Inteligencia de Negocio

Transcripción

1 Inteligencia de Negocio Conceptos y tendencias actuales Autor: MSc. Anabel Montero Posada

2 Sistemas Operacionales ERP -Ventas/Pedidos -Inventario Sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) Sitios Web - Pedidos Montañas de Datos

3 Qué voy a hacer??? Qué hacer para mejorar mis productos??? Cómo incrementar mis ventas???? Montañas de Datos Usuarios de Negocio

4 Las organizaciones tienen un insaciable apetito de datos, pero frecuentemente le faltan las enzimas para digerirlos [Neil Raden] CONOCIMIENTO = DATOS + SIGNIFICADO La información se ha convertido actualmente en un arma estratégica en los entornos de negocios.

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6 Sumario Concepto de Inteligencia de Negocio Beneficios y aplicación de la IN Usuarios a los que está destinada una solución de IN Componentes de una solución de IN Soluciones en el mercado actual Metodologías para desarrollar una solución de IN Evolución de la IN

7 Concepto Primer concepto dado por Howard Dresner: En 1989, Howard Dresner después fue un analista en el Grupo Gartner propuso inteligencia de negocio como un término sombrilla para describir conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones utilizando sistemas de soporte basados en hechos.

8 Concepto La inteligencia de negocios (business intelligence, BI) es el conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa.

9 Beneficio Un repositorio único de donde extraer información consolidada. Los datos son precisos, oportunos, disponibles para todos los niveles de la organización. Lo más importante: una cultura de análisis.

10 Aplicación Finanzas Recursos Humanos Ventas Clientes BI Transporte Inventario Educación Salud

11 Usuarios

12 Componentes 1. Fuentes de datos (información) 2. Procesos ETL 3. Almacén de datos (data warehouse) 4. Análisis de información (motor OLAP) 5. Herramientas de visualización 6. Repositorio de Metadatos

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14 Almacén de datos Es una colección de datos orientado a un tema, integrados, no volátiles e históricos, organizados para dar soporte al proceso de ayuda a la toma de decisiones

15 Almacén de datos Ralph Kimball Almacén Dimensional Bill Inmon Almacén Empresarial en 3FN

16 Análisis Multidimensional Construcción de una estructura multidimensional que permite un análisis optimizado de la información. Proporciona tiempos mucho mejores de consulta Construcción de estructuras para la navegabilidad por la información. Se incluyen medidas que son calculables. Permiten realizar distintos tipos de analítica

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18 Las Dimensiones, contienen por lo general, una llave simple y un conjunto de atributos que la describen. Estos son la fuente de gran parte de todas las necesidades empresariales que deben cubrirse, además, sirven de restricciones en la mayoría de las consultas. Las tablas de hechos, representan los procesos que ocurren en la organización. Cada medida o hecho, se corresponde con una intersección de valores de las dimensiones.

19 La BD puede verse como un cubo de 2,3,4 o más dimensiones Cubo Ventas-Online (Hecho) DimCliente T. Recor Alm. Prov. Atributos Tabla Hechos Objeto de Análisis Alm. Provincial Alm. Central Ventas Count = 260 DimTiempo Añejo 7 Años Habana Club DimProducto Vodka Objeto del Negocio

20 Visualización Usabilidad Navegabilidad Dirigido al usuario final Gráficos, reportes, tablas, indicadores. KPIs Cuadro de Mando Integral

21 Prototipos de interfaz

22 Soluciones del mercado Cuadrante Mágico de Gartner 2016 Plataformas de Inteligencia de Negocio

23 Ciclo de Vida

24 Sistema Complejo Equipo para desarrollarlo de mínimo 8 personas. Necesidad de recursos para el despliegue de la solución. Lleva administración y control. Los metadatos permiten administrar el almacén de datos.

25 Tendencias Business Intelligence self-service (autoservicio) Despliegue de datos en la nube Análisis móvil Big Data (redes sociales) Análisis Visual

26 Interesting Facts!! El mercado de BI y analítica alcanzará en el 2016 $16.9 billones. Un 5.2% + que en El 56% de los ejecutivos considera que no toma las decisiones adecuadas por falta de datos.

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