Este documento define Business Intelligence (BI) como un conjunto de sistemas y metodologías que transforman los datos de una empresa en información valiosa para la toma de decisiones. Explica que BI toma los datos acumulados por una empresa y, mediante análisis, genera conocimiento que indica las mejores estrategias y cursos de acción futuros. También describe algunas definiciones de BI dadas por diferentes autores y explica que BI ayuda a las empresas a obtener una ventaja competitiva al consolidar y analizar información con suficiente velocidad y precisión.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD EXPERIMENTAL SIMON RODRÍGUEZ
CONVENIO FIEC
SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL
BUSINESS INTELLIGENCE
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Yuri E. Gómez C.I. 12.060.346
Rossana Castillo C.I. 15.366.629
María Alejandra Brito C.I.14.127.093
Puglia A. Maria A. C.I. 6.262.844
Sarmiento José Gregorio C.I. 12.302.042
Urribarri Salas Gisela M. C.I.10.404.670
Facilitador: Daniel Carneiro
Caracas, 27 de Mayo del 2010

2. INDICE
PÁGINA
INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………………………………………………… 1.
DEFINICIÓN DE BUSINESS INTELIGENCE……………………………………………………… 4.
CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………… 8.
NIVELES DE REALIZACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE…………………… 9.
ELEMENTOS DEL BUSINESS INTELLIGENCE…………………………………………………… 9.
VENTAJAS DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………………………… 10.
SOFTWARE DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………………………… 11.
SOLUCIONES DE BUSINESS INTELLIGENCE MÁS RECONOCIDAS
ACTUALMENTE EN EL MERCADO…………………………………………………………………………… 13.
ARQUITECTURA DEL SISTEMA INFORMÁTICO DE SOPORTE A LA
DECISIÓN………………………………………………………………………………………………………………………… 14.
CASOS DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………………………………… 18.
EJEMPLOS DEL MUNDO REAL DE APLICACIÓN DE BUSINESS
INTELLIGENCE……………………………………………………………………………………………………………… 19.
CONCLUSIÓN…………………………………………………………………………………………………………………… 22.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS………………………………………………………………………… 24.

3. INTRODUCCIÓN
La información es la clave de nuestros tiempos para
poder lograr una ventaja comparativa en el mercado, el
problema ha sido que muchas veces esta no logra ser bien
decodificada para separar aquella que no tiene utilidad con
la que nos permita poder generar escenarios, reportes y
pronósticos para el futuro de nuestra empresa. La idea
principal del acumular información es que esta nos pueda
ser de utilidad para la toma de decisiones, a partir de
esta necesidad nace el concepto de la “inteligencia de
negocios”
El BI es un conjunto de sistemas y metodologías que
pueden ser enfocadas a diversas áreas de un negocio, tales
como ventas, finanzas, marketing, etc. Estos programas lo
que hacen en esencia, es transformar los datos existentes
en su empresa en información valiosa y útil y a la vez esta
información transformarla en conocimiento, el que indicará
los cursos de acción más recomendables a seguir para la
toma de decisiones.
En un nivel más técnico, podemos decir que este
conjunto de metodologías, se traduce en la identificación,
análisis, registro y presentación de tanto las amenazas
como las oportunidades que influyen directamente a su
empresa.
En lo concreto el BI se encarga de tomar todos los
datos que han sido recopilados por una compañía en el
transcurso de los años, luego de un proceso de análisis,
adquiere habilidades a partir de las necesidades de esta,
como por ejemplo, lograr que la empresa comprenda de mejor
manera el mercado de su entorno directo. Además de esto,
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4. tiene la capacidad de tomar el “capital intelectual” de las
personas que trabajan en la empresa para convertirlo en un
recurso activo, para optimizar el beneficio que traerá este
en el futuro.
Lo más importante es que el sistema de BI nos permite
hacer predicciones y detectar errores de accionar, para así
poder tomar decisiones de negocios a tiempo y así evitar
consecuencias que podrían ser perjudiciales o nefastas para
un negocio.
Probablemente antes de 1996 resultaba impensable algún
método que a partir de esos datos ya acumulados, una
entidad “no humana” pudiera ejercer una toma de decisiones
instantáneas, indicando los pasos más efectivos a seguir
para resolver problemas típicos de una empresa, sin
necesidad de estar revisando una y otra vez cientos de
informes de caso para recién ahí sacar alguna conclusión y
diseñar una estrategia.
Es en ese año cuando la empresa estadounidense Garner
Group publicó un anunció que revolucionaría la forma de
comprender y analizar los datos de una empresa para
desarrollar estrategias de mercado. En este anuncio dictaba
la necesidad de democratizar la información con un conjunto
de estrategias denominadas como “Inteligencia de negocios”,
en el inglés Business Intelligence más conocido como “BI”.
Un extracto de dicho escrito explica la relevancia que
tendría el nuevo sistema:
“La clave para prosperar en un mercado competitivo es estar
delante de la competencia. Tomar decisiones empresariales
basadas en información precisa y actual necesita más que
intuición. El análisis de los datos, informes y
herramientas de consulta puede ayudar a los usuarios
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5. empresariales a navegar a través de un mar de datos para
sintetizar la información valiosa que hay en cada uno de
ellos…”
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6. Definición
El cambiante entorno económico y la problemática de
sistemas descrita anteriormente impulsaron el surgimiento
del llamado Business Intelligence, el cual es un concepto
que trata de englobar todos los Sistemas de Información de
una organización para obtener de ellos no solo información
o conocimiento, si no una verdadera inteligencia que le
confiera a la organización una ventaja competitiva por
sobre sus competidores.
Existen diversos autores que definen el Business
Intelligence. A continuación mencionaremos algunos:
Hackney (2001) nos dice que el Business Intelligence
se compone de todas las actividades relacionadas a la
organización y entrega de información así como el análisis
del negocio. Esto incluye Minería de Datos, Administración
del Conocimiento, Aplicaciones Analíticas, Sistemas de
Reportes y principalmente Data Warehousing.
Michel (2000) afirma que el conjunto de tecnologías
que usan Data Warehousing y OLAP (On-line Analitic
Procesing, procesamiento analítico en línea), combinado con
herramientas de reporte, son referidas como Business
Intelligence, porque ayudan a las compañías a ganar
inteligencia en operaciones y desempeño.
Buksard, Mollot y Richards (2000) comentan en su
artículo que la necesidad de nuevas herramientas de acceso
y reporte de información, para diversos tipos de usuarios,
ha impulsado la creación de nuevas herramientas,
colectivamente conocidas como Business Intelligence.
Business Intelligence no es una sola tecnología o
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7. aplicación. No es una "cosa", sino que se trata de un
"suite" de productos que trabajan de manera conjunta para
proveer datos, información y reportes analíticos que
satisfagan las necesidades de una gran variedad de usuarios
finales.
Business Intelligence es la habilidad de consolidar
información y analizarla con la suficiente velocidad y
precisión para descubrir ventajas y tomar mejores
decisiones de negocios. Definición compatible con la
necesidad actual de los negocios que ante la presión de ser
cada día más competitivos, para mantenerse tienen la doble
tarea no sólo de permanecer sino de ser lucrativos (Cano,
1999).
Por último, el vicepresidente y director de
investigaciones del Grupo Gartner, Howard Dresner, citado
en Hilson (2001) coincide con las anteriores definiciones,
y el agrega: "Business Intelligence es simplemente la
habilidad de los usuarios finales para acceder y analizar
tipos cuantitativos de información y ser capaz de actuar en
consecuencia".
Business Intelligence ha tomado la delantera en los
últimos dos años, los proveedores de soluciones cuentan con
tecnología mas amigable y presentan datos mas fáciles de
analizar, apostando hacia la adopción masiva de dichos
sistemas por parte de las organizaciones (Sullivan, 2001).
Las compañías actualmente usan una amplia gama de
tecnologías y productos para saber que es lo que está
pasando en la organización. Las herramientas mas comunes
(simple consulta y reporte de datos, procesamiento
analítico en línea, análisis estadístico, predicciones y
minería de datos) pueden ser usadas de una gran variedad de
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8. formas. El objetivo de todo esto es transformar las
montañas de datos en información útil para la empresa
(McGeever, 2000).
El radical crecimiento de nuevas formas de
"inteligencia" generada por computadora es una de las dos
revoluciones en materia de TI que se están dando en la
actualidad. La segunda es el Internet, del cual ya todo
mundo conoce (Martín, 2001). Las dos revoluciones van a
soportar y amplificar una a la otra. El conjunto de ambas
resultará en una radical reinvención de los negocios.
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de
negocios o BI (del inglés business intelligence) al
conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la
administración y creación de conocimiento mediante el
análisis de datos existentes en una organización o empresa.
BI apoya a los tomadores de decisiones con la información
correcta, en el momento y lugar correcto, lo que les
permite ser mas asertivos en las tomas de decisiones para
sus negocios. La información adecuada en el lugar y momento
adecuado incrementa efectividad de cualquier empresa.
Las herramientas de inteligencia se basan en la
utilización de un sistema de información de inteligencia
que se forma con distintos datos extraídos de los datos de
producción, con información relacionada con la empresa o
sus ámbitos y con datos económicos.
Mediante las herramientas y técnicas ELT (extraer,
cargar y transformar), o actualmente ETL (extraer,
transformar y cargar) se extraen los datos de distintas
fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los
datos) para luego cargarlos en un almacén de datos.
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9. La vida o el periodo de éxito de un software de
inteligencia de negocios dependerá únicamente del nivel de
éxito del cual haga en beneficio de la empresa que lo usa,
si esta empresa es capaz de incrementar su nivel
financiero, administrativo y sus decisiones mejoran el
accionar de la empresa, la inteligencia de negocios usada
estará presente por mucho tiempo, de lo contrario sera
sustituido por otro que aporte mejores resultados y mas
precisos.
Por último, las herramientas de inteligencia analítica
posibilitan el modelado de las representaciones con base en
consultas para crear un cuadro de mando integral que sirve
de base para la presentación de informes.
BI ha tenido mucho éxito ya que le da una ventaja a
las empresas sobre sus competidores al juntar a las
personas y a la tecnología para resolver problemas. BI es
utilizado para:
• Ventas: análisis de ventas; detección de clientes
importantes; análisis de productos, líneas, mercados;
pronósticos y proyecciones.
• Marketing: segmentación y análisis de clientes;
seguimiento a nuevos productos.
• Finanzas: análisis de gastos; rotación de cartera;
razones financieras.
• Manufactura: productividad en líneas; análisis de
desperdicios; análisis de calidad; rotación de
inventarios y partes críticas.
• Logística: seguimiento de embarques; motivos por los
cuales se pierden pedidos.
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10. Características de Business
Intelligence
Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en
común las siguientes características:
• Accesibilidad a la información. Los datos son la
fuente principal de este concepto. Lo primero que
deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas
será el acceso de los usuarios a los datos con
independencia de la procedencia de estos.
• Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá
en la presentación de la información, de manera que
los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis
que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos
datos que les interesen.
• Orientación al usuario final. Se busca independencia
entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su
capacidad para utilizar estas herramientas.
BI es crítico para:
• Obtener información del negocio de manera oportuna y
precisa.
• Medir el desempeño organizacional.
• Predecir resultados.
• Administrar recursos corporativos y manejo del cambio.
• Ejecutar y monitorear planes operativos.
• Analizar condiciones del mercado y el ambiente de
competencia.
• Aprovechar oportunidades de crecimiento.
• Identificar amenazas.
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11. Niveles de Realización de Business
Intelligence
De acuerdo a su nivel de complejidad se pueden
clasificar las soluciones de Business Intelligence en:
• Consultas e informes simples (Querys y reports).
• Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).
• Data Mining o minería de datos.
• Sistemas de previsión empresarial; predicción mediante
estudio de series temporales (ejemplo: Previsión de
ventas).
•
Elementos del Business Intelligence.
El mercado de Business Intelligence crecerá
aproximadamente a niveles de 148 billones, de acuerdo con
Survey.com. Conociendo estas tendencias, es crítico para
cualquier negocio, independientemente del tamaño, contar
con la mejor tecnología que puedan disponer. El surgimiento
de estas nuevas tecnologías, así como las nuevas
tecnologías web–based, ofrecen muchas mayor capacidad a un
precio dramáticamente menor que hace apenas un par de años.
Los sistemas actuales de Business Intelligence están
construidos en una moderna infraestructura, que consisten
de una arquitectura federada (también conocida como
modular) que acomoda todos los componentes en un moderno
sistema de inteligencia del negocio (Hackney, 2000). Estos
sistemas incluyen:
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12. 1. Data Warehousing y Data Marts, sistemas de almacén de
datos.
2. Aplicaciones analíticas.
3. Data Mining, herramientas para minería de datos.
4. OLAP, herramientas de procesamiento analítico de
datos.
5. Herramientas de consulta y reporte de datos.
6. Herramientas de producción de reportes personalizados.
7. ELT, herramientas de extracción, traducción y carga de
datos.
8. Herramientas de administración de sistemas.
9. Portales de información empresarial.
10. Sistemas de base de datos.
11. Sistemas de administración del conocimiento.
Desde luego, una organización puede implementar por
separado cada una de éstas herramientas y alcanzar un buen
nivel de inteligencia, o bien, implementar una solución
completa de Business Intelligence que muchos proveedores
ofrecen actualmente.
Ventajas de Business Intelligence
• Permite disponer de una herramienta de información
sobre la gestión del negocio, para determinar qué tan
bien se están logrando los objetivos y metas
propuestas, así poder compartir esta información con
todos los departamentos.
• 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.
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13. • El usuario es capaz de construir sus propios reportes
e índices de desempeño, sin necesidad de contar con
apoyo por parte del área de TI.
• 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.
Software de Business Intelligence
Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas,
pero deben de reunir al menos los siguientes componentes:
1. Multidimensionalidad: la información multidimensional
se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos,
etc. Una herramienta de BI debe de ser capaz de reunir
información dispersa en toda la empresa e incluso en
diferentes fuentes para así proporcionar a los
departamentos la accesibilidad, poder y flexibilidad que
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14. necesitan para analizar la información. 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.
2. Data Mining: Las empresas suelen generar grandes
cantidades de información sobre sus procesos productivos,
desempeño operacional, mercados y clientes. Pero el éxito
de los negocios depende por lo general de la habilidad para
ver nuevas tendencias o cambios en las tendencias. 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.
3. 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.
4. 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.
Soluciones de Business Intelligence más
Reconocidas Actualmente en el Mercado.
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15. SAGENT SOLUTION PLATTFORM:
Este sistema integrado extrae, transforma, mueve,
distribuye y presenta la información clave para la toma de
decisiones en la empresa en un entorno homogéneo.
MICROSTRATEGY:
Provee soluciones a clientes de cualquier industria y/o
área funcional con el fin de ayudarlos en la obtención de
un mayor conocimiento sobre la información manejada en su
empresa.
BUSINESS OBJECTS:
Suministra a los usuarios el poder acceder de forma
sencilla a los datos, analizar la información almacenada y
creación de informes.
COGNOS:
Es un software que ofrece la funcionalidad de análisis y
toma de decisiones. Cuenta con una herramienta especial
para modelación, pronóstico – forecasting -, y simulación -
what-if - del negocio.
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16. BITAM/ARTUS BUSINESS INTELLIGENCE SUITE:
Herramienta capaz de agrupar la información y utilizarla
como un activo que ayudará a la empresa a identificar las
oportunidades de negocio, optimizar las áreas de finanzas,
clientes, procesos internos, aprendizaje e innovación.
ORACLE9I APPLICATION SERVER:
Permite acceder, analizar y compartir la información y
tomar decisiones precisas, basadas en datos en forma
rápida.
Arquitectura del sistema Informático de
Soporte a la Decisión
Los paquetes de software de la Inteligencia de
Negocios (Business Intelligence)
Los Software de la Inteligencia de Negocios (Business
Intelligence), informática decisional, proponen utilizar
los datos en tránsito por el sistema informativo,
generalmente datos de la producción, como informaciones
susceptibles de ser explotadas con fines decisionales.
A nivel tanto practico como técnico, la Inteligencia
de Negocios o Inteligencia Empresarial (Business
Intelligence) se compone de una familia de herramientas
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17. informáticos y de software garantizando el funcionamiento
de la cadena del proceso de datos. Es habitual presentar
los elementos componiendo la cadena de decisión en cuatro
categorías, cada una correspondiente a una función
especifica.
Recaudar: Limpiar y consolidar los datos. Extraer los
datos de los sistemas de producción y adaptarlos a un uso
decisional.
Almacenar: Centralizar los datos estructurados y
procesados con el fin de que sean disponibles para un uso
decisional.
Distribuir: O facilitar el acceso a los datos según
las funciones y los tipos de utilizaciones.
Explotar: O como asistir de la mejor manera posible el
utilizador con el fin de poder extraer la sustancia de la
información de los datos almacenados para este uso.
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18. 1. Recaudar: Las herramientas de ETL
(ETL Extract Transform and Load) Recaudar, Limpiar y
Consolidar los datos de la empresa extendida
La colecta de los datos es una función cumplida por
una familia de herramientas llamada ETL para Extract
Transform Load.
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19. El sistema de información de la empresa no se
construyó en un sólo día. La mayor parte de los sistemas
informativos de empresas son de naturaleza heterogénea.
Aunque la estandardización de los intercambios entre las
diversas herramientas informáticas avance a zancadas, la
disparidad de los formatos de los datos en circulación
sigue siendo una realidad. Es el principal obstáculo
tecnológico a los intercambios extendidos de información.
Antes de ser utilizables, los datos deben ser formatados,
limpiados y consolidados. Las herramientas de ETL (Extract,
Transform Load) permiten automatizar esos tratamientos y
gestionar los flujos de datos que alimentan los almacenes :
Data Warehouse o Datamart.
El referencial de metadatos (CWM) conserva un rastro
preciso de la naturaleza y de la vida del dato.
2. Almacenar: Data Warehouse y Data Mart
Las bases de datos de producción no son utilizables
para una explotación decisional. Los datos en bruto no
están listos para ese uso y por otro lado los
requerimientos decisionales son particularmente "golosos"
en recursos de máquina. Los datos, previamente limpiados y
consolidados, estarán almacenados en una base
especializada: el Datawarehouse o el Datamart. El datamart
es una versión más reducida del datawarehouse. El datamart
se orienta hacia el sujeto o el tema y puede ser utilizado
por ejemplo para aplicaciones de CRM (Custom Relationship
Manager) o de Data Mining. Tanto el data warehouse como el
datamart son alimentados por la herramienta de ETL (Extract
Transform Load).
A notar, el proyecto Data Warehouse es bastante
peculiar. Es preferible considerarlo como un proceso. En
efecto, el Data Warehouse se encuentra en perpetua
evolución.
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20. 3. Distribuir los datos: Portal decisional EIP
(EIP Enterprise Information Portal)
El aplastamiento de la pirámide y la multiplicación de
los puntos de toma de decisión modifican de manera
fundamental la gestión de la información. La información
será percibida en término de flujo y no de unidad de
almacenaje. Con el fin de dinamizar la reactividad global,
la información será ampliamente distribuida junto al
conjunto de los socios. El portal, EIP Enterprise
Information Portal, cumple esa función esencial.
4. Explotar: Cuadro de mando, análisis OLAP,
datamining...
Una vez los datos almacenados, limpiados, consolidados
y accesibles, pueden ser utilizados. Según las necesidades,
diverso tipos de herramientas de extracción y de
explotación son considerados.
• Analizar los datos con las herramientas de tipo OLAP
para los análisis multidimensionales.
• Buscar las correlaciones poco visibles con el Data
Mining
• Asistir los responsables en situación, con los cuadros
de mando presentando los indicadores claves de la
actividad
• Comunicar el rendimiento con el Reporting
Casos de Business Intelligence
Twentieth Century Fox utiliza BI para predecir qué actores,
argumentos y filmes serán populares en cada vecindario.
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21. Evitando ciertos argumentos en cines específicos, la
compañía tiene ahorros de aproximadamente $100 Millones de
dólares alrededor del mundo cada año. Esa misma tecnología
utilizan para seleccionar los "traliers" (cortos previos a
la presentación de una película) alternativos para cada
película en cada cine y así maximizar las ventas. Una
película puede tener varios "trailers" diferentes, cada
cual puede percibirse de diferente forma por cada tipo de
audiencias.
Los sistemas BI de Jhon Deer no predicen el futuro,
sino que lo planifican. Esta empresa manufacturera de
equipo agrícola, mejora su negocio dando a los clientes una
gran variedad de opciones en los productos que ellos pueden
requerir, obteniendo millones de permutaciones para cada
opción. Esto es grandioso para el área de marketing pero no
tanto para el área de manufactura. John Deer solucionó este
problema empleando inteligencia computarizada que aprende a
"criar" agendas mejor de lo que lo harían los seres
humanos. El equipo agrícola ahora fluye más suavemente a
través de la línea de producción.
Así como estos casos, existen una gran cantidad de
casos de aplicación exitosa de sistemas de BI, que han
brindado una verdadera inteligencia al negocio,
proporcionándole no solo una notoria eficiencia y ventaja
competitiva, sino que a la larga puede ser la diferencia
entre la supervivencia o desaparición de la empresa.
Ejemplos del mundo real de aplicación
de Business Intelligence
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22. Las siguientes son opiniones de ejecutivos de empresas
estadounidenses sobre lo que ellos esperan que suceda en el
corto o mediano plazo con respecto a BI, recolectadas por
Mitch Betts el mes de marzo del presente año.
En aproximadamente cinco años, veremos un incremento
dramático del 40% en el número de usuarios finales que
utilicen herramientas de BI… --Frank Gelbart, CEO,
Appfluent Technology Inc., Arlington, Va.
En pocos años, las ventajas competitivas vendrán del
uso de BI para entender el comportamiento y preferencias
del consumidor a un nivel de segmentación angosto, incluso
individual para hacer ofertas a la medida… --Jeff Zabian,
Vice President, Seurat Co., Boulder, Colo.
Dentro de dos o tres años, las compañías abandonarán
el método tradicional de hacer negocios con ajustes
trimestrales. En vez de eso, utilizarán la BI y
desarrollarán herramientas administrativas como estrategia
para responder a cambios en tiempo real en el mercado.
--Rob Ashe, President & Chief Operating Officer, Cognos
Inc., Burlington, Mass.
Los usuarios demandarán mayor integración entre los
números y su interpretación. Así mismo, todas las
aplicaciones de BI incluirán herramientas de administración
de contenido o bien administración de conocimiento. --Brian
Hartlen, Senior Vice President, Comshare Inc.,Ann Arbor,
Mich.
Los negocios son una guerra! Como en cualquier guerra,
sobrevivir depende de la capacidad para actuar rápidamente
en un ambiente cambiante. BI será como un comando de
control central para rastrear variables como el desarrollo
operacional, las condiciones del mercado y el desarrollo de
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23. los competidores, todas ellas en tiempo real. --Sol
Klinger, Director, Sterling Management Solutions Inc.,
Princetown, N.J.
Al mejorar la selección de a quién dirigir los
mensajes de mercadotecnia, BI puede ahorrar más de $200
billones de dólares al año por desperdicio en publicidad y
mercadotecnia directa… --Dave Morgan, CEO, Tacoda Systems
Inc., New Cork.
La información de BI permite a una compañía crecer y
explotar futuras oportunidades y al mismo tiempo, es el
blanco para espionaje corporativo, crimen y terrorismo
computacional… --Ryon Packer, Vice President, Intrusión,
Inc., Richardson, Texas.
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24. CONCLUSIÓN
El ambiente del mundo de los negocios de hoy exige una
aplicación cada vez más eficiente de la información
disponible. BI como su nombre en inglés lo indica, genera
un conocimiento al negocio, que se deriva de la correcta
utilización de la información generada dentro y fuera de la
empresa.
BI es una herramienta que pone a disposición de los
usuarios la información correcta en el lugar correcto. Son
múltiples los beneficios que ofrece a las empresas, entre
ellos se encuentra la generación de una ventaja
competitiva.
Hay una gran variedad de soluciones de BI que en suma,
son muy similares, pero para que se considere completa debe
reunir cuatro componentes: multidimensionalidad, data
mining, agentes y data Warehouse. Son ya muchas las
empresas que han implementado soluciones de BI y se han
visto enormemente beneficiadas.
Las funciones que puede traer el sistema de
Inteligencia de Negocios son múltiples y se presenta por
una parte como una solución y por otra como una metodología
a seguir, para que una empresa genere ventajas competitivas
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25. por sobre las demás mediante la obtención y análisis de
diversos datos.
La Inteligencia de negocios en los últimos años se han
desarrollado tecnologías y herramientas que ayudan a las
empresas a poder extraer y analizar la información que
queda sepultada en los bancos de datos.
Las estrategias de Inteligencia de Negocios le
permitirán tener a la mano la información más relevante de
su operación de una forma rápida, flexible y oportuna. Las
herramientas que integra la Inteligencia de Negocios
consolidan la información de las distintas áreas, mejorando
el proceso de decisión.
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26. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
www.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial
www.gestiopolis.com/recursos/.../ger/bintna.htm
www.ibermatica.com/publicaciones/BusinessIntelligence.../do
wnload
www.sinnexus.com/business_intelligence
es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial
www.monografias.com/trabajos14/bi/bi.shtml
manuelgross.bligoo.com/.../Tendencias-2010-2012-de-la-
Inteligencia-de-Negocios-BI.html - España
Pág. 24

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