Unidad
5
actividad
1
Introducción
a la Inteligencia de Negocios La inteligencia de negocios o Business
Intelligence no es otra cosa que la solución al problema de tener mucha
información y no saber que hacer con ella. Por medio de dicha información se
pueden generar escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de
decisiones, lo que se traduce en una ventaja competitiva. La clave para la
inteligencia de negocios es la información y uno de sus mayores beneficios es
la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones. En la actualidad hay una
gran variedad de software de Inteligencia de negocios con aplicaciones
similares que pueden ser utilizados en las diferentes áreas de la empresa,
tales como, ventas, marketing o finanzaz. Son muchas las empresas que se han
beneficiado por la implementación de una sistema de BI, además se pronostica
que con el tiempo se convertirá en una necesidad de toda empresa.
La
inteligencia de negocios se puede definir como el proceso de analizar los
bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o
conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases
de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales
y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la
empresa, apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el
momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de
negocios.
http://www.microstrategy.com.mx Sistemas de
Soporte a la Decisión (DSS) Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una
herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una
organización. En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso
sencillo, y fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP
sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una
serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera
estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos,
manejarlos desde distintas perspectivas... etc. El DSS es una de las
herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras
propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas
de gestión. Estas son algunas de sus características principales: Informes
dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que
ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación,
y que no siempre responden a sus dudas reales. No requiere conocimientos
técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y
navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para
examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible
buscar auxilio en el departamento de informática. Rapidez en el tiempo de
respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse
corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve.
Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes
volúmenes de información (vease ánalisis OLTP-OLAP). Integración entre todos
los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la
implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la
integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo
que se llama: integridad referencial absoluta. Cada usuario dispone de
información adecuada a su perfil. 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. Disponibilidad de información
histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos
actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el
fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.
Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones Sistemas de información gerencial
(MIS) Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information
Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan
soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a
medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la
misma compañía. Sistemas de información ejecutiva (EIS) Los sistemas de
información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS
que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los
gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía,
y que es relevante para sus factores clave de éxito. Sistemas expertos basados
en inteligencia artificial (SSEE) Los sistemas expertos, también llamados
sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el
conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un
problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS) Un sistema de apoyo a decisiones
en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en
computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo)
común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto
en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden
mejorar las decisiones. http://www.sinnexus.com/business_intelligence/sistemas_soporte_decisiones.aspx
5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse)
Un
almacén de datos del inglés data warehouse es una colección de datos en la cual
se encuentra integrada la información de la empresa u organización. Esta
información es de utilidad en el proceso de toma de decisiones gerenciales. Un
data warehouse es como el expediente de una empresa con información
transaccional y operacional, que es almacenada en una base de datos diseñada
para favorecer análisis y la divulgación eficientes de datos (especialmente
OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe
usarse con datos de uso actual. Los almacenes de los datos contienen a menudo
grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas
más pequeñas, llamadas los centros comerciales, dependientes de los datos. 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 desagrupamiento de datos en
forma interactiva.
• Análisis del problema en términos de
dimensiones.
• Control de calidad de datos. Características
del Almacén de Datos
• Organizado en torno a temas. La información
se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la empresa.
•
Integrado. Es el aspecto más importante. La integración de datos consiste en
convenciones de nombres, codificaciones consistentes, medida uniforme de
variables, etc.
•
Dependiente del tiempo. Esta dependencia aparece de tres formas: La información
representa los datos sobre un horizonte largo de tiempo. Cada estructura clave
contiene (implícita o explícitamente) un elemento de tiempo (día, semana, mes,
etc.). La información, una vez registrada correctamente, no puede ser actualizada.
• No
volátil. El Almacén de Datos sólo permite cargar nuevos datos y acceder a los
ya almacenados, pero no permite ni borrar ni modificar los datos. Arquitectura
Data Warehouse La estructura básica de la arquitectura Data Warehouse incluye:
1.
Datos operacionales. Origen de datos para el componente de almacenamiento
físico del Almacén de Datos.
2. Extracción de datos. Selección sistemática
de datos operacionales usados para formar parte del Almacén de Datos.
3. Transformación de datos. Procesos para sumarizar
y realizar cambios en los datos operacionales.
4.
Carga de datos. Inserción de datos en el Almacén.
5. Almacén. Almacenamiento físico de datos de
al arquitectura Data Warehouse.
6.
Herramienta de acceso. Herramientas que proveen acceso a los datos. Estructura
lógica del Almacén de Datos La estructura lógica de un Almacén de Datos está
compuesta por los siguientes niveles:
•
Metadatos. Describen la estructura de los datos contenidos en el almacén. o
Están en una dimensión distinta al resto de niveles.
•
Datos detallados actuales. Obtenidos directamente del procesado de los datos. o
Forman el nivel más bajo de detalle. o Ocupan mucho espacio. o Se almacenan en
disco, para facilitar el acceso.
• Datos detallados históricos. Igual que los
anteriores, pero con datos correspondientes al pasado. o Se suelen almacenar en
un medio externo, ya que su acceso es poco frecuente.
•
Datos ligeramente resumidos. Primer nivel de agregación de los datos detallados
actuales. o Corresponden a consultas habituales. o Se almacenan en disco.
•
Datos muy resumidos. Son el nivel más alto de agregación. o Corresponden a
consultas que se realizan muy a menudo y que se deben obtener muy rápidamente.
o Suelen estar separados del Almacén de datos, formando Supermercados de Datos
(Data Marts). Estructura física del Almacén de Datos La estructura física puede
presentar cualquiera de las siguientes configuraciones:
• Arquitectura centralizada. Todo el Almacén
de datos se encuentra en un único servidor.
•
Arquitectura distribuida. Los datos del Almacén se reparten entre varios
servidores. Asignando cada servidor a uno o varios temas lógicos.
• Arquitectura distribuida por niveles.
Refleja la estructura lógica del Almacén, asignando los servidores en función
del nivel de agregación de los datos que contienen. Un servidor está dedicado
para los datos de detalle, otro para los resumidos y otro para los muy
resumidos. Cuando los datos muy resumidos se duplican en varios servidores para
agilizar el acceso se habla de Supermercados de datos (Data Marts). Software Data Warehouse
• Red BrickWarehouse
• Essbase
• PilotDecissionSupport Suite
• Microsoft SQL Server
http://www2.rhernando.net/modules/tutorials/doc/bd/dw.html http://www.cavsi.com/preguntasrespuestas/que-es-almacen-datos-data-warehouse/
TABLEROS
DE CONTROL.
2.1.1
ANTECEDENTES DEL TABLERO DE CONTROL. De acuerdo con (Brend Afal, 2009), el
tablero de control nació como una herramienta gerencial con el objetivo básico
de poder diagnosticar una situación y de efectuar un monitoreo permanente. Es
una metodología para organizar la información y acrecentar el valor. Tiene la
gran ventaja de no requerir grandes planes estratégicos formales para poder
diseñarla. Las mediciones de desempeño son de buena ayuda para los directivos a
efectos de:
•
Conocer o diagnosticar un estado de situación para no llevarse sorpresas.
•
Comunicar y alinear a la organización a los objetivos globales. Por esto es que
el Tablero de Control es un sistema muy útil para definir la estructura de
negocio en mediciones de desempeño, con una visión amplia de la organización y
para lograr comunicar e implementar la estrategia reflejada en dicho modelo. La
metodología de dicho sistema parte de definir unos veinte o veinticinco
Factores Críticos de Éxito (FCE) clasificados en cuatro perspectivas que se
muestran en la Figura
2.1: Se determinan entonces uno o dos
indicadores críticos para monitorear cada FCE y las relaciones causa-efecto
entre ellos para entender el modelo de negocio. A partir de la definición de
FCE e indicadores, en muchas de estas compañías el Tablero de Control o Balance
Store Card (BSC) como se le conoce en inglés, ha ido evolucionando a un sistema
central de gestión, más complejo, formal e integral, convirtiéndose en un
sistema de mediciones completo para cada uno de los niveles de la organización
integrado con los sistemas de planeamiento e incentivos.
2.1.2
EL TABLERO DE CONTROL. El concepto de tablero de control parte de la idea de
configurar un tablero de información cuyo objetivo y utilidad básica es
diagnosticar adecuadamente una situación. Se lo define como el conjunto de
indicadores cuyo seguimiento periódico permitirá contar con un mayor
conocimiento sobre la situación de su empresa o sector.
La
metodología comienza identificando como áreas clave a aquellos “temas
relevantes a monitorear y cuyo fracaso permanente impediría la continuidad y el
progreso de su empresa o sector dentro de un entorno competitivo, aun cuando el
resultado de todas las demás áreas fuera bueno” (Alberto Ballvé, 2000). 2.1.3
TIPOS GENÉRICOS DE TABLEROS.
2.1.3.1
TABLERO DE CONTROL OPERATIVO. De acuerdo con (Mario Héctor Vogel,1992) es aquel
que permite hacer un seguimiento, al menos diario, del estado de situación de
un sector o proceso de la empresa, para poder tomar a tiempo las medidas
correctivas necesarias. Un ejemplo de este tipo de tablero se observa en la
Figura
2.2.
El tablero debe proveer la información que se necesita para entrar en acción y
tomar decisiones operativas en áreas como: finanzas, compras, ventas, precios,
producción, logística, etc.
2.1.3.2 TABLERO
DE CONTROL DIRECTIVO.
Es el
que posibilita monitorear los resultados de la empresa en su conjunto y de las
diferentes áreas clave en que se puede segmentarla (Mario Héctor Vogel,1992).
Está más orientado al seguimiento de indicadores de los resultados internos de
la empresa en su conjunto y en el corto plazo.
2.1.3.3
TABLERO DE CONTROL ESTRATÉGICO.
Brinda
la información interna y externa necesaria para conocer la situación y evitar
llevarse sorpresas desagradables importantes con respecto al posicionamiento
estratégico y a largo plazo de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992),
2.1.3.4
TABLERO DE CONTROL INTEGRAL.
Integra la información más relevante de las
tres perspectivas anteriores para que el equipo directivo de la alta dirección
de una empresa pueda acceder a aquella que sea necesaria para conocer la
situación integral de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992).
Después de la definición de las áreas y de los
indicadores, se deben mencionar los siguientes conceptos: Período del
indicador: día, mes, acumulado del ejercicio, proyectado a fin del período
fiscal o para los próximos meses, etc. Apertura: forma en la cual se podrá
abrir y clasificar la información para acceder a sucesivos niveles de
desagregación, en matrices multidivisionales por producto, sector geográfico,
concepto de análisis, etc. Frecuencia de actualización: tiempo que transcurre
entre distintas actualizaciones de los datos. On line, diaria, semanal,
mensual. Referencia: base sobre la cual se desean calcular las desviaciones.
Puede ser un estándar, la historia, el mes anterior, el promedio de los últimos
doce meses, el presupuesto inicial o revisado, un objetivo o una meta, etc.
Parámetro de alarma: niveles por encima o por debajo de los cuales el indicador
es preocupante, por ejemplo, más o menos del 5% sobre una base de referencia.
Gráfico: la mejor forma de representar gráficamente la realidad que muestra la
información: pastel, barras, líneas, etc. Responsable de monitoreo: es quien
debe informar al nivel superior cuando haya en el indicador alguna sorpresa
desagradable. Es necesario liberar tiempo directivo para el monitoreo
permanente. Como todo sistema de mediciones, puede ser muy útil para acortar
diferencias entre lo abstracto y lo concreto, entre el análisis y la síntesis,
entre la intuición y la racionalidad, entre lo intangible y lo tangible, entre
lo cualitativo y lo cuantitativo.
5.2.3 Consultas y reportes personalizados.
Las
compañías de la actualidad son juzgadas no únicamente por la calidad de sus
productos o servicios, sino también por el grado en el que comparten
información con sus clientes, empleados y socios. Sin embargo, la gran mayoría
de las organizaciones tienen una abundancia de datos, pero una penuria de
conocimiento. Es por ello que surge el concepto de 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. El artículo maneja varios conceptos
desde el enfoque de diversos autores, que enriquecen la idea general de Business
Intelligence, menciona los elementos generales del Business Intelligence,
ilustra el concepto mediante ejemplos prácticos, y por último marca las mas
modernas tendencias del Business Intelligence y la tecnologías de transmisión
inalámbricas Palabras Clave: Inteligencia, Business Intelligence, Data
Warehousing, Data Mining, OLAP, Sistema de Soporte para la Decisión,
Arquitectura Federada. La información es el activo mas importante en los
negocios actuales. Esto debido a que el éxito de un negocio depende de que tan
bien conozca a sus clientes, que tan bien entienda sus procesos internos y que
tan efectivo sea para realizar todas sus operaciones (Anónimo, 2001).
Actualmente la información adecuada es el único medio por el cual una
organización puede conocer tales cuestiones Consulta: Aunque las herramientas
de inteligencia del negocio, los reportes estándar, las planillas de cálculo y
las herramientas de consulta de SQL todos tienen su lugar importante dentro de
una organización, muchos usuarios aún enfrentan brechas de funcionalidad con
estas herramientas en tres áreas claves:
• Las
necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos
que no están en warehouse.
• La aplicación no soporta los análisis
deseados y volúmenes de datos
• Se requieren
significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas consultas a
los datos
5.3
Aplicaciones.
Una de
las claras tendencias en el mercado Business Intelligence es la mayor
importancia que los clientes otorgan a visualizar la información de una manera
sencilla, ágil y potente. Todo a la vez La próxima generación de aplicaciones
de Business Intelligence pretende ir más allá de la provisión de información en
gráficos circulares y estadísticos, para proporcionar representaciones más
visuales e intuitivas de datos y tendencias. Herramientas como la visualización
de datos (en formatos que van más allá de las simples imágenes estáticas)
permiten presentar información de forma clara y eficaz. La visualización de
datos ha estado directamente relacionada con las tecnologías de BI desde su
origen y la búsqueda continuada de presentaciones más eficaces e interactivas a
través de la visualización será uno de los objetivos de las soluciones
analíticas de los próximos años. Hasta hace muy poco, el Business Intelligence
era una manera más o menos sencilla de generar informes, listados, análisis, o
"reportes"(¡que horrible palabra!)... Al final, todo era más o menos
lo mismo... Informes tabulares, con filas y columnas llenas de números, y algún
gráfico. Las herramientas más avanzadas permitían añadir alertas semafóricas,
parametrizar el informe, o algún tipo de navegación OLAP (que raramente se
utilizaba)... Este tipo de soluciones ya han llegado a su madurez, y existe muy
poca diferencia entre la oferta de los diferentes proveedores... Sin embargo,
esta manera tradicional de acceder a la información resulta insuficiente (e
ineficiente), y cada vez más las organizaciones buscan maneras de proporcionar
a sus usuarios soluciones para acceder, analizar y comprender la información
corporativa de una manera más sencilla, dinámica, visual e intuitiva. El cambio
es realmente profundo, y supone una renovación completa en las "interfaces
de usuario". Las organizaciones se ven abocadas a moverse rápidamente bajo
los efectos de la globalización de las empresas, de los mercados y las
tecnologías, pero ¿que tan preparadas están para emprender estos retos? En el
transcurso de su existencia las organizaciones han recopilado gran cantidad de
información, el como gestione y maneje esa información determina que dicha
organización sobreviva en un medio competitivo como el actual. La explotación
inteligente de la información, su conversión en conocimientos es posiblemente
la única fuente de competitividad sostenible, las organizaciones así lo están
entendiendo, por esto buscan medio para hacer de la información disponible un
medio para incrementar su eficiencia, para estimular la innovación, para
fundamentar la toma de decisiones y para elevar la eficacia y posición
competitiva. Es aquí donde se hace indispensable contar con instrumentos
tecnológicos y organizacionales que apoyen la toma de decisiones, posibilitando
que ésta se efectúe más sobre análisis que sean objetivos y estén
suficientemente sustentados. Como respuesta a estas nuevas condiciones del
mercado, ahora con alcance mundial por la globalización de las economías, se
han desatado La inteligencia de negocios con una enorme avalancha de teorías,
metodologías, técnicas y modelos, que se unen al gran desarrollo y evolución
permanente de la teleinformática. Las gerencias de las compañías cada día más
necesitan tener acceso a herramientas de inteligencia de negocio para poder
tomar decisiones en una economía turbulenta. Según un estudio de
InformationWeek Research y Optimize Research, el 76% de los entrevistados
respondió que la información de ventas es la que utiliza como fuente para estas
aplicaciones. El resultado de la encuesta a cuales son las fuentes de datos
utilizados en estas aplicaciones es como sigue: 1. 76% Ventas 2. 58% Mercadeo
3. 55% Finanzas 4. 54% Operaciones y Logística 5. 30% Compras e Inventarios 6.
25% Información Financiera de Terceros 7. 24% Recursos Humanos 8. 14%
Manufactura 9. 10% Ventas o Inventarios de la cadena de suministro 10. 7% Otras
fuentes Es clara la necesidad de integración de todas las aplicaciones y
fuentes de información de la compañía siguiendo parámetros de no redundancia y
uniformidad, como requisito indispensable para brindar aplicaciones de
inteligencia de negocio.
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