Business Intelligence: Competir con Información

Transcripción

1 Business Intelligence: Competir con Información Reus, 16 de Noviembre de 2011 Página 1

2 Página 2

3 Sumario Sistemas de Información - Introducción Introducción Business Intelligence Datawarehouse OLAP Data Mining Evolución de Data Warehousing Conclusión Página 3

4 Sistemas de Información Introducción Transacciones Toma de decisiones Conocimiento Página 4

5 Sistema de Información Un Sistema de Información es una parte de la organización que Captura Almacena Procesa Distribuye Emite Los datos que utiliza una empresa Sistemas de Información SIEMPRE LOS HA HABIDO Página 5

6 Tecnologías de la Información Sistemas de Información La información es intangible Necesita siempre un soporte para poder ser almacenada. Son TI aquellas tecnologías que permiten: capturar almacenar procesar, y transmitir Periódico INFORMACIÓN Tres generaciones de TI conviven: La memoria, los sentidos y el habla la escritura la electrónica Página 6

7 Para qué? Sistemas de Información Para : CONTROLAR COORDINAR TOMAR DECISIONES En : La planificación La gestión Las operaciones Control Toma de Decisiones Planif. Gestión Operaciones Procesos Coordinación Página 7

8 Organización-Información-Decisión-Sistema de Información NIVEL ORGANIZACIÓN FLUJO INFORMACIÓN TIPOS DE DECISION CARACTERÍSTICAS INFORMACIÓN SISTEMA INFORMACIÓN Políticas, Objetivos Planificación estratégica NO ESTRUCTURADAS Unicas; no rutinarias; mayor grado de incertidumbre; juicios; riesgo incertidumbre conocimiento SUMARIZADA SUBJETIVA EXTERNA Directivos EIS DSS Gestión MIS Operaciones ESTRUCTURADAS Repetitivas; rutinarias; procedimiento definido; poca incertidumbre DETALLADA OBJETIVA INTERNA SCM ERP CRM Legacy Transaccionales Página 8

9 Enterprise Business Systems Página 9

10 Sistemas de Información Tradicionales Cadena de valor Aprovisionamientos Fabricación Finanzas Marketing y ventas Soporte Proveedores Frontera de la organización Procesos Procesos Procesos Procesos Procesos Aprovisionamientos Fabricación Finanzas Marketing y ventas Soporte Frontera de la organización Clientes Business Systems Página 10

11 Enterprise Business Systems Sistemas de Información Cadena de valor Aprovisionamientos Fabricación Finanzas Marketing y ventas Soporte Proveedores Frontera de la organización Procesos Procesos Procesos Procesos Procesos Frontera de la organización Clientes Aprovisionamientos Fabricación Finanzas Marketing y ventas Soporte Business Systems Página 12

12 Esquema de los Business Systems Sistemas de Información Página 13

13 Business Intelligence Página 14

14 Preguntas Cuántos de vosotros disponéis de más información y de menos tiempo para analizarla? Los sistemas de información de los que disponéis os ayudan a tomar decisiones rápidamente? Los responsables de generar información directiva están desbordados por las peticiones de información urgentes, continuas y no coordinadas? Página 15

15 Introducción Página 16

16 En muchos hospitales los analistas financieros destinan un 80% del tiempo agregando y normalizando manualmente información en hojas de cálculo Excel, y tan solo un 20% a analizar la información relevante. Fuente: Business Intelligence tools can help turn out savings in core cost areas. By Matthew B. Rice, Managed Healthcare Alliance, March 2004 Página 17

17 Situación habitual Mayor información y menos tiempo para analizarla. Los sistemas de información tradicionales no están dotados de la flexibilidad necesaria para facilitar un entorno de toma rápida de decisiones. Los departamentos de TI se encuentran con peticiones de información urgentes, continuas y descoordinadas. Página 18

18 Necesidades Informacionales Sistemas de Información Centros de información: Acceder a la información de los sistemas transaccionales, tanto a nivel de detalle como agregado. Identificar donde se encuentra la información. Facilidad de acceso a la información. Primer paso query and reporting Aparecen los entornos paralelos. Página 19

19 De los datos a la información Sistemas de Información Datos Datos Datos Datos Datos Datos? Datos Datos Dato s Datos Islas de Información Información para la toma de decisiones Página 20

20 Business Intelligence Página 21

21 Qué es Business Intelligence? Sistemas de Información Es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada (normalmente almacenada en un datawarehouse), sobre un área para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones. El proceso de Business Intelligence incluye la comunicación de los descubrimientos y efectuar los cambios. Las áreas incluyen clientes, proveedores, productos, servicios y competidores. Source: Adapted from Gartner Página 22

22 Ejemplo del concesionario de coches Existe relación entre las visitas a un concesionario en un periodo de tiempo y las ventas del periodo posterior? visitas % ventas 20 n n + 1 visitas ventas n n + 1 Página 23

23 Business Intelligence Fuente: By Professor John H. Saunders, Ph.D. dónde estaba nuestro negocio? dónde está ahora? dónde estará próximamente? Página 24

24 Objetivos de Business Intelligence Sistemas de Información La necesidad de incrementar las ventas, reducir costes y competir de forma eficaz. La necesidad de gestionar y crear modelos en el entorno complejo actual. La necesidad de apalancar la información corporativa existente. Font: The IBM Business Intelligence Software Solution By Collin J. White Database Associates, May 2000 Página 25

25 Datawarehouse Página 26

26 Datawarehouse DATA SISTEMAS OPERACIONALES EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN MART HERRAMIENTAS DE ACCESO FUENTES DE INFORMACIÓN EXTERNAS Selección Transformación Limpieza Integración Actualización SERVIDOR Herramientas Front-end BASE DE DATOS METADATA OLAP Server SISTEMAS DEPARTAMENTALES Fuentes de información ETL Data Warehouse Página 27

27 OLAP Página 30

28 Qué es OLAP? On-Line Analytical Processing Múltiples vistas Drill-Down Down Natural para los usuarios Cubos de información Detección Medición Comparación Grupo de funcionalidades que facilitan análisis multi- dimensional para la toma de decisiones rápidamente Slice-n -Dice Información Procesos Relaciones Conceptos Página 31

29 Cubo Unidades Vendidas C L I E N T E S Cliente 1 Cliente 2 Cliente Libro 1 Libro 2 Libro 3 Año 3 Año 2 Año 1 AÑOS LIBROS Página 32

30 Rotación Unidades Vendidas L II B R O S Libro 1 Libro 2 Libro Cliente Cliente Cliente 3 Año 3 Año 2 Año 1 AÑOS CLIENTES Página 33

31 Selección Cuáles son las ventas al cliente 2, de los libros 1 y 2, en el año 1? C L I E N T E S Cliente 2 Unidades Vendidas Libro 1 Libro 2 LIBROS Año 1 AÑOS Página 34

32 Agregación Unidades Vendidas C L I E N T E S Cliente 1 Cliente 2 Cliente Año 3 Año 2 Año 1 AÑOS LIBROS Página 35

33 Jerarquías Unidades Vendidas C L I E N T E S Cliente 1 Cliente 2 Cliente Libro 1Libro 2 Libro 3 Año 3 Año 2 Año 1 AÑOS Materia LIBROS Materia 1 2 Página 36

34 Jerarquías Unidades Vendidas C L I E N T E S Cliente 1 Cliente 2 Cliente Materia Materia 2 Año 3 Año 2 Año 1 AÑOS MATERIAS Página 37

35 Multi-dimensional View with Hierarchical Drilldown and Roll-up Capabilities View data by dimensions Product, time, region, account Data model equals business model Drill-down and Roll-up thru data hierarchies Product, TV, Big Screen, Rear Projection Product Time Account TV Radio Q1 Q2 Q3 Q4 Revenue Expenses Portable Big Screen Rear Projection Standard Página 38

36 Sistemas de Información PowerPlay de Cognos Presupuesto $350,000 Datos sobre 1.8 millones de trabajadores federales. Página 39

37 Lógica asociativa Página 40

38 Base de datos asociativas Sistemas de Información Página 41

39 Base de datos asociativas Sistemas de Información Página 42

40 Data Mining Página 43

41 Data Mining Fuente: Bigus,, 1996 Data mining is a process of discovering and interpreting (unknown) patterns in data to solve a business problem. Página 44

42 Data Mining HERRAMIENTAS Clustering Asociación Secuenciamiento Reconocimiento de Patrones Predicción Forecasting Simulación APLICACIONES Segmentación Venta Cruzada Senda de Consumo Clasificación Scoring Previsión Optimización Página 45

43 Técnicas del Data Mining Sistemas de Información Métodos estadísticos Redes Neuronales Lógica difusa Algoritmos genéricos Inducción de reglas Sistemas expertos Algoritmos matemáticos Entrada Entrada Entrada Entrada Entrada Entrada Entrada Entrada Entrada Interconexiones de las entradas Pesos Salida Neurona o Nodo o Elemento de Proceso Salida Página 46

44 Página 47

45 Página 48

46 Evolución de las herramientas de Business Intelligence Página 49

47 La evolución en el uso del Data Warehouse Actualizaciones contínuas / consultas en tiempo limitado Activadores basados en Eventos ETAPA 5 DATA WAREHOUSING ACTIVO Qué QUEREMOS que ocurra? Procesos Batch y consultas Pre-definidas ETAPA 1 Mayor utilización de Consultas Ad-hoc ETAPA 2 ANÁLISIS Utilización de Modelos Analíticos ETAPA 3 PREDICCIÓN QUÉ ocurrirá? ETAPA 4 OPERACIONALIZACIÓN Qué ESTÁ ocurriendo? REPORTING QUÉ ocurrió? POR QUÉ ocurrió? (t) Consultas Consultas Modelos Actualizacione Pre-definidas Ad Hoc Analíticos Contínuas/ Consultas cortas Activaciones basadas en Eventos Página 50

48 Conclusiones Página 51

49 Qué tienen en común estas empresas? Página 52

50 Fuente: Competing on analytics, Thomas H. Davenport, Harvard Business Review January 2006 Página 53

51 Competidores analíticos Sistemas de Información Función Descripción Ejemplos Cadena de suministros Selección de clientes, fidelidad y servicio Fijación de precios Simulación y optimización de los flujos de la cadena de suministros, reduciendo los stocks y las roturas de stock. Identificar los clientes con mayor valor potencial; incrementar la probabilidad de que quieran los productos o los servicios que les ofrecemos; retención y fidelidad. Identificar los precios a los que maximizamos el rendimiento o los beneficios. Capital humano Calidad de productos y servicios Rendimiento financiero Investigación y desarrollo Seleccionar a los mejores empleados para tareas o trabajos concretos, a niveles concretos. Detectar problemas de calidad y minimizarlos. Comprender mejor las razones de los resultados financieros y los efectos de los factores no financieros. Mejorar la calidad, eficacia y, cuando sea aplicable, la seguridad de productos y servicios. Fuente: Competing on analytics, Thomas H. Davenport, Harvard Business Review January 2006 Página 54

52 Más allá de la tecnología Sistemas de Información TECNOLOGÍA CONOCIMIENTO INFORMACIÓN Página 55

53 Cano Giner, J. LL. (2007). Business Intelligence: Competir con Información, Fundación Banesto. Disponible en: Página 56

54 Cano Giner, J. LL. (2010). La industrialización de la información directiva: Business Intelligence". Harvard Deusto Marketing & Ventas 98, Página 57

55 Cano Giner, J. LL. (2011). Business Information Visualization: Representación de la información empresarial". Novatica nº 211, Página 58

56 Conclusiones y Preguntas Sistemas de Información Josep Lluís Cano, ESADE, [email protected] Página 59