Este documento describe los conceptos clave de Business Intelligence y cómo puede optimizar los procesos de toma de decisiones en las empresas. Business Intelligence involucra la transformación de datos en información y conocimiento para proporcionar acceso a la información, apoyar la toma de decisiones de los usuarios y ser fácil de usar para los usuarios finales. Incluye diferentes niveles como reportes, análisis, data warehouse y data mining. Se presentan ejemplos de cómo diferentes tipos de empresas han utilizado Business Intelligence para mejorar sus operaciones y rentabilidad.

2. En está presentación conoceremos todo lo
relacionado con Business Intelligence, así
cómo los softwares más adecuados que
maneja business intelligence de acuerdo a tu
tipo de empresa.

3. Es transformar los datos en información, y la
información en conocimiento, así se puede
optimizar el proceso de toma de decisiones en
los negocios.

4.  Accesibilidad a la información: Lo primero que deben
garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el
acceso de los usuarios a los datos.
 Apoyo en la toma de decisiones: Presentar la
información de manera que los usuarios puedan
tengan acceso a herramientas de análisis que les
permitan seleccionar y manipular los datos que les
interesen.
 Orientación al usuario final: Independencia entre los
conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad
para utilizar las herramientas.

5. Van de acuerdo al nivel de complejidad. Se
clasifican en:
Reportes
- Reportes predefinidos.
- Reportes a la medida.
- Consultas.
- Cubos OLAP.
- Alertas.
Análisis
- Análisis estadístico.
- Pronósticos.
- Minería de datos.
- Optimización.

6. Data Warehouse: Base de datos hecha para almacenar una
cantidad muy grande de datos, donde existe información de
distintas fuentes. Hecha en una plataforma para distribuir la
información para su análisis y exploración.

7. Extraction, Transform and Load: Es el proceso de tratamiento de la
información desde los distintos orígenes de datos, para poder
alimentar el Data Warehouse con buena información.
Data Mining: Ayuda a comprender el contenido de un repositorio
de datos. Permite explorar la base de datos con el objetivo de
encontrar ciertos patrones repetitivos o tendencias que expliquen el
comportamiento de los datos.

8.  La información se puede centralizar, visualizar y
organizar en una misma plataforma.
 Agiliza la obtención de respuestas rápidas, así cómo la
buena toma de decisiones.
 Se obtiene información histórica acertada,
actualizaciones en tiempo real, predicciones, etc.
 Analiza hábitos de compra del consumidos, además de
hacer eficientes las campañas de fidelización.
 Tener mejor control sobre las áreas funcionales de la
empresa.

9.  Empresa conservera
Esta empresa no había sido capaz de optimizar la cantidad de producto finalizado
que debía almacenar en stock para maximizar sus beneficios. Mediante la
implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), resultó posible rediseñar
todo el proceso logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de
incrementar la rentabilidad económica de la misma en un 10%.
 Cadena de supermercados
Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de
Business Intelligence para averiguar cual era el perfil de sus clientes más rentables e
intentar hacer lo posible para fidelizarlos.
Una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creación de una "tarjeta
descuento". Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente debía facilitar sus datos
personales básicos, a cambio recibía descuentos eventuales en sus compras.
Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de
extraer la información requerida mediante un sistema de soporte a la decisión.
Cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía diferencias en función de
la ubicación geográfica, a pesar de que el límite del análisis era dentro de la
propia Galicia.

10.  Peluquería local
Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta
al público. Durante todo ese tiempo, las dueñas habían trabajado
todos los días de la semana para sacar adelante su negocio.
Al haber estabilizado su cartera de clientes decidieron descansar un
día más a la semana. Su primera opción fue cerrar los lunes, como las
demás peluquerías de la zona. No obstante, decidieron basar su
decisión en la información histórica que habían recogido en su
pequeña aplicación de citas.
Los resultados obtenidos fueron contundentes, ya que el lunes resultó
ser el cuarto día más rentable de la semana (probablemente como
consecuencia del cierre de la competencia). Finalmente el día
elegido para descansar fue el martes.

11.  SAP
 ORACLE
 SUGAR CRM
 IBM
 TERADATA
 BIRT
 SAS

12.  ORACLE (Entre los USD $180 y USD $11,000
mensuales)
 SAP (desde USD $990 mensuales)
 SUGARCRM (desde USD $40 hasta USD $150
mensuales)

13.  Microsoft (desde $1,150 pesos hasta
$2,655 pesos mensuales)

14.  Podemos observar la gran utilidad de el
Business Intelligence, ya que agiliza todo el
proceso de capturación de datos, así cómo te
ayuda a brindar un mejor servicio a los
clientes, teniendo en cuenta sus necesidades,
saber cuales son los clientes potenciales, etc.
Todo esto para llevar tu empresa al éxito.

15.  http://www.sinnexus.com/business_intelligence/
 https://inteligenciaempresarialodenegocios.wordpress.com/tag/los-
niveles-de-realizacion-de-bi/
 http://mprende.co/gesti%C3%B3n/5-ventajas-de-la-inteligencia-de-
negocios
 http://todobi.blogspot.mx/2005/06/empresas-business-
intelligence.html
 http://www.informationweek.com.mx/feature/12-robustos-
sistemas-de-business-intelligence-para-pyme/