Unidad 5 merca Inteligencia de Negocios

Inteligencia de negocios
(Business Intelligence)
¿Qué es?
Estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o
la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente de sus datos
históricos.
Business Intelligence (BI) es un compendio de tecnologías y aplicaciones que
permiten recopilar la información de las diferentes fuentes de su empresa,
almacenarla, analizarla y proveerla a todo tipo de usuarios de su empresa con el
fin de que puedan tomar mejores decisiones de negocio.
Es una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la
empresa o la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente
de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), usualmente
residiendo en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales.
El concepto de BI no es nuevo, desde que la idea fue introducida a mediados de
los años 60, no ha dejado de evolucionar a soluciones más efectivas y adaptadas
al nuevo entorno tecnológico imperante. Con el precio del hardware en franco
descenso, procesadores más potentes, la hegemonía de Internet-Web y
software de gestión más eficientes, el concepto de inteligencia de negocio (BI)
se coloca al alcance de muchas organizaciones modernas quienes están
interesadas en maximizar sus inversiones en el área informática.
El DSS (Decision Support Systems) fue el origen de todo, luego aparecieron
conceptos similares tales como los EIS (Executive Information Suystems), hasta
llegar al estado del arte actual, los BIs y BI-Web. Los pioneros del campo fueron
el Dr. Ralph Timbal, considerado el Dr. del DSS, y Bill Inmon, considerado el
padre del Data Warehouse.
Razones que justifican una inversión en BI:

Visibilidad de lo que está pasando en el negocio

Informes / reportes centralizados

Análisis de tendencias y “predicción” del futuro

Toma de decisiones efectivas sobre productos que funcionan y lo que no
funciona

Centraliza datos dispersos

“Valida” sistemas transaccionales
Los principales “productos” de BI usualmente son los siguientes: Cuadros de
Mando Integrales, dashboards corporativos, KPI (Key Performance Indicators),
CPI (Corporate Performance Indicadotors), reportes y gráficos de todo tipo, entre
muchos otros. Por el contrario, los insumos de BI es inmensa “estela” de datos
que va dejando la empresa de sus operaciones diarias. Podríamos afirmar que
la empresa está cimentada sobre una inmensa “mina” de datos, explotarla y
obtener que los datos se conviertan en información de valor es el reto de los
proyectos de BI. Su implantación requiere de un análisis, diseño e
implementación cuidadosa. Usualmente las empresas emprenden proyectos de
BI corporativos, o Data Warehouse corporativos. Tienden a ser por rango o nivel
de necesidad de la información: Estratégica, de Gestión u Operacional. Desde
un punto de vista tecnológico, el elemento central de BI suele ser un data
warehouse o data marts (o ambos). Son grandes bases de datos corporativas
que albergan datos agrupados y procesados usualmente por dimensiones:
región,
tiempo,
producto,
unidad
de
negocio,
entre
otras.
Los proyectos de inteligencia de negocios suelen iniciarse a través de la alta
dirección, los departamentos de planificación estratégica o de marketing, y
requieren
el
concurso
de
informática
para
su
implementación.
Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un reservorio de
business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas
tradicionales como MS Excel. De lo que se trata es de explotar al máximo las
potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la
inversión
del
negocio.
Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo
sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto
de minería de datos (Data Mining) es el más apropiado para realizar una
explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los
datos.
En conclusión, business intelligence es una herramienta moderna y de nueva
generación, disponible a los gestores y directores del negocio quienes tienen la
necesidad de analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de predicción,
y con ello estar un paso de los competidores y mejorar los resultados
empresariales. Al fin y al cabo ese es el fin último de la tecnológica, mejorar el
rendimiento y productividad de la organización.
BI como solución tecnológica

Centralizar, depurar y afianzar los datos.

Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales. En

Optimizar el rendimiento de los sistemas.
BI como ventaja competitiva

Seguimiento real del plan estratégico.

Aprender de errores pasados

Mejorar la competitividad.

Obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión.
Áreas en las que se utiliza

Departamento de marketing

Departamento de compras

Departamento de producción

Departamento de ventas

Departamento económico-financiero

Departamento de atención al cliente

Departamento
de
recursos
humanos
¿Por qué Business Intelligence?
La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se
ha convertido en una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin
embargo, los sistemas de información tradicionales (como la mayoría de los
programas de gestión, las aplicaciones a medida, e incluso los ERP más
sofisticados), suelen presentar una estructura muy inflexible para este fin.
Aunque su diseño se adapta con mayor o menor medida para manejar los datos
de la empresa, no permite obtener la información de los mismos, y mucho menos
extrapolar el conocimiento almacenado en el día a día de las bases de datos.
Las principales características que limitan estos sistemas son:
Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que
ceñirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la
implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
Necesidad de conocimientos técnicos. Para la generación de nuevos informes o
métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una
consulta adecuada para interrogar la base de datos.
Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen
implicar la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en
una incómoda espera que dificulta la fluidez del trabajo.
Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la base de datos consultada, para
generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo
de la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y
paralizar a todos los usuarios conectados.
Falta de integración que implica islas de datos. Muchas organizaciones disponen
de múltiples sistemas de información, incorporados en momentos distintos, para
resolver problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen estar
integradas, lo que implica la existencia de islas de información.
Datos erróneos, obsoletos o incompletos. El tema de la calidad de los datos
siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al
extremo de garantizar la fiabilidad de la información aportada.
Problemas para adecuar la información al cargo del usuario. No se trata de que
todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a
la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
Ausencia de información histórica. Los datos almacenados en los sistemas
operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten
contrastar la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás.
Para superar todas estas limitaciones, el Business Intelligence se apoya en un
conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y
el almacenamiento de los datos generados en una organización, con la velocidad
adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de los
directivos y los usuarios oportunos.
No es que los productos de BI sean mejores que las aplicaciones actuales: se
trata de sistemas con objetivos distintos, eficientes en sus respectivas ramas,
pero que deben complementarse para optimizar el valor de los sistemas de
información.
Datos, información, conocimiento
¿En qué se diferencia el conocimiento de los datos y de la información? En una
conversación informal, los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto
puede llevar a una interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la
forma más sencilla de diferenciar los términos sea pensar que los datos están
localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes de
cualquier tipo (personas, empresas, máquinas...), mientras que la información
adopta un papel mediador entre ambos.
Los conceptos que se muestran a continuación se basan en las definiciones
de Davenport y Prusak (1999).
Datos
Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos
primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma
de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores,
que no dicen nada sobre el porqué de las cosas y no son orientativos para la
acción.
Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que,
sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la
toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos
almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD,
DVD, disco duro), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías de
la información han aportado mucho a recopilación de datos.
Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a
la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo
o cuantitativo, etc.
Información
La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que
tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de
utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los
datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:
Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.
Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a
interpretarlos.
Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o
estadísticamente.
Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.
Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa
(agregación).
Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y
es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre
sus juicios de valor y sus comportamientos.
Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la
incertidumbre)
Conocimiento
El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y knowhow que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e
información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los
conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro
de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas
organizativas, procesos, prácticas, y normas.
El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva
de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario
realizar acciones como:
Comparación con otros elementos.
Predicción de consecuencias.
Búsqueda de conexiones.
Conversación con otros portadores de conocimiento.
La Inteligencia de Negocio en los diferentes departamentos de la empresa
En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos: sobre sus
clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas de
márketing, información sobre proveedores y socios, además de los datos que
pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores. En este
sentido, el Business Intelligence puede realizar distintas aportaciones a cada
departamento, siempre con el objetivo de integrar y optimizar la información
disponible en la organización:
Departamento de marketing
El BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y
estudiar con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir
análisis capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las
promociones en cada segmento.
Departamento de compras
El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información
básica necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio. Al mismo
tiempo, permite monitorizar la información de cada factoría o cadena de
producción, lo que puede ayudar a optimizar el volumen de las compras.
Departamento de producción
El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier
tipo de proceso operativo, ya que comprende desde el control de calidad y la
administración de inventarios hasta la planificación y la historización de la
producción.
Departamento de ventas
El BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder
a las nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de
patrones de compra para aprovechar coyunturas de ventas con productos
asociados.
Departamento económico-financiero
El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real, mejorando
así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos, proyecciones, control
de gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados.
Departamento
de
atención
al
cliente
Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los
segmentos del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a
retener a los clientes más rentables.
Departamento
de
recursos
humanos
Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los
parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los
empleados, absentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc.
Finalmente, en caso de aprovechar la integración de la información con
proveedores y socios, el BI ofrece niveles de análisis sobre cuestiones como
nuevas oportunidades de inversión, o nuevas ocasiones para la colaboración con
terceros.
Ejemplos:
MicroStrategy
MicroStrategy's productos están a la vanguardia en el diseño y la tecnología,
que buscan responder a las necesidades del usuario.
Este abarca desde el desarrollo, la configuración y la gestión de las fuentes de
datos para el control de paneles de presentación, cuadros de mando, mapas;
además esta información puede acceder desde un escritorio remoto o
dispositivo móvil.
Los principales productos se basan en su suite de informes, que van desde el
diseño, el análisis, la gestión y la representación gráfica.
QlikView
Las soluciones de QlikView son enfocados a los clientes que no cuentan con
suficiente presupuesto y el tiempo para hacer las implementaciones de
Business Intelligence, proporciona a los clientes una nueva forma de obtener
respuesta a sus preguntas de negocio.
Oracle
Ofrece una solución completa, desde el back-end para el front-end, lo que
disminuye el coste total de propiedad y el riesgo de tener vinculación con una
plataforma fragmentada.
Las soluciones de Oracle son multiplataforma, lo que garantiza su portabilidad,
robustez y escalabilidad, y no limita sus componentes para su plataforma.
Microsoft
Microsoft se ha distinguido como un líder en el desarrollo, la fabricación, la
concesión de licencias y la producción de software y equipos electrónicos.
Intellego se mantiene en la vanguardia, la capacitación de la fuerza de
consultoría con las últimas versiones de los productos de Microsoft como:
Microsoft SQL Server, SharePoint y Project; que tuvo una gran demanda por
sus bajos costos y la familiaridad de los usuarios en sus aplicaciones.
Sistemas de Soporte a las Decisiones
Un sistema de soporte a las decisiones (Decision Support System, DSS) es un
sistema informático de información el cual ayuda a un usuario a mejorar las
decisiones que toma, a tener más cura y a reducir los costes sin pérdida de
calidad.
Se define como un conjunto de programas y herramientas que permiten obtener
oportunamente la información requerida durante el proceso de la toma de
decisiones, en un ambiente de incertidumbre.
Su objetivo es proporcionar la mayor cantidad de información relevante en el
menor tiempo posible, con el fin de decidir lo más adecuado.
Apoyan la toma de decisiones mediante la generación y evaluación sistemática
de diferentes alternativas o escenarios de decisión.
•Mediante el uso de modelos y herramientas computacionales
Características
•
Apoyan la toma de decisiones que, por su misma naturaleza son
repetitivas y estructuradas, así como no repetitivas y no estructuradas.
•
Estos sistemas pueden ser desarrollados directamente por el usuario final
sin la participación operativa de los analistas y programadores del área de
informática.
Características de los DSS
Características
para
considerarlo un DSS Descripción
Interactividad
Tipo de decisiones
Frecuencias de uso
Variedad de usuarios
Flexibilidad
Interactuar de forma amigable y con respuesta a tiempo
real.
Apoya
a
decisiones
estructuradas
y
no
estructuradas.
Utilización frecuente de la admón. Media y alta
Puede ser empleado por usuarios de diferentes áreas
funcionales.
Se acopla a una variedad determinada de estilos
administrativos autocráticos, participativos, etc.
El usuario puede desarrollar de manera directa
Desarrollo
modelos
de
decisión
sin
la
participación
de
personal informático.
Interacción ambiental
Comunicación
interorganizacional
Variedad de usuarios
Simplicidad
Permite interactuar con información externa como
parte de los modelos de decisión.
Facilita la comunicación de información relevante
de los niveles altos hacia los niveles operativos y
viceversa, a través de gráficas.
Capacidad
de
accesar
información
de
las
B.D
corporativas.
Simple y fácil de aprender y utilizar por el usuario
final.
Tipos de decisiones
Repetitivas
Descuentos a clientes
Comisiones de ventas
Depreciaciones o amortizaciones
Compras de suministros
Entregas a consignación
Clasificación de desembolsos
No repetitivas
Asociaciones estratégicas
Fusiones
Nuevas líneas de producción
Nuevos mercados
Materiales sustitutos
Costeo ABC
Almacenes de datos
Conceptos básicos
Un Almacén de Datos (o Data Warehouse) es una gran colección de datos que
recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y
cuya actividad se centra en la Toma de Decisiones -es decir, en el análisis de la
información- en vez de en su captura. Una vez reunidos los datos de los sistemas
fuentes se guardan durante mucho tiempo, lo que permite el acceso a datos
históricos; así los almacenes de datos proporcionan al usuario una interfaz
consolidada única para los datos, lo que hace más fácil escribir las consultas
para la toma de decisiones.
Objetivo: Análisis de Datos para el Soporte en la Toma de Decisiones.
Características del Almacén de Datos
En general un DW es un conjunto de datos con las siguientes características:

Temático
Los datos están almacenados por materias o temas (clientes, campañas,
productos). Estos se organizan desde la perspectiva del usuario final, mientras
que en las Bases de Datos operacionales se organizan desde la perspectiva de
la aplicación, con vistas a lograr una mayor eficiencia en el acceso a los datos

Integrado
Todos los datos almacenados en el DW están integrados. Las bases de datos
operacionales orientadas hacia las aplicaciones fueron creadas sin pensar en
su integración, por lo que un mismo tipo de datos puede ser expresado de
diferente forma en dos bases de datos operacionales distintos (Por ejemplo,
para representar el sexo: ‘Femenino’ y ‘Masculino’ o ‘F’ y ‘M’).

No volátil
Únicamente hay dos tipos de operaciones en el DW: la carga de los datos
procedentes de los entornos operacionales (carga inicial y carga periódica) y la
consulta de los mismos. La actualización de datos no forma parte de la
operativa normal de un DW.

Histórico
El tiempo debe estar presente en todos los registros contenidos en un DW. Las
bases de datos operacionales contienen los valores actuales de los datos,
mientras que los DW contienen información actual y resúmenes de esta en el
tiempo
Data Warehousing
Data Warehousing es el proceso que facilita la creación y explotación de un
Almacén de Datos.
Los Sistemas de Data Warehousing incluyen funcionalidades como:

Integración de bases de datos heterogéneas (relacionales,
documentales, geográficas, archivos, etc.)

Ejecución de consultas complejas no predefinidas visualizando el
resultado en forma gráfica y en diferentes niveles de agrupamiento y
totalización de datos.

Agrupamiento y des agrupamiento de datos en forma interactiva.

Análisis del problema en términos de dimensiones.

Control de calidad de datos
Almacenes de Datos
Ventajas para las organizaciones

Rentabilidad de las aumento de la aumento de la inversiones realizadas
para su creación

Aumento de la competitividad en el mercado

Aumento de la productividad de los técnicos de dirección
Diferencias entre Base de Datos y Almacén de Datos
Sistema Operacional (OLTP)
Almacén de datos (DW)
Almacena datos actuales
Almacena datos históricos
Almacena datos de detalle
Almacena datos de detalle y datos
agregados a distintos niveles
Bases de datos medianas
(100Mb-1Gb)
Bases de datos grandes
(100Gb-1Tb)
Los datos son dinámicos
(actualizables)
Los datos son estáticos
Soporta decisiones diarias
Soporta decisiones estratégicas
Orientado a los procesos de la
organización
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