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En está presentación conoceremos todo lo
relacionado con Business Intelligence, así
cómo los softwares más adecuados que
maneja business intelligence de acuerdo a tu
tipo de empresa.
Es transformar los datos en información, y la
información en conocimiento, así se puede
optimizar el proceso de toma de decisiones en
los negocios.
 Accesibilidad a la información: Lo primero que deben
garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el
acceso de los usuarios a los datos.
 Apoyo en la toma de decisiones: Presentar la
información de manera que los usuarios puedan
tengan acceso a herramientas de análisis que les
permitan seleccionar y manipular los datos que les
interesen.
 Orientación al usuario final: Independencia entre los
conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad
para utilizar las herramientas.
Van de acuerdo al nivel de complejidad. Se
clasifican en:
Reportes
- Reportes predefinidos.
- Reportes a la medida.
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- Análisis estadístico.
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Data Warehouse: Base de datos hecha para almacenar una
cantidad muy grande de datos, donde existe información de
distintas fuentes. Hecha en una plataforma para distribuir la
información para su análisis y exploración.
Extraction, Transform and Load: Es el proceso de tratamiento de la
información desde los distintos orígenes de datos, para poder
alimentar el Data Warehouse con buena información.
Data Mining: Ayuda a comprender el contenido de un repositorio
de datos. Permite explorar la base de datos con el objetivo de
encontrar ciertos patrones repetitivos o tendencias que expliquen el
comportamiento de los datos.
 La información se puede centralizar, visualizar y
organizar en una misma plataforma.
 Agiliza la obtención de respuestas rápidas, así cómo la
buena toma de decisiones.
 Se obtiene información histórica acertada,
actualizaciones en tiempo real, predicciones, etc.
 Analiza hábitos de compra del consumidos, además de
hacer eficientes las campañas de fidelización.
 Tener mejor control sobre las áreas funcionales de la
empresa.
 Empresa conservera
Esta empresa no había sido capaz de optimizar la cantidad de producto finalizado
que debía almacenar en stock para maximizar sus beneficios. Mediante la
implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), resultó posible rediseñar
todo el proceso logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de
incrementar la rentabilidad económica de la misma en un 10%.
 Cadena de supermercados
Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de
Business Intelligence para averiguar cual era el perfil de sus clientes más rentables e
intentar hacer lo posible para fidelizarlos.
Una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creación de una "tarjeta
descuento". Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente debía facilitar sus datos
personales básicos, a cambio recibía descuentos eventuales en sus compras.
Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de
extraer la información requerida mediante un sistema de soporte a la decisión.
Cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía diferencias en función de
la ubicación geográfica, a pesar de que el límite del análisis era dentro de la
propia Galicia.
 Peluquería local
Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta
al público. Durante todo ese tiempo, las dueñas habían trabajado
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Al haber estabilizado su cartera de clientes decidieron descansar un
día más a la semana. Su primera opción fue cerrar los lunes, como las
demás peluquerías de la zona. No obstante, decidieron basar su
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pequeña aplicación de citas.
Los resultados obtenidos fueron contundentes, ya que el lunes resultó
ser el cuarto día más rentable de la semana (probablemente como
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elegido para descansar fue el martes.
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Business Intelligence, ya que agiliza todo el
proceso de capturación de datos, así cómo te
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clientes, teniendo en cuenta sus necesidades,
saber cuales son los clientes potenciales, etc.
Todo esto para llevar tu empresa al éxito.
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BI y herramientas para optimizar tu empresa

  • 1.
  • 2. En está presentación conoceremos todo lo relacionado con Business Intelligence, así cómo los softwares más adecuados que maneja business intelligence de acuerdo a tu tipo de empresa.
  • 3. Es transformar los datos en información, y la información en conocimiento, así se puede optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
  • 4.  Accesibilidad a la información: Lo primero que deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el acceso de los usuarios a los datos.  Apoyo en la toma de decisiones: Presentar la información de manera que los usuarios puedan tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular los datos que les interesen.  Orientación al usuario final: Independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar las herramientas.
  • 5. Van de acuerdo al nivel de complejidad. Se clasifican en: Reportes - Reportes predefinidos. - Reportes a la medida. - Consultas. - Cubos OLAP. - Alertas. Análisis - Análisis estadístico. - Pronósticos. - Minería de datos. - Optimización.
  • 6. Data Warehouse: Base de datos hecha para almacenar una cantidad muy grande de datos, donde existe información de distintas fuentes. Hecha en una plataforma para distribuir la información para su análisis y exploración.
  • 7. Extraction, Transform and Load: Es el proceso de tratamiento de la información desde los distintos orígenes de datos, para poder alimentar el Data Warehouse con buena información. Data Mining: Ayuda a comprender el contenido de un repositorio de datos. Permite explorar la base de datos con el objetivo de encontrar ciertos patrones repetitivos o tendencias que expliquen el comportamiento de los datos.
  • 8.  La información se puede centralizar, visualizar y organizar en una misma plataforma.  Agiliza la obtención de respuestas rápidas, así cómo la buena toma de decisiones.  Se obtiene información histórica acertada, actualizaciones en tiempo real, predicciones, etc.  Analiza hábitos de compra del consumidos, además de hacer eficientes las campañas de fidelización.  Tener mejor control sobre las áreas funcionales de la empresa.
  • 9.  Empresa conservera Esta empresa no había sido capaz de optimizar la cantidad de producto finalizado que debía almacenar en stock para maximizar sus beneficios. Mediante la implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), resultó posible rediseñar todo el proceso logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de incrementar la rentabilidad económica de la misma en un 10%.  Cadena de supermercados Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de Business Intelligence para averiguar cual era el perfil de sus clientes más rentables e intentar hacer lo posible para fidelizarlos. Una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creación de una "tarjeta descuento". Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente debía facilitar sus datos personales básicos, a cambio recibía descuentos eventuales en sus compras. Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de extraer la información requerida mediante un sistema de soporte a la decisión. Cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía diferencias en función de la ubicación geográfica, a pesar de que el límite del análisis era dentro de la propia Galicia.
  • 10.  Peluquería local Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta al público. Durante todo ese tiempo, las dueñas habían trabajado todos los días de la semana para sacar adelante su negocio. Al haber estabilizado su cartera de clientes decidieron descansar un día más a la semana. Su primera opción fue cerrar los lunes, como las demás peluquerías de la zona. No obstante, decidieron basar su decisión en la información histórica que habían recogido en su pequeña aplicación de citas. Los resultados obtenidos fueron contundentes, ya que el lunes resultó ser el cuarto día más rentable de la semana (probablemente como consecuencia del cierre de la competencia). Finalmente el día elegido para descansar fue el martes.
  • 11.  SAP  ORACLE  SUGAR CRM  IBM  TERADATA  BIRT  SAS
  • 12.  ORACLE (Entre los USD $180 y USD $11,000 mensuales)  SAP (desde USD $990 mensuales)  SUGARCRM (desde USD $40 hasta USD $150 mensuales)
  • 13.  Microsoft (desde $1,150 pesos hasta $2,655 pesos mensuales)
  • 14.  Podemos observar la gran utilidad de el Business Intelligence, ya que agiliza todo el proceso de capturación de datos, así cómo te ayuda a brindar un mejor servicio a los clientes, teniendo en cuenta sus necesidades, saber cuales son los clientes potenciales, etc. Todo esto para llevar tu empresa al éxito.
  • 15.  http://www.sinnexus.com/business_intelligence/  https://inteligenciaempresarialodenegocios.wordpress.com/tag/los- niveles-de-realizacion-de-bi/  http://mprende.co/gesti%C3%B3n/5-ventajas-de-la-inteligencia-de- negocios  http://todobi.blogspot.mx/2005/06/empresas-business- intelligence.html  http://www.informationweek.com.mx/feature/12-robustos- sistemas-de-business-intelligence-para-pyme/