Este documento presenta un resumen de tres capítulos sobre inteligencia de negocios. Brevemente describe la inteligencia de negocios, su historia y características. Explica el ciclo de inteligencia de negocios y los factores que determinan la eficacia de un sistema de inteligencia de negocios como la rapidez, fiabilidad y presentación de la información. También define conceptos clave como administración del conocimiento y toma de decisiones en el contexto empresarial.
Tesis Prototipo de Sistema de Inteligencia de Negocios Nicolás Chavez
Este documento presenta un resumen de una tesis de grado sobre el desarrollo de un prototipo de sistema de inteligencia de negocios utilizando minería de datos sobre software libre para el Grupo Flayp. El objetivo principal fue demostrar la factibilidad de implementar una solución de inteligencia de negocios basada en software libre para apoyar la toma de decisiones estratégicas de la empresa. Para lograrlo, se analizaron los sistemas, procesos y requerimientos de la empresa y se desarrolló un prototipo utilizando
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
Inteligencia de negocios - Business Intelligence
ingluye ETL, Data Mining, Data Warehouse, OLAP
Explicación breve para clase de Ingeniería en Gestión Empresarial IGE
Propuesta de un modelo de analitica de datosXime1097
Este documento propone un modelo de analítica de datos que incluye objetivos y alcance del análisis, recopilación y organización de datos relevantes de la empresa, mapeo de procesos de negocio, y análisis e interpretación de la base de datos. Explica herramientas como software de bases de datos para almacenar y organizar datos de manera que puedan usarse para la toma de decisiones estratégicas.
La inteligencia de negocios (BI) es el proceso de analizar datos de una empresa para extraer conocimiento e información. Con herramientas tecnológicas, la BI permite generar informes, pronósticos, análisis multidimensionales y compartir información entre departamentos para mejorar la toma de decisiones. Una solución de BI completa incluye datos almacenados, minería de datos, agentes y aplicaciones de soporte de decisiones.
Es un sistema integrado usuario–máquina, el cual implica que algunas tareas son mejor realizadas por el hombre, mientras que otras son muy bien hechas por la máquina, para brindar información que apoye la administración y las funciones de toma de decisiones en una empresa.
El objetivo de esta conferencia es presentar los 3 conceptos esenciales en las áreas de business analytics y data science para asegurar una correcta ejecución de los proyectos. ¿Cómo lograr realizar un proyecto de data science exitoso?
El documento describe varios tipos de fraude corporativo, incluyendo definiciones, análisis conceptuales de términos como corrupción y soborno, y condiciones que facilitan el fraude como presión, racionalización, oportunidad y capacidad. También analiza síntomas e indicadores de fraude, como banderas rojas relacionadas con la empresa y el personal, e inventarios de incentivos que pueden ayudar a identificar riesgos de fraude.
Tesis Prototipo de Sistema de Inteligencia de Negocios Nicolás Chavez
Este documento presenta un resumen de una tesis de grado sobre el desarrollo de un prototipo de sistema de inteligencia de negocios utilizando minería de datos sobre software libre para el Grupo Flayp. El objetivo principal fue demostrar la factibilidad de implementar una solución de inteligencia de negocios basada en software libre para apoyar la toma de decisiones estratégicas de la empresa. Para lograrlo, se analizaron los sistemas, procesos y requerimientos de la empresa y se desarrolló un prototipo utilizando
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
Inteligencia de negocios - Business Intelligence
ingluye ETL, Data Mining, Data Warehouse, OLAP
Explicación breve para clase de Ingeniería en Gestión Empresarial IGE
Propuesta de un modelo de analitica de datosXime1097
Este documento propone un modelo de analítica de datos que incluye objetivos y alcance del análisis, recopilación y organización de datos relevantes de la empresa, mapeo de procesos de negocio, y análisis e interpretación de la base de datos. Explica herramientas como software de bases de datos para almacenar y organizar datos de manera que puedan usarse para la toma de decisiones estratégicas.
La inteligencia de negocios (BI) es el proceso de analizar datos de una empresa para extraer conocimiento e información. Con herramientas tecnológicas, la BI permite generar informes, pronósticos, análisis multidimensionales y compartir información entre departamentos para mejorar la toma de decisiones. Una solución de BI completa incluye datos almacenados, minería de datos, agentes y aplicaciones de soporte de decisiones.
Es un sistema integrado usuario–máquina, el cual implica que algunas tareas son mejor realizadas por el hombre, mientras que otras son muy bien hechas por la máquina, para brindar información que apoye la administración y las funciones de toma de decisiones en una empresa.
El objetivo de esta conferencia es presentar los 3 conceptos esenciales en las áreas de business analytics y data science para asegurar una correcta ejecución de los proyectos. ¿Cómo lograr realizar un proyecto de data science exitoso?
El documento describe varios tipos de fraude corporativo, incluyendo definiciones, análisis conceptuales de términos como corrupción y soborno, y condiciones que facilitan el fraude como presión, racionalización, oportunidad y capacidad. También analiza síntomas e indicadores de fraude, como banderas rojas relacionadas con la empresa y el personal, e inventarios de incentivos que pueden ayudar a identificar riesgos de fraude.
El ciclo de la inteligencia de negociosSofía Rosas ♥
La inteligencia de negocios es el proceso de recopilar, analizar y presentar información relevante para facilitar la toma de decisiones que mejoren el desempeño y ventaja competitiva de una empresa. Este proceso incluye convertir datos en información útil, determinar oportunidades, implementar soluciones, medir resultados y repetir el ciclo continuamente.
La inteligencia de negocios (BI) es un término que se emplea para describir un conjunto amplio, cohesivo e integrado de herramientas y procesos que se usan para captar, recolectar, integrar, guardar y analizar datos con el fin de generar y presentar información para apoyar la toma de decisiones de negocios.
La planeacion por escenarios, junto al analisis de fuerzas y Octoplus empresarial representan el camino hacia el posicionamiento y desarrollo organizacional
El documento presenta una introducción a Business Intelligence. Describe brevemente su historia, definición, características, niveles de realización, elementos, ventajas, software y arquitectura de soporte para la toma de decisiones.
The right approach to data governance plays a crucial role in the success of AI and analytics initiatives within an organization. This is especially true for small to medium-sized companies that must harness the power of data to drive growth, innovation and competitiveness.
This guide aims to provide SMB organizations with a practical roadmap to successfully implement a data governance strategy that ensures data quality, security and compliance. Use it to unlock the full potential of your data assets.
El resumen analiza un informe de auditoría de control interno y requisitos legales realizado por KFJ Consultores SAS para Soluciones Inmediatas S.A.S. Se identificaron varias inconsistencias en documentos legales como actas de asamblea y estatutos que podrían afectar la validez de la compañía. También se auditó procesos internos como selección de personal, nómina y compras, encontrando falencias en los controles y flujos de estos. Se recomienda corregir documentación legal e implementar mejoras en los procesos audit
Sistemas de Informacion en el Ambiente InternoVíctor Mqz
Este documento describe los sistemas de información internos de una organización. Explica que los gerentes de marketing obtienen información de fuentes internas como pedidos, ventas e inventarios, y que almacenan los datos de clientes y productos en bases de datos. También detalla cómo las organizaciones transforman y evalúan la información interna para tomar mejores decisiones estratégicas y tácticas.
1) Alemania ganó la Copa Mundial de Fútbol de 2014 utilizando tecnología de big data para analizar grandes cantidades de datos sobre el rendimiento de los jugadores y equipos. 2) La asociación de fútbol alemana se asoció con SAP para crear una herramienta de análisis llamada Match Insights que recopila y analiza datos sobre el rendimiento. 3) Estos datos se almacenan en la base de datos SAP HANA y se analizan en tiempo real para mejorar el rendimiento de los jugadores y del
Stop the madness - Never doubt the quality of BI again using Data GovernanceMary Levins, PMP
Does this sound familiar? "Are you sure those numbers are right?" "Why are your numbers different than theirs?"
We've all heard it and had that gut wrenching feeling of doubt that comes with uncertainty around the quality of the numbers.
Stop the madness! Presented in Dunwoody on April 18 by industry leading expert Mary Levins who discusseses what it takes to successfully take control of your data using the Data Governance Framework. This framework is proven to improve the quality of your BI solutions.
Mary is the founder of Sierra Creek Consulting
En este trabajo monográfico presentamos de una manera objetiva y didáctica el BI (Inteligencia de Negocios) como un proceso necesario e imprescindible en la toma de decisiones. Trataremos de dar solución a las diferentes preguntas que se hace el público en cuestión a las estrategias de tomar decisiones de negocios en una empresa o en cualquier organización pública.
Definimos a BI, como un proceso para explorar y analizar información estructurada sobre un área, con el fin de descubrir y efectuar cambios hacia el mejoramiento de la empresa.
Debido a la alta demanda de las empresas por las mejoras en la competitividad de sus productos y servicios, desarrollamos el BI para dar a conocer a los lectores y usuarios el uso de las herramientas y tecnología necesaria para su aprovechamiento al máximo, y lograr el conocimiento y difusión del BI en las mayores partes posibles del área de negocios empresariales.
MAGERIT es una metodología para analizar y gestionar los riesgos de los sistemas de información. Sus objetivos son concientizar a los responsables de los sistemas sobre los riesgos existentes y la necesidad de controlarlos, ayudar a describir medidas para mantener los riesgos bajo control, y ofrecer un método sistemático para analizar dichos riesgos. La metodología incluye realizar un análisis de riesgos que identifica y valora los activos, amenazas, vulnerabilidades, impactos y riesgos del
Este documento presenta un cronograma de actividades para un proyecto que se realizará entre diciembre de 2018 y marzo de 2019, incluyendo búsqueda de información, organización, diseño, planificación, construcción, montaje de circuitos, pruebas y finalización de un aerotromo.
La inteligencia de negocios es el proceso de analizar datos de una empresa para extraer conocimiento e información útil para la toma de decisiones. Incluye metodologías, técnicas y herramientas que permiten a las organizaciones acceder y analizar datos para tomar decisiones basadas en evidencia. La inteligencia de negocios comenzó en la década de 1980 para facilitar el acceso de los ejecutivos a la información y ha evolucionado para incluir componentes como almacenes de datos, minería de datos y análisis multidimensional.
Auditoria informatica pruebas de auditoriasoulminato1
Este documento presenta diferentes tipos de pruebas de auditoría como pruebas sustantivas, pruebas de cumplimiento y pruebas selectivas. Las pruebas sustantivas se enfocan en obtener evidencia física, documental y de libros para opinar sobre la integridad de los datos contables. Las pruebas de cumplimiento evalúan los procedimientos de control de una organización. Y las pruebas selectivas permiten derivar conclusiones sobre un grupo numeroso examinando una muestra, ofreciendo ventajas de economía, oportunidad y minuciosidad.
Modelos de sistemas de informacion gerencialJANOCANTO
Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence que permite analizar datos de una organización de manera dinámica e interactiva para apoyar la toma de decisiones. Un DSS ofrece informes flexibles, integración de datos entre departamentos, acceso a información histórica y se ajusta a las necesidades de cada usuario. Existen diferentes tipos de DSS como los sistemas de información gerencial, los sistemas de información ejecutiva y los sistemas expertos basados en inteligencia artificial.
Este documento presenta una guía metodológica para el diseño de sistemas de gestión del conocimiento que apoyen el desarrollo de cadenas de valor inclusivas y sostenibles. Explica conceptos clave como cadena de valor, gestión del conocimiento, y tipos de conocimiento. Luego, propone un proceso metodológico en cuatro fases para identificar demandas de información de los actores de la cadena y diseñar sistemas que respondan a estas demandas, con el fin de mejorar la toma de decisiones y negociación entre los
El documento describe varios controles y políticas importantes para la evaluación del proceso de datos y equipos de computo de una organización. Entre ellos se incluyen controles de datos, políticas de respaldos, políticas y procedimientos generales, políticas de revisión de bitácoras, control de licencias de software, políticas de seguridad física, y controles de operación, asignación de trabajo, medios de almacenamiento masivo y orden en el centro de computo. También se propone el uso de cuestionarios para evaluar la implementación de estas políticas y
El documento presenta información sobre varios conceptos clave relacionados con la gestión de bases de datos y sistemas de información empresariales. Brevemente describe los siguientes conceptos:
1. Business Intelligence y sus características principales como la accesibilidad a la información y el apoyo a la toma de decisiones.
2. Los sistemas ERP y sus funciones como la integración de procesos y automatización.
3. El proceso ETL que permite extraer, transformar y cargar datos entre sistemas para su uso posterior.
4
El ciclo de la inteligencia de negociosSofía Rosas ♥
La inteligencia de negocios es el proceso de recopilar, analizar y presentar información relevante para facilitar la toma de decisiones que mejoren el desempeño y ventaja competitiva de una empresa. Este proceso incluye convertir datos en información útil, determinar oportunidades, implementar soluciones, medir resultados y repetir el ciclo continuamente.
La inteligencia de negocios (BI) es un término que se emplea para describir un conjunto amplio, cohesivo e integrado de herramientas y procesos que se usan para captar, recolectar, integrar, guardar y analizar datos con el fin de generar y presentar información para apoyar la toma de decisiones de negocios.
La planeacion por escenarios, junto al analisis de fuerzas y Octoplus empresarial representan el camino hacia el posicionamiento y desarrollo organizacional
El documento presenta una introducción a Business Intelligence. Describe brevemente su historia, definición, características, niveles de realización, elementos, ventajas, software y arquitectura de soporte para la toma de decisiones.
The right approach to data governance plays a crucial role in the success of AI and analytics initiatives within an organization. This is especially true for small to medium-sized companies that must harness the power of data to drive growth, innovation and competitiveness.
This guide aims to provide SMB organizations with a practical roadmap to successfully implement a data governance strategy that ensures data quality, security and compliance. Use it to unlock the full potential of your data assets.
El resumen analiza un informe de auditoría de control interno y requisitos legales realizado por KFJ Consultores SAS para Soluciones Inmediatas S.A.S. Se identificaron varias inconsistencias en documentos legales como actas de asamblea y estatutos que podrían afectar la validez de la compañía. También se auditó procesos internos como selección de personal, nómina y compras, encontrando falencias en los controles y flujos de estos. Se recomienda corregir documentación legal e implementar mejoras en los procesos audit
Sistemas de Informacion en el Ambiente InternoVíctor Mqz
Este documento describe los sistemas de información internos de una organización. Explica que los gerentes de marketing obtienen información de fuentes internas como pedidos, ventas e inventarios, y que almacenan los datos de clientes y productos en bases de datos. También detalla cómo las organizaciones transforman y evalúan la información interna para tomar mejores decisiones estratégicas y tácticas.
1) Alemania ganó la Copa Mundial de Fútbol de 2014 utilizando tecnología de big data para analizar grandes cantidades de datos sobre el rendimiento de los jugadores y equipos. 2) La asociación de fútbol alemana se asoció con SAP para crear una herramienta de análisis llamada Match Insights que recopila y analiza datos sobre el rendimiento. 3) Estos datos se almacenan en la base de datos SAP HANA y se analizan en tiempo real para mejorar el rendimiento de los jugadores y del
Stop the madness - Never doubt the quality of BI again using Data GovernanceMary Levins, PMP
Does this sound familiar? "Are you sure those numbers are right?" "Why are your numbers different than theirs?"
We've all heard it and had that gut wrenching feeling of doubt that comes with uncertainty around the quality of the numbers.
Stop the madness! Presented in Dunwoody on April 18 by industry leading expert Mary Levins who discusseses what it takes to successfully take control of your data using the Data Governance Framework. This framework is proven to improve the quality of your BI solutions.
Mary is the founder of Sierra Creek Consulting
En este trabajo monográfico presentamos de una manera objetiva y didáctica el BI (Inteligencia de Negocios) como un proceso necesario e imprescindible en la toma de decisiones. Trataremos de dar solución a las diferentes preguntas que se hace el público en cuestión a las estrategias de tomar decisiones de negocios en una empresa o en cualquier organización pública.
Definimos a BI, como un proceso para explorar y analizar información estructurada sobre un área, con el fin de descubrir y efectuar cambios hacia el mejoramiento de la empresa.
Debido a la alta demanda de las empresas por las mejoras en la competitividad de sus productos y servicios, desarrollamos el BI para dar a conocer a los lectores y usuarios el uso de las herramientas y tecnología necesaria para su aprovechamiento al máximo, y lograr el conocimiento y difusión del BI en las mayores partes posibles del área de negocios empresariales.
MAGERIT es una metodología para analizar y gestionar los riesgos de los sistemas de información. Sus objetivos son concientizar a los responsables de los sistemas sobre los riesgos existentes y la necesidad de controlarlos, ayudar a describir medidas para mantener los riesgos bajo control, y ofrecer un método sistemático para analizar dichos riesgos. La metodología incluye realizar un análisis de riesgos que identifica y valora los activos, amenazas, vulnerabilidades, impactos y riesgos del
Este documento presenta un cronograma de actividades para un proyecto que se realizará entre diciembre de 2018 y marzo de 2019, incluyendo búsqueda de información, organización, diseño, planificación, construcción, montaje de circuitos, pruebas y finalización de un aerotromo.
La inteligencia de negocios es el proceso de analizar datos de una empresa para extraer conocimiento e información útil para la toma de decisiones. Incluye metodologías, técnicas y herramientas que permiten a las organizaciones acceder y analizar datos para tomar decisiones basadas en evidencia. La inteligencia de negocios comenzó en la década de 1980 para facilitar el acceso de los ejecutivos a la información y ha evolucionado para incluir componentes como almacenes de datos, minería de datos y análisis multidimensional.
Auditoria informatica pruebas de auditoriasoulminato1
Este documento presenta diferentes tipos de pruebas de auditoría como pruebas sustantivas, pruebas de cumplimiento y pruebas selectivas. Las pruebas sustantivas se enfocan en obtener evidencia física, documental y de libros para opinar sobre la integridad de los datos contables. Las pruebas de cumplimiento evalúan los procedimientos de control de una organización. Y las pruebas selectivas permiten derivar conclusiones sobre un grupo numeroso examinando una muestra, ofreciendo ventajas de economía, oportunidad y minuciosidad.
Modelos de sistemas de informacion gerencialJANOCANTO
Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence que permite analizar datos de una organización de manera dinámica e interactiva para apoyar la toma de decisiones. Un DSS ofrece informes flexibles, integración de datos entre departamentos, acceso a información histórica y se ajusta a las necesidades de cada usuario. Existen diferentes tipos de DSS como los sistemas de información gerencial, los sistemas de información ejecutiva y los sistemas expertos basados en inteligencia artificial.
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El documento describe varios controles y políticas importantes para la evaluación del proceso de datos y equipos de computo de una organización. Entre ellos se incluyen controles de datos, políticas de respaldos, políticas y procedimientos generales, políticas de revisión de bitácoras, control de licencias de software, políticas de seguridad física, y controles de operación, asignación de trabajo, medios de almacenamiento masivo y orden en el centro de computo. También se propone el uso de cuestionarios para evaluar la implementación de estas políticas y
El documento presenta información sobre varios conceptos clave relacionados con la gestión de bases de datos y sistemas de información empresariales. Brevemente describe los siguientes conceptos:
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2. Los sistemas ERP y sus funciones como la integración de procesos y automatización.
3. El proceso ETL que permite extraer, transformar y cargar datos entre sistemas para su uso posterior.
4
Este documento describe la necesidad de implementar un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) en una estación de servicio. Actualmente, la estación de servicio carece de tecnología e información para tomar decisiones de manera efectiva. El DSS propuesto permitiría extraer y analizar datos para generar alternativas y apoyar la toma de decisiones de los gerentes. El DSS se implementaría mediante el diseño de modelos, programas y archivos de datos para obtener y almacenar información relevante de manera oportuna.
Trabajo de investigacion herramientas de inteligencia de negociosTania Sanchez
Este documento describe las herramientas más utilizadas en inteligencia de negocios. Explica brevemente el origen y evolución de las herramientas de BI, así como sus características principales. Luego, analiza diez herramientas populares como Microsoft Dynamics, IBM Cognos Analytics, SAP Business Intelligence, Oracle BI, Tableau, Sisense, Clear Analytics, QlikView, Gooddata y Style Intelligence. Finalmente, discute las tendencias actuales y ventajas de implementar herramientas de inteligencia de negocios.
Este documento describe la importancia de los sistemas de reporting para mejorar la gestión empresarial. Explica que la información es un activo valioso para las organizaciones y que es necesario invertir en conocimiento e información. También destaca que un buen sistema de reporting debe estar soportado por un sistema de información que proporcione datos precisos y oportunos para la toma de decisiones.
La inteligencia de negocios se refiere al uso que las empresas hacen de los datos y la información para tomar mejores decisiones. El documento describe la evolución de la inteligencia de negocios desde sus inicios en la década de 1950 hasta convertirse en una herramienta clave para las empresas a finales del siglo XX. También explica conceptos como OLAP que permiten el análisis multidimensional de grandes volúmenes de datos para agilizar la toma de decisiones.
La inteligencia en los negocios & toma De Decisiones KarenSanchez04
La inteligencia de negocios ayuda a transformar datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones empresariales. Ofrece herramientas como cuadros de mando, sistemas de soporte a decisiones y almacenes de datos que integran información de múltiples fuentes para analizarla y predecir resultados. El proceso de toma de decisiones implica identificar problemas e alternativas, evaluarlas y seleccionar la opción óptima considerando criterios y consecuencias.
A Practical Guide to Pentaho Business Analytics. s.l. : Packt
Publishing, 2011..........................................................................................76
Parte XVI.12. Jorge Camoes, Miguel Valdes. Pentaho 3.2 Data Integration:
Beginner's Guide. s.l. : Packt Publishing, 2009.......................................76
Parte XVII.13. Jorge Camoes, Miguel Valdes. Pentaho Reporting 3.5 for
Java Developers. s.l. : Packt Publishing, 2010........................................76
Parte XVIII.14. Jorge Camoes, Miguel Valdes. Pentaho Kettle Solutions:
Building Open Source ETL Solutions with Pentaho Data Integration.
s.
Este documento habla sobre los sistemas de información y sus componentes. Explica que los sistemas de información permiten capturar, procesar, almacenar y distribuir información para apoyar la toma de decisiones. Identifica cuatro componentes claves de los sistemas de información: entradas, procesamiento, salidas y retroalimentación. También destaca la importancia de las herramientas ofimáticas como Microsoft Office y las principales herramientas como hojas de cálculo y presentaciones.
El documento presenta un caso práctico sobre la optimización del planeamiento estratégico de la empresa "CURVIS J&A." S.R.L., dedicada a la venta de ropa de damas. La empresa ha experimentado crecimiento pero reconoce la necesidad de mejorar su planeamiento para enfrentar los desafíos del mercado de la moda. El documento analiza las estrategias de planeamiento empresarial y financiero, incluyendo la administración de la caja chica, con el objetivo de fortalecer la posición competitiva de la empresa a largo pl
Este documento presenta una introducción a la inteligencia de negocios y su importancia para la toma de decisiones en las empresas. Explica brevemente los componentes clave de una solución de inteligencia de negocios, como la extracción, transformación y carga de datos, almacenes de datos y herramientas de análisis. También analiza casos exitosos de implementación de inteligencia de negocios y concluye resaltando cómo esta permite a las organizaciones acceder a información precisa para lograr una mejor gestión.
El documento resume los principales temas de la primera solemne de Orlando Donoso Montero sobre la empresa y sociedad del conocimiento. Explica brevemente qué es la gestión del conocimiento, su proceso e importancia para las organizaciones. También describe cómo la auditoría se relaciona con la gestión del conocimiento y los objetivos de la auditoría. Finalmente, menciona a Tony Buzon y los mapas mentales.
Introducción a la inteligencia de negociosJuan Anaya
Este documento introduce los conceptos básicos de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios utiliza datos almacenados en un data warehouse o data marts para medir variables como la productividad y tomar decisiones. Describe tres tipos de sistemas de información - sistemas transaccionales, de apoyo a decisiones y estratégicos - y cómo cada uno apoya diferentes niveles de toma de decisiones en una empresa.
El documento describe la importancia de la calidad de datos en el Big Data y su impacto en la toma de decisiones corporativas. Explica que la calidad de datos es fundamental para tomar buenas decisiones basadas en datos precisos. También describe el proceso metodológico que incluye entrevistas, encuestas y observación para analizar cómo el Big Data afecta la toma de decisiones en las organizaciones. El objetivo es determinar la importancia del Big Data para la toma de decisiones estratégicas basadas en grandes cantidades de datos.
Este documento describe el proceso de toma de decisiones gerenciales. Explica que este proceso implica decidir entre alternativas para aprovechar oportunidades o resolver conflictos de manera que se alineen con los objetivos de la empresa. Luego, detalla las fases del proceso de toma de decisiones, incluyendo identificar el problema, analizar alternativas y seleccionar e implementar una solución. Finalmente, discute diferentes tipos de decisiones gerenciales y factores a considerar para tomar decisiones efectivas.
Este documento presenta una introducción al tema de las Organizaciones Inteligentes. En 1 oración define las Organizaciones Inteligentes como conjuntos de personas inteligentes que trabajan juntas para lograr un propósito compartido. Luego, en 2 oraciones explica que el proceso de convertirse en una organización inteligente requiere trabajo personal para desarrollar habilidades de conversación y compromiso, así como trabajo colectivo para diseñar una estrategia que lleve de su estado actual a uno futuro preferido. El documento continúa analizando conceptos como la intelig
Este documento presenta una introducción al tema de las Organizaciones Inteligentes. En 1 oración define las Organizaciones Inteligentes como conjuntos de personas inteligentes que trabajan juntas para lograr un propósito compartido. Luego, en 2 oraciones explica que el proceso de convertirse en una organización inteligente requiere trabajo personal para desarrollar habilidades de conversación y compromiso, así como trabajo colectivo para diseñar una estrategia que lleve de su estado actual a uno futuro preferido. Finalmente, señala que aunque más adelante se explic
La inteligencia empresarial se refiere al uso de datos y análisis para tomar mejores decisiones empresariales. Incluye herramientas que extraen datos de diferentes fuentes, los transforman y cargan en un almacén de datos para su análisis. El objetivo es comprender mejor el negocio actual y anticipar eventos futuros que respalden las decisiones estratégicas de una empresa.
El documento habla sobre la importancia de convertir los datos en información y el conocimiento para mejorar los procesos de toma de decisiones. Menciona herramientas como el Cuadro de Mando Integral, los Sistemas de Soporte a la Decisión, los Sistemas de Información para Ejecutivos, los Datamarts y los Datawarehouses que ayudan a analizar y gestionar los datos e información. También describe el proceso de toma de decisiones y los factores que influyen en él como la experiencia, el análisis y la gestión estratég
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Los metodos de valuación de inentarios permiten gestionar y evaluar de una manera más eficiente los inventarios a nivel económico, este documento contiene los mas usados y la importancia de conocerlos para poder aplicarlos de la manera mas conveniente en la empresa
El-Codigo-De-La-Abundancia para todos.pdfAshliMack
Si quieres alcanzar tus sueños y tener el estilo de vida que deseas, es primordial que te comprometas contigo mismo y realices todos los ejercicios que te propongo para recibieron lo que mereces, incluso algunos milagros que no tenías en mente
Bienvenido al mundo real de la teoría organizacional. La suerte cambiante de Xerox
muestra la teoría organizacional en acción. Los directivos de Xerox estaban muy involucrados en la teoría organizacional cada día de su vida laboral; pero muchos nunca se
dieron cuenta de ello. Los gerentes de la empresa no entendían muy bien la manera en que
la organización se relacionaba con el entorno o cómo debía funcionar internamente. Los
conceptos de la teoría organizacional han ayudado a que Anne Mulcahy y Úrsula analicen
y diagnostiquen lo que sucede, así como los cambios necesarios para que la empresa siga
siendo competitiva. La teoría organizacional proporciona las herramientas para explicar
el declive de Xerox, entender la transformación realizada por Mulcahy y reconocer algunos pasos que Burns pudo tomar para mantener a Xerox competitiva.
Numerosas organizaciones han enfrentado problemas similares. Los directivos de
American Airlines, por ejemplo, que una vez fue la aerolínea más grande de Estados
Unidos, han estado luchando durante los últimos diez años para encontrar la fórmula
adecuada para mantener a la empresa una vez más orgullosa y competitiva. La compañía
matriz de American, AMR Corporation, acumuló $11.6 mil millones en pérdidas de 2001
a 2011 y no ha tenido un año rentable desde 2007.2
O considere los errores organizacionales dramáticos ilustrados por la crisis de 2008 en el sector de la industria hipotecaria
y de las finanzas en los Estados Unidos. Bear Stearns desapareció y Lehman Brothers se
declaró en quiebra. American International Group (AIG) buscó un rescate del gobierno
estadounidense. Otro icono, Merrill Lynch, fue salvado por formar parte de Bank of
America, que ya le había arrebatado al prestamista hipotecario Countrywide Financial
Corporation.3
La crisis de 2008 en el sector financiero de Estados Unidos representó un
cambio y una incertidumbre en una escala sin precedentes, y hasta cierto grado, afectó a
los gerentes en todo tipo de organizaciones e industrias del mundo en los años venideros.
1. "Año de la consolidación del Mar de Grau"
I
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
CERRERA : ADMINISTRACION DE EMPRESAS
CURSO : TOMA DE DESICIONES
DOCENTE : MEZA SALINAS JOSE
CICLO : V
INTEGRANTES :
RONDINEL BAUTISTA HILDA
AMAYO GONZALES JULIO ABEL
BARBARAN RUIZ YBY SABRINA
CALZADA ESCOBRAR WENDY SAHORI
PINCHI MORAN DANIEL ESTEBAN
Pucallpa – Perú
2016
2. Dedicatoria
primeramente a dios por haberme permitido llegar hasta este punto y haberme dado salud, ser
el manantial de vida y darme lo necesario para seguir adelante día a día para lograr mis
objetivos, además de su infinita bondad y amor.
3. Agradecimiento
Quiero agradecer a todos mis maestros ya que ellos me enseñaron valorar los estudios y a superarme
cada día, también agradezco a mis padres porque ellos estuvieron en los días más difíciles de mi vida
como estudiante. Y agradezco a Dios por darme la salud que tengo, por tener una cabeza con la que
puedo pensar muy bien y además un cuerpo sano y una mente de bien Estoy seguro que mis metas
planteadas darán fruto en el futuro y por ende me debo esforzar cada día para ser mejor en el colegio
y en todo lugar sin olvidar el respeto que engrandece a la persona
4. Tabla de contenidos
Introducción................................................................................................................................................6
Capitulo I....................................................................................................................................................7
Inteligencia de negocios..........................................................................................................................7
Historia................................................................................................................................................8
Características.....................................................................................................................................9
Niveles de realización de BI................................................................................................................9
Inteligencia de negocios nos permite responder algunas preguntas como:........................................10
El Ciclo de Inteligencia de Negocios................................................................................................11
La eficacia de un sistema de inteligencia de negocios..........................................................................11
Rapidez.............................................................................................................................................11
Fiabilidad..........................................................................................................................................12
Nivel de abstracción.........................................................................................................................12
Navegación en profundidad..............................................................................................................13
Presentación de la información.........................................................................................................14
Capitulo II.................................................................................................................................................15
Perfil de la inteligencia de negocios......................................................................................................15
2.1 La administración del conocimiento......................................................................................15
2.2 La inteligencia de negocios...................................................................................................17
2.3 El ciclo de la inteligencia de negocios...................................................................................18
2.4 Entorno de trabajo.................................................................................................................20
2.5 Planteamiento de solución.....................................................................................................22
6. Introducción
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business
intelligence), al conjunto de estrategias y aspectos relevantes enfocados a la administración y
creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una
organización o empresa.
Es posible diferenciar datos, informaciones, y conocimientos, conceptos en los que se centra la
inteligencia empresarial, ya que como sabemos, un dato es algo vago, por ejemplo "10 000", la
información es algo más preciso, por ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron de 10 000", y
el conocimiento se obtiene mediante el análisis de la información, por ejemplo "Las ventas del
mes de mayo fueron 10 000. Mayo es el mes más bajo en ventas". Aquí es donde la BI entra en
juego, ya que al obtener conocimiento del negocio una vez capturada la información de todas las
áreas en la empresa, es posible establecer estrategias y determinar cuáles son las fortalezas y las
debilidades
7. Capitulo I
Inteligencia de negocios
El término inteligencias de negocios se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la
toma de decisiones. Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, bien
como la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para
respaldar las decisiones empresariales.
Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información
de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de la producción, con
información relacionada con la empresa o sus ámbitos, y con datos económicos.
Mediante las herramientas y técnicas ELT (extraer, cargar y transformar), o actualmente ETL
(extraer, transformar y cargar), se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y
preparan (homogeneización de los datos), para luego cargarlos en un almacén de datos.
La vida o el periodo de éxito de un software de inteligencia de negocios dependerá únicamente
del éxito de su uso en beneficio de la empresa; si esta empresa es capaz de incrementar su nivel
financiero-administrativo y sus decisiones mejoran la actuación de la empresa, el software de
inteligencia de negocios seguirá presente mucho tiempo, en caso contrario será sustituido por
otro que aporte mejores y más precisos resultados.
8. Finalmente, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelado de las
representaciones basadas en consultas para crear un cuadro de mando integral que sirve de
base para la presentación de informes.
Historia
En un artículo de 1958, el investigador de IBM Hans Peter Luhn utiliza el término Inteligencia de
Negocio. Se define la inteligencia como: "La capacidad de comprender las interrelaciones de los
hechos presentados en tal forma como para orientar la acción hacia una meta deseada".
La inteligencia de negocios, tal como se entiende, hoy en día se dice que ha evolucionado desde
los sistemas de apoyo a las decisiones que se inició en la década de 1960 y desarrollado a lo largo
de mediados de los años 80's. DSS se originó en los modelos por computadora, creado para
ayudar en la toma de decisiones y la planificación. Desde DSS, data warehouses, sistemas de
información ejecutiva, OLAP e inteligencia de negocios entraron en principio centrándose a
finales de los años 80's.
En 1989, Howard Dresner (más tarde, un analista de Gartner Group) propuso la "inteligencia de
negocios" como un término general para describir "los conceptos y métodos para mejorar la toma
de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en hechos de apoyo". No fue
hasta finales de 1990 que este uso estaba muy extendido.
9. Características
Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características:
Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de este concepto. Lo
primero que deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el acceso de los
usuarios a los datos con independencia de la procedencia de éstos.
Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la presentación de la información, de
manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar
y manipular sólo aquellos datos que les interesen.
Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los
usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.
Niveles de realización de BI
De acuerdo a su nivel de complejidad se pueden clasificar las soluciones de Business Intelligence
en:
Informes
Informes predefinidos
Informes a la medida
Consultas (Query) / Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).
Alertas
10. Análisis
Análisis estadístico
Pronósticos (Forecasting)
Modelado predictivo o Minería de datos (Data Mining)
Optimización
Minería de Procesos
Inteligencia de negocios nos permite responder algunas preguntas como:
¿Quiénes son mis mejores clientes?
¿Dónde se ubican?
¿Qué compran?
¿Qué los caracteriza?
¿Cuáles líneas de productos son las más rentables?
¿Que productos son mis top 10? ¿Cuáles son mis peores 10?
¿Qué productos son los más vendidos este mes?
¿El mes anterior?
¿Cómo van mis avances respecto de lo planificado?
¿Dónde se concentran el 80% de mis ventas, mis gastos, mi rentabilidad?
11. El Ciclo de Inteligencia de Negocios
La Inteligencia de Negocios es un ciclo cerrado en el cual las compañías establecen sus
objetivos, analizan su progreso, obtienen conocimientos sobre sus propias operaciones, hacen
cambios, miden sus resultados y comienzan todo el ciclo nuevamente.
El objetivo primario de un proceso de Inteligencia de Negocios es identificar a qué queremos
llegar, lo que en la práctica se traduce en identificar oportunidades para mejorar las operaciones del
día a día del negocio. Luego se evalúa cada una de estas oportunidades, se determina la viabilidad
de la implementación de la solución en base a las limitaciones que se tengan, se establece quien va
a usar la información, qué información requiere, y se define la arquitectura necesaria para hacer
llegar esa información al destinatario a tiempo y en forma efectiva.
La eficacia de un sistema de inteligencia de negocios
Se puede medir en base a varios parámetros:
Rapidez
Es la capacidad del sistema para ofrecer la información solicitada en el menor tiempo posible.
No hay que olvidar que el valor de la información depende muchas veces de su momento de
consumo. La información ha de estar disponible en el momento en que se neceista, tenerla más
tarde muchas veces le quita todo su valor.
12. Para lograr esto no sólo es necesario un sistema potente, también es necesario crear un modelo
de datos o capa lógica con la flexibilidad suficientes como para poder dar respuestas a cualquier
clase de preguntas que pueden surgir durante la explotación del sistema.
Fiabilidad
Se refiere a la calidad de la información. Un sistema que no ofrezca información fiable,
puede conducirnos a tomar decisiones erróneas.
Muchas veces la información de valor se obtiene a partir de fragmentos que han de ser agregados
y procesados, en este proceso la integridad de los datos puede ser alterada. Para ofrecer un
mayor fiabilidad a los usuarios el procesos de tratamiento de los datos ha de tener un cierto nivel
de transparencia y trazabilidad. Permitiendo a partir de que datos se ha obteniedo una
información y a que tratamiento han sido sometidos esos datos para llegar al resultado ofrecido.
Nivel de abstracción
Es la capacidad de dar respuesta preguntas complejas en base al procesamiento de unidades más
pequeñas de información. Ej. Para saber la media de pedidos devueltos por semana, hay que
localizar todos pedidos devueltos en los registros de la empresa de un años y y dividirlo por el
número de semanas. En la medida en que el sistema pueda realizar más tareas de este tipo, más
trabajo evitará a los usuarios..
13. Nuevamente para que un sistema pueda ofrecer un alto grado de abstracción es necesario diseñar
un modelo de datos sólido. Además de eso es necesario tener un nivel de comprensión elevado
de la lógica del negocio y de el papel que desempeñan cada uno de los datos aportados.
Un ejemplo también típico de nivel de abstracción es la capacidad de saber los beneficios de una
empresa en base los múltiiles apuntes de ventas y de gastos de todo un año. En este caso
utilizamos miles de datos, que por si sólos tienen muy poca significación para poder lograr una
información relevante que facilitará la toma de decisiones.
Navegación en profundidad
Es la capacidad de pasar de cuestiones más globales o a otras más concretas. Por citar un
ejemplo, podemos estar consultando las ventas globales de la compañia por meses, si desde es
infrome podemos acceder mediante un enlace sobre las ventas de ese mes por clientes, entonces
decimos que tiene profundidad, ya que nos permite navegar por los datos de manera
relacionado conforme nos van surgiendo inquietudes.
Sigiuiendo con el ejemplo del informe sobre beneficios, un report con navegación en
profundidad debería de permitirnos acceder facilmente a ventas por productos, gastos por
departamento, ventas por mes y así. Esto es navegación en profundidad. Si por ejemplo desde las
ventas por mes, pudieramos acceder a las ventas por mes de cada producto estaríamos añadiendo
un nível más de profundidad.
14. Presentación de la información
Está relacionada con la presentación de la información. Cuanto menos esfuerzo necesite el
usuario para interpretar la información, mejor será el rendimiento del sistema en este aspecto. En
este apartado es clave el esfuerzo hecho en el diseño visual de los informes, cuadros de mandos
y otros elementos de visualización. No solamente se trata de conseguir que los informes tengan
un buen aspecto, lo que se busca es que la estructura visual facilite la interpretación. Más allá de
una simple cuestión estética, un buen trabajo en la presentación de informes mejora el retorno de
la inversión de nuestra solución BI.
15. Capitulo II
Perfil de la inteligencia de negocios
En este capítulo se introducen los conceptos básicos de la Administración del
Conocimiento y de la Inteligencia de Negocios. También se describen las etapas que
conforman el ciclo de la Inteligencia de Negocios como son el análisis, la reflexión, la
acción y las medidas Así mismo, se explica el entorno de trabajo para la creación de
aplicaciones de la Inteligencia de Negocios y de identifican los aspectos necesarios
para formular modelos de solución.
2.1 La administración del conocimiento
Para comprender el entorno de la Administración del Conocimiento, es
necesario considerar antes
tres conceptos claves que son: Datos, información y conocimiento. La Datos son:
hechos objetivos aislados sin significado ni explicación. Es la materia prima para la
creación de información. Mientras que la Información es el resultado de la
organización y tratamiento que se aplica a los datos para producir un significado
adicional al que brindan de manera aislada. En cuanto al conocimiento, este
representa un mayor grado de abstracción y síntesis del significado de la información
al asociar el contexto en el que se inscribe.
La administración del conocimiento es una disciplina que articula personas, procesos,
contenido y tecnología, El conocimiento es valioso sólo si es accesible para quien lo
16. necesita, El conocimiento se origina y reside en el cerebro de las personas, por lo que
la generación, transferencia y aplicación del conocimiento debe ser fomentada y
recompensado, dado que la administración. del conocimiento es más un reto cultural y
organizacional que un asunto de tecnología. La única ventaja sostenible para la
empresa se sustenta en el conocimiento colectivo que posee, cuán eficientemente lo
usa y qué tan rápido aplica los nuevos conocimientos adquiridos.
Entre las formas de conocimiento explícitas en la organización se encuentran: Las
patentes son una forma de conocimiento codificado, los manuales, la
documentación que revelas los procesos de producción, los reportes y los archivos
de documentos impresos y magnéticos.
La administración del conocimiento es el proceso mediante el cual el aprendizaje
individual y la experiencia pueden ser representadas, compartidas y utilizadas para
fomentar el mejoramiento del conocimiento individual y el valor organizacional Es
un proceso recurrente que permite: Identificar el conocimiento que una organización
posee o necesita (capital intelectual), para resolver un problema en específico,
implantar mecanismos internos para la generación, transferencia y aplicación de
dicho conocimiento, construir capacidades críticas que favorecen la innovación, e
incrementar el valor de la organización.
17. 2.2 La inteligencia de negocios
La Inteligencia de Negocios es el término procura caracterizar una amplia variedad
de tecnologías, plataformas de software, especificaciones de aplicaciones y procesos.
El objetivo primario de la a Inteligencia de Negocios es contribuir a tomar decisiones
que mejoren el desempeño de la empresa y promover su ventaja competitiva en el
mercado. En resumen, la Inteligencia de Negocios faculta a la organización a tomar
mejores decisiones más rápidas. Este concepto se requiere analizar desde tres
perspectivas: Hacer mejores decisiones más rápido, convertir datos en información, y
usar una aplicación relacional para la administración.
Con respecto a la primera perspectiva, el objetivo primario de la Inteligencia de Negocios
es contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la empresa y promover su
ventaja competitiva en el mercado. En resumen la Inteligencia de Negocios faculta a la
organización a tomar mejores decisiones más rápidas. En relación con la conversión de
datos en información la Inteligencia de Negocios se orienta a establecer el “puente” que
una las grandes cantidades de datos y la información que los tomadores de decisiones
requieren cotidianamente. Para ello se emplean “indicadores de desempeño clave”
destinados a colectar información de las métricas que afectan unidades particulares de la
empresa así como al todo de la misma
La Inteligencia de Negocios puede describirse como una aplicación relacional para la
administración, como un estado organizacional o una filosofía de administración. En
resumen la Inteligencia de Negocios se caracterizada por: Buscar hechos cuantitativos
18. medibles y objetivos acerca de la empresa, usar métodos y tecnologías para el
análisis de hechos, desarrollar modelos que expliquen la causa-efecto de las
relaciones entre las acciones operacionales y los efectos que estas han alcanzado las
metas, y experimentar con aplicaciones alternativas y supervisar los resultados que
sirven de retroalimentación.
2.3 El ciclo de la inteligencia de negocios
La Inteligencia de Negocios en una plataforma de administración del desempeño que
representa al ciclo en el que las empresas establecen sus objetivos, analizan sus
progresos, reflexionan, actúan, miden su éxito y empiezan una nueva fase. Su ciclo
se compone de cuatro etapas a saber: Análisis, reflexión, acción y medición.
El análisis comienza por determinar los datos a recopilar. La selección se basa en un
entendimiento básico y en supuestos de cómo opera la organización, considerando
aquello que es relevante a los clientes, proveedores, empleados, los factores que
afectan los insumos, la producción, el costo y la calidad. A la colección de todo
aquello que se debe conocer acerca de la empresa se conoce como modelo mental.
Este concepto aplica a nivel de las personas y de la organización como un todo. Los
modelos mentales son esenciales para los ejecutivos para tomar decisiones, puesto
que representan las bases para reconocer una buena idea, pero también constituyen los
límites para no ver aspectos que se encuentran afuera.
19. La reflexión implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además de
considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio. El escenario que abarca la
reflexión depende del nivel jerárquico que la está realizando y la consideración del
ambiente externo. La reflexión nace de un análisis libre de preguntas que solo los
ejecutivos pueden formular y que se encaminan al descubrimiento de patrones
relevantes. Al encontrar algunos hechos que pueden ser contradictorios a los
postulados establecidos, implica una labor de convencimiento y de superación de
resistencias al cambio, sin embargo para que la iniciativa tenga éxito, es necesario
compartirla y allegarse de aliados. La conexión de la acción al ciclo de la Inteligencia
de Negocios es a través del proceso de toma de decisiones, en donde las acciones se
suceden como resultado de las decisiones. La toma de decisiones al estar basada en la
Inteligencia de Negocios ofrece mejores condiciones para identificar oportunidades,
orientar las acciones, la experimentación, la prueba y la retroalimentación.
La medición procura evaluar los resultados al compararlos contra los estándares
cuantitativos y las expectativas planteadas originalmente; con lo cual se da vida
a otro ciclo de análisis, reflexión, acción y medida. En la Inteligencia de Negocios se
pueden establecer estándares para pruebas de comparación que faciliten monitorear el
desempeño y proveer retroalimentación para cada área funcional del negocio. La
métricas corresponden a los indicadores clave de desempeño que se generan a partir
de explorar grandes cantidades de datos integrados de fuentes heterogéneas que son
evaluados por algoritmos para descubrir, inferir, y calcular información relevante,
20. dando como resultado reportes consistentes sobre criterios de actividad que
los ejecutivos consideran y usan como argumentos para sus decisiones.
2.4 Entorno de trabajo
Los sistemas de la Inteligencia de Negocios son susceptibles de emplearse en diversa
organizaciones, niveles jerárquicos y plataformas de cómputo. Sin embargo para
efectos pedagógicos, a lo largo del texto se ilustra la aplicación de la Inteligencia de
Negocios al proceso de toma de decisiones involucrado en la planeación y control del
comercio de una empresa. El dominio de la aplicación se relaciona con el diagnóstico
y la elección del curso de acción correspondiente, al detectar desviaciones en los
resultados obtenidos en contraste con las metas establecidas. El cuestionamiento que
tradicionalmente aborda la Inteligencia de Negocios esencialmente se refiere
a: ¿Cómo contribuir a eficientar y automatizar el diagnóstico y toma de decisiones
relacionadas con una función específica de la empresa, aprovechando los sistemas,
recursos y tecnología de cómputo en beneficio del usuario?. A partir de tal
cuestionamiento, se derivan interrogantes específicas como son las siguientes:
• ¿Cuales son las condiciones dentro de una organización que ameritan tomar
decisiones?
• ¿Cómo interpretar una situación que requiere atenderse a través de la toma de
decisiones?
• ¿Cual es el conocimiento requerido para tomar decisiones y cómo representarlo?
• ¿Cual es la inferencia que se aplica al elegir una decisión y cómo sistematizarla?
• ¿Qué información se requiere para evaluar una situación y tomar decisiones?
• ¿Cómo extraer y depurar dicha información?
21. • ¿Se pueden usar las bases de datos y sistemas para alimentar la información
apropiada?
• ¿Cómo integrar la inteligencia artificial, ingeniería de sistemas y las bases de
datos?
• ¿Cómo crear un sistema administrador de conocimiento para la toma
de decisiones?
La administración de la empresa requiere tomar decisiones para elegir los cursos de
acción a seguir en apego a sus objetivos, en consecuencia, los resultados que se
obtengan tendrán como antecedente lo acertado y oportuno que fueron las
decisiones hechas.
Por tal motivo, es necesario apoyar el desempeño de la función rodeándola de los
elementos necesarios para realizarla eficientemente. Para ello es necesario considerar un
marco conceptual compuesto por las actividades regulares que se realizan una
organización, a partir de la definición de un problema específico como el siguiente:
¿Cómo puede contribuir la sistematización de la información y conocimientos
asociados a una función empresarial; a eficientar el diagnóstico de un problema
y tomar la decisión pertinente?. Para responder a esta clase de planteamiento es
necesario encarar los siguientes retos:
• La complejidad técnica, al combinar la Informática, Computación e Inteligencia
Artificial.
22. • El escepticismo que existe en torno a la utilidad de los sistemas basados en
conocimiento, cuya argumentación parte de la dificultad para representar e
inferir conocimiento.
• La escasez de aplicaciones comerciales que integren los elementos tecnológicos
de las citadas disciplinas, y más limitado aún la existencia de sistemas
semejantes al propuesto.
• El empleo de nuevas plataformas de base de datos como son los almacenes.
• La falta de asesores especializados en todas las tecnologías involucradas en
el proyecto.
• La inversión en un ambiente robusto de recursos de cómputo necesarios para
crear el sistema.
2.5 Planteamiento de solución
Los modelos de solución de la Inteligencia de Negocios procuran aprovechar las
bondades de la tecnología de cómputo para resolver un problema de Administración
del Conocimiento, como el expuesto anteriormente. Ante tal postura las
aplicaciones de la Inteligencia de Negocios tienden a: “Crear sistemas
especializados en una función específica de la empresa, que contribuya a eficientar
el diagnóstico de una situación y tomar la decisión adecuada para su solución;
mediante la sistematización del manejo de datos, refinamiento de la información,
representación del conocimiento”. A partir de esta clase de objetivos, se derivan
las siguientes metas:
• Explotar los conceptos de los sistemas basados en conocimiento para representar los
criterios que los responsables emplean al diagnosticar y tomar decisiones.
23. • Implementar almacenes de datos que acceden, depuren y presenten la información
proveniente de los sistemas y bases de datos tradicionales.
• Integrar las disciplinas de la Inteligencia Artificial, Informática y Computación en un
proyecto.
• Ofrecer un modelo de solución que aproveche las tecnologías de información en el mercado,
bajo la plataforma de bases de datos, almacenes y sistemas basados en conocimiento.
Capitulo III
Marco Conceptual
El ambiente de la Inteligencia de Negocios se conforma por el concurso de diversas disciplinas que
en conjunto integran un Marco Conceptual. Este universo de conocimiento se organiza en dos
niveles: El primero corresponde a las disciplinas de la Administración, la Informática, la
Computación y la Inteligencia Artificial. Mientras que el segundo nivel representa las ramas que
están directamente involucradas en el desarrollo de aplicaciones de la Inteligencia de Negocios.
Esta concepción se ilustra en la Figura 1, mediante la presencia de cuatro óvalos que identifican
24. las disciplinas que aportan los conocimientos científicos y tecnológicos. Cada disciplina
contribuye con un par de pilares que representan las ramas seleccionadas. La Administración
aporta la Toma de Decisiones y el Proceso Administrativo. La Informática brinda la Ingeniería
de Sistemas y los Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones. La Computación suma las Bases
de Datos y los Almacenes de Datos. La Inteligencia Artificial agrega la Ingeniería del
Conocimiento y los Sistemas basados en Conocimiento. A lo largo del capítulo son descritos las
ocho ramas identificadas en la Figura 1.
Figura 1.Marco teórico y conceptual.
3.1 Toma de decisiones
3.1.1
Definición
La toma de decisiones (TD) es una actividad intelectual que una persona realiza para
escoger un curso de acción o elegir un objeto determinado de entre varias opciones,
con el objeto de satisfacer una necesidad específica. Es decir, la TD es una expresión
de la voluntad del individuo. El ser humano es un tomador natural de decisiones, su
forma de vida, éxitos y fracasos están en función en buena medida de sus decisiones.
De igual forma las empresas, como organizaciones compuestas por personal cuidan
25. el proceso de toma de decisiones e invierten en los recursos y actividades que les
provean los elementos necesarios para realizar una correcta elección, pues su curso y
destino dependen de ello.
Dentro del marco organizacional de una empresa, cada uno de los miembros debe
tomar decisiones de acuerdo con su labor, responsabilidad y jerarquía. Sin embargo,
la cantidad, frecuencia y relevancia de las decisiones será mayor entre mas autoridad
ostente. Por lo tanto, el tomador de decisiones debe reunir los elementos
intelectuales, logísticos e informativos necesarios para efectuar atinadamente su
función. Pues el tomador de decisiones es el responsable de los resultados que se
obtengan al poner en práctica su voluntad.
El Proceso de la Toma de Decisiones
Conforme a los modelos formulados por Herbert A. Simon1, A.A.Rubenstein y C.J.
Haberstroh2, con tres y cinco fases respectivamente. El proceso de TD puede
definirse de acuerdo a las etapas y resultados que se ilustran en la Figura 2,
denominada “El proceso de toma de decisiones”, cuya representación y explicación
se ofrece a continuación:
1 Simon, Herbert A. The New Science of Management Decision, p. 54
2 Rubenstein A. y C.J. Haberstroh. Some Theories of Organization. p. 10.
26. La Investigación es una tarea de discernimiento e interpretación compuesta por:
Identificación de problemas, el rol del tomador de decisiones y la formulación de
problemas, de a cuerdo con la siguiente descripción.
Identificación de problemas. Busca alguna diferencia entre la situación existente y un
estado deseado. Es decir, compara el modelo del estado esperado con el existente,
precisa y evalúa las diferencias para determinar si existe un problema. Por ejemplo,
Pounds3 usa cuatro modelos para desarrollar expectativas frente a las cuales se
compara la realidad:
• Históricos. Las expectativas se delinean como resultado de las experiencias anteriores.
• De planeación. La expectativa está definida por el plan.
• Otras personas en la empresa. Son las expectativas de terceros.
• Extra organizacionales. Se derivan de la competencia, clientes y mercado entre otros.
El rol del tomador de decisiones. Es la función que está vela no solamente de la
aparición de las diferencias entre la expectativa y la realidad, sino también a prevenir
a que esto no ocurra; asumiendo entonces un papel pro y reactivo de acuerdo con las
circunstancias4.
La formulación de problemas. Para resolver un problema es indispensable identificar
su origen, desarrollo y resultados que se han producido o están por suceder. Esta
definición debe ser clara, procurando reducir la complejidad conforme a las
siguientes estrategias:
3 Pounds, William F. The Process of Problem Finding. p 1-19.
4 MacGrimmon, K.R. y R.N.Taylor, Decision Making & Problem Solving. capítulo 22.
27. • Precisión de los límites. Identifica claramente los elementos implicados en el problema.
• Examen de los argumentos. Los cuales pueden haber precipitado el problema.
• Descomposición del problema. En varios problemas más pequeños y específicos.
• Concentración. En los elementos controlables.
Figura 2. El Proceso de Toma de Decisiones
El Diseño es la abstracción, planteamiento de hipótesis, invención, análisis y desarrollo de
cursos de acción. Para ello, el responsable debe comprender el problema, generar opciones,
considerar su repercusión y estimar la factibilidad de ejecución con base a tres elementos:
Condiciones, Acciones y Consecuencias, los cuales se presentan a continuación.
Condiciones. Describen la situación conforme a los valores que toman ciertos atributos, como
los números “rojos” en las finanzas de una empresa, constituye un modelo del problema en sí.
Acciones. Es la secuencia de actividades a realizar bajo un programa y recursos determinados,
que representa la respuesta de solución al problema.
28. Consecuencias. Estiman la situación que ocurrirá al cumplir las acciones establecidas,
describiendo los valores de los atributos que caracterizan al problema, como en el caso anterior
la obtención de números “negros” en los saldos financieros.
La Elección es la toma de decisión que el responsable realiza con el afán de resolver el problema
de acuerdo con los criterios considerados en su definición, además de los recursos disponibles e
intereses organizacionales en vigor. El desarrollo de esta función clave, es matizado por diversos
factores como la magnitud del problema, urgencia en resolverlo, consecuencias, los elementos de
certidumbre al alcance del tomador, lo extraordinario que resulta ser el problema, así como los
lineamientos establecidos por la propia empresa para normar el proceso. Para efectos de estudio,
resulta conveniente describir los criterios de: Conocimiento de los resultados, grado de
programación y el Grado de exigencia:
• Conocimiento de los resultados. Se define la consecuencia de lo que ocurrirá al escoger
una alternativa en función al grado de conocimiento:
• Certeza. Representada por el conocimiento completo y exacto del resultado de cada opción,
donde se establece una consecuencia por alternativa.
• Riesgo. Aparece cuando existe la posibilidad de que ocurran varios resultados para
cada curso de acción con una probabilidad asociada a ellos.
• Incertidumbre. Se presenta cuando se aprecian múltiples consecuencias para cada alternativa
pero se ignora la probabilidad de que ocurran.
• Manejo de certidumbre. Requiere del uso de conocimiento e información
especializada, modelos estadísticos y de la investigación de operaciones entre otros.
29. Grado de programación. Conforme a la naturaleza del problema y a los requerimientos,
se pueden emplear dos modelos para estructurar el método de TD:
• Decisiones programadas. Son aquellas que resultan ser susceptibles de expresarse de una
manera clara, sencilla y completa, mediante un conjunto de reglas, pudiendo documentarse
a través de manuales, normas y políticas. Este modelo se aplica en condiciones de certeza.
• Decisiones no programadas. Su definición responde a situaciones particulares
y extraordinarias, resulta complicado establecer un modelo que sirva como referencia tanto
para la decisión en turno como para las posteriores. Normalmente, ocurren en respuesta a
una crisis, cambios en las condiciones de la organización y de su mercado de trabajo.
Grado de exigencia. Hay dos modelos de toma de decisiones, cuyo alcance se pretende lograr con
la decisión, a saber: prescriptivo o normativo, y el descriptivo.
El modelo prescriptivo o normativo de toma de decisiones. Es aquel modelo que instruye en
como tomar una clase de decisión, basado en el criterio de la maximización u optimización de la
utilidad o valor esperado que se expresa cuantitativamente viene a ser la función objetivo para
una decisión procurando la utilidad máxima, rendimiento o menor costo. Observa los supuestos
de conocer todas las alternativas y sus consecuencias, se busca maximizar el beneficio o utilidad
y existe un marco de referencia completo de conocimiento y razonamiento.
El modelo descriptivo de toma de decisiones. Precisa la manera como se toman actualmente las
decisiones, procurando la satisfacción, donde el decisor no está completamente informado sobre
30. las alternativas, ni aplica una racionalidad plena en su búsqueda pues simplifica los factores
considerados y limita la exploración de opciones, por lo que acepta la primera que satisfaga todas
las restricciones del problema, en lugar de proseguir hasta encontrar el camino óptimo. El
modelo está basado en la heurística, asumiendo que el decisor no conoce todas las alternativas ni
todas los resultados, hace una exploración limitada para descubrir unas pocas alternativas
exploratorias y escoge una opción que cumpla con el nivel mínimo de satisfacción.
La Comunicación e implementación de la decisión es una vez tomada la opción es necesario
proceder a expresarla a los involucrados (personal, superiores, clientes, etc.), además de precisar
el plan para su ejecución, organizar los recursos necesarios y proceder a la dirección de su puesta
en marcha para que se realice conforme a los tiempos y formas estipuladas. Seguimiento y
retroalimentación insta a supervisar la ejecución de las actividades para detectar y corregir
desviaciones del curso y resultados planeados, ejerciendo la retroalimentación constante que
inspire a modificar las acciones, los recursos y procedimientos participantes, en aras de llevar
alcanzar su objetivo en la solución del problema planteado.
31. Conclusión
El ambiente del mundo de los negocios de hoy exige una aplicación cada vez más eficiente de la
información disponible. BI como su nombre en inglés lo indica, genera un conocimiento al
negocio, que se deriva de la correcta utilización de la información generada dentro y fuera de la
empresa. BI es una herramienta que pone a disposición de los usuarios la información correcta en
el lugar correcto. Son múltiples los beneficios que ofrece a las empresas, entre ellos se encuentra
la generación de una ventaja competitiva. Hay una gran variedad de soluciones de BI que en
suma, son muy similares, pero para que se considere completa debe reunir cuatro componentes:
multidimensionalidad, data mining, agentes y data warehouse. Son ya muchas las empresas que
han implementado soluciones de BI y se han visto enormemente beneficiadas, la próxima puede
ser la suya. La mejor forma de resumir todo lo anterior es por medio de la frase de Bill Gates,
Director de Microsoft, "BI ayuda a rastrear lo que en realidad funciona y lo que no"5
5 Tupson Technologies. http://www.tupson.com/busintel.htm