BI (Business Intelligence o inteligencia de negocio) ING. MSC. GABRIELA BOBADILLA ING. LOURDES DELGADO ING. KATIA AYALA

Transcripción

1 BI (Business Intelligence o inteligencia de negocio) ING. MSC. GABRIELA BOBADILLA ING. LOURDES DELGADO ING. KATIA AYALA

2 Cuántos de ustedes disponen de más información y de menos tiempo para analizarla? 1 Los sistemas de información de los que disponen les ayudan a tomar decisiones rápidamente? Los responsables de generar información directiva están desbordados por las peticiones de información urgente, continua y no coordinada?

3 Los sistemas de información de los que disponen les ayudan a tomar decisiones rápidamente? 2

4 Los responsables de generar información directiva están desbordados por las peticiones de información urgente, continua y no coordinada? Ejemplo en las ventas de productos: Qué ocurrió? Dónde ocurrió? Por qué ocurrió? Qué ocurrirá? Qué está ocurriendo? Qué queremos que ocurra? 3

5 Qué es Business Intelligence? 4 Se denomina BI (Business Intelligence o inteligencia de negocio) es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios Datos Información Conocimiento

6 Ventajas El uso de BI va más allá de la simple mejora de los sistemas de información internos de las empresas, constituyendo incluso un impulso para la mejora de sus resultados. Nos permite tomar decisiones rápidas Definir escenarios Información Convertirla en conocimiento Toma de Decisiones 5

7 Veamos un ejemplo para que nos ayude a comprender el significado de esta definición. 6 Un supermercado, la información del cual disponemos son los tickets Supongamos un sistema de información simple que está basado en la información que recogemos de las cajas registradoras.

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9 La información que contiene un ticket de venta es: 8 Su número, la fecha, la hora, el código de cajero/a, el código de supermercado, los códigos de los artículos vendidos, la descripción de los artículos, las unidades, el precio unitario, el total por artículo, el total del ticket y la forma de pago. Como podemos ver en la siguiente imagen

10 A partir de la información de los tickets podemos saber: 9 Importe total de las ventas del día. Número de tickets por hora o fracción de tiempo. Número de tickets atendidos por un cajero/a. Ventas por artículo en unidades e importe. Número de tickets por día. Importe cobrado mediante efectivo o tarjetas de crédito. Importe del ticket medio. Número medio de tickets por día, hora, cajero/a.

11 Toda esta información es de tipo operativo pero a este nivel nos facilita la toma de decisiones tales como: Reponer las existencias, acumulando la cantidad de ventas por artículo 2. Asignar los turnos de los cajeros/as, en función del número de tickets vendidos por hora. 3. Ver cuáles han sido los productos más vendidos. 4. Ver cuál es el medio de pago utilizado por los clientes.

12 Quién necesita Business Intelligence? 11 Si retomamos el ejemplo del apartado anterior el del ticket del supermercado Responsables de compras, para ver qué artículos se están vendiendo más y cuáles son sus tendencias de venta. Responsables de ventas, que deciden la colocación de los productos, para ver qué productos tienen mayor rotación para situarlos en las zonas preferenciales, o bien para poner aquellos de los que, aún teniendo rotaciones inferiores, tenemos existencias y que queremos reducir.

13 ESQUEMA DEL PROYECTO BI 12

14 Qué es la minería de 13 datos? Extracción de patrones ( conocimiento ) en grandes cantidades de datos Requisitos No trivial Implícito Previamente desconocido Potencialmente útil

15 Qué es la minería de datos? 14 Data rich, Information poor Conocimiento (patrones interesantes)

16 KDD (Knowledge Discovery in Databases) 15 Extracción de conocimiento en bases de datos

17 Clasificación de técnicas 16 En función de su propósito general: Técnicas descriptivas Técnicas predictivas

18 Evaluación de resultados 17 Un resultado es interesante si es comprensible (por seres humanos) es válido con cierto grado de certeza es potencialmente útil es novedoso o sirve para validar una hipótesis El interés de los resultados se puede evaluar objetivamente (criterios estadísticos) subjetivamente (perspectiva del usuario)

19 HERRAMIENTAS 18

20 19

21 20

22 TRABAJOS DE DESARROLLADOS 21 Estudio de deserción estudiantil Clasificación automática de TFG Clasificación de jóvenes con problemas de drogadicción Estudio de perfil de violencia de género

23 MUCHAS GRACIAS 22