Presentación realizada en el marco del Congreso Cibess 2014 http://www.cibess.com.ve

1. Aproximación a la
Inteligencia de Negocios
José Manuel Rodríguez Grille
Cibess 2013
Margarita, 12 de noviembre

2. Contenido
1. Definiciones
2. Estrategia e inteligencia de negocios
3. Aplicaciones en las organizaciones y
productos tipo
4. Evolución de los sistemas BI
5. Factores claves de éxito
6. Ejemplos
7. El futuro

3. 1. Definición
Inteligencia de negocios:
Conjunto de estrategias y herramientas
enfocadas a la administración y creación de
conocimiento mediante el análisis de datos
existentes en una organización.

4. “Una organización puede ser rica en datos
y pobre en información, si no sabe como
identificar, resumir y categorizar sus datos”
Prof. Stuart Madnick, 1993

5. Cadena de valor de la información
Conocimiento
Información
Datos

6. Cadena de valor de la información
Conocimiento
Permite adelantarse a los
acontecimientos
Información
Ayuda a responder a eventos
Datos
Registro de los datos de la
organización

7. Tipos de información
Información
estratégica
Manejada por la alta gerencia
para dirigir a la organización hacia
la consecución de sus objetivos
Largo
plazo
Información
táctica
Manejada por coordinadores y
gerentes operativos para dirigir
las operaciones
Mediano
plazo
Información
técnicooperativa
Manejada por el personal base de
la organización para mantener las
operaciones
Corto
plazo

8. Estrategia e inteligencia de negocios

9. Estrategia e inteligencia de negocios
BI Histórica
¿Qué ocurrió?
¿Qué está
ocurriendo?
BI Analítica
¿Por qué
ocurrió?
Análisis
Supervisión
Estrategia
Planeación
¿Qué ocurrirá?
¿Qué quiero que ocurra?
BI Predictiva

10. 70% de las estrategias fallan por
mala implementación
… y generalmente la mala implementación es por fallas
en la medición de indicadores clave

11. Algunos beneficios de la
inteligencia de negocios
• Visibilidad de lo que está pasando en el negocio
• Centralización de datos dispersos
• Facilita la mejora de procesos
• Toma de decisiones efectivas sobre productos que
funcionan y lo que no funcionan
• Análisis de tendencias y “predicción” del futuro

12. Aplicaciones en la empresa
• Análisis de Canasta de Mercado
• Tendencias de uso de servicios
• Fraude, propensión a la compra
• Ventas cruzadas
• Elasticidad de Precios
• Análisis RFM / Valor del Cliente
• Movimiento de Productos
• Análisis por Estructuras
• Análisis comparativo por año
• Comparaciones de Ingresos
• Histórico de clientes
• Reportes de Ventas

13. Productos tipo
• Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
• Sistemas de Soporte de Decisión (DSS)
• Herramientas de reporteo
• Indicadores clave de resultado (Key Perfomance Indicators–KPI)
• Análisis multidimensional (Data Warehousing)
• Cuadro de mando integral (Balanced Score Card - BSC)
• Minería de datos (Data Mining )

14. ¿Qué es un Data Warehouse?
Colección de datos diseñada para dar apoyo a los
procesos de toma de decisiones
Características:
• Orientada a hechos, no a procesos
• Se enfoca en lo relevante para la información
• Integra datos
• Datos no volátiles (solo se incrementan)
• Variable en el tiempo

15. Diferencias entre sistemas
transaccionales y Data Warehouse

16. ¿Qué es Minería de Datos
(Data Mining)?
Es un campo de las ciencias de la computación
referido al proceso que intenta descubrir patrones
en grandes volúmenes de datos.
Utiliza los métodos de la inteligencia artificial,
aprendizaje automático, estadística y sistemas de
bases de datos.
Ejemplos: Refrescos y películas / Publicidad contextual / Patrones delictivos

17. Arquitectura

19. Factores claves de éxito
• Visión -> Hay que saber adónde se quiere llegar
• Útil -> Orientado a soportar los objetivos gerenciales
• Consistencia -> Calidad de datos (¡Garbage in, garbage out!)
• Usable -> Involucrar a los usuarios
• Integrado -> Equipos multidisciplinarios
• Eficaz -> Piense en grande y ejecute en pequeño. Secuencial.

20. Ejemplo 1: Nimbox Cobranzas

21. Ejemplo 1: Nimbox Cobranzas

22. Ejemplo 2: Pentaho (ventas)

23. Ejemplo 2: Pentaho (RRHH)

24. Ejemplo 2: Pentaho (geolocalización)

25. Ejemplo 3: Podio

26. Cloud Computing
El futuro
Social business
intelligence
Movilidad
Ej. : Numbeo.com
Inteligencia
artificial

27. ¡Muchas gracias!
@JoseManuelR
josemanuel@empleate.com

28. Puedes descargar esta
presentación en:
http://bit.ly/Cibess14