n de Datos para el Análisis y la Difusión n de la a información estadística stica del Turismo en España. a. Los módulos m del sistema son los siguientes: Operación n Estadística stica Familitur (Movimientos Turísticos de los Españoles). Se ofrece información n acerca de todas las características relacionadas con el comportamiento turístico de los hogares residentes en España. a. Se puede analizar el número n de hogares que efectúan viajes por Comunidades Autónomas de residencia, Nivel de estudios, Ocupación, Situación laboral, Edad, Estado Civil, Periodo y Sexo. 19

20 DATAWAREHOUSE ESTADÍSTICO STICO Operación n Estadística stica Frontur,, Movimientos Turísticos en Fronteras. Es la cuantificación n y caracterización n de los flujos de entrada de visitantes por las Fronteras Españolas. Origen, Destino, Motivo del viaje, Tipo de transporte,, Via de acceso, Tipo de alojamiento, periodo, Tramos de pernoctaciones, Tipo de viajeros. Egatur,, encuesta sobre el gasto turístico. Fuentes Externas: Información sobre la evolución de las previsiones y ejecuciones de VUELOS en los aeropuertos españoles oles. Información n sobre la incidencia de la actividad turística en el EMPLEO en España. a. Información n sobre la OCUPACIÓN N HOTELERA en España. a. Información n sobre la OFERTA TURÍSTICA (HOTELES, ACAMPAMENTOS, ETC.). Información n sobre los ÍNDICES DE PRECIOS relacionados con el turismo. DATATUR II Diseñar y desarrollar los indicadores socioeconómicos para el análisis del turismo, a incluir en el Datatur Analisis y Explotación n espacial del Datatur mediante una herramienta GIS (MAPINFO) 20

21 AMBITO, TECNOLOGÍA A Y TIEMPO DE EJECUCIÓN AMBITO: Intranet, Extranet e Internet (http://www.iet.tourspain.es TECNOLOGÍA: SQL Server 2000 Analysis Services Aprovisionamiento DTS Metadata IIS y ASP Mapinfo EJECUCIÓN: 1 año a o por cada DATATUR 21

22 22

23 AstraZeneca EIS PROYECTO EIS Sistema Comercial Información n de Ventas de Productos: Mensual Geográficas Clientes Por Delegado Diarias Análisis de la competencia: Por Delegado Por Zona Geográfica Financiero Cuenta de Resultados 23

24 Arquitectura 24

25 25

26 Creación de un sistema BI para el negocio de Retail mediante Microsoft BI Accelerator 26

27 AFR Analytics for Retail Business Intelligence Solución n Analítica AFR Business Intelligence Introducción Módulos Componentes Internos Aspectos Técnicos del Accelerator Casos de Estudio 27

28 AFR (Analytics For Retail) Introducción AFR es una solución vertical orientada específicamente a satisfacer las necesidades de información de medianas y grandes empresas del sector de Distribución. AFR permite el análisis de la información procedente de los terminales punto de venta (TPV) en las tiendas, así como el análisis de fraude, cadena de suministro, cesta de compra, ventas y márgenes. Qué aspectos debe reunir toda Solución para el negocio de Retail? Solución AFR Acceso rápido a la información Permita adoptar decisiones mejor fundamentadas Flexibilidad 28

29 A F R RÁPIDA IMPLANTACIÓN Reduce la fase de diseño Proporciona la infraestructura del núcleo n completo de una solución n de Business Intelligence INTEGRABLE Se nutre de información n de otros sistemas (ERP, CRM ) ) con interfaces abiertos Permite añadir a adir otras áreas de estudio en posteriores fases del proyecto RENTABLE Reduce el tiempo de desarrollo de la solución PERSONALIZADA Personalizable para cada cliente-escenario escenario Permite la generación n dinámica mica de escenarios y crear prototipos rápidamenter AFR: Aspectos Principales Preguntas Clave en el Negocio de Retail Como puedo Evitar descuentos innecesarios, Minimizar las reposiciones de stock, Optimizar la ubicación n en la tienda y el espacio dedicado a los productos que más s vendo Explotar patrones de compra ocultos? 29

30 OPERACIONES DE LA TIENDA AFR: Módulos RENTABILIDAD DE PRODUCTOS CLIENTES Y CANAL PRODUCTIVIDAD DE EMPLEADOS PUBLICIDAD Y PROMOCIONES FRAUDES Y PERDIDAS OPERACIONES DE LA TIENDA Solución AFR PROBLEMÁTICA Composición de la Cesta de Compra Contribución de Productos Resultados por Temporada Comparaciones entre Tiendas A F R Ventas por tienda: Cantidad, Importe, Margen, % Descuento. Zona Geográfica, Vendedor, Productos. Ventas Comparadas: Temporada Tiempo Producto y Cliente. 30

31 PROBLEMÁTICA RENTABILIDAD DE PRODUCTOS Solución AFR Seguimiento Detallado Comparaciones entre Productos A F R Lanzamiento de Productos Brand Switching Ventas de Productos: En Importe Neto, Importe Bruto y Margen. Por Cliente, Zona Geográfica, Fuerza de Ventas, Familia de Productos Por cualquier unidad de Tiempo. CLIENTES Y CANAL Solución AFR PROBLEMÁTICA Resultados del Canal Base de Clientes Efectividad de la Comunicación A F R Análisis del Canal de Ventas Segmentación de Clientes Análisis de la frecuencia de compra y estacionalidad Análisis de tendencias en descuentos Análisis de Devoluciones Análisis de perfiles de Clientes 31

32 PRODUCTIVIDAD DE EMPLEADOS PROBLEMÁTICA Seguimiento de la Productividad Contribución en la Cuota de Ventas Cumplimiento de Objetivos A F R Ventas por Tipo de Empleado Análisis de Comisiones Solución AFR Ventas Realizadas vs. Ventas Planificadas Nivel de Eficiencia Promedio de Ventas: Por Día y Hora Importe Neto, Importe Bruto y Margen. Estadística de Cajeros % de Cajeros que introducen Información de Clientes y Códigos de Barras correctamente. Promedio de Duración de la Transacción. PUBLICIDAD Y PROMOCIONES Solución AFR PROBLEMÁTICA Efectividad de las Promociones Retorno de una Promoción Cumplimiento de Objetivos A F R Análisis de Promociones de Productos Incremento en Ventas Publicidad mediante Folletos Cupones de Descuento Análisis de Rebajas 32

33 FRAUDES Y PERDIDAS Solución AFR PROBLEMÁTICA Fraude por Tarjetas de Crédito Hurto de Mercancías en las tiendas Fraudes en descuentos y abonos A F R Análisis de Fraudes Análisis de Perdidas en Inventario Análisis de Operaciones de los Cajeros Análisis de Excepciones Abonos de Efectivo Cupones de Regalo Errores en la introducción de precios Solución AFR Componentes Internos de la Solución 33

34 Modelo de Datos Ventas Nuestro modelo de datos soporta 30 indicadores que son típicos t en una cadena de distribución n a cliente final que ofrezca sus productos a través s de vendedores en las tiendas. AFR contiene 5 Cubos Es el cubo principal; contiene información n de todas las ventas, devoluciones y cambios que suceden en una tienda. Contiene 12 indicadores predefinidos. Modelo de Datos Ventas Nuestro modelo de datos soporta 30 indicadores que son típicos en una cadena de distribución n a cliente final que ofrezca sus productos a través s de vendedores en las tiendas. AFR contiene 5 Cubos Presupuesto Contiene información n referente a las ventas diarias presupuestadas de las tienda y de los vendedores. Contiene 6 indicadores predefinidos 34

35 Modelo de Datos Ventas Nuestro modelo de datos soporta 30 indicadores que son típicos t en una cadena de distribución n a cliente final que ofrezca sus productos a través s de vendedores en las tiendas. AFR contiene 5 Cubos Presupuesto Ventas por Canal Contiene información n referente a las ventas, devoluciones y cambios a través s de los distintos canales de venta en todas las tiendas de la Empresa. Modelo de Datos Ventas Nuestro modelo de datos soporta 30 indicadores que son típicos t en una cadena de distribución n a cliente final que ofrezca sus productos a través s de vendedores en las tiendas. AFR contiene 5 Cubos Presupuesto Ventas por Canal Inventario Contiene información n diaria del inventario de los productos en cada Tienda con la finalidad de realizar una gestión n detallada de los niveles de inventario 35

36 Modelo de Datos Ventas Nuestro modelo de datos soporta 30 indicadores que son típicos t en una cadena de distribución n a cliente final que ofrezca sus productos a través s de vendedores en las tiendas. AFR contiene 5 Cubos Presupuesto Ventas por Canal Inventario Planificación de Ventas Cubo virtual construido a partir de la información n de los cubos de ventas, ventas por canal y presupuesto con la finalidad de hacer comparaciones entre las ventas actuales y ventas presupuestadas, permitiendo realizar análisis de productividad de la fuerza de ventas y del grado de cumplimiento del presupuesto. Metodología para la Solución AFR Desarrollar Plan de Proyecto Requerimientos del Cliente Seleccionar Modelo de datos Seleccionar Herramientas de Cliente Configurar el Modelo de datos Configurar Vistas de Cliente Configurar Analytics Builder Workbook Crear la Aplicación Cargar y Procesar los Datos Validar Implementar 36

37 MS SQL BI Accelerator (Enterprise Edition) Microsoft SQL Server Accelerator para Business Intelligence (SQL Server Accelerator para BI) permite la construcción n rapida de soluciones Business Intelligence a partir de la información n y los datos operacionales, proporcionando la capacidad de realizar análisis desde diferentes perspectivas Diseñar el Cargar el Crear los Generación Data Warehouse Data Warehouse Cubos OLAP de Vistas BI Accelerator 37

38 SQL Server Accelerator for Business Intelligence Qué es SQL Server Accelerator for BI? Conjunto de aplicaciones creadas específicamente para facilitar el desarrollo a medida y la implementación rápida de aplicaciones analíticas de BI, tanto verticales como horizontales. Automatiza los aspectos clave del ciclo de construcción de una aplicación analítica para acelerar y simplificar el proceso de desarrollo. 38

39 BI Accelerator: Aspectos Principales Rápida Implementación de una Aplicación Analítica basada en un Modelo de Datos Personalizado Aplicación de Gestión y Procesado de Datos BI Accelerator Guías de Desarrollo, Implementación, Operación y Mantenimiento Incorpora Modelos de Datos Específicos para Ventas & Marketing y Distribución Vistas de Cliente pre-configuradas basadas en los Modelos de Datos de referencia Componentes del BI Accelerator Analytics Builder Workbook Analytics Builder DTS DTS Interfaz Usuario BD Temporal BD Relacional BD Multidimensional Vistas de Cliente BBDD SQL Server SQL Anslysis Services 39

40 Alcance del BI Accelerator Analytics Builder Workbook Analytics Builder Alcance Fuente de Datos ETL DTS BD Temporal Datos en bruto Incluye Dimensión Temporal DTS BD Relacional Estructura Copo de Nieve Tablas de Hechos Tablas de Dimensiones DTS Cubos OLAP Interfaz Usuario Indicadores Clave del Informes Estándar Negocio Soporta Múltiples Particiones de Tiempo Front-ends Preconfiguradas (opcional) Carga de Datos Analytics Builder Workbook 40

41 Metodología habitual para un proyecto de BI Estudio Previo Lanzamiento del Proyecto Toma de Requerimientos Estudio de la Arquitectura Definición n y Diseño del Proyecto Análisis Funcional Diseño Cubos OLAP Diseño Front-end Definición n de Interfaces Análisis de Fuentes de Datos Definición de Interfaces Diseño Flujo de Datos y DTS Exposición de Alternativas y Aprobación Definición y Diseño Completo Desarrollo y Construcción Revisar Especificaciones de Funcionamiento Programas de Carga y Transformación Desarrollar Repositorio y Cubos OLAP Desarrollar Front-end Obtener Aprobación Desarrollo Completo Pruebas e Implementación Recepción de Datos Finales Pruebas de Integración Optimización del Sistema Obtener Aprobación Metodología BI Accelerator 1. Identificar Requerimientos del Cliente 2. Configurar el Modelo de Datos 3. Crear el Modelo de Dimensiones 4. Crear la Arquitectura Física 5. Configurar vistas y escenarios 6. Cargar y Procesar Datos Definición, Diseño y Desarrollo Estudio Previo Definición de Interfaces 7. Plan de Pruebas 8. Optimizar la Arquitectura Física 9. Implementar la Solución Pruebas e Implementación 41

42 Analytics Builder Workbook Impacto del Accelerator en el Ciclo de Proyecto Explotación con herramientas adecuadas al usuario Quiero tomar mejores decisiones para mi negocio Codificación de las vistas para el análisis PROYECTO BUSINESS INTELLIGENCE Análisis de aspectos a mejorar: Indicadores Estratégicos Diseño y carga de estructuras multidimensionales (Tiempo real) Analytics Builder Workbook Extracción de datos y carga de BBDD intermedias (Datawarehouse) Identificación de fuentes de datos operacionales Ventajas del BI Accelerator Toma de Requerimientos ya realizada en un alto porcentaje Rápida Implementación Flexibilidad y Extensibilidad Metodología Robusta y Totalmente Automatizada Permite crear rápidamente múltiples Prototipos reutilizables Óptima Relación Coste Beneficio 42

43 Casos de Estudio Cadena de Distribución de Informática EE.UU. Cadena de Supermercados Argentina Cadena de Tiendas y Supermercados Alemania Caso de Estudio El Mayor Distribuidor de Ordenadores en Estados Unidos Solución analítica para los Directores y Gerentes de Tienda en todo el país 43

44 219 TIENDAS Desafío Solución CompUSA Windows 2000 Integrar los datos de 150 aplicaciones en un sistema analítico para la toma de decisiones Comprender las relaciones existentes entre los clientes que acuden a la tienda y los productos que compran SQL Server 2000 con Analysis Services Solución AFR Beneficios Fortalecer la gestión de los Gerentes de Tienda Incrementar Márgenes Ahorrar aproximadamente $6 millones Fuente de Datos POS JDA Matra parser Data Warehouse Arquitectura Data Warehouse Data Transformation Services Data Mart Data Mart Analysis Services Cube Clientes Full Desktop Thin Desktop Web Client FrontEnd ProClarity SAP Cube Query Tools Reporting Analisis Data Mining Cubos Locales Guardar como pagina Web desde MS Office 44

45 Preguntas... Resumen Los servicios de análisis de SQL SERVER 2000 Permite a los usuarios refinar la información, en función de sus necesidades analíticas. Las aplicaciones Office pueden conectarse a orígenes OLAP, para analizar datos de manera interactiva. Data Analyzer ofrece un rápido y fácil interfaz de usuario para el análisis de información. Con MapPoint podemos representar de manera GeoEspacial nuestra información geográfica. El BI Accelerator permite un rápido prototipaje de una solución de BI para Retail. 45

46 Mas información en TechNet Web site Office Business Intelligence Web Site /intelligence Office Web site Mas información en Data Analyzer Web site MapPoint Web site Analysis Services Web site 46

47 MS Press Inside information for IT Professionals To find the latest IT Professional related titles visit 3rd Party Publications Supplementary publications for IT Pro s These books can be found and purchased at all good book stores and on-line retailers 47

48 Training Training Resources for IT Professionals Course Title: Designing and Implementing OLAP Solutions with Microsoft SQL Server 2000 Course Number: 2074 Availability: Current Detailed Syllabus: Course Title: Implementing Business Logic with MDX in Microsoft SQL Server 2000 Course Number: 2093 Availability: Current Detailed Syllabus: To locate a training provider, please access traincert Microsoft Certified Technical Education Centers are Microsoft s s premier partners for training services Preguntas 48

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