IN Unidad 1: Introducción a la inteligencia de negocios

IN Unidad 1: Introducción a la inteligencia de negocios
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 1 08/02/2022 Introducción a la inteligencia de negocios Unidad 1 Material docente compilado por el profesor Ph.D. Franklin Parrales Bravo para uso de los cursos de Inteligencia de Negocios
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 2 08/02/2022 Objetivo general de la Unidad 1 Identificar los conceptos de Inteligencia de negocios mediante el análisis de datos para conocer su importancia que tiene dentro de las organizaciones
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 3 08/02/2022 Contenido • Introducción a la Inteligencia de Negocios • Cuadrante mágico de Gartner de Inteligencia de Negocios • Pilares de la Inteligencia Empresarial – Inteligencia de Negocios – Analítica de Negocios – Big Data • Herramientas de Inteligencia de Negocios • Arquitectura de un Proyecto de Inteligencia de Negocios • Inteligencia de Negocios en Big Data • Roles profesionales relacionados con datos
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 4 08/02/2022 ¿Qué es Inteligencia de Negocios? Business Intelligence es un término acuñado por la consultora Gartner Group a finales de la década de los 80 y describe, básicamente, la capacidad de los integrantes de una empresa para acceder a la información residente en una base de datos y explorarla, de manera que el usuario pueda analizar esa información y desarrollar con ella teorías y conocimientos que serán básicos para la toma de determinadas decisiones críticas para el negocio. ¨Transformar la información en Conocimiento, en Beneficio” ¨ La transformación de la información que la empresa genera en su actividad diaria, en datos útiles para la toma de decisiones estratégicas”
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 5 08/02/2022 Evolución hacia BI Conocimiento Data Data Data Data Data Data Información Información Información ¿Qué necesita el negocio? Reportes estaticos Reportes Parametrizados BI Data Mart DataWarehouse DataMining
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 6 08/02/2022 Inteligencia de negocios • La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos, y las prácticas recomendadas para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más basadas en los datos. • En la práctica, sabes que tienes una inteligencia de negocios moderna cuando tienes una visión integral de los datos de tu organización y los utilizas para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarte rápidamente a los cambios del mercado o del suministro.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 7 08/02/2022 Inteligencia de negocios • Es importante tener en cuenta que esta es una definición muy moderna de inteligencia de negocios y que BI también ha tenido fama de ser una palabra de moda. – La inteligencia de negocios tradicional surgió originalmente en la década de 1960 como un sistema de intercambio de información entre organizaciones. – Se desarrolló aún más en la década de 1980 junto con modelos informáticos para la toma de decisiones y convertir los datos en información antes de convertirse en una oferta específica de parte de equipos de BI con soluciones de servicio dependientes de TI. • Las soluciones de BI modernas priorizan el análisis flexible de autoservicio, los datos gobernados en plataformas confiables, los usuarios corporativos empoderados y la velocidad para obtener información.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 8 08/02/2022 Inteligencia de negocios • Mucho más que una "cosa" específica, la inteligencia de negocios es más bien un término general que cubre los procesos y métodos de recopilación, almacenamiento y análisis de datos de operaciones o actividades comerciales para optimizar el rendimiento. • Todas estas cosas se unen para crear una visión integral de un negocio con la finalidad de ayudar a las personas a tomar mejores y más viables decisiones.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 9 08/02/2022 Inteligencia de negocios En los últimos años, la inteligencia de negocios ha evolucionado para incluir más procesos y actividades para ayudar a mejorar el rendimiento. Estos procesos incluyen lo siguiente: • Minería de datos: Uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos. • Generación de informes: Compartir el análisis de datos con las partes interesadas para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones. • Valores de referencia y métricas y de rendimiento: Comparar los datos de rendimiento actuales con los datos históricos para realizar un seguimiento del rendimiento en función de los objetivos, normalmente utilizando dashboards personalizados.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 10 08/02/2022 Inteligencia de negocios • Análisis descriptivo: Uso de análisis de datos preliminares para averiguar qué sucedió. • Generación de consultas: Para extraer las respuestas de los conjuntos de datos, la BI hace preguntas específicas sobre los datos. • Análisis estadístico: Tomar los resultados de análisis descriptivos y explorar aún más los datos utilizando estadísticas para determinar cómo sucedió esta tendencia y por qué. • Visualización de datos: Convertir el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para consumir datos con mayor facilidad. • Análisis visual: Explorar datos a través de la narración visual para comunicar ideas sobre la marcha y mantenerte dentro del flujo de análisis. • Preparación de datos: Compilar múltiples fuentes de datos, identificando las dimensiones y medidas, preparándolos para el análisis de datos.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 11 08/02/2022 ¿Por qué es importante la inteligencia de negocios? • La inteligencia de negocios muestra datos actuales e históricos dentro de su contexto empresarial para que las empresas tomen mejores decisiones. • Los analistas pueden aprovechar BI para proporcionar puntos de referencia de rendimiento y de la competencia para que la organización funcione de manera más fluida y eficiente.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 12 08/02/2022 ¿Por qué es importante la inteligencia de negocios? • Los analistas también pueden detectar más fácilmente las tendencias del mercado para aumentar las ventas o los ingresos. • Cuando los datos correctos se utilizan de forma eficaz, pueden ayudar con cualquier cosa, desde el cumplimiento hasta los esfuerzos de contratación.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 13 08/02/2022 ¿Por qué es importante la inteligencia de negocios? • Algunas formas en que la inteligencia de negocios puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes basadas en los datos: – Identificar maneras de aumentar las ganancias – Analizar el comportamiento del cliente – Comparar datos con los competidores – Rastrear el rendimiento – Optimizar operaciones – Predecir el éxito – Identificar las tendencias del mercado – Descubrir inconvenientes o problemas
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 14 08/02/2022 Cómo funciona la inteligencia de negocios • Las empresas y organizaciones tienen preguntas y objetivos. • Para responder a estas preguntas y hacer un seguimiento del rendimiento en relación con estos objetivos, recopilan los datos necesarios, los analizan y determinan las acciones que deben tomarse para que alcancen los objetivos.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 15 08/02/2022 Cómo ayuda la Inteligencia de Negocios • Acceso inmediato a todos los datos relevantes – Facilidad para encontrar fuentes de datos. – Estructurados y no estructurados. • Kit completo de herramientas analíticas – Análisis automatizado, en donde aplique. – Alertas, alarmas, agentes. – Aplicaciones analíticas. • Portal de información – Página inicial personalizada para análisis. – Presentado en términos de negocios. La Meta: Información y análisis en su PC en tiempo real y al alcance de sus dedos
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 16 08/02/2022 ¿Por qué tener BI? Analizar la Información para identificar Factores Críticos del negocio BUSINESS INTELLIGENCE APLICACIÓN ESTRATEGICA Conocer la Rentabilidad de los Clientes Compartir la Información entre distintos niveles de la Organización Responder rápidamente a los Retos de un entorno económico cambiante
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 18 08/02/2022 Cuadrante mágico de Gartner • Un Magic Quadrant de Gartner (literalmente, "cuadrante mágico" en español) recoge la culminación de la investigación de un mercado específico, y te proporciona una visión panorámica de las posiciones relativas de sus competidores. • Gracias a su representación gráfica y un conjunto uniforme de criterios de evaluación, cada Magic Quadrant te ayuda a determinar rápidamente cómo los proveedores de tecnología están ejecutando sus ideas y qué tan bien se están desempeñando en comparación con la visión de mercado de Gartner.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 19 08/02/2022 ¿Cómo funciona y qué mide un Magic Quadrant de Gartner? • Gráfico de dos ejes. – El vertical representa el conocimiento de mercado – El horizontal indica la habilidad de ejecución • Proporciona un posicionamiento competitivo gráfico de cuatro tipos de proveedores de tecnología: – Líderes: se desempeñan bien de acuerdo a la visión actual del mercado y están bien posicionados para el futuro. – Visionarios: entienden hacia dónde se dirige el mercado o tienen una visión para cambiar sus reglas, pero su capacidad de ejecución aún es limitada. – Jugadores de nicho: se centran con éxito en un segmento pequeño, o están dispersos y no innovan por encima de la media ni superan a los demás. – Retadores o aspirantes: se desempeñan bien hoy e incluso pueden dominar un gran segmento, pero no demuestran poseer una buena comprensión de hacia dónde se dirige el mercado.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 20 08/02/2022 ¿Cómo funciona y qué mide un Magic Quadrant de Gartner? Retadores o aspirantes Líderes Jugadores de nicho Visionarios Habilidad de ejecución conocimiento de la vision del mercado visión para cambiar sus reglas, pero su capacidad de ejecución aún es limitada están dispersos y no innovan por encima de la media ni superan a los demás no demuestran poseer una buena comprensión de hacia dónde se dirige el mercado se desempeñan bien de acuerdo a la visión actual del mercado y están bien posicionados para el futuro
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 21 08/02/2022 Cuadrante mágico de Gartner Ten en cuenta que centrarse en los líderes no siempre es lo mejor… Hay buenas razones para considerar a los aspirantes del mercado, y un jugador de nicho puede satisfacer tus necesidades mejor que un líder del sector; todo depende de cómo cada proveedor se alinea con tus objetivos comerciales.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 22 08/02/2022 Cuadrante mágico de Gartner para BI • Como podemos ver en la siguiente gráfica extraída del informe, la gráfica está divida en función de: • Integridad de Visión (Eje X): Se refiere a la capacidad del proveedor para hacer una lectura precisa del momento actual del mercado y aprovecharlo a su favor para generar valor y conseguir la máxima satisfacción de sus clientes. • Capacidad de Ejecutar (Eje Y): Que hace referencia a las facultades que tienen los distintos proveedores para plasmar en la práctica esta visión de mercado de manera efectiva. • Cuatro categorías: Aspirantes, Jugadores de Nicho, Visionarios y Líderes
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 24 08/02/2022 Pilares de la Inteligencia Empresarial Su objetivo principal es facilitar el acceso interactivo (de ser posible en tiempo real) a datos, facilitar la manipulación de los mismos y dar a los gerentes de negocios y analistas la capacidad de conducir el análisis adecuadamente. Es el conjunto de estrategias, tecnologías y sistemas que permiten analizar el rendimiento pasado de una organización para poder predecir comportamientos futuros, así como para detectar patrones ocultos en la información. Se entiende por el conjunto de estrategias, tecnologías y sistemas para el almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos complejos, que frecuentemente, pero no siempre, viene definida por volumen, velocidad y veracidad Independiente de la definición, hay algo que tienen en común estos pilares, su aplicación e integración benefician la toma de decisiones exitosas en una empresa Inteligencia de negocios Analítica de negocios Big data
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 26 08/02/2022 Recordando…Inteligencia de negocios • Mucho más que una "cosa" específica, la inteligencia de negocios es más bien un término general que cubre los procesos y métodos de recopilación, almacenamiento y análisis de datos de operaciones o actividades comerciales para optimizar el rendimiento. • Todas estas cosas se unen para crear una visión integral de un negocio con la finalidad de ayudar a las personas a tomar mejores y más viables decisiones.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 28 08/02/2022
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 29 08/02/2022 Analítica de negocios • El business analytics comprende el conjunto de métodos de análisis básicos que conlleva… – el uso de datos para conocer qué ha pasado o qué está pasando en este momento (descriptivo) – métodos de análisis avanzados para saber qué pasará (predictivo) – métodos de análisis avanzados para saber qué debería suceder en el futuro (prescriptivo). • En otros términos, la analítica de negocio consiste en crear conocimiento de valor a partir del análisis de datos masivos con el propósito de – extraer patrones de comportamiento sobre nuestros hábitos y costumbres, así como… – interpretar de forma eficiente situaciones empresariales para tomar decisiones informadas e inteligentes.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 30 08/02/2022 Analítica de negocios • La analítica de negocio combina tecnologías, habilidades, aplicaciones y procesos para obtener una perspectiva de negocio. La necesitamos en la organización para promover una planificación a futuro. • La inteligencia de negocios (BI) y sus subconjuntos (el análisis de negocios y el análisis de datos) son soluciones de administración de datos. • Estas se utilizan para comprender datos históricos y actuales y obtener información. • Sin embargo, ¿cuál es la diferencia entre estas soluciones y cuál es la correcta para satisfacer las necesidades de su empresa?
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 31 08/02/2022 ¿Cuál es la diferencia entre el análisis de negocios y el análisis de datos? • El análisis de negocios (BA) hace referencia a usar los datos de la empresa para predecir tendencias y resultados. – El BA incluye la minería de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo, que ayudan a los usuarios a tomar decisiones más informadas. • El análisis de datos es el proceso técnico de la minería, la limpieza y la transformación de datos, así como el desarrollo de sistemas para administrarlos. – El análisis de datos trabaja con grandes cantidades de datos para identificar tendencias y resolver problemas. Además, se utiliza en diferentes disciplinas, desde el gobierno hasta la ciencia. No está relacionado únicamente con las aplicaciones empresariales.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 32 08/02/2022 ¿Inteligencia de negocios o análisis de negocios? La diferencia principal entre la inteligencia de negocios y el análisis de negocios se basa en las preguntas que permiten responder. • La inteligencia de negocios está centrada en el análisis descriptivo – La BI prioriza el análisis descriptivo, que ofrece un resumen de los datos históricos y actuales a fin de mostrar qué ocurrió o qué está ocurriendo. – La BI responde las preguntas relacionadas con el “qué” y el “cómo”, para que pueda replicar lo que funciona y cambiar lo que no. • El análisis de negocios está centrado en el análisis predictivo. – El BA prioriza el análisis predictivo, que recurre a la minería de datos, el modelado y el aprendizaje automático para determinar la probabilidad de que ocurran ciertos resultados en el futuro. – El BA responde las preguntas relacionadas con el “por qué”, para que sea posible realizar predicciones más informadas sobre qué ocurrirá. Con el BA, puede anticipar las evoluciones y hacer los cambios necesarios para asegurarse el éxito.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 33 08/02/2022 Aplicación del análisis de negocios y el análisis de datos en el mundo real Tomemos el ejemplo de la tienda de joyería en línea. • Un analista de datos exploraría cómo las personas usan el sitio web. Para hacerlo, identificaría las tendencias en el tráfico, analizaría los datos demográficos de los visitantes y, tal vez, incluso crearía un sistema para hacer un seguimiento de cómo los clientes hacen clic en diferentes páginas. • Un analista de negocios se ocuparía más de las aplicaciones prácticas de estos datos y de cómo utilizarlos en la toma de decisiones para comprar anuncios, crear nuevos productos y actualizar el sitio web.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 35 08/02/2022 ¿Qué es el Big data? Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 36 08/02/2022 ¿Qué es el Big data? • El Big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. • Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. • Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 37 08/02/2022 ¿Qué es el Big data? • El Big Data es el análisis masivo de datos. Una cuantía de datos, tan sumamente grande, que las aplicaciones de software de procesamiento de datos que tradicionalmente se venían usando no son capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable. • Igualmente, el mismo término se refiere a las nuevas tecnologías que hacen posible el almacenamiento y procesamiento, además del uso que se hace de la información obtenida a través de dichas tecnologías.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 38 08/02/2022 Las "tres V" de big data Volumen La cantidad de datos importa. Con big data, tendrá que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, secuencias de clics en una página web o aplicación móvil, o equipos con sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes. Velocidad La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real. Variedad La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para poder entender su significado y admitir metadatos.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 39 08/02/2022 3, 6 O 7 “V”
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 40 08/02/2022 7 “V” DEL BIG DATA • Valor: una gran cuantía de datos frecuentemente extrae pequeñas informaciones de valor. Cómo conseguir dicha información de manera eficiente es uno de los retos que afronta día a día el área de la inteligencia de datos. El valor es sin duda una cualidad fundamental en el análisis. Variabilidad: en un entorno tan cambiante como el de los macrodatos, la información varía mucho. Y también han de hacerlo los modelos o tratamientos que se aplican en torno a esta, pues no son fijos en el tiempo y requieren de un control periódico. • Veracidad: saber la fiabilidad de la información recogida es importante para obtener unos datos de calidad e, incluso, dependiendo de las aplicaciones que se le vaya a dar a misma, se convierte en fundamental. Es un factor que puede influir mucho en conseguir una ventaja competitiva en la explotación del Big Data. • Visualización: Convertir cientos de hojas de información en un único gráfico que muestre claramente unas conclusiones predictivas es un ejemplo de cómo mostrar los resultados de forma clara y sencilla en un evidente ejercicio de sintetización.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 41 08/02/2022 Tipos de datos según su estructura
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 42 08/02/2022 Tipos de datos según su estructura
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 43 08/02/2022
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 44 08/02/2022 Herramientas de Big Data Hadoop Pig Hive Kafka
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 45 08/02/2022 Herramientas de Big Data Las organizaciones utilizan herramientas como Hadoop, Pig, Hive, Cassandra, Spark o Kafka, dependiendo de los requisitos específicos que tengan. La fundación Apache Software Foundation (ASF) apoya muchas de estas herramientas de Big Data. • Apache Hadoop: una de las soluciones más conocidas para analizar Big Data, que utiliza un marco de trabajo de código abierto para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. • Apache Spark: esta herramienta permite almacenar gran parte de los datos de procesamiento en la memoria y en el disco, lo que se traduce en una mayor rapidez. Trabaja con los lenguajes de programación Java, Scala, Python, R y SQL y funciona con el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), Apache Cassandra, OpenStack Swift y muchas otras soluciones de almacenamiento de datos. • Apache Kafka: esta solución permite a los usuarios publicar y suscribirse a fuentes de datos en tiempo real. La principal tarea de Kafka es trasladar la fiabilidad de otros sistemas de mensajería a los datos en streaming. • Apache Lucene: una herramienta que puede usarse para cualquier motor de recomendación porque utiliza bibliotecas de software de indexación y búsqueda de textos completos. • Apache Zeppelin: un proyecto que permite el análisis de datos interactivos con SQL y otros lenguajes de programación. • Elasticsearch: se podría definir como un motor de búsqueda empresarial, que destaca porque puede aportar conocimientos a partir de datos estructurados y no estructurados. • TensorFlow: una plataforma de machine learning cada vez más popular que se utiliza con fines de aprendizaje automático.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 46 08/02/2022 El Big Data ya está cambiando la manera en la que las organizaciones y las personas toman sus decisiones y, sin duda, sus efectos serán todavía más evidentes en el futuro. Cuando (casi) todo lo que tenemos a nuestro alrededor empiece a usar Internet (el Internet de las Cosas), las posibilidades de utilización del Big Data serán tremendas.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 48 08/02/2022 Herramientas de Inteligencia de Negocios • Power BI es una suite de Microsoft para la gestión de datos y la realización de análisis descriptivos y predictivos. Power BI vuelca la información en cuadros de mando interactivos que muestran la evolución de las variables del negocio, favoreciendo una dinámica self-service de acceso a los datos por parte de las distintas áreas de la organización. • Tableau mantiene su posición de preeminencia entre las soluciones de Business Intelligence más utilizadas. Probablemente, porque los niveles de dificultad en su manejo se adaptan al conocimiento de sus usuarios: los neófitos pueden efectuar análisis sencillos en una plataforma visual e intuitiva; mientras que los especialistas disponen de numeras opciones de configuración en un entorno seguro y escalable. Además, su gran implantación en todo el mundo ha favorecido el crecimiento de una comunidad online muy activa, que comparte a menudo sus experiencias con la herramienta en foros y redes sociales.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 49 08/02/2022 Herramientas de Inteligencia de Negocios • MicroStrategy: Ofrece numerosas posibilidades de integración con otras aplicaciones (con Power BI, entre otras), permite efectuar análisis en tiempo real y acaba con los silos en el manejo de la información empresarial. Además, provee funcionalidades específicas para el entorno móvil. • Oracle BI Presenta dos grandes bazas como herramienta de Business Intelligence para este año: • Analítica en la nube. Con Oracle Analytics Cloud es posible combinar un almacenamiento on premise de los datos con la ejecución de análisis en la nube. El resultado es un acceso seguro a los insights desde cualquier lugar. • Inteligencia Artificial y Machine Learning. El uso de la IA y el aprendizaje automático sustenta la formulación de predicciones más fiables.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 50 08/02/2022 Herramientas de Inteligencia de Negocios • Qlik con un tono pedagógico en su comunicación, intenta hacer fácil lo difícil, apostando por la simplificación de sus comandos y la automatización de las órdenes. En definitiva, persigue que los usuarios le pierdan el miedo a los datos. • SAP BusinessObjects Business Intelligence es una herramienta de Inteligencia de Negocio con implementación local y 100% integrable con el paquete Office de Microsoft, lo que la convierte en la solución de elección para aquellas compañías que han hecho de Excel su biblia corporativa.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 52 08/02/2022 Componentes de una solución de BI
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 53 08/02/2022 Solución BI - Arquitectura Sistemas OLTP o Fuentes de Datos 1. Origen de Datos 3. Transformación 5. DataMarts TXTs ó Vistas Cubo OLAP o Area Multidimensional Analysis Services 2000 2. Extracción Area Dimensional o de Modelos Estrella SQL Server 2000 4. Carga o Alimentación Cubo OLAP o Area Multidimensional Analysis Services 2000 Cubo OLAP o Area Multidimensional Analysis Services 2000 Area Temporal o de Preparación y Limpieza SQL Server 2000 Consultas, Reportes, Indicadores, Análisis Estadístico, Tendencias, Comparaciones Intranet, Microsoft Excel, Microsoft Data Analyzer, Business Scorecards 6. Visualización Usuarios Administradores de Plataforma Usuarios Técnicos
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 54 08/02/2022 Arquitectura – consideraciones • Identificados los orígenes de datos, estos cargarán periódicamente de acuerdo con el modelo requerido. • Los datos pueden cargarse desde – Archivos planos tipo TXT. – Las bases de datos de la organización vía ODBC u OLE DB. • Estos datos SIEMPRE se cargan en el área temporal, para transformación de datos, homogenización u otras modificaciones a realizar. • El área temporal es el ÚNICO origen o punto de entrada del modelo dimensional. – No crece de acuerdo con las necesidades de información. • El modelo dimensional es el ÚNICO origen o punto de entrada del DataMart. – Si crece de acuerdo con las necesidades de información.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 55 08/02/2022 Diseño Conceptual – Modelo de Datos Dim_Empleado Dim_Empleado Dim_Empleado EmployeeKey EmployeeKey Empleado_ID ... Empleado_ID ... Dim_Empleado Dim_Empleado Dim_Empleado EmployeeKey EmployeeKey Empleado_ID ... Empleado_ID ... Cod_Empleado Dim_Tiempo Dim_Tiempo Dim_Tiempo TimeKey TimeKey Fecha ... Fecha ... Dim_Tiempo Dim_Tiempo Dim_Tiempo TimeKey TimeKey Fecha ... Fecha ... Cod_Tiempo Dim_Producto Dim_Producto Dim_Producto ProductKey ProductKey Producto_ID ... Producto_ID ... Dim_Producto Dim_Producto Dim_Producto ProductKey ProductKey Producto_ID ... Producto_ID ... Cod_Producto Dim_Cliente Dim_Cliente Dim_Cliente CustomerKey CustomerKey Cliente_ID ... Cliente_ID ... Dim_Cliente Dim_Cliente Dim_Cliente CustomerKey CustomerKey Cliente_ID ... Cliente_ID ... Cod_Cliente Dim_Proveedor Dim_Proveedor Dim_Proveedor ShipperKey ShipperKey Proveedor_ID ... Proveedor_ID ... Dim_Proveedor Dim_Proveedor Dim_Proveedor ShipperKey ShipperKey Proveedor_ID ... Proveedor_ID ... Cod_Proveedor Fact_Ventas Fact_Ventas TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey Monto_Ventas ... Monto_Ventas ... Fact_Ventas Fact_Ventas TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey TimeKey EmployeeKey ProductKey CustomerKey ShipperKey Monto_Ventas ... Monto_Ventas ... Cod_Tiempo Cod_Cliente Cod_Proveedor Cod_Producto Cod_Empleado Clave Múltiple Clave Clave M Mú últiple ltiple Clave Múltiple Clave Clave M Mú últiple ltiple Medidas Medidas Medidas Medidas Medidas Medidas Claves Dimensionales Claves Claves Dimensionales Dimensionales
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 56 08/02/2022 Modelo de Datos – consideraciones • El modelo estrella es un modelo “desnormalizado”. • El modelo estrella consolida hechos en relación a unas dimensiones o filtros. • Los datos no representan una transacción del negocio en particular. • Los datos pueden obtenerse mediante cálculos o agregaciones. • El modelo estrella es una representación de negocios de una vista de la organización. – Ventas – Mercadeo
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 57 08/02/2022 Modelo de Datos – Consideraciones • El modelo dimensional es una técnica que busca fortalecer la capacidad de consultas de que los usuarios disponen, haciendo la interfaz más entendible y el procesamiento más eficiente. • En contraposición al modelo ER, que es una técnica poderosa para el diseño de sistemas de procesamiento de transacciones en ambientes de bases de datos relacionales. • En el ambiente transaccional se diseña alrededor de las aplicaciones y funciones tales como préstamos, ahorros, tarjeta bancaria y depósitos para una institución financiera. • En el ambiente data warehousing se organiza alrededor de sujetos tales como cliente, vendedor, producto y actividad.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 58 08/02/2022 Diseño Conceptual – Proceso ETL DataMarts– Analysis Services 2000 Area Dimensional – SQL Server 2000 Area Temporal – SQL Server 2000 TXT TXT TXT DTS DTS DTS TXT DTS DTS DTS DTS DTS DTS DTS DTS
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 59 08/02/2022 Proceso ETL – Consideraciones • El área temporal es dinámica, pero no crece en la medida en que alimentamos el modelo. • El área dimensional no es dinámica, pero si crece en la medida en que alimentamos el modelo. • Los cubos OLAP almacenan los agregados y el detalle, por razones de desempeño. • Todas las operaciones involucradas dentro de este procesamiento, serán automáticas.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 60 08/02/2022 Proceso ETL – Consideraciones Transformar Transformar Modificación Modificación Combinación Combinación Totalización Totalización comprador comprador Barr, Adam Chai, Sean O’Melia, Erin ... reg_id reg_id 2 4 6 ... ventas ventas 17.60 52.80 8.82 ... nombre_comp nombre_comp Barr, Adam Chai, Sean O’Melia, Erin ... reg_id reg_id 2 4 6 ... ventas ventas 17.60 52.80 8.82 ... nombre_comp nombre_comp Barr, Adam Chai, Sean O’Melia, Erin ... precio precio .55 1.10 .99 ... cantidad cantidad 32 48 9 ... comprador comprador Barr, Adam Chai, Sean O’Melia, Erin ... reg_id reg_id II IV VI ... ventas ventas 17.60 52.80 8.82 ... nombre_comp nombre_comp Barr, Adam Chai, Sean O’Melia, Erin ... precio precio .55 1.10 .99 ... cant cant 32 48 9 ... ventas ventas 17.60 52.80 8.82 ... nombre nombre Adam Sean Erin ... apellido apellido Barr Chai O’Melia ... reg_id reg_id 2 4 6 ... ventas ventas 17.60 52.80 8.82 ... DTS DTS
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 61 08/02/2022 Proceso ETL – Ejemplo Inicia Proceso Archivo Origen Exito Exito Fin Proceso Exito Fracaso Fin Proceso Exito Exito
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 62 08/02/2022 Cubo Multidimensional Sección Hogar Informática Alimentos Alimentos Marcas Fanta Gatorade Pepsi-Cola Coca-Cola Red Bull Coca-Cola 24 Semana del mes 03 10 17 23.5 MM UNIDADES € 28.3 VENTA BRUTA € 26.8 COSTO 24 “Mostrar las ventas de Coca-Cola en la sección de alimentos, para la 4ta. semana.”
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 63 08/02/2022 El modelo multidimensional
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 64 08/02/2022 Diseño Conceptual – Visualización Escenario 2 – Esquema de Visualización (Vía Intranet o Web) Escenario 1 – Esquema de Visualización (Vía Microsoft Excel) Panel de Control Libro Excel Cubo Reportes Entidades Externas Libro Excel Consultas Dinámicas Libro Excel Usuarios Usuarios Cubo Panel de Control Aplicación Intranet Consultas Dinámicas Aplicación Intranet Consultas Estáticas Aplicación Intranet Usuarios Usuarios Escenario 3 – Esquema de Visualización (Vía Data Analyzer) Cubo Data Analyzer Usuarios Microsoft PowerPoint Microsoft Excel Microsoft Word
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 65 08/02/2022 Modelos Perfilados de Visualización Análisis Estratégico Consultas Analíticas Reportes Interactivos Tablero de Control Herramienta de Consulta Reportes Dinámicos Analistas Usuarios Casuales
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 66 08/02/2022 Visualización – Consideraciones • La fuente de información para los usuarios SIEMPRE será el cubo OLAP. • El tipo de visualización se determinará de acuerdo con el análisis que se haga de los perfiles de los usuarios. • Cada esquema de visualización tendrá un documento de ayuda, orientado hacia el “cómo hacer”.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 68 08/02/2022 ¿Cómo se complementan la Inteligencia de Negocios y el Big Data? • El concepto de Big Data no alude directamente a los procesos o a las personas: es un concepto centrado en los algoritmos y metodologías que permiten extraer el conocimiento de los datos procesados. • Estos datos, a su vez, pueden provenir de una amplia variedad de fuentes, y bien pueden ser estructurados, como se estila tradicionalmente en las bases de datos de negocio, o no estructurados, lo cual abarca desde datos textuales hasta contenidos multimedia.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 69 08/02/2022 ¿Cómo se complementan la Inteligencia de Negocios y el Big Data? • También podemos evidenciar que el componente analítico de la BI se potencia desde el Big Data, pero que a su vez, una concepción holística y aplicada del Big Data, demanda de las cualidades de la BI. – En tal sentido, suponer un escenario de datos más completo, más abierto y con muchas más capacidades para procesar, integrar, analizar y distribuir información solo puede ser positivo y no debe ser óbice para generar diferencias en sus aplicaciones. • El escenario idóneo es aquel que nos permite tener muchos más datos, poder integrarlos y maximizar su calidad y completitud, definir metodologías idóneas para su procesamiento y análisis y asegurarse de que los mismos lleguen a los decisores con tal calidad que el nivel de dificultad para su transformación en decisiones y para llevarlo a la implementación se reduzca a un mínimo.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 70 08/02/2022 Casos prácticos de aplicación y éxito empresarial La compañía de referencia a nivel mundial, en lo que a comercio electrónico se refiere, basa buena parte de su éxito en conocer de antemano lo que necesitan sus clientes. Así, es muy probable que si entras en la página de esta empresa, te sugiera artículos que van a ser de gran interés para ti. ¿Cómo? A través de la inteligencia de datos analizan muchos factores de carácter individual del usuario como sus hábitos de compra o intereses. Uno de los grandes factores del éxito de la popular empresa estadounidense Netflix, es su magistral uso de los macrodatos para crear nuevos contenidos para sus usuarios, cuyos hábitos de consumo y preferencias son observados al detalle para descubrir qué es lo que van a querer ver a continuación en base a patrones predictivos. Así crearon, por ejemplo, la serie House of Cards: observaron que a muchos de sus usuarios les gustaban contenidos que incluyeran poder, política, drama y sensualidad entre sus características principales. Y también que les gustaba como actor Kevin Spacey. Así, dieron con la fórmula y mezclaron en la trama todos estos ingredientes poniendo a protagonizar a Spacey la misma. Igual proceso para Stranger Things y otros grandes éxitos de audiencia.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 72 08/02/2022 Roles en Data Science
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 73 08/02/2022 El equipo Scrum – Equipo de Analítica Fuente: Jan Zawadzky
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 74 08/02/2022 Data Scientist Jugador multifuncional ▪ Matemático, Economista con conocimientos de programación ▪ Ingeniero Informático, Computación, con conocimientos estadística ▪ 90% del trabajo de un Data Scientist es trabajar… con data (no modelos) ▪ Skills de visualización de datos ▪ Skills de storytelling, comunicación con Stakeholders. “Lo que no se comunica, no existe” ▪ ¿Cuán multifuncional? ¿End-to-end? ▪ “¿Cómo convencería a un gerente de que la nueva versión de su modelo es mejor que la versión actual?”
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 75 08/02/2022 Data Engineer La navaja suiza ▪ No sólo RDBMS – Procesar archivos de texto, web scraping, data no estructurada ▪ No sólo RDMS – Procesamiento en Cloud, Big Data, uso de Python, Spark ▪ Plus: Conocimiento estadístico, EDA ▪ Automatización: Pipelines, Stored Procedures, Jobs, Cronjobs, Pentaho, Cloud ▪ SQL Avanzado: Windowing, Datawarehouse functions.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 76 08/02/2022 Data Analyst Hacer sentido de la data ▪ Experto en visualizaciones: Tableau, PoweBI, Python ▪ Encontrar insights en la data – Punto intermedio entre descriptivo y predictivo ▪ Experto de negocio, funcional. ▪ Evaluar modelos, casos de negocio.
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 77 08/02/2022 Analytics UX/CX Puente entre el usuario y la Analítica ▪ UX: User Experience, CX: Customer Experience ▪ Levantamiento de información, desarrollo de arquetipos ▪ Casos de uso de modelos analíticos ▪ Journey del cliente, manera en la que interactúa el cliente con los resultados del modelo
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 78 08/02/2022 AI Product Manager Lidera la visión del producto de Analítica ▪ Perfil mixto. ▪ Experto del Negocio ▪ Experto en AI, Analítica, Ciencia de Datos ▪ Influir en las personas. Capacidades de negociación ▪ Saber contar una historia. Usar data como evidencia
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 79 08/02/2022 ML Engineer / ML Ops Despliegue y monitoreo de soluciones de AI ▪ Lo que no se despliega, no existe! ▪ Un buen científico de datos no es / no tiene que ser un buen ingeniero informático ▪ Experto en despliegues, versionamiento, entendiendo el lenguaje de Ciencia de Datos ▪ Ciencia de Datos = Data + Código ▪ Optimización de código. Caso Netflix ▪ Optimizar para sistemas: Resilientes, Escalables, Disponibles, Alto Rendimiento ▪ Nicho importante!
Inteligencia de Negocios Carrera de Software Ph.D. Franklin Parrales 80 08/02/2022 Introducción a la inteligencia de negocios Unidad 1 Final de la unidad

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