Business intelligence uoc alumni

su mejor
Business Intelligence.
El valor real de la información
Antonio Alonso Piñero. Mayo 2013.

- 1 - Business Intelligence: El valor real de la información UOC Alumni– 09.05.2013
Presentación
 Licenciado en Ciencias Matemáticas por la UCM
 Master Business Intelligence por la UOC
Antonio Alonso Piñero
@alonsop73; @UOCmadrid
Consultor BI/ Project Manager en
Tecnologías de la Información
http://www.linkedin.com/in/antonioalonsopinero

Índice
I. Necesidades de información
II. Definición de Business Intelligence (BI)
III. Herramientas BI. Explotación de la información
IV. Estrategias de implantación en proyectos Business Intelligence
V. Factores críticos de éxito (FCE)
VI. Nuevas tendencias y usos de Business Intelligence

 Sistemas operacionales
 Estándares propios de la organización
 ERP, CRM
 Desarrollos a medida
En las organizaciones existen dos grandes categorías de sistemas de
información
 Sistemas que buscan satisfacer necesidades de información de la
dirección y apoyar la toma de decisiones.

 En los sistemas de información de apoyo a la toma de decisiones el marco es
diferente.
 En los sistemas operacionales el objetivo es dar soporte a las operaciones del día a
día de la organización
 Contabilidad
 Facturación
 Nóminas
 RRHH
 Ventas
 Comercial

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Business Intelligence: El valor real de la información UOC Alumni– 09.05.2013
Clientes más rentables
 ¿Cuál es la forma más rentable de hacerlo?
 ¿Qué les puedo ofrecer actualmente?
 ¿Probabilidad de que me abandonen?

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 ¿Cuánto me cuesta cada uno de mis servicios?
 ¿Dónde no son rentables?
 ¿Qué departamentos funcionan correctamente?
 ¿Cómo puedo dimensionar cada uno de ellos?
Procesos internos

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 Satisfacción de mis empleados
 Sistema de Remuneración
 Gastos y horas invertidas en formación. ¿Cuál es la satisfacción de los cursos?
 Habilidades de mis empleados
RRHH

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 Planificación de nuevos servicios
 Sistema de distribución de oficinas
 Inversión en I+D
Planificación estratégica

II. Definición de Business Intelligence (BI).
 Beneficios
 Arquitectura global
 ¿Cuándo es necesario Business Intelligence?

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Definición
Conjunto de metodologías, herramientas y capacidades enfocadas a la creación y
administración de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en la
organización, dando soporte a la toma de decisiones del negocio

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Definición. Técnicas y herramientas
Data Warehouse
Integración de datos (ETL)
Reporting
Análisis y exploración ( OLAP)
Análisis predictivo
Minería de datos ( Data Mining)
Cuadros de Mando
Sistemas de alertas y notificaciones
Balanced Scorecard

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Definición. Características
 Accesibilidad a la información
 Garantizar el acceso a los datos independientemente de su procedencia.
 Apoyo a la toma de decisiones
 Acceso a herramientas de análisis por parte de los usuarios.
 Seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.
 Orientación al usuario final
 No necesitan conocimientos técnicos.
 Usabilidad de las diferentes herramientas

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Beneficios de Business Intelligence
 Solución integrada en una fuente única de datos de fácil acceso,
conformada y de calidad.
 Reduce el tiempo mínimo requerido para recoger información sólo
relevante.
 Identificar oportunidades y problemas de negocio. Predecir eventos
futuros
 Analizar las relaciones desde diferentes perspectivas y entender sus
tendencias.
 Usuarios pueden actuar de manera autónoma.

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Una solución BI completa permite
Observar
• ¿Qué ha
ocurrido?
Comprender
• ¿Por qué
ocurrió?
Predecir
• ¿Qué
ocurrirá?
Decidir
• ¿Qué
queremos que
ocurra?
Beneficios de Business Intelligence

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Arquitectura global

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Arquitectura global

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 No están integradas.
 Codificaciones diferentes.
 Han sido modificadas en el tiempo.
 Documentación no actualizada.
Identificar las fuentes más apropiadas.
Conocer el modelo de información transaccional y el significado de sus
elementos.
Arquitectura global

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Arquitectura global

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El proceso ETL consume entre el 60% y el 80% del tiempo
de un proyecto de Business Intelligence.
 Recursos.
 Estrategia de transformación.
 Habilidades tecnológicas.
Arquitectura global

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 Extracción
 Recupera los datos físicamente de las distintas fuentes de información
 Únicamente datos necesarios
 Transformación
 Comprobación calidad de los datos
 Estandarización y Normalización
 Limpieza de datos
 Datos adoptados al modelo de negocio
 Nivel de detalle. Granuralidad.
 Carga
 Carga inicial
 Carga incremental. Actualización de datos periódicamente.
Cargar
Transformar
Extraer
Arquitectura global

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Arquitectura global

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Data Warehouse - almacén de datos- es un conjunto de datos orientados a
un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrados, variantes
en el tiempo y no volátiles diseñada para dar una visión global de los datos
de la organización, independiente de cómo se vayan a utilizar
posteriormente por los consumidores o usuarios.
Arquitectura global

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Arquitectura global

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¿Cuándo es necesario Business Intelligence?
 Identificación de problemas en la calidad de los datos.
 Departamento de IT está saturado atendiendo
peticiones de informes y listados.

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 Necesidad de distribución de la información a las
personas adecuadas en el momento oportuno.
 Excel caos: Uso como repositorios de información
corporativos o de usuario .
¿Cuándo es necesario Business Intelligence?

III. Herramientas BI. Explotación de la
información.

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Query&Reporting
 Generadores de Informes. Utilizada por desarrolladores para crear informes estándares.
 Herramientas de usuario final. Creación de informes de forma sencilla y sin programación.

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Análisis OLAP (On-Line Analytical Processing)
“Hace diez años les pude decir cuántos Doritos vendimos al Oeste del Mississipi. Hoy
no sólo les puedo decir eso mismo, sino cuántos vendimos en California, en el
Condado de Orange, en la ciudad de Irvine, en el Supermercado local Von’s, en una
promoción especial, al final del pasillo 4, los jueves"
Director Ejecutivo de Operaciones de Pepsico
¿Qué ha
sucedido?
¿Por qué?

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Zona Geográfica
Producto
Tiempo
Zona Norte
Zona Centro-Sur
País Vasco
Cantabria
Asturias
Galicia A Coruña
Lugo
Orense
Pontevedra Librería A Barca
Librería Universitas
Literatura clásica
Libros técnicos Bases de Datos
Sistemas Operativos Unix
Windows
2007
2008
2º Trim
3º Trim
4º Trim
1º Trim Ene/07
Feb/07
Mar/07
Análisis OLAP (On-Line Analytical Processing)

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Data Mining (Mineria de datos)
 Proceso de exploración y creación de modelos predictivos de grandes volúmenes
de datos.
 Descubrimiento de patrones desconocidos y tendencias
 Predecir futuras consecuencias. ¿What if …?
 Principales usos:
 Marketing
 Gestión del riesgo del crédito
 Previsión de delitos
 Sanidad. Descubrimiento de patrones para enfermedades

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Cuadros de Mando
 Herramientas de gestión de negocio que permiten monitorizar, controlar y gestionar tanto
objetivos como procesos de las diferentes área de una organización
 Indicadores que representan procesos críticos. Key Performance Indicator (KPI)
 Representa la visión y la ejecución de la estrategia de una compañía
 Visión completa y relevante de una forma simplista

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Cuadros de mando. Dashboards

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Cuadros de mando. Balanced Scorecard
Dotar a nuestra gente …
Para desarrollar las
capacidades …
Para generar valor a
nuestros clientes …
Para alcanzar éxito
financiero…

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Balanced Scorecard. Mapa estratégico

IV. Estrategias de implantación en proyectos
Business Intelligence.

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IV. Estrategias de implantación en proyectos BI
Desplegar un proyecto BI en el seno de una organización
no es tarea fácil.
Más de un 75% de ejecución de proyectos BI no lograron
cumplir todos sus objetivos

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Principales errores
 Considerar el proyecto de BI como una meta y no un proceso en constante
evolución.
 Se desestiman las necesidades y deseos de los usuarios.
 Falta de implicación del usuario. Decisores y usuarios finales no participan en el
proyecto provocando cierta frustración ante la expectativa inicial.
 No se analiza correctamente el origen de los datos. No se prevé el volumen de
datos a depurar.
 Las herramientas y proveedores de BI no se realiza siguiendo unos criterios de
selección y sin involucrar a las personas adecuadas.

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Grado de madurez en BI. Punto de partida
Un buen punto de partida es identificar el grado de madurez de la organización en lo
que se refiere a la inteligencia de negocio.
1 • No existe BI
2 • Aparición de procesos formales basada en datos
3 • Data Warehouse
4 • Reporting formalizado
5 • Despliegue OLAP
6 • Formalización de BI
BIMM ( Business Intelligence Maturity Model)

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Cada proyecto de BI debe escoger la metodología específica que mejor se adapte a
la organización y características del proyecto.
Se han identificado mas de 900 tareas a ejecutar por lo que no existe una
metodología única
Grado de madurez en BI. Punto de partida

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¿ Que determina el éxito o fracaso en
proyectos Business Intelligence?

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 Soporte y apoyo al proyecto por parte de la alta dirección.
 Compromiso de la dirección para resolver cualquier conflicto.
 Gestionar cambios sustanciales durante el desarrollo del proyecto.
 Considerar las necesidades y características del usuario (decisor).
 Usuarios involucrados formalmente a lo largo de todo el proyecto.
 Gestión de las expectativas del usuario
 Selección del caso de negocio adecuado.
 Uso de prototipos.
 Proporcionar resultados rápidos en las primeras fases.

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 Selección cuidadosa de las herramientas y plataforma de desarrollo BI.
Usar sólo lo necesario.
 Adopción de una metodología de desarrollo de proyectos BI
 Equipo multifuncional. Centro de Competencia de Business Intelligence
(BICC)
 Analistas de negocio y usuarios responsables de alinear las especificaciones
con las necesidades locales que facilite la ejecución del proyecto de BI.
 Disponibilidad de personal representante de cada departamento dedicado al
proyecto.

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 Soporte, formación y entrenamiento.
 Procesos de conciliación y estandarización de datos
 Modelización y diseño del Datawarehouse adecuado.

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Calidad de los datos
“El 48% de las organizaciones encuestadas no tenían un plan para gestionar o
mejorar la calidad de los datos”
Fuente: The datawarehouse Institute, 2001
Los costes derivados de que la calidad de los datos no sea adecuada pueden llegar a
ser muy elevados

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 Planificar y asignar recursos.
 Asumir responsabilidades
 Propietarios de los procesos de negocio
 Propietarios de las aplicaciones
 Organizar y desarrollar un equipo.
 Definir políticas y métricas de calidad de los datos.
 Estandarización y Conciliación de datos

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 Establecer un conjunto de controles para localizar errores en los datos.
Fuentes
de
información
ETL Data Warehouse Auditoria y
Reconciliación
Usuarios BI

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Fuentes
de
información
Reconciliación
Punto de Control de Calidad de Datos Usuarios BI

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00.00.2010
Fuentes
de
información
Reconciliación

- 52 - ISXXXX-100000-1XX
00.00.2010
Fuentes
de
información
Reconciliación

- 53 - ISXXXX-100000-1XX
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Fuentes
de
información
Reconciliación

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Definición de indicadores
 Características
 Simples
 Medibles
 Representativas y Relevantes
 Temporales: Frecuencia y comparación periódicas.
Objetivo Indicador Definición Responsable Formula Meta Unidad Frecuencia
Objetivo 1 Indicador
1.1
Agrupar por
objetivo o por
indicador
(individual o
grupal)
…
Indicador
1.n

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Selección de herramientas y proveedores
Los usuarios buscan, necesitan y valoran la facilidad de uso por encima de
cualquier otra consideración.
 Comparativa de funcionalidades
 Comparativa de costes

VI. Nuevas tendencias y usos de Business
Intelligence

 Análisis, visión detallada y velocidad de conjuntos masivos de datos
 Análisis complejos dentro de marcos temporales más reducidos
 Map-Reduce, Haddop y otros enfoques “NoSQL”
Tendencias. Big Data
“En los próximos años los datos de las empresas crecerán un 650% adicional”
Gartner Group

 Software y Plataforma como un servicio. (SaaS and PaaS)
 El usuario paga por los servicios y la capacidad que utiliza. Precio por uso
 Flexibilidad en implementación y reducción de costes
Tendencias. Cloud BI

 Mejora de los dispositivos.
 Velocidades de descargas más rápidas
 Navegador web visualmente más claros y atractivos
Tendencias. BI Móvil

 Modelos matemáticos de riesgo bancario.
 Detección de fraude fiscal o blanqueo de capital.
 Previsión de consumos.
 Análisis predictivos para la previsión de crímenes.
 Web Mining. Redes Sociales
 Investigación sanitaria (fármacos, cáncer, alzheiner, etc.)
Usos

Muchas gracias

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