Este documento describe la necesidad de análisis de datos para la toma de decisiones gerenciales y presenta la inteligencia de negocios como un marco para sustentar esas decisiones. La inteligencia de negocios captura datos operacionales y de apoyo a las decisiones, los analiza para generar información, presenta esa información para sustentar decisiones de negocios y luego toma decisiones que generan más datos.

3. Necesidad del análisis de
datos
La mayoría de los gerentes desean dar seguimiento a las transacciones diarias
para evaluar cómo funciona su empresa.
Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y
no saber qué hacer con ella.
Los distintos niveles gerenciales requieren de diferentes
necesidades de soporte para decisiones.
Este marco más completo e integrado para sustentar las
decisiones dentro de las organizaciones se conoce ahora como
inteligencia de negocios.

4. Inteligencia de Negocios
Es el conjunto de estrategias,
metodologías y herramientas
orientadas a convertir datos
en información y,
eventualmente, conocimiento
para la toma de decisiones
estratégicas en las
organizaciones.

5. Pasos de la Inteligencia de
NegociosCapturar y guardar datos operacionales.
Agregar los datos operacionales a datos de apoyo a las decisiones.
Analizar datos de apoyo a las decisiones para generar información.
Presentar esa información al usuario final para sustentar las decisiones de
negocios.
Tomar decisiones de negocios, que a su vez generan más datos que se
capturan, guardan, etc. (reiniciando el proceso).
Revisar los resultados para evaluar efectos de las decisiones de negocios (lo
que arroja más datos a ser capturados, guardados, etc.).

6. Características de la
Inteligencia de Negocios
Se recopilan los datos y se analiza lo que está pasando.Observación
Favorecida por el análisis profundo y el cruce de datos para la
obtención de información valiosa.
Comprensión
Propiciada por la evolución de los datos que permite realizar
estimaciones a futuro.
Predicción
Se propone la estrategia a seguir en función del análisis y las
simulaciones realizadas.
Decisión

7. Beneficios de la Inteligencia
de Negocios
Accesibilidad
de la
información
Apoyo en la
toma de
decisiones
Mejor
planificación

8. ARQUITECTURA DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Datos TecnologíaProcesosPersonas
Esta compuesta por:
Administración
el interés principal de la BI
es reunir, integrar y
almacenar datos de
negocio con el fin de crear
información, la BI integra
personas y procesos
usando tecnología para
agregar valor al negocio.

9. ARQUITECTURA DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
La toma de decisiones
es que establece un
marco para la
gobernabilidad del
negocio.
Gobernabilidad es un
método o proceso de
gobierno ,para controlar
y monitorear la salud
financiera del negocio y
para tomar decisiones
consistentes que crea
responsabilidad para la
decisiones de un
negocio .
Para alcanzar este objetivo, la BI reconoce
que la tecnología por sí sola no es
suficiente. Por tanto, utiliza el uso de
técnicas maestras de administración de
datos.
La administración maestra de datos
(MDM) es una colección de conceptos ,
técnicas procesos para la correcta
identificación ,definición y administración
de elementos de datos dentro de una
organización .
El principal objetivo de la MDM es dar
una definición amplia y consistente de
todos los datos dentro de una organización
,que todos los recursos de la compañía
(personas ,procedimientos sistemas de IT
) que operen en datos tengan vistas
uniformes y consistente de los datos de
aquella.

10. ARQUITECTURA DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
KPI empleados en las industrias son:
Generales. La medición de utilidades de un año a otro por
línea de negocio, ventas de la misma tienda, rotaciones de
productos, anulaciones de productos, ventas por
promoción, ventas por empleado, etc.
Financieros. Ganancias por acción, margen de utilidad,
ingreso por empleado, porcentaje de ventas de cuentas
por cobrar, activos a ventas, etc.
Recursos Humanos. Solicitantes a puestos de trabajo,
rotación de personal, longevidad de empleados, etc.
Educación. Porcentajes de graduación, número de
estudiantes que ingresan, porcentajes de retención de
estudiantes, etc.
Para Vigilar la salud financiera de un
negocio es esencial
Los indicadores clave de Desempeo
(KPI)
son medidas cuantificables (numéricas o
basadas en escala) que evalúan la eficacia
o éxito de la compañía para alcanzar sus
objetivos estratégicos u operacionales .

11. Componentes básicos de la arquitectura de la BI
Almacén de
datos
esta optimizado
para apoyar
decisiones por
lo general se
representa con
un almacén o
mercado de
datos.
De negocio
se extraen de la base de datos operacional y de fuentes
externas .Las fuentes externas dan datos que no se puede
encontrar dentro de la compañía pero que son relevantes
para el negocio ,por ejemplo , precios de acciones ,
indicadores del mercado , información de marketing ,etc.
Modelo de negocios.
Los modelos de negocio son generados por algoritmos
especiales que modelan el negocio para identificar , mejorar
la comprensión de situaciones los problemas del negocio.
TIPOS
PRINCIPALES
DE DATOS

12. Componentes básicos de la arquitectura de la BI
Herramienta para
consulta análisis
de datos
ejecuta tareas de
recuperación, análisis y
extracción de datos
usando los datos de
almacén.
Es usado por el analista para crear las consultas
que tienen acceso a la base de datos.
Dependiendo de la implementación, la herramienta
de consulta tiene acceso ya sea a la base de datos
operacional o bien, la más usual, al almacén de
datos.
Esta herramienta avisa al usuario que datos
seleccionar como construir un modelo confiable de
datos de negocios. Por lo general este componente
está representado en la forma de una herramienta
OLAP.

13. Componentes básicos de la arquitectura de la BI
Herramientas para
presentación y
visualización de
datos
está a cargo de
presentar los datos al
usuario final en varias
formas.
 Es usado por el analista de datos para organizar y presentar los
datos.
 Esta herramienta ayuda al usuario final a seleccionar el formato
de presentación más apropiado, por ejemplo ,un informe
resumido , mapa grafica de paste , barras combinada.

14. Ayuda a
aumentar la
eficiencia
• Con la BI se puede trabajar la información en una plataforma
centralizada, lo que permite ahorrar tiempo y hacer que la
toma de decisiones sea más eficiente.
1.Se obtiene
respuestas
con mayor
rapidez
• el BI permite obtener respuestas rápidas en tan
solo minutos. Así, por ejemplo, un informe de BI
puede contener en forma centralizada la
información referente a las ventas, el
desempeño de marketing, los costos, los
inventarios, los canales de distribución, etc.
1.Permite
contar con
información
precisa
• La información adecuada y bien
estructurada permite tomar
decisiones basadas en el
conocimiento producido por la
propia empresa.
VENTAJAS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

15. Conocer el
comportamiento de
los consumidores
• El BI permite encontrar y analizar los hábitos de
compra de los consumidores. Esta información
es muy útil al punto que se traduce en
rentabilidad para la empresa.
1.Mejor control
sobre las áreas
funcionales de la
empresa
• Un sistema de inteligencia de
negocios puede abarcar áreas como
producción, inventario, marketing,
compras, servicio post-venta, pues
en todas ellas se usan datos. El
campo de la información a obtener y
analizar es muy vasto.
VENTAJAS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

16. ¿POR QUÉ UNA PLATAFORMA DE BI DE SQL SERVER?
Transforme los datos
complejos
Cree modelos de datos
muy eficaces que se
comprendan y analicen
fácilmente.
Acceda a BI móvil
Acceda a KPI e informes
desde cualquier
dispositivo con la
funcionalidad de BI móvil
integrada.
Modernice la elaboración
de informes
Genere informes de Power BI
completamente interactivos,
KPI e informes paginados
desde un portal web único y
moderno.

17. ¿POR QUÉ UNA PLATAFORMA DE BI DE SQL SERVER?
Habilite BI híbrida
Conéctese a sus datos
locales desde la nube. No
es necesario trasladar los
datos.
Use una plataforma de
BI probada
Aproveche la escalabilidad,
el acceso a datos protegidos
y herramientas que ya
conoce.

18. MSSQL SERVER BUSINESS
INTELLIGENCE

19. Integration Services
(Servicios de integración de datos)

20. Analysis Services
(Servicios de análisis de datos)

21. Reporting Services
(Servicios de reportes de datos)