Clase I - Business Intelligence - fundamentos

1. ¡Bienvenidos a Clase!
Inteligencia de
Negocios
Especialización en Big Data y Analítica de
Datos
2025 - 01

2. Fabio Andrés Pinto
Sr. Data Analyst
fabiopin.tech
• Ingeniero
Electrónico
• Msc Ingeniería
Matemática y
Computación
“Detection of advertising pattern in streaming using audio
recognition techniques”
• Doctorando en Estadística, Optimización y Matemática
Aplicada
- Docente Universidad El Bosque
- Líder Académico en BDG Institute
- Consultor en el área TI

4. Objetivo de la
asignatura
El principal objetivo de esta asignatura es
crear la comprensión sobre la definición y los
procesos que envuelven a la Inteligencia
de Negocios como técnica aplicada.
De igual manera, buscaremos
adquirir
conocimientos sobre extracción de
datos, procesos de transformación y
construcción de indicadores.
Los conocimientos adquiridos nos
permitirán entender cómo se construyen
proyectos de datos desde la formulación del
problema hasta la solución y los procesos
intermedios.

6. Bloque I
Unidad 1: Fundamentos de
BI
● Definición de BI
● Categorías de análisis BI
● Proceso de BI
● Esquema de implementación
● Mercado y casos de estudio
Unidad 2: Procesos ETL
● Fundamentos de ETL
● Técnicas de extracción de
datos
● Transformación de datos
● Carga de datos
● Tipos de cargas de datos

7. Bloque II
Unidad 3: Modelamiento
de datos
● Modelo de relación de datos
● Modelo entidad relación
● Llaves y relaciones de datos
Unidad 4 Dashboard y
KPI
● Dashboard de datos
● Métricas
● Pronósticos

8. UNIDAD 1:
FUNDAMENTOS DE BI

9. ¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de exploración, transformación y
examinación de datos para identificar tendencias y patrones que revelen
insights importantes y aumenten la eficiencia para respaldar la toma de
decisiones. Una estrategia moderna de análisis de datos les permite a los
sistemas y a las organizaciones trabajar a partir de análisis
automatizados en tiempo real, lo que garantiza resultados inmediatos y
de gran impacto.
Fuefite: https://www.alteryx.com/es-419/glossary/data-analytics

10. Importancia del análisis de datos
El análisis permite a las empresas analizar sus datos en un contexto
completo de forma rápida e incluso con algunas herramientas, un
análisis en tiempo real. Con la minería de datos de alto rendimiento,
análisis predictivo, minería de texto, previsión y optimización, las
empresas que utilizan estas herramientas son capaces de
impulsar la innovación y tomar mejores decisiones de negocio.
Además están en mejor posición para optimizar el aprendizaje
automático y hacer frente a sus necesidades de formas
innovadoras.
Fuefite: https://www.powerdata.es/big-data

11. Roles que intervienen

12. Definición de BI
“Business Intelligence es combinación de tecnología,
herramientas y procesos que me permiten transformar los
datos almacenados en información, esta información en
conocimiento y este conocimiento dirigido a un plan o una
estrategia comercial”
https://www.sinnexus.com/business_intelligence/

13. ● Business Intelligence es entonces el proceso
mediante el cual, con la combinación de técnicas y
herramientas, cumplimos con los objetivos del
análisis de datos.
● Es un término tecnológico que comprende:
○ Estrategias
○ Datos
○ Aplicaciones
○ Productos
○ Procesos
○ Todo aquel recurso digital que otorgue una
capacidad de recopilación, almacenamiento y
análisis

14. BI en la actualidad
● A medida que aumenta la inversión de la organización
en la innovación de datos, el valor estratégico crece
exponencialmente y genera cambios desde la
retrospectiva (Entender) a las percepciones (Ver) y a
Pronosticar (Previsión).
● Esto permite a los ejecutivos de las empresas sin
conocimientos técnicos avanzados tener acceso a la
data actual e histórica para la toma de decisiones
(Nivel estratégico)

15. Evolución del BI

16. Utilidad del BI
● La función principal del BI es agrupar la mayor cantidad de
datos de manera eficaz y facilitar su interpretación. La unión de
datos tanto internos como externos, ofrece una visión más
completa del negocio.
○ Mejorar la toma de Decisiones
○ Incrementar la Productividad y Eficiencia
○ Predecir el comportamiento del mercado
○ Identificar nuevas oportunidades de negocio
○ Realizar proyecciones de ventas y financieras

17. BI y ciencia de datos
● Análisis de Datos: Extracción, Obtención,
Clasificación
● Análisis de BI: Ayuda a sacar conclusiones del
análisis de
datos, mediante el análisis estadístico.
● Ciencia de Datos: Descubrir patrones y
pronosticar patrones futuros, utilizando
estadísticas avanzadas y análisis predictivos

20. Categorías de análisis de BI

21. Ventajas del BI
● Claridad de los datos
● Mayor eficiencia en el análisis.
● Informes y Reportes adaptables a las
necesidades.
● Tableros y cuadros de mando personalizados
● Consumo de grandes cantidades de datos.
● Identificación nuevas oportunidades de negocio
● Permite ahorrar tiempo al lograr optimizar
procesos
● Decisiones empresariales basadas en datos
● Mayor ventaja competitiva

22. Más ventajas…

23. Preguntas
● ¿Cuál de las categorías de imágenes es el
más
básico para saber información del
pasado?
a) Descriptivo
b) Prescriptivo
c) Analítico
d) Automático
● Los datos no son valiosos en la
estrategia de una empresa si no se
convierten en información al ganar:
a) Verdad
b) Poder
c) Relevancia

24. Preguntas
● ¿Cuál de las categorías de imágenes es el
más
básico para saber información del
pasado?
a) Descriptiv
o
b) Prescriptiv
o
c) Analítico
d) Automátic
o
● Los datos no son valiosos en la
estrategia de una empresa si no se
convierten en información al ganar:
a) Verdad
b) Poder
c) Relevanci
a

27. Implementación BI

28. La estrategia, el principio del BI
Una estrategia de BI es su modelo para el éxito. Deberá decidir cómo se utilizan los
datos,
recopilar roles clave y definir responsabilidades en las fases iniciales.
● Conozca su estrategia y objetivos empresariales.
● Identifique las partes interesadas clave.
● Elija su plataforma y herramientas de BI.
● Cree un equipo de BI.
● Defina su alcance.
● Prepare su infraestructura de datos.
● Defina tus objetivos y hoja de ruta

29. Proceso de implementación de BI
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?

30. Fases del BI

31. Algunas definiciones..
● DATAWAREHOUSE: Un data warehouse es un repositorio
unificado para todos los datos que recogen los diversos
sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o
lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas
fuentes sobre todo para fines analíticos y de acceso.
● Normalmente, un data warehouse se aloja en un servidor
corporativo o cada vez más, en la nube. Los datos de diferentes
aplicaciones de procesamiento de transacciones Online (OLTP)
y otras fuentes se extraen selectivamente para su uso por
aplicaciones analíticas y de consultas por usuarios.

33. Algunas definiciones..
● DATALAKE: Es un repositorio centralizado diseñado para
almacenar, procesar y proteger grandes cantidades de datos
estructurados, semiestructurados o no estructurados. Puede
almacenar datos en su formato nativo y procesar cualquier
variedad de datos, ignorando los límites de tamaño.
● ETL: Es el proceso consistente en combinar datos de
diferentes orígenes un gran repositorio central llamado
almacenamiento de datos. ETL utiliza un conjunto de reglas
comerciales para limpiar y organizar datos en bruto y
prepararlos para el almacenamiento, el análisis de datos y el
machine learning (ML).

35. Esquema de implementación del BI

36. Algunas herramientas

37. Mercado de plataformas de BI
● Hay muchas plataformas de BI comerciales y de código abierto
disponibles en el mercado como Qlik sense, Power BI, Tableau,
MicroStartegy, ofrecen diferentes experiencias de uso y
funcionalidades. Sin embargo, en general, todas ofrecen una
combinación de las siguientes funcionalidades:
● Dashboards personalizables y Dinámicos
● Visualizaciones de datos
● Programación de informes
● Administración y supervisión de la calidad de los datos
● Capacidad de minería de datos más rápida
● Seguimiento del rendimiento frente a los KPI (Key Performance
Indicator)

38. Casos de
éxito
Netflix: si no sabes qué mirar, Netflix sí
● Los datos de las más de diez millones de horas de series y
películas vistas al día son almacenados y monitoreados
para comprender los gustos y hábitos de los usuarios.
Starbucks: ubicación estratégica de las tiendas
● Al analizar la información geográfica, demográfica y el
tráfico, esta empresa logra hacer estimados sobre el
posible éxito de una nueva tienda; es decir, usan el Big
Data para elegir sus nuevas ubicaciones.

39. Casos de
éxito
Airbnb: recomendaciones adaptadas al contexto global
● Crear el vínculo perfecto entre huésped y anfitrión puede
resultar complicado, pero el análisis de Big Data ha
resultado
ser el camino para crear una experiencia de usuario
perfecta en Airbnb.
Amazon: recomendaciones personalizadas
● El 35% de sus ventas anuales provienen de
recomendaciones de productos.

40. ¡Evaluemos!

41. UNIDAD 1.5:
PROCESOS DE BI

42. Procesos del BI
Fuente: https://www.zoho.com/creator/decode/the-6-essential-stages-of-business-intelligence-bi

43. 6 procesos envuelven al BI
Recopilación de datos
Identifique y recopile datos relevantes de múltiples fuentes de datos, ya
sean internas o externas, como hojas de cálculo, archivos, plataformas
de almacenamiento en la nube y bases de datos. Esto te ayudará a
desarrollar un objetivo de negocio e identificar los datos necesarios para
alcanzarlo.
Data preparation
Una vez recopilados, los datos deben prepararse para su análisis. Esta
parte del BI implica limpiar los datos y asegurarse de que no haya
inconsistencias, duplicados o errores. Los datos no estructurados deben
organizarse y transformarse antes de su análisis.

44. 6 procesos envuelven al BI
Almacenamiento de datos
Esta etapa del BI implica almacenar todos los datos que ha obtenido.
Normalmente, los datos se almacenan en una ubicación central conocida
como almacén de datos. Los métodos de encriptación de datos se utilizan
para salvaguardar la confidencialidad e integridad de la información
almacenada.
Análisis de datos
En última instancia, los datos que se han recopilado y almacenado deben
procesarse y analizarse para revelar patrones, tendencias e información.
Para extraer información útil de los datos, se utilizan muchos enfoques
analíticos y algoritmos.

45. 6 procesos envuelven al BI
Visualización de datos
Una vez analizados los datos, deben presentarse en forma de cuadros,
gráficos, cuadros de mando u otras representaciones visuales. La
visualización de datos le ayuda a presentar de manera eficiente la
información obtenida de los datos a un público más amplio, incluidos los
responsables de la toma de decisiones y las partes interesadas.
Toma de decisiones
La colaboración es esencial para la toma de decisiones basada en el
conocimiento. Los responsables de la toma de decisiones y las partes
interesadas deben trabajar juntos para discutir y determinar el mejor
curso de acción para el negocio.

46. ¿Dónde se puede utilizar BI?
Usemos el ejemplo de una tienda de ropa online. Si utiliza una herramienta de BI para su tienda, le
proporcionará información importante basada en los datos comerciales que recopile. Esto puede
incluir datos relacionados con diferentes funciones, como ventas, finanzas y marketing.

47. ¿Dónde se puede utilizar BI?

48. Enfoque Predictivo: CRISP-DM
CRISP-DM, que son las siglas de Cross-
Industry Standard Process for Data Mining,
es un método probado para orientar sus
trabajos de minería de datos.
• Como metodología, incluye
descripciones de las fases normales de
un proyecto, las tareas necesarias en
cada fase y una explicación de las
relaciones entre las tareas.
• Como modelo de proceso, CRISP-DM
ofrece un resumen del ciclo vital de
minería de datos.

49. Enfoque Predictivo Moderno: ASUM-DM

50. Enfoque Predictivo Moderno: ASUM-DM

51. Conclusiones
● Las plataformas de análisis simples
importan, limpian, analizan y pronostican
datos, pero las plataformas de BI son más
sólidas y dinámicas, y pueden adaptarse a
medida que crece su estrategia de BI
● Una plataforma empresarial propicia
la agilidad del negocio sin sacrificar
la gobernanza ni la seguridad de los
Datos
● Los procesos de análisis y toma de
decisiones basadas en datos se facilitan
con
pensamiento estratégico alrededor de la
inteligencia de negocios como
herramienta.

52. Certifícate en Business Intelligence
https://certiprof.com/pages/business-intelligence-foundation-professional-certification-bifpc

53. Más recursos…
● Business intelligence examples.
https://www.tableau.com/learn/articles/busine
ss-
intelligence-examples
● Choosing BI Platforms.
https://www.tableau.com/es-
es/learn/articles/business-intelligence/choosing-
bi- platforms
● Modern Business Intelligence.
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/tr/
D
ocuments/deloitte-analytics/Modern%20

54. BREAK