El documento introduce conceptos básicos sobre inteligencia de negocios, incluyendo que reúne sistemas y tecnologías para la toma de decisiones, provee soluciones que permiten transformar información clave en acciones concretas, y depende de cómo se capte, gestione e interprete la información. También describe elementos como data warehouses, cubos, medidas y dimensiones que permiten analizar grandes cantidades de datos para la toma de decisiones.
Introducción al Business Intelligence, sistemas OLAP, Data Warehouse, Data Marts, comparación metodologías Inmon y Kimball.
Curso de Análisis de la Información y la Decisión, Facultad de Ingeniería, Universidad de Palermo.
Introducción al Business Intelligence, sistemas OLAP, Data Warehouse, Data Marts, comparación metodologías Inmon y Kimball.
Curso de Análisis de la Información y la Decisión, Facultad de Ingeniería, Universidad de Palermo.
Objetivo: Identificar los conceptos de Inteligencia de negocios mediante el análisis de datos para conocer su importancia que tiene dentro de las organizaciones
Inteligencia de negocios - Business Intelligence
ingluye ETL, Data Mining, Data Warehouse, OLAP
Explicación breve para clase de Ingeniería en Gestión Empresarial IGE
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Un sujet au carrfour des SI , des métiers et de la DG . domaine en pleine évolution , la BI peut faire objet d'approches trés différentes d'une entreprises a une autre . c'est un outil d'aide à la décision et d'analyse de la performance .
Download at http://DavidHubbard.net/powerpoint - This Introduction to Business Intelligence gives an overview of how Business Intelligence fits into business strategy in general. It does not go into the specific technologies of Business Intelligence. It is meant to be used to explain Business Intelligence to those not already familiar with Business Intelligence.
Exposición sobre el tema Master Data Management (Administración de Datos Maestros) realizada por Adriana Rodriguez y Luis Fernando Ortiz para la clase de Modelado y Gestión de Información en la Especialización en Proyectos Informáticos de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Noviembre de 2010.
Objetivo: Identificar los conceptos de Inteligencia de negocios mediante el análisis de datos para conocer su importancia que tiene dentro de las organizaciones
Inteligencia de negocios - Business Intelligence
ingluye ETL, Data Mining, Data Warehouse, OLAP
Explicación breve para clase de Ingeniería en Gestión Empresarial IGE
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Un sujet au carrfour des SI , des métiers et de la DG . domaine en pleine évolution , la BI peut faire objet d'approches trés différentes d'une entreprises a une autre . c'est un outil d'aide à la décision et d'analyse de la performance .
Download at http://DavidHubbard.net/powerpoint - This Introduction to Business Intelligence gives an overview of how Business Intelligence fits into business strategy in general. It does not go into the specific technologies of Business Intelligence. It is meant to be used to explain Business Intelligence to those not already familiar with Business Intelligence.
Exposición sobre el tema Master Data Management (Administración de Datos Maestros) realizada por Adriana Rodriguez y Luis Fernando Ortiz para la clase de Modelado y Gestión de Información en la Especialización en Proyectos Informáticos de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Noviembre de 2010.
Es una pequeña linea del tiempo en la fecha en que aparecieron los primeros dispositivos móviles, también cuales eran sus pequeñas características y como evolucionaron hasta la época actual.
Esta presentaci�n fu� hecha conjuntamente con Cecilia Velasco, como parte de un trabajo para la materia Negocios electr�nicos dentro de la Especializaci�n en Gerencia en Inform�tica Organizacional de la Universidad Icesi, Colombia
La innovacion, no es solamente una palabra de moda , si no que verdaderamente es un aspecto muy importante para la competividad de los paises, hay varios aspectos que afectan dicho índiceasi que si tenemos que elegir en que aspecto nosotros como sociedad podemos influir de una manera muy directa y con acciones muy sencillas y concretas es en la colaboracion , loq ue quiere decir es que los actores principales como las universidades, las agencia s, las empresas los cientificos , necesitan hablarse ! Ahí es donde podemos hacer algo!
En esta presentación de presentaremos las relaciones de las diferentes normas de estandarización relacionadas con los sistemas informático y el Sistema Gestor de Seguridad de la Información.
La inteligencia de negocios (BI) es un término que se emplea para describir un conjunto amplio, cohesivo e integrado de herramientas y procesos que se usan para captar, recolectar, integrar, guardar y analizar datos con el fin de generar y presentar información para apoyar la toma de decisiones de negocios.
MVP Open Day - Best Practices/Experiences Sorey García
Una presentación creada para compartir con los MVPs e Influenciadores, algunas de las experiencias y buenas practicas para hacerte a ti mismo un influencer.
El análisis PESTEL es una herramienta estratégica que examina seis factores clave del entorno externo que podrían afectar a una empresa: políticos, económicos, sociales, tecnológicos, ambientales y legales.
Entre las novedades introducidas por el Código Aduanero (Ley 22415 y Normas complementarias), quizás la más importante es el articulado referido a la determinación del Valor Imponible de Exportación; es decir la base sobre la que el exportador calcula el pago de los derechos de exportación.
PREVENCION DELITOS RELACIONADOS COM INT.pptxjohnsegura13
Concientizar y sensibilizar a los funcionarios, sobre la importancia de promover la seguridad en sus operaciones de comercio internacional, mediante la unificación de criterios relacionados con la trazabilidad de sus operaciones.
3. Por qué aprender Inteligencia de Negocios? La manera más valiosa que tiene una empresa para diferenciarse de las demás consiste en realizar un trabajo de primera con la información .
4. Venimos de la era de la información y estamos en la era del conocimiento…
5. Ganar o perder dependerá de cómo cada quien capte, gestione y utilice la información, y para que esto suceda es necesario las diferentes necesidades y orígenes de la información.
6. Que es la Inteligencia de Negocios? La inteligencia de negocios reúne el conjunto de sistemas y tecnologías enfocadas a la toma de decisiones .
7. Y también un conjunto de conceptos que es necesario entender para usar la tecnología correctamente
8. Para qué sirve la Inteligencia de Negocios? La Inteligencia de negocios provee soluciones que permiten a los tomadores de decisiones, transformar información clave de su negocio en acciones concretas traduciéndose en beneficios tangibles.
9. La toma de decisiones tiene que ver directamente con el tipo de información que existe en las organizaciones y la forma en que esa información es usada
10. “ Una organización puede ser rica en datos y pobre en información, sino sabe como identificar, resumir y categorizar los datos” ( MADNICK, 1993 ).
11. Datos Toma de Decisiones Ventaja Competitiva Conocimiento Información
12. Redunda el decir que la ventaja competitiva se traduce en retorno de inversión para las organizaciones
13. Existen 3 tipos de información Información Técnico Operativa Es la información por el personal operativo para realizar las operaciones que mantienen en funcionamiento el negocio.
14. Información Estrategica Información Técnica Información Táctica Es la información usada coordinadores de área y directores operativos, para dirigir la ejecución de las operaciones por parte del personal operativo.
15. Información Estratégica Es la información usada por los altos directivos para direccionar el negocio hacia la consecución de los objetivos gerenciales.
16. La información que se genera en la organización se consume en diferentes momentos según el nivel: Fuente: ALBI – Academia Latinoamericana de BI Plazo Nivel Uso Corto plazo Operacional y Administrativo Obtención y control de datos Mediano plazo Conocimiento Decisiones tácticas Largo plazo Estratégico Decisiones estratégicas
18. La información estratégica asociada con el conocimiento, la toma de decisiones y el direccionamiento hacia los objetivos del negocio debe ser provista por los sistemas de Inteligencia de Negocios.
19. Todo esto es necesario entenderlo, tanto como debe entenderse la visión técnica en la que se encuentra enmarcado el tema
20. Inteligencia de Negocios se puede presentar como el proceso de integración y tratamiento de los datos para convertirlos en información relevante, que provea a las organizaciones del conocimiento necesario para la obtención de ventajas competitivas
21. Una estrategia de Inteligencia de Negocios debe abordar los problemas de obtener la información correcta , en el tiempo esperado y de presentarla en un formato unificado y comprensible para los usuarios objetivo .
22. Como se hace Inteligencia de Negocios? Reportes, EIS (Sistemas de Información Ejecutivos), DSS (Sistemas de Soporte de Decisiones), BSC (Balanced Scorecard o Tableros de Control), Datamining (Minería de Datos).
23. Sistemas de Información Ejecutivo Un Sistema de Información Ejecutivo o EIS, ofrece un conjunto de escenarios o dashboards , compuestos por una serie de herramientas visuales e interactivas. Algunas de ellas son Velocímetros, Termómetros, Mapas Interactivos, Gráficos Interactivos
24. Sistemas de Información Ejecutivo Estas herramientas permiten a los usuarios identificar rápidamente el estado de alguno de los indicadores de su interés y que además puede proveer de detalles y análisis inmediato , con el fin de presentar alarmas visibles al usuario ante situaciones críticas, de forma que estos realicen seguimiento a los datos asociados para identificar la razón de un comportamiento o evento no esperado.
25. Sistemas de Soporte de Decisiones Un Sistema de Soporte de Decisiones o DSD, permite al usuario navegar por la información disponible en los cubos, realizando consultas no previstas en busca de la exploración del comportamiento de alguno de los indicadores.
26. Sistemas de Soporte de Decisiones Alguna de las operaciones disponibles en un DSS son el Drill Down, Roll Up, Slice, Dice, Pivot, Exportación de datos , etc.
27. Reportes Los reportes son las herramientas más comunes de presentación de la información en las organizaciones. Este mecanismo continua vigente en Inteligencia de Negocios y ofreciendo mejores tiempos de respuesta, mayor calidad de información e incluso siguiente algunas de las estrategias de visualización del los DSS como son los Drill Down y los Roll Up .
28. Balanced Scorecard El Balanced Scorecard o Tableros de Control, esta enfocado a proveer a una organización de mecanismos por los cuales establecer objetivos o metas y realizarles seguimiento a través de vistas informativas que muestran su estado y avance a través de la utilización de alertas, semáforos, KPIs u otras utilidades visuales con las que un usuario desee monitorear sus datos.
29. Balanced Scorecard Esta estrategia es comúnmente complementada con la vinculación a un DSS con el fin de permitir a los usuarios analizar las alertas que reporta el sistema y tomar decisiones con un mayor nivel de detalle de la información relacionada con estas. Esta estrategia además pueden verse complementada a través del uso y envío de notificaciones a cuentas de correo corporativas o incluso a dispositivos móviles de acuerdo a la criticidad de las alertas encontradas.
30. Datamining El Datamining o minería de datos, es una estrategia utilizada para el análisis de información critica, oculta o no previsible. Esta consiste en el lanzamiento de procesos automáticos, basados en algoritmos de búsqueda de información, que se ejecuta sobre le Datawarehouse y que realiza el trabajo de correlación de datos, con el fin de encontrar información relevante y difícilmente identificable por parte de un usuario en un análisis manual.
31. Datamining Los algoritmos de búsqueda arrojan una serie de resultados que revelan información clave y sugirieren relaciones entre los datos. En este tipo de proyecto un usuario especialista determina que parte de la información arrojada por el proceso de Minería de Datos e un dato relevante, útil, descartable o erróneo .
32. Una solución de Inteligencia de Negocios, conlleva de forma implícita el desarrollo de un Datawarehouse Como se logra?
33. Un Datawarehouse por si solo, no provee a los usuarios de las habilidades necesarias para la toma de decisiones , por lo que debe analizarse de acuerdo a las necesidades de cada cliente y/o escenario, cual es la estrategia de Inteligencia de Negocios que le acompaña, con el fin de optimizar la explotación de la información almacenada. Proyectos de BI
34. Que es un Datawarehouse? Un Datawarehouse es un repositorio o bodega centralizada de datos en una organización.
35. Esta concepción trae consigo algunas implicaciones, pues como bien es sabido, los datos al interior de las empresas se encuentran ubicados en distintos lugares , usando medios , formatos y tecnologías diferentes, y almacenados de acuerdo a las necesidades especificas de cada uno de los sistemas que los utilizan para el funcionamiento operativo de la organización.
36. El objetivo de un Datawarehouse está enfocado a proveer una visión histórica y unificada de los datos de la empresa…
37. Esto debe hacerse de una manera que resulte comprensible para los usuarios , debido a que su semántica esta expresada en los términos de negocio que ellos conocen.
38. La diversidad de sistemas transaccionales en las organizaciones hace que tener una visión unificada de los datos resulte ser muy complejo. Cada sistema presenta los datos con el enfoque para el que fue construido, lo que termina por añadir mayor complejidad a la toma de decisiones.
39. Esta diversidad de orígenes de datos, trae consigo inconvenientes como son los largos tiempos de extracción, procesamiento, problemas al valorar un dato de acuerdo al sistema de donde ha sido extraído y dificultades al momento de consolidar e interpretar la información para los usuarios de alto nivel en las organizaciones.
40. Datamarts Uno de los primeros conceptos con los que es necesario familiarizarse es el concepto de Datamarts. Un Datamart se refiere a una porción de un Datawarehouse enfocado a resolver las necesidades de un tema especifico o bien de un área particular en una organización. El Datawarehouse se refiere en cambio al lugar único y centralizado de almacenamiento en una organización, donde deberíamos encontrar todos los Datamarts.
41. Principios de un Datawarehouse Información No Volátil Variable en el Tiempo Datos Integrados Orientado a Información Relevante Un Datawarehouse está orientado a hechos y no a procesos. La construcción de un Datawarehouse sigue una serie de principios que deben contemplarse al momento de tomar una decisión acerca de su viabilidad
42. Se diseña para consultar eficientemente información relativa a las actividades (ventas, compras, producción, ...) básicas de la organización, no para soportar los procesos que se realizan en ella (gestión de pedidos, facturación, etc). Base de Datos Transaccional (OLTP) Orientado a información relevante Información Necesaria PRODUCTO ... GAMA ... VENTA ... PAÍS ... CURSO ... REUNION ... PROTOTIPO ...
43. Generalmente los sistemas transaccionales , presentan una visión estática de los datos, un Datawarehouse almacena imágenes o estados de los datos ( snapshots ) en diferentes momentos, reflejando así la historia y evolución de los datos a través del tiempo . El periodo de tiempo cubierto por un Datawarehouse varía entre 2 y 10 años. 2005 - 2006 - 2007 … Variable en el tiempo
44. En un Datawarehouse se integran datos recogidos de diferentes sistemas operacionales de la organización (y/o fuentes externas). Datos integrados… Base de Datos Transaccional 1 Fuente de Datos 1 Fuentes Externas Fuentes Internas Fuente de Datos 2 Fuente de Datos 3 HTML DataWareHouse texto Base de Datos Transaccional 2
45. Consultar Carga Insertar Consultar Actualizar Borrar Bases de datos operacionales DataWareHouse Los datos almacenados no son actualizados , sólo son incrementados . Información no volátil
46. Cubos (OLAP) La estrategia utilizada para alcanzar las metas propuesta por el Datawarehouse se basa en un concepto conocido como cubo. Un cubo es una estructura de almacenamiento de datos que facilita la realización de consultas de grandes cantidades de datos con tiempos altos tiempos de respuesta.
47. Cubos (OLAP) La construcción y visualización de cubos construidos puede ser ofrecida bajo diferentes tecnologías. Su elección está determinada por condiciones de técnico, expectativas de desempeño y usabilidad o incluso de viabilidad económica. Además es necesario tener en cuenta que la cantidad de cubos, el tamaño y complejidad de las fuentes de las que depende cada uno de ellos, influirá en el tiempo de desarrollo de la solución.
48. Tipos de Almacenamiento La asociación de las estructuras de almacenamiento de un Datawarehouse se compara con un cubo, por su naturaleza implícita de mostrar diferentes vistas o perspectivas, y además por su similitud con el almacenamiento matricial el cual es propuesta base de esta estrategia.
49. Tipos de Almacenamiento La elección de un tipo de almacenamiento, también condiciona la elección de las posibles herramientas a utilizar, las capacidades que pueden ofrecerse y los perfiles requeridos por los participantes del proceso de construcción. Los tipos básicos de almacenamiento de un cubo son ROLAP , MOLAP y HOLAP , la diferencia entre estas es de carácter técnico.
50. Conceptos asociados a los cubos Hechos Los cubos son construidos con base en los hechos de negocio que resultan de interés para un cliente y que le permiten responder las preguntas de negocio a través de las cuales dará seguimiento a su estrategia y desempeño en el transcurso del tiempo.
51. Conceptos asociados a los cubos Hechos Un ejemplo típico de un hecho de interés para un cliente son la ventas. Si un cliente quiere evaluar, hacer seguimiento al éxito de su estrategia de ventas, planteará este hecho y ofrecerá como fuente de los datos los sistemas de información a través de los cuales obtener las evidencias o información asociada con las ventas dentro de su organización.
52. Conceptos asociados a los cubos Medidas ( Indicadores ) La medidas o indicadores por su parte, son todas aquellas cifras ofrecidas por los sistemas origen en el evento que identificamos como un hecho , y que permiten a los usuarios observar cuantitativamente le desenvolvimiento de su negocio
53. Conceptos asociados a los cubos Medidas ( Indicadores ) En el ejemplo que venimos desarrollando, las medidas de interés en una venta podrían ser, el valor total de la venta , la cantidad de unidades vendidas, el porcentaje de impuestos, el porcentaje de utilidad obtenido , entre otros.
54. Conceptos asociados a los cubos Dimensiones ( Criterios de Análisis ) Las dimensiones o criterios de análisis, son todas aquellas perspectivas desde las cuales puede observarse una medida. Los usuarios realizan estos análisis con el fin de determinar una acción a seguir o bien de encontrar explicaciones a un comportamiento, tendencia o desvió, en resumen de tomar decisiones con respecto a su negocio.
55. Conceptos asociados a los cubos Dimensiones ( Criterios de Análisis ) En el ejemplo del hecho de ventas , la medida de valor total de una venta podría analizarse de acuerdo a una fecha , una zona , una geografía , un producto , una línea de productos , etc.
56. Dimensión de Productos Medidas Q4 Q3 Q2 Dimensión Tiempo Otros Carnes Lacteos Q1 Frutas Prom Unid Ventas Dolares Ventas Unid Precio Neto Un ejemplo de un cubo Cada una de las celdas es calculada con el fin de ofrecer mejores tiempos de respuesta 1000
57. Que tipo de preguntas debe responder el DW? ¿ “ Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas , por trimestre y por categoría ” ? . ¿ “Importe total de las ventas durante este año de los productos de la grupo Bebidas , por trimestre , por categorías y por ciudad del almacén ” ? . ¿ “Importe total de las ventas durante este año de los productos de la grupo Bebidas , por categorías ” ?
58. Después de entender con claridad los conceptos , el siguiente paso es diseñar el Datawarehouse , existen dos tipos de modelos…