DOCUMENTO DE APOYO - EL VALOR DE LOS DATOS.pdf

Contenido
Objetivos ................................................................................................................. 2
Introducción............................................................................................................. 3
La Presentación de la Fecha en un Modelo Multidimensional ................................ 3
El Cambio de Departamental a Corporativo............................................................ 5
Un Único Punto de Acceso para la Información...................................................... 7
Diferentes niveles de BI .......................................................................................... 8
Conclusiones......................................................................................................... 16
Bibliografía ............................................................................................................ 17

DIPLOMADO VIRTUAL EN:
UNIDAD DIDÁCTICA 1:
DOCUMENTO:
Pág.
BIG DATA BUSINESS INTELLIGENCE
BIG DATA Y BUSINESS
INTELLIGENCE
EL VALOR DE LOS DATOS
2
Objetivos
Los objetivos principales perseguidos en esta clase son:
Comprender el valor que tienen los datos en una organización.
Entender cómo surgen las necesidades de business intelligence y la
importancia de los requisitos.
Analizar los distintos niveles de madurez de BI que una organización posee.

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BIG DATA Y BUSINESS
INTELLIGENCE
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Introducción
Cuando se va a implementar una solución de BI en una empresa la definición de
los requisitos juega un papel crucial en el éxito de la solución. Por ello hay cuatro
principios sobre los requisitos que tienen que ser tomados en consideración:
El Business Intelligence es derivado de los requisitos de negocio
Debe determinar lo que se requiere por los usuarios
Elección de la fuente de datos correcta
Presentación de la información
La Presentación de la Fecha en un Modelo Multidimensional
Se muestra en la siguiente imagen un ejemplo de un pequeño modelo
multidimensional con cuatro dimensiones y cuyo atributo común es el producto y
todas ellas tienen el campo tiempo.

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BIG DATA Y BUSINESS
INTELLIGENCE
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Ejemplo de modelo multidimensional
Muchas de las preguntas que los analistas de negocio se hacen tienen un matiz
temporal, ya que se quiere saber el momento en el tiempo cuando tiene lugar ese
dato buscado. Simples preguntas como, por ejemplo:
¿Cuántas camas se vendieron en la tienda EL MES PASADO?
¿Cuál es la tienda que vendió más huevos AYER?
En este ejemplo de análisis de ventas, vemos que en un supermercado existen
productos que se venden en un determinado momento del día en una determinada
tienda. La representación de los datos como un cubo hace que sea posible el
responder a preguntas plantead

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INTELLIGENCE
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El Cambio de Departamental a Corporativo
Hay que entender el cambio de mentalidad que se produce en las empresas,
pasando de una visión departamental a tener una visión empresarial o corporativa.
Transición a informes empresariales
Con ello se evitan las siguientes situaciones:
Históricamente los informes se basaban en las necesidades individuales de un
grupo o departamento y se lograba mediante la extracción de datos desde múltiples
fuentes (no necesariamente "sincronizadas")
Había problemas con respuestas diferentes a la misma pregunta viniendo
de departamentos distintos.

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BIG DATA Y BUSINESS
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Problemas con el esfuerzo de trabajo redundante realizado en distintos
departamentos.
Los datos tienen que ser integrados y transparentes, de manera que la
información que busca la gente de finanzas en los datos de finanzas debe ser la
misma información que alguien de, digamos, Marketing ve si se miran los datos de
finanzas. Por tanto, esto debe ser transparente para el usuario - que no deberían
tener que ir a un lugar especial o utilizar alguna herramienta especial para asegurar
que todos están mirando a los mismos datos.
Resolución: el almacenamiento de datos y el BI traen la información a un nivel
empresarial estandarizado. Para esta misión las siguientes características de DWH
son particularmente importantes:
Escalabilidad
Flexibilidad
Actuación
Vistas universales
En el entorno competitivo actual, se requiere el uso de información estratégica y
operativa de gestión a nivel de empresa. Los almacenes de datos abarcan varias
áreas críticas de información de una empresa.
El BI abarca temas y departamentos. El enfoque empresarial hace que los
mismos datos de diferentes maneras para diferentes situaciones se usen para hacer
frente a las necesidades de los diferentes grupos dentro de la misma empre

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BIG DATA Y BUSINESS
INTELLIGENCE
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Un Único Punto de Acceso para la Información
Se debe disponer de un punto de acceso a la información de la compañía, y que
este ofrezca la posibilidad de visualizar la información de todas las áreas.
Punto único de acceso a la información
Las tecnologías y las herramientas actuales hacen que sea más fácil de analizar
los resultados de una pregunta y decidir que pregunta debe ser la siguiente.
Para ser útiles, los datos deben ser consistentes, accesibles y fáciles de interpretar
por todos los niveles de usuarios. Es necesario tener un repositorio fiable y
centralizado como punto central y único a la informaci

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BIG DATA Y BUSINESS
INTELLIGENCE
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Diferentes niveles de BI
A medida que las empresas maduran, sus requisitos para el Business Intelligence
se vuelven más sofisticados. El soporte a la capacidad de decisión puede ser
desplegado a lo largo de un organigrama o incluso a los clientes y socios. Los
usuarios finales no son sólo los recursos tradicionales de marketing, planificación
estratégica y finanzas que solían frecuentar el DWH. El acceso a la información
permite a un público más amplio de personas la toma de decisiones de mejor
calidad.
La generación emergente de almacenes de datos (DWH) mejora la ejecución de
una estrategia de negocio. Esta evolución mejora un conjunto cada vez mayor de
los niveles de servicio en la arquitectura de almacenamiento de datos.
Los diferentes niveles que se muestran a continuación tienen diferencias tales como:
Las preguntas formuladas
El número de usuarios
Las acciones que la empresa puede realizar
Las decisiones que la empresa puede tomar.
Se muestra a continuación la foto global de los niveles/etapas:

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Etapas en Business Intelligence
Reporte
¿QUÉ ocurrió? Proporciona informes predefinidos, así como cuadros de
mando corporativos o "cuadros de mando", centrados en indicadores clave de
rendimiento / métricas. A veces, esta solución se usa para aliviar los problemas de
rendimiento de los sistemas operativos que no pueden favorecer informes
complejos.

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Reporte
El número de usuarios es generalmente alto, sobre todo para los informes
predefinidos. El nivel de detalle de la salida puede variar en función de los diferentes
roles / funciones dentro de la empresa.
En su mayor parte, las preguntas en un entorno de información se conocen de
antemano. Por lo tanto, las estructuras de base de datos deben ser optimizadas
para ofrecer un buen rendimiento incluso cuando las consultas requieren acceso a
enormes cantidades de información.
El mayor desafío es la integración de datos. Los desafíos en la construcción de un
repositorio son los datos coherentes y los datos limpios. No es fácil integrar múltiples
fuentes de datos en un entorno de computación (cada uno con un valor estándar de
dominio único y tecnología de implementación subyacente).
Análisis
¿POR QUÉ sucedió? La empresa debe proporcionar la experiencia necesaria
para desarrollar las consultas ad hoc, en oposición a lo predefinido, que se
desarrolló en base a informes y KPI.
Los analistas de negocio pueden desarrollar sus propios informes para responder
a sus diversas preguntas de negocio

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Análisis
En la mayoría de los casos, los responsables de análisis del negocio y de la toma
de decisiones están provistos de una herramienta de BI para ayudar a navegar a
través del almacén de datos mientras se está aislando de la complejidad de la base
de datos subyacente.
En este nivel, las consultas se vuelven impredecibles y el número de usuarios
internos con estos privilegios de datos es limitado.
El análisis consiste en aprovechar los datos capturados, que ofrece una ventaja
competitiva estratégica a través del examen de los datos y de tendencias históricas.
En esta etapa de análisis los tomadores de decisiones se centran menos en lo que
sucedió y más en por qué sucedió. Las actividades de análisis tienen que ver con
la obtención de los datos de una forma detallada.

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Mientras que los informes son programados para funcionar sobre una base regular
con calendarios de empresa como motor de sincronización, en cambio el análisis ad
hoc es fundamentalmente una actividad práctica con el refinamiento iterativo de
consultas en un entorno interactivo.
Pronóstico

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¿Qué sucederá probablemente? La necesidad de conocimiento del cliente
aumenta a medida que la empresa busca implementar capacidades de modelado de
análisis.
El análisis estadístico se incorpora en el sistema de BI existente, para ayudar a
analizar los segmentos de clientes, predecir el comportamiento de los clientes, las
tendencias previsibles, identificar el fraude, etc.
El número de usuarios que participan en estas funciones de modelado es muy
pequeño. Sin embargo, la complejidad de sus algoritmos, modelos estadísticos y
la necesidad de grandes cantidades de datos detallados significa que requieren de
una cantidad desproporcionada de los recursos informáticos.
Esto permite a la empresa construir lo necesario para predecir el futuro y crear
metas y puntos de referencia para dar forma predefinida al futuro.
La organización se vuelve muy arraigada en las técnicas de toma de decisiones
cuantitativas y experimenta la propuesta de valor para la comprensión de los "qué"
y "por qué" de su negocio.
Operativa
¿Qué está sucediendo AHORA? Este nivel proporciona mucha más información
hasta la fecha. Un sistema de BI ayuda a ejecutar la estrategia de negocio, basado
en las condiciones actuales.

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Para tener éxito en este nivel, los datos deben ser cargados con mucha más
frecuencia, a menudo de forma continua, y las consultas deben ser contestadas en
un plazo de tiempo muy corto para poder permitir tomar acciones.

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Operativa
El número de usuarios puede ser de tamaño medio, pero la ejecución de consultas
en su mayoría irá dirigidas a los datos actuales.
Almacenamiento activo
¿Qué quiero que suceda? El sistema de BI opera en un modo cercano al
automático, sin mucha intervención humana.
Las decisiones se toman sobre la base de sucesos del sistema y disparadores
basados en reglas. El establecimiento y la aplicación de las políticas comerciales
claras son cruciales.
Pocos usuarios involucrados excepto aquellos responsables de la definición y el
seguimiento de las normas

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Almacenamiento activo
*Business Activity Monitoring (BAM) describe los procesos y tecnologías que
mejoren la conciencia de la situación y permiten el análisis de los indicadores de
rendimiento de negocio críticos basados en datos en tiempo real. BAM se utiliza
para mejorar la velocidad y la eficacia de las operaciones de negocios por hacer el
seguimiento de lo que está ocurriendo y hacer visibles los problemas rápidamente.
Se busca ejecutar la estrategia de negocio de forma autónoma.
Ejemplos claros y cotidianos serían la generación dinámica de páginas web, ofertas
especiales y promociones basadas en las condiciones del mercado y perfiles de
usuario.

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Mediante el concepto de Almacenamiento Activo tratamos los datos como y
cuando ocurren, se casan con los datos históricos y se hace el análisis para llegar
a entender lo que el valor adicional puede proporcionar.

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Un ejemplo lo podríamos ver en la cadena de supermercados Walmart en USA.
Teniendo en cuenta las preferencias históricas del cliente junto con la disposición y
tratamiento de datos en tiempo real, han desarrollado un carrito de la compra
inteligente que impulsa sus decisiones de acuerdo con lo que el cliente ha comprado
en el pasado. Tiene en cuenta qué es lo que hay en el carrito y las promociones
disponibles que hay en la tienda.
Otro ejemplo destacable sería el iLOG, que es un proveedor de motor de reglas.
Usted puede configurar reglas de reactivos y proactivos que ayudan a identificar el
fraude de identidad.

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Conclusiones
Se debe tener en cuenta tres consideraciones finales para que la empresa recoja el
verdadero valor de sus datos:
La tecnología y los datos son importantes, pero los requisitos de negocio
son de suma importancia.
Datos, tecnología, requisitos y expectativas del negocio no son estáticos. Un
proyecto de BI de éxito debe ser flexible y escalable.
El éxito de un proyecto de BI no se mide por el rendimiento técnico o exactitud
de los datos, sino por el valor de negocio que ofrece a los usuarios finales
y la gran utilidad que ofrece.

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Bibliografía
IDC, consultora especializada en BI.
Enlace:http://www.blog-idcspain.com/el-valor-de-los-datos-para-
lasempresas/
TDWI, instituto del datawarehouse.
Enlace: https://tdwi.org/Home.aspx
Puromarketing, revista especializada en TI y mundo empresarial.
Enlace: https://www.puromarketing.com/13/15103/importancia-gran-
valordatos-informacion-para-estrategia.html
Periódico, plataforma de recursos TIC.
Enlace:https://colombiadigital.net/actualidad/articulos-
informativos/item/8738-elvalor-de-los-datos.html

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