Este documento presenta una introducción al tema de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere a los procesos para analizar datos electrónicos con el objetivo de generar nuevos conocimientos que puedan guiar las decisiones gerenciales de una empresa. También describe las fases claves para implementar una solución de inteligencia de negocios, incluyendo la recopilación y análisis de datos, y la comunicación de los resultados. Finalmente, identifica algunas de las herramientas y empresas líderes en

1. Seminario 11 de noviembre 2010
Tema:
Business Intelligence

2. Introducción:
Término y Historia
● Business Intelligence= Inteligencia de Negocio
● Expresión de los sistemas de información
emresarial, más probablemente resulta de 1958,
año en que Hans Peter Luhn lo usó en la revista
„IBM Journal“
●
Se volvió popular en los años 90
● Se refiere a procesos para el análisis sistemático
(es decir, recolección, evaluación, representación)
de datos en forma electrónica

3. Definición
Término colectivo para el acceso mediante TI a
informaciones y su análisis respectivo.
Meta del proceso es generar nuevos conocimientos y
informaciones con la elaboración de las
informaciones ya existentes en la organización.
Con la generación de los nuevos conocimientos se
puede apoyar y orientar las decisiones gerenciales
guiando la empresa.

4. Definición más amplia
Se entiende Business Intelligence también en un
sentido más amplio- en que se refiere a la totalidad
de los fundamentos gerenciales como Customer-
Relationship-Management, Balance Scorecard o
Knowledge Management, para nombrar unos.

5. ¿Qué significa para la empresa?
● Business Intelligence es el concepto que arregla el
acceso, el análisis y la evaluación de los datos
guardados en la organización
● Aspectos claves son la integración de soluciones
individuales para manejar y controlar procesos de
negocio y el resumen de todas las herramientas
tecnológicas

6. Infraestructura de Business
Intelligence
● Necesidad de un planeamiento cuidadoso y
durante su realización la supervisión permanente
del cumplimiento de las especificaciones
estratégicas
● El planeamiento tiene como meta una estrategia
amplia, consistiendo de aspectos organizacionales
y tecnológicos, poniendo enfásis igualmente a la
integración de la calidad y cantidad de datos.

7. Planeamiento
de
la estrategia
organizacional
Planeamiento de la
infraestructura de BI
en conjunto de esta
estrategia- prestando
atención a los
presupuestos
técnicos y organizativos

8. Business Intelligence en la práctica
● Los datos obtenidos por los sistemas de ERP son
utilizados para un análisis profundo de la situación
de la empresa y después se los evalua
● Este análisis se hace mediante otros sistemas de
los de ERP, unas bases de datas especiales (Data
Warehouse); este paso se ejecuta mediante la
extracción, transformación y carga de datos
(Proceso de ETL)
● La segunda tarea entonces es establecer los
procesos de análisis y evaluación de los datos para
reportarlos

9. Fases de realización de una
solución de Bi
● Primera Fase=Date Delivery: hay que establecer y
recoger los datos orientativos de importancia; el
registro sucede sobre un Data Warehouse o un sistema
operativo (Procesos de OLTP: Online-Transaction-
Processing)
● Segunda Fase=Discovery of relations: poner en
relación los datos para revelar las discontinuidades y
especímenes que contienen y medirlas con las
hipótesises en antes establecidas
● Tercera Fase=Knowledge sharing: Se comunica los
resultados obtenidos con la organización así que estos
serán integrados en la administración para la toma de
decisiones

10. Organigrama
Fase 1
Data Delivery
Recogida de los datos
en antes definidos
como relevantes
Fase 2
Discovery of relations,
patterns and principles
Revelación de especímenes y
discontinuidades entre
los datos
Fase 3
Knowledge Sharing
Comunicación e integración
de los resultados
Toma de decisiones

11. Herramientas de BI
Características:
● Accesibilidad a la información-herramientas y
técnicas deben garantizar el acceso de los usuarios
a los datos con independencia de la procedencia de
estos.
● Apoyo en la toma de decisiones- los usuarios
deben tener acceso a herramientas de análisis que
les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos
datos que les interesen.
● Orientación al usuario final- independencia entre
los conocimientos técnicos de los usuarios y su
capacidad para utilizar estas herramientas.

12. Herramientas
● BI usa los sistemas de
información analíticos
● El fondo de datos para el
análisis se tiene del Data
Warehouse (DWH) o de
los Data Marts (bases de
datos limitados a un
departamento o un
producto p.ej.)
● Métodos de análisis son
para nombrar unos, casi
todos se basan en
estadística
Data Mining:la
extracción de
conocimiento
procesable, implícito en
las bases de datos
OLAP (Online-
Analytical Processing)
basado en una hipotesís
Case-based reasoning:
proceso de solucionar
nuevos problemas
basándose en las
soluciones de problemas
anteriores

13. Clasificación de soluciones de BI
Según su nivel de complejidad:
● Consultas e informes simples (Querys and
reports).
● Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).
● Data Mining.
● Sistemas de previsión empresarial; predicción
mediante estudio de series temporales (ejemplo:
Previsión de ventas).

14. Compañias operadoras claves:
● Actuate
● arcplan
● Board International
● IBM (Cognos)
● Information Builders
● Microsoft
● MicroStrategy
● Oracle
● Panorama Software
● Panorama Software
● QlikTech
● SAP
● SAS Institute
● Tableau
● Targit

15. Distribuición del mercado:
Comparación de los primeros 5 con las restantes
Los Primeros 10 Empresas
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Empresas restantes
Las empresas líderes
como
SAP,SAS,Oracle,Micr
osoft,IBM

16. ¿Importancia de BI?
SAP Business Intelligence Forum 2010:
Timo Elliott
(Assesor y director operacional de SAP)
http://www.youtube.com/watch?v=0XFhdP_zYJmM