Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias y aspectos relevantes enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Es posible diferenciar datos, informaciones, y conocimientos, conceptos en los que se centra la inteligencia empresarial, ya que como sabemos, un dato es algo vago, por ejemplo "10 000", la información es algo más preciso, por ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron de 10 000", y el conocimiento se obtiene mediante el análisis de la información, por ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron 10 000. Mayo es el mes más bajo en ventas". Aquí es donde la BI entra en juego, ya que al obtener conocimiento del negocio una vez capturada la información de todas las áreas en la empresa, es posible establecer estrategias y determinar cuáles son las fortalezas y las debilidades.

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Velez de villa bocanegra Juan RicardoVelez de villa bocanegra Juan Ricardo
Inteligencia de NegociosInteligencia de Negocios
Primera parte - FundamentosPrimera parte - Fundamentos

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TemarioTemario
 Primera partePrimera parte
 ¿Qué es Inteligencia de Negocios (BI) y porqué nos debe¿Qué es Inteligencia de Negocios (BI) y porqué nos debe
interesar?interesar?
 Encontrando oportunidades de BI en un océano de datosEncontrando oportunidades de BI en un océano de datos
 Desafíos para organizar una Arquitectura BIDesafíos para organizar una Arquitectura BI
 Los componentes de una solución BILos componentes de una solución BI

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¿Qué es Inteligencia de¿Qué es Inteligencia de
Negocios?Negocios?

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Inteligencia de NegociosInteligencia de Negocios
 Qué debemos entender por Inteligencia deQué debemos entender por Inteligencia de
Negocios (Business Intelligence o BI)Negocios (Business Intelligence o BI)
 Transformar los datos en informaciónTransformar los datos en información
 Tomar decisiones informadas en forma más tempranaTomar decisiones informadas en forma más temprana
 Usar una aproximación de “Management” al uso de laUsar una aproximación de “Management” al uso de la
información generada en la operación de unainformación generada en la operación de una
organizaciónorganización
 Qué no esQué no es
 La manera de tomar “mejores decisiones”La manera de tomar “mejores decisiones”
 Un conjunto de herramientas de softwareUn conjunto de herramientas de software
 Una solución para la gente de MarketingUna solución para la gente de Marketing
 El último “buzz word” para lucirse socialmenteEl último “buzz word” para lucirse socialmente

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¿Porqué necesitamos BI?¿Porqué necesitamos BI?
 Las Organizaciones que necesitan un ambiente deLas Organizaciones que necesitan un ambiente de
Inteligencia de Negocios, poseen las siguientesInteligencia de Negocios, poseen las siguientes
características:características:
 Reportes provenientes de varios sistemas transaccionales noReportes provenientes de varios sistemas transaccionales no
concuerdanconcuerdan
 Los resultados de ventas no concuerdan.Los resultados de ventas no concuerdan.
 Las cantidades de inventario tampoco concuerdan.Las cantidades de inventario tampoco concuerdan.
 Los reportes detallados no concuerdan con los reportesLos reportes detallados no concuerdan con los reportes
consolidados.consolidados.
 La gerencia no tiene acceso a una “imagen globalLa gerencia no tiene acceso a una “imagen global
corporativa” de su situación actual:corporativa” de su situación actual:
 ¿Quiénes son nuestros clientes?¿Quiénes son nuestros clientes?
 ¿Qué nos han comprado?¿Qué nos han comprado?
 ¿Cuánto inventario tenemos disponible?¿Cuánto inventario tenemos disponible?

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¿Porqué necesitamos BI?¿Porqué necesitamos BI?
 Los grupos de Informática o de Tecnología deLos grupos de Informática o de Tecnología de
Información (TI) está saturado con peticiones deInformación (TI) está saturado con peticiones de
reportes a niveles gerenciales.reportes a niveles gerenciales.
 Las unidades de negocios han contratado personal deLas unidades de negocios han contratado personal de
TI para escribir “reporteadores” dentro de la mismaTI para escribir “reporteadores” dentro de la misma
unidadunidad
 ““Data Priests” han aparecido por toda la organización.Data Priests” han aparecido por toda la organización.
 Compartir datos es raro – bases de datos propietarias son laCompartir datos es raro – bases de datos propietarias son la
regla.regla.
 Producir los reportes cada vez toma más y más tiempo.Producir los reportes cada vez toma más y más tiempo.
 TI ha creado múltiples extracciones de archivos deTI ha creado múltiples extracciones de archivos de
sistemas transaccionales para propósitos analíticossistemas transaccionales para propósitos analíticos
 Se generan extractos de los extractos.Se generan extractos de los extractos.
 Se pierden las fuentes de datos, no hay rastros de auditoria.Se pierden las fuentes de datos, no hay rastros de auditoria.

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Parálisis de análisis. El problema:Parálisis de análisis. El problema:
Información no integradaInformación no integrada

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Reconociendo la necesidad de BIReconociendo la necesidad de BI
 La organización no puede determinar la rentabilidadLa organización no puede determinar la rentabilidad
precisa de un cliente o de un productoprecisa de un cliente o de un producto
 Se cuestiona la rentabilidad.Se cuestiona la rentabilidad.
 Las tendencias en ventas o de los hábitos de compra delLas tendencias en ventas o de los hábitos de compra del
cliente no pueden determinarse.cliente no pueden determinarse.
 La organización no puede llegar a los clientesLa organización no puede llegar a los clientes
adecuadamenteadecuadamente
 La segmentación es imposible.La segmentación es imposible.
 La perfilación de los clientes es imposible.La perfilación de los clientes es imposible.
 La organización está perdiendo participación en elLa organización está perdiendo participación en el
mercado frente a los competidoresmercado frente a los competidores

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Inteligencia de NegociosInteligencia de Negocios
Consistencia de datosConsistencia de datos
Multi-dimensionalMulti-dimensional
Gran volumen de datosGran volumen de datos
Datos para usuarios de GestiónDatos para usuarios de Gestión
Capacidad deCapacidad de
Descubrir informaciónDescubrir información
AplicacionesAplicaciones
EmpresarialesEmpresariales
 Almacenan granAlmacenan gran
cantidad de datoscantidad de datos
(OLTP)(OLTP)
 Contienen una mínimaContienen una mínima
capacidad de cálculo/capacidad de cálculo/
análisisanálisis
Enfoque deEnfoque de
NegociosNegocios
 Mejorar la toma deMejorar la toma de
decisionesdecisiones
 Mejorar lasMejorar las
rentabilidadrentabilidad
 Reducir costosReducir costos
 Incrementar laIncrementar la
calidadcalidad
 Incrementar lealtadIncrementar lealtad
de clientesde clientes
Inteligencia de NegociosInteligencia de Negocios
al Rescateal Rescate
BI llena la brecha de análisisBI llena la brecha de análisis

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ValoralnegocioValoralnegocio
Inversión en Inteligencia de NegociosInversión en Inteligencia de Negocios
El Valor de sus DatosEl Valor de sus Datos
DatosDatos
InformaciónInformación
ConocimientoConocimiento
VisiónVisión
FuturaFutura
 AnálisisAnálisis
 IndicadoresIndicadores
ContextoContexto
yy
RelevanciaRelevancia
 PrediccionesPredicciones
 ClasificacionesClasificaciones
 TendenciasTendencias
Data MiningData Mining
yy
VisualizaciónVisualización
ConsultasConsultas
yy
ReportesReportes
 ReportesReportes
 SQLSQL
 Tablas PivoteTablas Pivote

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El Mundo de Hoy –El Mundo de Hoy –
Múltiples “Fuentes de Datos”Múltiples “Fuentes de Datos”
 Planificación dePlanificación de
recursos empresarialesrecursos empresariales
(ERP)(ERP)
 Gerencia de la relaciónGerencia de la relación
con el cliente (CRM)con el cliente (CRM)
 Administración de laAdministración de la
cadena de proveedorescadena de proveedores
(SCM)(SCM)
 Datos de flujo deDatos de flujo de
personas en la Webpersonas en la Web
 Comercio por InternetComercio por Internet
Data Warehouse
Corporativo
CallCall
CenterCenter
Adm.Adm.
CampañasCampañas
MarketingMarketing
CRM yCRM y
eCRMeCRM
InternetInternet
ContabilidadContabilidad
FinanzasFinanzas
ComprasCompras
VentasVentas
RRHHRRHH
InventarioInventario
Business Intelligence es datos con relevancia y contextoBusiness Intelligence es datos con relevancia y contexto

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Encontrando oportunidadesEncontrando oportunidades
de BI en un océano de datosde BI en un océano de datos

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¿Dónde están las oportunidades¿Dónde están las oportunidades
de BI?de BI?
 ¿Dónde?¿Dónde?
 En cada proceso de negocios de laEn cada proceso de negocios de la
organizaciónorganización
 También en cada proceso de apoyo oTambién en cada proceso de apoyo o
administrativoadministrativo
 Y en la combinación de ambosY en la combinación de ambos
 ¿Qué debo considerar?¿Qué debo considerar?
 Las necesidades de BI dispares de cadaLas necesidades de BI dispares de cada
grupo de usuariosgrupo de usuarios
 ¡¡¡La relevancia de conocer el negocio!!!¡¡¡La relevancia de conocer el negocio!!!

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CustomersDistribution
Production
Customer
Service
Suppliers
Supply Chain
CRMSales
&
Marketing
Human
Resources
Financials
Procurement
Executive
Management
Ejemplo – Cadena de Valor deEjemplo – Cadena de Valor de
ManufacturaManufactura
Support
Systems

15. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
CustomersDistribution
Production
Customer
Service
Suppliers
Supply Chain
CRMSales
&
Marketing
Human
Resources
Financials
Procurement
Executive
Management
Support
Systems
Análisis de ventasAnálisis de ventas
Efectividad deEfectividad de
campañascampañas

16. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
CustomersDistribution
Production
Customer
Service
Suppliers
Supply Chain
CRMSales
&
Marketing
Human
Resources
Financials
Procurement
Executive
Management
Support
Systems
Calidad &Calidad &
ProducciónProducción

17. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
CustomersDistribution
Production
Customer
Service
Suppliers
Supply Chain
CRMSales
&
Marketing
Human
Resources
Financials
Procurement
Executive
Management
Support
Systems
PresupuestoPresupuesto
y Reportesy Reportes
financierosfinancieros

18. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Procesos y áreas críticos para BIProcesos y áreas críticos para BI
 VentasVentas
 Adm. cuentasAdm. cuentas
 PrediccionesPredicciones
 Análisis WEBAnálisis WEB
 CRMCRM
 PromocionesPromociones
 SegmentaciónSegmentación
 Adm. marcasAdm. marcas
 Adm. categoríasAdm. categorías
 ““Churn”Churn”
 LealtadLealtad
 ““Market Basket”Market Basket”
 Servicio a clientesServicio a clientes
 Reportes financierosReportes financieros
 PresupuestaciónPresupuestación
 RentabilidadRentabilidad
 RiesgoRiesgo
 Detección de fraudesDetección de fraudes
 Cadena de suministrosCadena de suministros
 SubcontratistasSubcontratistas
 CalidadCalidad
 Recursos humanosRecursos humanos
 ““Balanced Scorecard”Balanced Scorecard”

19. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Procesos y áreas críticos para BIProcesos y áreas críticos para BI
 Reportes financierosReportes financieros
 PresupuestaciónPresupuestación
 RentabilidadRentabilidad
 RiesgoRiesgo
 Detección de fraudesDetección de fraudes
 Cadena de suministrosCadena de suministros
 SubcontratistasSubcontratistas
 CalidadCalidad
 Recursos humanosRecursos humanos
 ““Balanced Scorecard”Balanced Scorecard”
 VentasVentas
 Adm. cuentasAdm. cuentas
 PrediccionesPredicciones
 Análisis WEBAnálisis WEB
 CRMCRM
 PromocionesPromociones
 SegmentaciónSegmentación
 Adm. marcasAdm. marcas
 Adm. categoríasAdm. categorías
 ““Churn”Churn”
 LealtadLealtad
 ““Market Basket”Market Basket”
 Servicio a clientesServicio a clientes
Apps de VentasApps de Ventas
Las más ricas fuentesLas más ricas fuentes
de datos, tendenciasde datos, tendencias
por productos ypor productos y
clientesclientes

20. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Procesos y áreas críticos para BIProcesos y áreas críticos para BI
 VentasVentas
 Adm. cuentasAdm. cuentas
 PrediccionesPredicciones
 Análisis WEBAnálisis WEB
 CRMCRM
 PromocionesPromociones
 SegmentaciónSegmentación
 Adm. marcasAdm. marcas
 Adm. categoríasAdm. categorías
 ““Churn”Churn”
 LealtadLealtad
 ““Market Basket”Market Basket”
 Servicio a clientesServicio a clientes
 Reportes financierosReportes financieros
 PresupuestaciónPresupuestación
 RentabilidadRentabilidad
 RiesgoRiesgo
 Detección de fraudesDetección de fraudes
 Cadena de suministrosCadena de suministros
 SubcontratistasSubcontratistas
 CalidadCalidad
 Recursos humanosRecursos humanos
 ““Balanced Scorecard”Balanced Scorecard”
Apps. MarketingApps. Marketing
Entender clientes yEntender clientes y
canales – El área decanales – El área de
CRM analítico es unaCRM analítico es una
de las de más grandede las de más grande
crecimientocrecimiento

21. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Procesos y áreas críticos para BIProcesos y áreas críticos para BI
 VentasVentas
 Adm. cuentasAdm. cuentas
 PrediccionesPredicciones
 Análisis WEBAnálisis WEB
 CRMCRM
 PromocionesPromociones
 SegmentaciónSegmentación
 Adm. marcasAdm. marcas
 Adm. categoríasAdm. categorías
 ““Churn”Churn”
 LealtadLealtad
 ““Market Basket”Market Basket”
 Servicio a clientesServicio a clientes
 Reportes financierosReportes financieros
 PresupuestaciónPresupuestación
 RentabilidadRentabilidad
 RiesgoRiesgo
 Detección de fraudesDetección de fraudes
 Cadena de suministrosCadena de suministros
 SubcontratistasSubcontratistas
 CalidadCalidad
 Recursos humanosRecursos humanos
 ““Balanced Scorecard”Balanced Scorecard”
Apps.Apps.
FinancierasFinancieras
Son cross-industria,Son cross-industria,
El más alto nivel deEl más alto nivel de
adopción OLAPadopción OLAP

22. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Procesos y áreas críticos para BIProcesos y áreas críticos para BI
 VentasVentas
 Adm. cuentasAdm. cuentas
 PrediccionesPredicciones
 Análisis WEBAnálisis WEB
 CRMCRM
 PromocionesPromociones
 SegmentaciónSegmentación
 Adm. marcasAdm. marcas
 Adm. categoríasAdm. categorías
 ““Churn”Churn”
 LealtadLealtad
 ““Market Basket”Market Basket”
 Servicio a clientesServicio a clientes
 Reportes financierosReportes financieros
 PresupuestaciónPresupuestación
 RentabilidadRentabilidad
 RiesgoRiesgo
 Detección de fraudesDetección de fraudes
 Cadena de suministrosCadena de suministros
 SubcontratistasSubcontratistas
 CalidadCalidad
 Recursos humanosRecursos humanos
 ““Balanced Scorecard”Balanced Scorecard”
OperacionesOperaciones
Mejora eficienciaMejora eficiencia
Dirige recursosDirige recursos
productivos, asíproductivos, así
como su utilizacióncomo su utilización

23. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
80% de las Oportunidades BI80% de las Oportunidades BI
 VentasVentas
 Adm. cuentasAdm. cuentas
 PrediccionesPredicciones
 Análisis WEBAnálisis WEB
 CRMCRM
 PromocionesPromociones
 SegmentaciónSegmentación
 Adm. marcasAdm. marcas
 Adm. categoríasAdm. categorías
 ““Churn”Churn”
 LealtadLealtad
 ““Market Basket”Market Basket”
 Servicio a clientesServicio a clientes
 Reportes financierosReportes financieros
 PresupuestaciónPresupuestación
 RentabilidadRentabilidad
 RiesgoRiesgo
 Detección de fraudesDetección de fraudes
 Cadena de suministrosCadena de suministros
 SubcontratistasSubcontratistas
 CalidadCalidad
 Recursos humanosRecursos humanos
 ““Balanced Scorecard”Balanced Scorecard”

24. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Los ScorecardsLos Scorecards
 Una de las formas más visibles y de adopciónUna de las formas más visibles y de adopción
creciente de soluciones BIcreciente de soluciones BI
 Despliega un conjunto de indicadores deDespliega un conjunto de indicadores de
gestión predefinidos (Key Performancegestión predefinidos (Key Performance
Indicators o KPI’s)Indicators o KPI’s)
 Entenderemos un KPI como un elemento deEntenderemos un KPI como un elemento de
información que tiene:información que tiene:
 Valor actualValor actual
 MetaMeta
 Estado actualEstado actual
 TendenciaTendencia

25. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Beneficios para el negocioBeneficios para el negocio
 Planeamiento de metas y control de resultados —
Planificar y asignar recursos en forma más eficiente al
aplicar objetivos predefinidos a resultados medibles, a
través del modelamiento de KPI
 Metas claras y medibles — Definir metas que estén
alienadas con la estrategia corporativa y comunicar estas
en forma efectiva a todos los niveles de la organización
 Evaluación permanente y rigurosa – Medir el
rendimiento períodico en todas las dimensiones y áreas
estratégicas, entregando repotes y análisis consistentes,
permitiendo evaluar lo ejecutado contra las metas y
permitiendo colaborar y tomar decisiones de ajuste
 Centralización e integración – Administrar el uso y
cálculo consistente de métricas

26. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Un ejemplo visual deUn ejemplo visual de
scorecardscorecard

27. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Un ejemplo visual deUn ejemplo visual de
scorecardscorecard

28. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Un ejemplo visual deUn ejemplo visual de
scorecardscorecard

29. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Balanced ScorecardBalanced Scorecard
 Balanced Scorecard (BSC) apareció a principios de los
años 90 como un método de ayudar a las organizaciones
a administrar sus cada vez más complejos entornos de
negocios.
 En respuesta a estas presiones, y además de las
limitaciones de las medidas de performance financiero
tradicionales, los profesores Robert Kaplan y David
Norton de Harvard comenzaron a desarrollar el concepto
de Balanced Scorecard (BSC) durante un proyecto de
investigación con unas 12 compañias, dando origen al
modelo.
 BSC es un modelo referente actual para gestionar una
organización

30. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Balanced ScorecardBalanced Scorecard
 Balanced Scorecard tiene un sustento
metodológico que, en resumen, considera:
 Análisis de la organización, su entorno y la cadena de valor
 Visión, misión y estrategia de la organización
 Análisis de las perspectivas de la oganización
 Financiera
 Clientes y mercado
 Procesos internos
 Personas y tecnología
 Objetivos y mapa estratégico
 Integración de perspectivas
 Modelo causa efecto
 Indicadores de gestión - ¿qué vamos a medir?
 Planes de acción - ¿qué haremos con los indicadores?

31. Copyright – Hugo Mora - 2007 Material con fines académicos
Balanced ScorecardBalanced Scorecard
Más detalles enMás detalles en http://www.balancedscorecard.orghttp://www.balancedscorecard.org
Finanzas
• Retorno en activos
• Flujo de caja
• Rentabilidad de proyectos
• Margen neto
• Pronósticos de venta
Indicadores financieros
Ventas
• Encuestas de ventas
• Ranking de clientes
• Market Share
• Precisión de “forecast”
Clientes y mercado
Excelencia operacional
• Tiempo invertido el “leads”
• Tasa de éxito
• Tasa de accidentabilidad
• Tiempo de ejecución de proyectos
• Productividad de empleados
Procesos internos
Recursos humanos
• Encuesta de satisfacción interna
• Nivel de caapcitación interna
• Ciclo de rotación / promoción de empleados
• Desarrollo de patentes
Innovación y crecimiento interno
 Ejemplo de indicadores de gestión: