Business Intelligence

BI: NEGOCIOS INTELIGENTES
Conocida también como inteligencia
empresarial es el conjunto de estrategias y
herramientas enfocadas a la administración y
creación de conocimiento mediante el análisis
de datos existentes en
una organización o empresa.
El término inteligencia empresarial 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.
Algunas de sus
caracteristicas son


Accesibilidad: se debe garantizar a los
usuarios el acceso a los datos con
independencia de su procedencia.



Apoyo en la toma de decisiones: los datos
se deben poder manipular de manera tal
que brinden información útil para la toma
de decisiones.



Orientación al usuario final: debe existir
independencia entre los conocimientos
técnicos de los usuarios y su capacidad
para utilizar estas herramientas, los
destinatarios finales de estas soluciones
son analistas de información.
los datos que se utilizan como
fuente para poder obtener
información útil para la toma de
decisiones y análisis provienen de
planillas de cálculo, bases de datos,
documentos, etc. que se
encuentran dispersos en toda la
organización y en formatos de lo
más heterogéneos. Para
homogeneizarlos y almacenarlos de
manera eficiente para su utilización
por parte de los analistas, existen
soluciones que se conocen con el
nombre de Data Warehouse o
Almacenes de Datos.
Un “almacén de datos” en el mencionado
contexto es, sobre todo, un expediente
de una empresa que va más allá de la
información transaccional y operacional,
almacenado en una base de datos
diseñada para favorecer su análisis y la
divulgación eficiente de información. El
“almacén” no debería contener datos de
uso actual.
Las soluciones de Business
Intelligence disponibles en
el mercado permiten a los
analistas obtener
información con técnicas
sencillas como por
ejemplo: consultas e
informes tradicionales (
Queries y Reports ) u otras
más avanzadas como los
cubos OLAP ( On Line
Analytic Processing) o
minería de datos ( Data
Mining ).
OLAP es el acrónimo en inglés de
procesamiento analítico en línea
(online analytical processing).
Es una solución que suministra
respuestas rápidas a consultas a
una base de datos orientada a
consultas. La razón de usar OLAP
para las consultas es la velocidad
de respuesta. Para las complejas
consultas multitabla de bases de
datos relacionales el esquema
tradicional es relativamente lento.
Un modelo mejor para búsquedas,
aunque peor desde el punto de
vista operativo, es una base de
datos multidimensional.
Minería de Datos o Data Mining, también
conocido como KDD (Knowledge Discovery in
Databases) se puede definir como "extracción
no trivial de información implícita, desconocida
previamente, y potencialmente útil desde los
datos", y consiste en el conjunto de técnicas
avanzadas para la extracción de información
escondida en grandes bases de datos.
Hay cada vez más información, y
hay que administrarla. La solución
natural es utilizar herramientas
avanzadas que nos permitan tomar
las mejores decisiones.
BI facilita la obtención de
información oportuna,
transformándola primero en
conocimiento y luego en acción,
para que las decisiones que se
tomen a nivel estratégico sean las
correctas y en tiempo y forma.
Si tenemos que definir a un Sistema de
Información, podemos decir que se trata de
un sistema capaz de recolectar, analizar,
procesar y distribuir información en tiempo y
forma dentro del marco de una organización
para la toma de decisiones. ¿Y BI? Si, tiene
que ver con esta definición. BI es utilizado
justamente a la hora de elaborar estrategias
de realización de proyectos (si, para la toma
de decisiones).
Software sobre BI (de los más conocidos)
 Microstrategy
 Cognos
 Oracle 9i
Los principales productos de Business
Intelligence que existen hoy en día son:
 Cuadros de Mando Integrales (CMI)
 Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

 Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Por otro lado, los principales componentes
de orígenes de datos en el Business
Intelligence que existen en la actualidad son:
 Datamart
 Datawarehouse
Propuestas de valor de un proyecto de BI:
 Un proyecto de BI permite la adquisición de
competencias distintivas a nivel de modelado de
la información.
 Los proyectos de BI graduales constituyen

puntos de referencia para optimizar la
información de la organización.
 Un proyecto de BI por clústers (nichos) asegura
una simbiosis integrada y duradera entre la
visión del negocio y la visión tecnológica de la
empresa.
En definitiva, una solución BI completa
permite:


Observar ¿qué está ocurriendo?



Comprender ¿por qué ocurre?



Predecir ¿qué ocurriría?



Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?



Decidir ¿qué camino se debe seguir?
A continuación un mapa conceptual seguido de
pequeñas ilustraciones que permiten dar una
idea muy general sobre el tema.
.

.

.
Conocimiento
Información
Datos

Análisis

Reporting

Datamart Mixtos
Datamart OLAP

Datamart OLTP

Datawarehouse Corporativo

Procesos ETL

Sistemas Operacionales

Sistemas ERP

Otros
Bi (Negocios Inteligentes)
Bi (Negocios Inteligentes)
Bi (Negocios Inteligentes)

Bi (Negocios Inteligentes)

  • 1.
  • 2.
    Conocida también comointeligencia empresarial es el conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. El término inteligencia empresarial 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.
  • 3.
    Algunas de sus caracteristicasson  Accesibilidad: se debe garantizar a los usuarios el acceso a los datos con independencia de su procedencia.  Apoyo en la toma de decisiones: los datos se deben poder manipular de manera tal que brinden información útil para la toma de decisiones.  Orientación al usuario final: debe existir independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas, los destinatarios finales de estas soluciones son analistas de información.
  • 4.
    los datos quese utilizan como fuente para poder obtener información útil para la toma de decisiones y análisis provienen de planillas de cálculo, bases de datos, documentos, etc. que se encuentran dispersos en toda la organización y en formatos de lo más heterogéneos. Para homogeneizarlos y almacenarlos de manera eficiente para su utilización por parte de los analistas, existen soluciones que se conocen con el nombre de Data Warehouse o Almacenes de Datos.
  • 5.
    Un “almacén dedatos” en el mencionado contexto es, sobre todo, un expediente de una empresa que va más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer su análisis y la divulgación eficiente de información. El “almacén” no debería contener datos de uso actual.
  • 6.
    Las soluciones deBusiness Intelligence disponibles en el mercado permiten a los analistas obtener información con técnicas sencillas como por ejemplo: consultas e informes tradicionales ( Queries y Reports ) u otras más avanzadas como los cubos OLAP ( On Line Analytic Processing) o minería de datos ( Data Mining ).
  • 7.
    OLAP es elacrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (online analytical processing). Es una solución que suministra respuestas rápidas a consultas a una base de datos orientada a consultas. La razón de usar OLAP para las consultas es la velocidad de respuesta. Para las complejas consultas multitabla de bases de datos relacionales el esquema tradicional es relativamente lento. Un modelo mejor para búsquedas, aunque peor desde el punto de vista operativo, es una base de datos multidimensional.
  • 8.
    Minería de Datoso Data Mining, también conocido como KDD (Knowledge Discovery in Databases) se puede definir como "extracción no trivial de información implícita, desconocida previamente, y potencialmente útil desde los datos", y consiste en el conjunto de técnicas avanzadas para la extracción de información escondida en grandes bases de datos.
  • 9.
    Hay cada vezmás información, y hay que administrarla. La solución natural es utilizar herramientas avanzadas que nos permitan tomar las mejores decisiones. BI facilita la obtención de información oportuna, transformándola primero en conocimiento y luego en acción, para que las decisiones que se tomen a nivel estratégico sean las correctas y en tiempo y forma.
  • 10.
    Si tenemos quedefinir a un Sistema de Información, podemos decir que se trata de un sistema capaz de recolectar, analizar, procesar y distribuir información en tiempo y forma dentro del marco de una organización para la toma de decisiones. ¿Y BI? Si, tiene que ver con esta definición. BI es utilizado justamente a la hora de elaborar estrategias de realización de proyectos (si, para la toma de decisiones).
  • 11.
    Software sobre BI(de los más conocidos)  Microstrategy  Cognos  Oracle 9i
  • 12.
    Los principales productosde Business Intelligence que existen hoy en día son:  Cuadros de Mando Integrales (CMI)  Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)  Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  • 13.
    Por otro lado,los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:  Datamart  Datawarehouse
  • 14.
    Propuestas de valorde un proyecto de BI:  Un proyecto de BI permite la adquisición de competencias distintivas a nivel de modelado de la información.  Los proyectos de BI graduales constituyen puntos de referencia para optimizar la información de la organización.  Un proyecto de BI por clústers (nichos) asegura una simbiosis integrada y duradera entre la visión del negocio y la visión tecnológica de la empresa.
  • 15.
    En definitiva, unasolución BI completa permite:  Observar ¿qué está ocurriendo?  Comprender ¿por qué ocurre?  Predecir ¿qué ocurriría?  Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?  Decidir ¿qué camino se debe seguir?
  • 16.
    A continuación unmapa conceptual seguido de pequeñas ilustraciones que permiten dar una idea muy general sobre el tema. . . .
  • 17.
    Conocimiento Información Datos Análisis Reporting Datamart Mixtos Datamart OLAP DatamartOLTP Datawarehouse Corporativo Procesos ETL Sistemas Operacionales Sistemas ERP Otros