La inteligencia de negocios ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones más rápidas mediante el análisis de datos, la conversión de datos en información y el uso de aplicaciones. Se compone de cuatro etapas: análisis, reflexión, acción y medición. Herramientas comunes incluyen minería de datos, OLAP, almacenes de datos y martes de datos e informes.

1. Inteligencia de Negocios
Integrantes:
Gutiérrez Izquierdo Juan Carlos

2. Inteligencia de Negocios
El objetivo primario de la a
Inteligencia de Negocios es
contribuir a tomar decisiones que
mejoren el desempeño de la
empresa y promover su ventaja
competitiva en el mercado. En
resumen, la Inteligencia de
Negocios faculta a la organización a
tomar mejores decisiones más
rápidas. Este concepto se requiere
analizar desde tres perspectivas:
Hacer mejores decisiones más
rápido, convertir datos en
información, y usar una aplicación
relacional para la administración

3. Inteligencia de Negocios

4. El ciclo de la Inteligencia de
Negocios
La Inteligencia de Negocios en
una plataforma de administración
del desempeño que representa
al ciclo en el que las empresas
establecen sus objetivos,
analizan sus progresos,
reflexionan, actúan, miden su
éxito y empiezan una nueva
fase. Su ciclo se compone de
cuatro etapas a saber: Análisis,
reflexión, acción y medición.

5. Planteamiento De Solución
Los modelos de solución de la Inteligencia de Negocios procuran
aprovechar las bondades de la tecnología de cómputo para resolver un
problema de Administración del Conocimiento. Ante tal postura las
aplicaciones de la Inteligencia de Negocios tienden a: “Crear sistemas
especializados en una función específica de la empresa, que contribuya
a eficientar el diagnóstico de una situación y tomar la decisión adecuada
para su solución; mediante la sistematización del manejo de datos,
refinamiento de la información, representación del conocimiento”

6. Herramientas Del BI
Data mining Los
modelos de minería
de datos, se usan con
éxito en aplicaciones
de control de
procesos productivos,
como herramienta de
ayuda a la
planificación y a la
decisión en
marketing, finanzas,
etc

7. Herramientas Del BI
Las Herramientas OLAP o Proceso analítico en línea es
el nombre formal para el análisis de cubos
multidimensionales - una forma más intuitiva de ver la
información empresarial Una de las principales cualidades
de las herramientas de OLAP es identificar tendencias, es
decir, permiten apoyar la toma decisiones considerando
diversas variables, así como también permiten identificar
cambios en las preferencias de los clientes. Sin embargo,
aunque pueden responder consultas complejas y ratificar
información, lo hacen siempre dependiendo del usuario,
que es quien define las relaciones a considerar.

8. Herramientas Del BI
• OLAP: Cubo OLAP :
Dimensiones regulares
• Son aquellos datos que se quieren
medir, por ejemplo, si desea
seguir el control de sus ventas,
puede utilizar:
• Clientes: ¿Quiénes son los
mejores, donde se encuentran,
que es lo que compran?
• Productos: ¿Con respecto a los
clientes, quien los compra? ¿Qué
productos se están vendiendo?
• Tiempo: ¿Cómo voy ahora con
respecto al último año o último
mes?

9. Herramientas Del BI
Data warehouses Un
(DW) o almacén de datos
es una colección de
datos que es extraída
desde diferentes fuentes
de información a lo largo
de la empresa (bases de
datos departamentales,
intranet, sistemas
transaccionales, etc.) con
la finalidad de permitir la
realización de consultas y
análisis,
fundamentalmente, para
ayudar a la toma de
decisiones

10. Herramientas Del BI
Data marts Aunque para
algunos se trata casi de un
sinónimo de Data Warehouse,
un Data Mart o cubo de datos
puede entenderse como un
subconjunto del repositorio de
datos, que se orienta a un área
específica del negocio, como
recursos humanos, ventas o
marketing, por ejemplo. En
otras palabras, un Data Mart
corresponde a un almacén de
datos más restringido que un
DW en cuanto al volumen de
datos que contiene y al alcance
dentro de la organización

11. Herramientas Del BI
Query & Report Las herramientas de Query (consulta) y Report
(reporte) son quizá las más conocidas en este ámbito, ya que son
fundamentales para el desarrollo y manejo de listados e informes
basados en la información presente en los almacenes de datos y Data
Marts.
Las consultas o informes libres trabajan tanto sobre el detalle como sobre
las agregaciones de la información.

12. Herramientas Del BI
Query & Report

13. Valor Estratégico De La Inteligencia De
Negocios
Tradicionalmente, el BI ha sido visto
como una herramienta para distribuir
información, sin embargo, hoy está
tomando un rol más estratégico, siendo
considerado por los especialistas como
una herramienta fundamental para la
transformación del negocio, para
innovar y generar ventajas competitivas.
Para ello, en los próximos años los
proyectos de este tipo apuntarán más
decididamente a llevar información de
valor a un mayor número de miembros
de la organización y a visualizarlas
como un apoyo a la interconexión con
clientes, proveedores y socios de
negocios

15. Áreas más comunes en las que se usan las
soluciones de inteligencia de negocios

16. Estas son las soluciones de BI más
reconocidas actualmente en el mercado.

17. Ventajas del Business Intelligence
• Permite disponer de una herramienta de información sobre la gestión del
negocio
• Facilita información que permite priorizar actividades basadas en la
necesidad de cumplimiento de objetivos de corto, mediano y largo plazo.
• Proporciona una única versión de la realidad del negocio
• Reduce la incertidumbre y la subjetividad en el proceso de toma de
decisiones
• El usuario es capaz de construir sus propios reportes e índices de
desempeño
• Permite crear escenarios con respecto a una decisión y hacer pronósticos
de ventas y devoluciones.
• Disminuye el tiempo de recolección de la información por lo que aumenta el
tiempo disponible para el análisis
• Requiere poca capacitación para utilizar todas las bondades de la
herramienta

18. Desventajas del Business Intelligence
• Las empresas fallan en reconocer que los proyectos de BI
• Hay ausencia de un personal disponible y habilidoso
• No existe una apreciación del impacto que causan los datos de mala
calidad en la rentabilidad del negocio.
• No trabajan bajo una estructura detallada

19. Ejemplo prácticos de Business Intelligence
Empresa conservera
Este caso práctico se refiere a uno de las mayores empresas
conserveras de Galicia, con presencia internacional, más de 500
empleados y cerca de 100.000.000 € de facturación.
A pesar de que en el sector conservero es bien conocida la
estacionalidad de las ventas (el consumo de atún en conserva se
dispara en verano, debido a su participación en las ensaladas) y en
diciembre (con motivo de la navidad), 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), y tras el análisis minucioso de los datos históricos que
guardaba la compañía, resultó posible rediseñar todo el proceso
logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de
incrementar la rentabilidad económica de la misma
(independientemente de la producción y la demanda) en un 10%.

20. Ejemplo prácticos de Business Intelligence
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.
Para ello, una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la
creacción de una "tarjeta descuento", que vinculara a los clientes con
el club del supermercado. Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente
debía facilitar sus datos personales básicos (edad, sexo, origen...) y
unos datos complementarios de sus preferencias. 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. Entre las rarezas obtenidas en los resultados,
cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía sustanciales
diferencias en función de la ubicación geográfica, a pesar de que el
límite del análisis era dentro de la propia Galicia.

21. CONCLUSION
• La inteligencia de negocios es una herramienta moderna
y de nueva generación, disponible a los gestores y
directores del negocio quienes tienen la necesidad de
analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de
predicción, y con ello estar a un paso de los
competidores y mejorar los resultados empresariales.
• Al fin y al cabo ese es el fin último de la tecnología,
mejorar el rendimiento y productividad de la
organización.