Inteligencia De Negocios para Dummies - Presentation Transcript1. Inteligencia de Negocios Para Principiantes 2. Recuerde, esta presentacin contiene nicamente conceptos introductorios a la inteligencia de negocios 3. Por qu aprender Inteligencia de Negocios? La manera ms valiosa que tiene una empresa para diferenciarse de las dems consiste en realizar un trabajo de primera con la informacin . 4. Venimos de la era de la informacin y estamos en la era del conocimiento 5. Ganar o perder depender de cmo cada quien capte, gestione y utilice la informacin, y para que esto suceda es necesario las diferentes necesidades y orgenes de la informacin. 6. Que es la Inteligencia de Negocios? La inteligencia de negocios rene el conjunto de sistemas y tecnologas enfocadas a la toma de decisiones . 7. Y tambin un conjunto de conceptos que es necesario entender para usar la tecnologa correctamente 8. Para qu sirve la Inteligencia de Negocios? La Inteligencia de negocios provee soluciones que permiten a los tomadores de decisiones, transformar informacin clave de su negocio en acciones concretas traducindose en beneficios tangibles. 9. La toma de decisiones tiene que ver directamente con el tipo de informacin que existe en las organizaciones y la forma en que esa informacin es usada 10. Una organizacin puede ser rica en datos y pobre en informacin, sino sabe como identificar, resumir y categorizar los datos ( MADNICK, 1993 ). 11. Datos Toma de Decisiones Ventaja Competitiva Conocimiento Informacin 12. Redunda el decir que la ventaja competitiva se traduce en retorno de inversin para las organizaciones 13. Existen 3 tipos de informacin Informacin Tcnico Operativa Es la informacin por el personal operativo para realizar las operaciones que mantienen en funcionamiento el negocio. 14. Informacin Estrategica Informacin Tcnica Informacin Tctica Es la informacin usada coordinadores de rea y directores operativos, para dirigir la ejecucin de las operaciones por parte del personal operativo. 15. Informacin Estratgica Es la informacin usada por los altos directivos para direccionar el negocio hacia la consecucin de los objetivos gerenciales. 16. La informacin que se genera en la organizacin se consume en diferentes momentos segn el nivel: Fuente: ALBI Academia Latinoamericana de BI Plazo Nivel Uso Corto plazo Operacional y Administrativo Obtencin y control de datos Mediano plazo Conocimiento Decisiones tcticas Largo plazo Estratgico Decisiones estratgicas 17. La informacin operativa y tctica es provista por los sistemas transaccionales. 18. La informacin estratgica asociada con el conocimiento, la toma de decisiones y el direccionamiento hacia los objetivos del negocio debe ser provista por los sistemas de Inteligencia de Negocios. 19. Todo esto es necesario entenderlo, tanto como debe entenderse la visin tcnica en la que se encuentra enmarcado el tema 20. Inteligencia de Negocios se puede presentar como el proceso de integracin y tratamiento de los datos para convertirlos en informacin relevante, que provea a

las organizaciones del conocimiento necesario para la obtencin de ventajas competitivas 21. Una estrategia de Inteligencia de Negocios debe abordar los problemas de obtener la informacin correcta , en el tiempo esperado y de presentarla en un formato unificado y comprensible para los usuarios objetivo . 22. Como se hace Inteligencia de Negocios? Reportes, EIS (Sistemas de Informacin Ejecutivos), DSS (Sistemas de Soporte de Decisiones), BSC (Balanced Scorecard o Tableros de Control), Datamining (Minera de Datos). 23. Sistemas de Informacin Ejecutivo Un Sistema de Informacin Ejecutivo o EIS, ofrece un conjunto de escenarios o dashboards , compuestos por una serie de herramientas visuales e interactivas. Algunas de ellas son Velocmetros, Termmetros, Mapas Interactivos, Grficos Interactivos 24. Sistemas de Informacin Ejecutivo Estas herramientas permiten a los usuarios identificar rpidamente el estado de alguno de los indicadores de su inters y que adems puede proveer de detalles y anlisis inmediato , con el fin de presentar alarmas visibles al usuario ante situaciones crticas, de forma que estos realicen seguimiento a los datos asociados para identificar la razn de un comportamiento o evento no esperado. 25. Sistemas de Soporte de Decisiones Un Sistema de Soporte de Decisiones o DSD, permite al usuario navegar por la informacin disponible en los cubos, realizando consultas no previstas en busca de la exploracin del comportamiento de alguno de los indicadores. 26. Sistemas de Soporte de Decisiones Alguna de las operaciones disponibles en un DSS son el Drill Down, Roll Up, Slice, Dice, Pivot, Exportacin de datos , etc. 27. Reportes Los reportes son las herramientas ms comunes de presentacin de la informacin en las organizaciones. Este mecanismo continua vigente en Inteligencia de Negocios y ofreciendo mejores tiempos de respuesta, mayor calidad de informacin e incluso siguiente algunas de las estrategias de visualizacin del los DSS como son los Drill Down y los Roll Up . 28. Balanced Scorecard El Balanced Scorecard o Tableros de Control, esta enfocado a proveer a una organizacin de mecanismos por los cuales establecer objetivos o metas y realizarles seguimiento a travs de vistas informativas que muestran su estado y avance a travs de la utilizacin de alertas, semforos, KPIs u otras utilidades visuales con las que un usuario desee monitorear sus datos. 29. Balanced Scorecard Esta estrategia es comnmente complementada con la vinculacin a un DSS con el fin de permitir a los usuarios analizar las alertas que reporta el sistema y tomar decisiones con un mayor nivel de detalle de la informacin relacionada con estas. Esta estrategia adems pueden verse complementada a travs del uso y envo de notificaciones a cuentas de correo corporativas o incluso a dispositivos mviles de acuerdo a la criticidad de las alertas encontradas. 30. Datamining El Datamining o minera de datos, es una estrategia utilizada para el anlisis de informacin critica, oculta o no previsible. Esta consiste en el lanzamiento de procesos automticos, basados en algoritmos de bsqueda de informacin, que se ejecuta sobre le Datawarehouse y que realiza el trabajo de correlacin de datos, con el fin de encontrar informacin relevante y difcilmente identificable por parte de un usuario en un anlisis manual. 31. Datamining Los algoritmos de bsqueda arrojan una serie de resultados que revelan informacin clave y sugirieren relaciones entre los datos. En este tipo de proyecto un usuario especialista determina que parte de la informacin arrojada

por el proceso de Minera de Datos e un dato relevante, til, descartable o errneo . 32. Una solucin de Inteligencia de Negocios, conlleva de forma implcita el desarrollo de un Datawarehouse Como se logra? 33. Un Datawarehouse por si solo, no provee a los usuarios de las habilidades necesarias para la toma de decisiones , por lo que debe analizarse de acuerdo a las necesidades de cada cliente y/o escenario, cual es la estrategia de Inteligencia de Negocios que le acompaa, con el fin de optimizar la explotacin de la informacin almacenada. Proyectos de BI 34. Que es un Datawarehouse? Un Datawarehouse es un repositorio o bodega centralizada de datos en una organizacin. 35. Esta concepcin trae consigo algunas implicaciones, pues como bien es sabido, los datos al interior de las empresas se encuentran ubicados en distintos lugares , usando medios , formatos y tecnologas diferentes, y almacenados de acuerdo a las necesidades especificas de cada uno de los sistemas que los utilizan para el funcionamiento operativo de la organizacin. 36. El objetivo de un Datawarehouse est enfocado a proveer una visin histrica y unificada de los datos de la empresa 37. Esto debe hacerse de una manera que resulte comprensible para los usuarios , debido a que su semntica esta expresada en los trminos de negocio que ellos conocen. 38. La diversidad de sistemas transaccionales en las organizaciones hace que tener una visin unificada de los datos resulte ser muy complejo. Cada sistema presenta los datos con el enfoque para el que fue construido, lo que termina por aadir mayor complejidad a la toma de decisiones. 39. Esta diversidad de orgenes de datos, trae consigo inconvenientes como son los largos tiempos de extraccin, procesamiento, problemas al valorar un dato de acuerdo al sistema de donde ha sido extrado y dificultades al momento de consolidar e interpretar la informacin para los usuarios de alto nivel en las organizaciones. 40. Datamarts Uno de los primeros conceptos con los que es necesario familiarizarse es el concepto de Datamarts. Un Datamart se refiere a una porcin de un Datawarehouse enfocado a resolver las necesidades de un tema especifico o bien de un rea particular en una organizacin. El Datawarehouse se refiere en cambio al lugar nico y centralizado de almacenamiento en una organizacin, donde deberamos encontrar todos los Datamarts. 41. Principios de un Datawarehouse Informacin No Voltil Variable en el Tiempo Datos Integrados Orientado a Informacin Relevante Un Datawarehouse est orientado a hechos y no a procesos. La construccin de un Datawarehouse sigue una serie de principios que deben contemplarse al momento de tomar una decisin acerca de su viabilidad 42. Se disea para consultar eficientemente informacin relativa a las actividades (ventas, compras, produccin, ...) bsicas de la organizacin, no para soportar los procesos que se realizan en ella (gestin de pedidos, facturacin, etc). Base de Datos Transaccional (OLTP) Orientado a informacin relevante Informacin Necesaria PRODUCTO ... GAMA ... VENTA ... PAS ... CURSO ... REUNION ... PROTOTIPO ... 43. Generalmente los sistemas transaccionales , presentan una visin esttica de los datos, un Datawarehouse almacena imgenes o estados de los datos ( snapshots ) en diferentes momentos, reflejando as la historia y evolucin de los datos a

travs del tiempo . El periodo de tiempo cubierto por un Datawarehouse vara entre 2 y 10 aos. 2005 - 2006 - 2007 Variable en el tiempo 44. En un Datawarehouse se integran datos recogidos de diferentes sistemas operacionales de la organizacin (y/o fuentes externas). Datos integrados Base de Datos Transaccional 1 Fuente de Datos 1 Fuentes Externas Fuentes Internas Fuente de Datos 2 Fuente de Datos 3 HTML DataWareHouse texto Base de Datos Transaccional 2 45. Consultar Carga Insertar Consultar Actualizar Borrar Bases de datos operacionales DataWareHouse Los datos almacenados no son actualizados , slo son incrementados . Informacin no voltil 46. Cubos (OLAP) La estrategia utilizada para alcanzar las metas propuesta por el Datawarehouse se basa en un concepto conocido como cubo. Un cubo es una estructura de almacenamiento de datos que facilita la realizacin de consultas de grandes cantidades de datos con tiempos altos tiempos de respuesta. 47. Cubos (OLAP) La construccin y visualizacin de cubos construidos puede ser ofrecida bajo diferentes tecnologas. Su eleccin est determinada por condiciones de tcnico, expectativas de desempeo y usabilidad o incluso de viabilidad econmica. Adems es necesario tener en cuenta que la cantidad de cubos, el tamao y complejidad de las fuentes de las que depende cada uno de ellos, influir en el tiempo de desarrollo de la solucin. 48. Tipos de Almacenamiento La asociacin de las estructuras de almacenamiento de un Datawarehouse se compara con un cubo, por su naturaleza implcita de mostrar diferentes vistas o perspectivas, y adems por su similitud con el almacenamiento matricial el cual es propuesta base de esta estrategia. 49. Tipos de Almacenamiento La eleccin de un tipo de almacenamiento, tambin condiciona la eleccin de las posibles herramientas a utilizar, las capacidades que pueden ofrecerse y los perfiles requeridos por los participantes del proceso de construccin. Los tipos bsicos de almacenamiento de un cubo son ROLAP , MOLAP y HOLAP , la diferencia entre estas es de carcter tcnico. 50. Conceptos asociados a los cubos Hechos Los cubos son construidos con base en los hechos de negocio que resultan de inters para un cliente y que le permiten responder las preguntas de negocio a travs de las cuales dar seguimiento a su estrategia y desempeo en el transcurso del tiempo. 51. Conceptos asociados a los cubos Hechos Un ejemplo tpico de un hecho de inters para un cliente son la ventas. Si un cliente quiere evaluar, hacer seguimiento al xito de su estrategia de ventas, plantear este hecho y ofrecer como fuente de los datos los sistemas de informacin a travs de los cuales obtener las evidencias o informacin asociada con las ventas dentro de su organizacin. 52. Conceptos asociados a los cubos Medidas ( Indicadores ) La medidas o indicadores por su parte, son todas aquellas cifras ofrecidas por los sistemas origen en el evento que identificamos como un hecho , y que permiten a los usuarios observar cuantitativamente le desenvolvimiento de su negocio 53. Conceptos asociados a los cubos Medidas ( Indicadores ) En el ejemplo que venimos desarrollando, las medidas de inters en una venta podran ser, el valor total de la venta , la cantidad de unidades vendidas, el porcentaje de impuestos, el porcentaje de utilidad obtenido , entre otros. 54. Conceptos asociados a los cubos Dimensiones ( Criterios de Anlisis ) Las dimensiones o criterios de anlisis, son todas aquellas perspectivas desde las cuales puede observarse una medida. Los usuarios realizan estos anlisis con el

fin de determinar una accin a seguir o bien de encontrar explicaciones a un comportamiento, tendencia o desvi, en resumen de tomar decisiones con respecto a su negocio. 55. Conceptos asociados a los cubos Dimensiones ( Criterios de Anlisis ) En el ejemplo del hecho de ventas , la medida de valor total de una venta podra analizarse de acuerdo a una fecha , una zona , una geografa , un producto , una lnea de productos , etc. 56. Dimensin de Productos Medidas Q4 Q3 Q2 Dimensin Tiempo Otros Carnes Lacteos Q1 Frutas Prom Unid Ventas Dolares Ventas Unid Precio Neto Un ejemplo de un cubo Cada una de las celdas es calculada con el fin de ofrecer mejores tiempos de respuesta 1000 57. Que tipo de preguntas debe responder el DW? Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas , por trimestre y por categora ? . Importe total de las ventas durante este ao de los productos de la grupo Bebidas , por trimestre , por categoras y por ciudad del almacn ? . Importe total de las ventas durante este ao de los productos de la grupo Bebidas , por categoras ? 58. Despus de entender con claridad los conceptos , el siguiente paso es disear el Datawarehouse , existen dos tipos de modelos 59. Ejemplo de un Modelo Estrella ClaveDespachador ClaveProducto ClaveCliente ClaveEmpleado ClaveTiempo ClaveDespachador ClaveCliente ClaveProducto ClaveEmpleado ClaveTiempo Claves dimensionales Hechos_Ventas ClaveTiempo ClaveEmpleado ClaveProducto ClaveCliente ClaveDespachador ValorVenta ValorDescuento . . Dim_Empleado ClaveEmpleado CodEmpleado . . . Dim_Productos ClaveProducto CodProducto . . . Dim_Clientes ClaveCliente CodCliente . . . Dim_Despachos ClaveDespachador CodDespachador . . . Dim_Tiempo ClaveTiempo Fecha . . . Clave Compuesta Medidas 60. Ejemplo de un Modelo Copo de Nieve ClaveDespachador ClaveProducto ClaveCliente ClaveEmpleado ClaveTiempo Dim_Empleado ClaveEmpleado CodEmpleado . . . Dim_Productos ClaveProducto CodProducto . . . Dim_Clientes ClaveCliente CodCliente . . . ClaveDespachador ClaveCliente ClaveProducto ClaveEmpleado ClaveTiempo Dim_TipoEmp ClaveEmpleado Descripcion . . . ClaveTipoEmpleado ClaveZona Dim_Sucursal ClaveEmpleado CodSucursal . . . ClaveSucursal Dim_TipoProd ClaveProducto Descripcion . . . ClaveTipoProducto ClaveTipoProducto ClaveTipoEmpleado ClaveSucursal Normalizacin ClaveZona Hechos_Ventas ClaveTiempo ClaveEmpleado ClaveProducto ClaveCliente ClaveDespachador ValorVenta ValorDescuento . . Dim_Despachos ClaveDespachador CodDespachador . . . Dim_Tiempo ClaveTiempo Fecha . . . Dim_Zona ClaveCliente CodZona . . . Medidas Clave Compuesta 61. Gracias!!!