Tableau: QlikView: Microsoft BI: SAP Business Objects: IBM Cognos: SAS: Targit: Dundas BI: BOARD: Birst: Domo: Yellowfin: ThoughtSpot: Looker: GoodData: Information Builders: Logi Analytics: MicroStrategy: Pyramid Analytics: Sisense: TIBCO Spotfire: Zoho Analytics: Power BI: Salesforce Einstein Analytics: Alteryx: Anthropic:

1. AREA : BASE DE DATOS II
DOCENTE : ING. MARCO AURELIO PORRO CHULLI
CARRERA : INGENIERÍA DE SISTEMAS Y TELEMÁTICA
INTEGRANTES:
GERSON ALARCON REGALADO
INGRID LESLY CORONEL ACUÑA
LIZBETH LIZANA CARRASCO
WILDER FUENTES ARAUJO

2. INTELIGENCIA
EMPRESARIAL

4. • La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence.- El
proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la
empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de
ellos.
• bases de datos de clientes
• información de la cadena de suministro
• ventas personales
• actividad de marketing
• información relevante para la empresa

5. La inteligencia empresarial tradicional abarca procesos como:
Minería de datos.
Lanzamiento de consultas.
Elaboración y presentación de
informes.

6. • La clave para BI es la información y uno de sus mayores beneficios es la
posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones.
• Son muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de
una sistema de BI, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en
una necesidad de toda empresa.

7. • INFORMACIÓN
Vivimos en una época en que la información es la clave para
obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios.
Rápido y fácil

10. EJEMPLO
Una franquicia de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de
BI para llevar un registro estadístico del porcentaje promedio de
ocupación del hotel, así como los días promedio de estancia de cada
huésped, considerando las diferencias entre temporadas.
¿De que sirve?

11. LA INTELIGENCIA EMPRESARIAL ABARCA FASES COMO:

14. CATEGORIAS
DE LOS BI
Recaudar
Almacenar
Distribuir
Explotar

15. CICLO
DE LA
BI
Reflexión
Acción
Medición
Análisis

17. Aplicaciones
BI
• son las de más alto nivel, se encargan de presentar la información de
forma personalizada a los usuarios, basándose en componentes de
menor nivel dentro de la arquitectura BI.
Habilidades
de acceso
• contemplan las aplicaciones de interfaz, que permiten
un acceso transparente a los datos almacenados.
Manejo de
datos
• se define según los sistemas que almacenan la información
físicamente. Son el pilar del BI, ya que todas las aplicaciones,
sistemas, accederán a los datos.

18. •Componentes de Business
Intelligence
Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al menos
los siguientes componentes:
• Multidimensionalidad
• Data Mining
• Agentes
• Data Warehouse

19. •Multidimensionalidad:
la información multidimensional se puede encontrar
en hojas de cálculo, bases de datos, etc.
• Por ejemplo, un pronóstico de ventas de un nuevo producto en varias
regiones no está completo si no se toma en cuenta también el
comportamiento histórico de las ventas de cada región y la forma en que la
introducción de nuevos productos se ha desarrollado en cada región en
cuestión.

20. •Data Mining
Las empresas suelen generar grandes cantidades de
información sobre sus procesos productivos, desempeño
operacional, mercados y clientes.
• Las aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y
comportamientos, no sólo para extraer información, sino también
para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden
identificar comportamientos que no muy evidentes.

21. •Agentes
Los agentes son programas que piensan. Ellos pueden realizar tareas a
un nivel muy básico sin necesidad de intervención humana.
• Por ejemplo, un agente pueden realizar tares un poco complejas,
como elaborar documentos, establecer diagramas de flujo, etc.

22. •Data Warehouse
Es la respuesta de la tecnología de información a la
descentralización en la toma de decisiones.
Coloca información de todas las áreas funcionales de la organización
en manos de quien toma las decisiones. También proporciona
herramientas para búsqueda y análisis.

24. INFORMES
• Informes Predefinidos
• Informes a Medida
• Consultas (Query)/Cubos
OLAP
• Alertas
ANÁLISIS
• Análisis Estadístico
• Pronósticos (Forecasting)
• Modelado Predictivo
• Optimización
• Minería de Procesos

25. Responsables
de Compras
Responsables
de Ventas
Responsables
de
Negociación
Responsables
de Marketing
Responsables
del personal

26. Preparación
Organización
interna
Velocidad Tecnología Big Data

27. Aprendemos acerca de nuestros clientes
Desaparecen las suposiciones basadas en intuición
Podemos transformar los datos en información que
podemos procesar
Desarrolla la eficiencia
¿POR QUÉ ES
IMPORTANTE
LA
INTELIGENCIA
EMPRESARIAL
EN UN
NEGOCIO?

28. Se desea crear el modelo relacional para una base de
datos de una empresa dedicada a la compra y venta de
equipos de tecnología en general, se sabe que la empresa
realiza compras a distintos proveedores y ventas a sus
diferentes clientes, sin olvidar que la parte mas
importante del negocio radica en los pagos que realiza y
que recibe

29. Mayor eficiencia
(reducción de
costes).
Mayor capacidad
para la toma de
decisiones.
Mayor visibilidad
de comprensión
del negocio.
Realizar
comparativos
entre periodos.
Análisis de la
rentabilidad de
clientes.
Aumento de
ingreso y
reducción de
gastos.
Seguimiento
estratégico.
Mayor capacidad
de respuesta.
Simulaciones y
análisis de
tendencias.
VENTAJAS

30. Desventajas
Gran inversión.
Resistencia al
cambio por parte de
los usuarios.
Existe un riesgo de
que la persona una
vez capacitada
emigre de la
organización.
No existe un
análisis del
negocio.
Existe un mal
concepto del
software de BI.
Hay ausencia de
un personal
disponible y
habilidoso.
No trabajan bajo
una estructura
detallada.
Se tiene poca
disponibilidad de
los
representantes
de negocios.
Las empresas fallan
en reconocer que los
proyectos de BI son
iniciativas de negocios
ínter organizacionales.

31. LOS
PRINCIPALES
SOFTWARES
PARA
BUSINESS
INTELLIGENC
E
Business
Objects:
Cognos:
Microstrategy:Oracle BI
WorkMeter: