Inteligencia de Negocios Introducción. Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS

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1 Inteligencia de Negocios Introducción Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS

2 Agenda 1.Introducción 2.Definición 3.ETL 4.Bodega de Datos 5.Data Mart

3 Introducción No solo intuición para que el negocio crezca Necesidad de los datos de todas las funciones del negocio Necesidad de almacenar y relacionar los datos para obtener información y conocimiento

4

5 Datos transformados en Conocimiento que permita actuar en forma rápida y eficiente

6 Inteligencia de negocios Por qué? Ventaja Competitiva Toma de Decisiones Conocimiento Información Datos Inteligencia de Negocios

7 Inteligencia de Negocios Definición Es el proceso de integración y tratamiento de los datos para convertirlos en información que permita apoyar a los tomadores de decisiones en la organización

8 Inteligencia de Negocios Definición Es una alternativa tecnológica que permite generar conocimiento a la empresa Es el uso de tecnologías para descubrir conocimiento a partir de los datos que posee la empresa Aplica el proceso KDD (Knowledge Discovery Databases) (Descubrir conocimiento en bases de datos)

9 Proceso KDD: Knowledge Dicovery Databases Process

10 Inteligencia de Negocios Características La solución es un sistema: Para soporte de toma de decisiones (nivel gerencial) Con capacidades de análisis de alcance empresarial global Integración y análisis de la información desde fuentes de datos heterogéneas

11 Inteligencia de Negocios Características Plataforma integrada Herramientas ETL de gestión, administración y carga, el almacenamiento de datos y las funciones relacionadas con informes, servicios Procedimientos analíticos integrados (OLAP) Minería de datos (Uso de métodos inteligentes para extraer conocimiento )

12 Inteligencia de Negocios Características Servicios de Análisis Entorno en tiempo real Indicadores claves de desempeño Servicios de Reporte Creación, administración y visualización de informes Motor para alojar y procesar informes

13 Inteligencia de Negocios Características Inteligencia de negocios provee soluciones a nivel empresarial que permiten a los tomadores de decisiones transformar información clave de su negocio en acciones concretas traduciéndose en beneficios tangibles: Reducción de costos Mayor rentabilidad Mejores relaciones comerciales

14 La Inteligencia de Negocios Características Deseables Reportes Man. Eventos Análisis Minería de Datos Consultas Dashboards Entrega de Información Consultas y Reportes Tablero instrumentos (dashboard) Distribución información (autom.) Manejo de eventos Integración con otras herramientas de cálculo(ej: excel) Facilidades de Análisis Análisis multidimensional (OLAP) Cálculos y Modelamiento (What-if) Análisis avanzado y Minería Visualización avanzada Plataforma para Desarrollo e Integración ETL DQ Seguridad - Metadata

15 02/06/13 Introducción a la Mineria de Datos y Aplicaciones 15

16 Fases de una solución de Inteligencia de Negocios.

17 ETL - Extraction, Transformation and Load Proceso que permite mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizar. Extracción y Transformación de los datos desde las fuentes: Bases de datos, ERP, excel, archivos texto, etc. Carga de los datos transformados a la bodega

18 Extracción primera parte del proceso ETL extraer los datos desde los sistemas de origen Diferente organización, formatos deja los datos en formato especial para ser transformados Si existen muchos datos, peligro de colapsar. Se programa en horarios en el que el impacto sea mínimo

19 Transformación Aplica reglas de negocio o funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que serán cargados Ejemplos de transformaciones: Seleccionar sólo ciertas columnas para su carga (por ejemplo, que las columnas con valores nulos no se carguen). Traducir códigos (por ejemplo, si la fuente almacena una "H" para Hombre y "M" para Mujer pero el destino tiene que guardar "1" para Hombre y "2" para Mujer).

20 Transformación Codificar valores libres (por ejemplo, convertir "Hombre" en "H ). Obtener nuevos valores calculados (por ejemplo, total_venta = cantidad * precio). Unir datos de múltiples fuentes (por ejemplo, búsquedas, combinaciones, etc.). Calcular totales de múltiples filas de datos (por ejemplo, ventas totales por cada producto). Dividir una columna en varias (por ejemplo, columna "Nombre: Diaz, Maria"; pasa a dos columnas "Nombre: Maria" y "Apellido: Diaz").

21 Carga Datos transformados son cargados en la bodega Interaccion directa con la bodega Se aplicaran restricciones y triggers que esten definidos: valores únicos, integridad referencial, campos obligatorios, rangos de valores

22 Ejemplo ETL

23 Bodegas de Datos El objetivo de construir una bodega es centralizar y resumir (agregación) la gran variedad de datos e información. Arquitectura particular para almacenar datos cuyo diseño no está preparado para soportar el proceso transaccional Contiene información histórica de la empresa para permitir análisis de su evolución Estructurada para optimizar consultas, y las actualizaciones se hacen fuera de línea

24 Fases de una solución de Inteligencia de Negocios.

25 Bodega de Datos Definición Es un conjunto de datos integrados o orientados a un objetivo específico, que varían con el tiempo (datos históricos) y que no son transitorios. Soportan el proceso de toma de decisiones de la administración y está orientada al manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes o diversos tipos [1]

26 Bodega de Datos Definición Una Bodega de Datos es una base de datos que organiza y almacena una colección de información derivada directamente de los sistemas operacionales y de algunos datos externos [2].

27 Bodegas de datos Información Se apoyan en tres procesos de organización de alto nivel: Operaciones del negocio: Se refiere a las transacciones cotidianas diarias del negocio. La inteligencia de negocio: se refiere a la búsqueda de una mejor comprensión de la compañía de sus productos, y sus clientes.

28 La gerencia de negocio: es la función en la cual el conocimiento nuevo y las acciones determinadas en la inteligencia del negocio se institucionalizan y se introducen en las operaciones diarias del negocio.

29 Bodega de datos Función Una Bodega de Datos debe entregar la información correcta a la gente indicada en el momento adecuado en el formato correcto Da respuesta a las necesidades de usuarios conocedores, utilizando Sistemas de Soporte en la decisión (DSS), Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas y reportes Los usuarios finales pueden hacer consultas sobre sus Bodegas de Datos sin tocar o afectar la operación del sistema

30 Evolución de las Bodegas Tomado de [1]

31 Data Mart Bodegas de datos pequeñas específicas de un departamento o dependencia de la empresa Utilizados para almacenar particularidades de un sector o para optimizar las consultas Implementación Top-down Bottom-up

32 Top-down

33 Bottom-up

34 Cubo OLTP Fuente de datos 1 DM1 DM2 Fuente de datos 2 Data Warehouse Fuente de datos 3 DM3 DM4 Cliente

35 Diseño Lógico y Físico de la Bodega Estos modelos permiten: Planear la extracción y transformación Estimar las necesidades de administración del DBMS Planear prototipos para las aplicaciones finales

36 El diagrama dimensional del ciclo de vida del negocio Diseño Técnico de la arquitectura Selección e Instalación del producto Planeación del proyecto Definición de Requerimientos del Negocio Dimensionar el modelo Diseño Físico Diseño & Desarrollo del Area de Almacenamiento Puesta en marcha Mantenimiento & crecimiento Especificaciones de la Aplicación de Usuario final Desarrollo de la Aplicación de Usuario final Gerencia del proyecto Tomado de [5]

37 Planeación del Proyecto 1. Definición del proyecto 1. Asegurar la factibilidad del proyecto 2. Alcance preliminar del proyecto 3. Justificación de negocio 2. Planeación del proyecto 1. Establecer la identidad del proyecto 2. Recursos del proyecto 3. Plan del proyecto 3. Gerencia del proyecto 1. Reunión de lanzamiento (Kick-Off) 2. Monitorear el estado del proyecto 3. Actualización y documentación del Plan del Proyecto 4. Manejo del alcance 5. Plan de comunicaciones

38 ELEMENTOS BASICOS DE UNA BODEGA DE DATOS Sistemas Fuentes (Herencia) Área de almacenamiento de datos Área de presentación The Data Warehouse Servidores Área de Herramientas de acceso Datos accesados por el usuario final extraer extraer extraer Storage: Archivos planos; RDBMS; Other Procesando: limpiar, reducir, agrupar, eliminar duplicados; almacenar; standarizar; se conforma la dimensión; almacenar aguardando réplica; archivo; exportación a los Data Marts Sin servicio de consulta a los usuarios populate, replicate, recover populate, replicate, recover populate, replicate, recover Data Mart #1: OLAP (ROLAP and/or MOLAP) Servicios de consulta; Dimensional Orientado a tema de negocio Puesto en ejecución Local; Grupo de usuarios; Puede almacenar datos atómicos; Puede ser refrescada frecuentemente; Conforme a DW DW BUS Data Mart #2: DW BUS Data Mart #3: Conformed dimensions Conformed facts Conformed dimensions Conformed facts alimentar alimentar alimentar alimentar Herramientas específicas de consulta Informes escritos Aplicaciones de usuario final Modelos: Forecasting Scoring Allocating Minería de datos Otros sistemas en sentido descendente; Otros parámetros especiales UI; Transmisión Limpió dimensiones Resultados del Modelo de transmisión

39 Referencias [1] Wiley - Mastering Data Warehouse Design - Relational And Dimensional Techniques [2] Wiley - Data Analysis -The Data Warehouse Toolkit - Second Edition. [3] Wiley - Building The Data Warehouse - Third Edition [4] Wiley - The Data Warehouse ETL Toolkit [5] Wiley - The Data Warehouse Lifecycle Toolkit 1998 [6] MicroStrategy - Business Intelligence

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