Este documento trata sobre business intelligence. Explica que business intelligence es el conjunto de técnicas para explotar datos corporativos y mejorar la toma de decisiones de negocio a través de información relevante y actualizada. También describe algunos de los desafíos como la agregación de múltiples fuentes de datos, la baja calidad de los datos y la saturación de los departamentos de IT. Finalmente, resume las etapas clave en el desarrollo e implementación de soluciones de business intelligence como la construcción de data warehouses y el desarrollo de modelos

1. BUSINESS INTELLIGENCETópicos Selectos de Ingeniería de Software II

2. BUSINESS INTELLIGENCEEs el conjunto de técnicas destinadas a explotar los datos corporativos para mejorar la toma de decisiones de negocio mediante el acceso fácil a una información relevante y actualizada“La información almacenada pero no utilizada cuesta dinero. La información explotada genera beneficios”

3. MUCHOS DATOS PERO POCA INFORMACIÓNMÚLTIPLES FUENTES DE DATOSLa agregación de las diferentes fuentes facilita el acceso estructurado a la información.

4. Hay que procesar los datos para que se conviertan en información útilsoporteventasERPVentasFinanzasdatosmarketingRRHHinformaciónMarketingProducciónPC’SITBAJA CALIDAD DE LOS DATOSSATURACIÓN DEL DEPARTAMENTO DE I.T.La fiabilidad de la información depende de su calidad?ERPVENTASMr. Smith500$ / ganancias anualesMr. Smith5.000$ / ganancias anualesEs importante descentralizar la gestión de la información, facilitando el acceso a los usuarios. cotejarLas empresas se enfrentan al reto de transformar los datos almacenados en una valiosa fuente de información para la toma de decisiones.Business Intelligence: propuestas

5. Business Intelligence: etapasDESARROLLODE UN MODELO DE DATAMININGANÁLISIS DE NEGOCIO Y ANÁLISIS TECNOLÓGICOIMPLANTACIÓN DE PROCESO “OLAP” DE ANÁLISISCONSTRUCCIÓN DE UN DATAWAREHOUSE2-6semanas2-4semanas2-4semanas2-6semanasExtracción de tendencias ocultas en grandes volúmenes de datos.

6. Explicaciones de las tendencias descubiertas en función de parámetros accionables de negocio.

7. Creación de una estructura multidimensional para el acceso a la información.

8. Posibilidad de realizar consultas de datos e informes a diferentes niveles de detalle.

9. Integración y normalización de las diferentes fuentes de datos involucrados en el proyecto.