Inteligencia de Negocios
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Universidad Mariano Gálvez
DISEÑO DE BASES DE DATOS
ING. EDUARDO DEL AGUILA
BUSINESS INTELLIGENCE
Hugo Antonio Díaz Morales 0901 06 2475
José María González Milian 0901 06 3053
Bryan Samuel Obando Mejía 0901 02 3840
Guatemala, 03 de JUNIO de 2010
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ó
BUSINESS INTELLIGENCE HISTORIA
De 1992 a 2000, las empresas hicieron una enorme inversión en tecnología. En la
economía actual, donde el gasto se debe disminuir, las empresas se preguntan,
"¿Qué tecnologías hemos invertido?" Y "¿Cómo podemos aprovechar estas
inversiones?" Sin embargo, aunque el gasto en TI (Tecnologias de Información) en
general ha disminuido, dentro de ese gasto, la porción gastado en Business
Intelligence y Business Intelligence relacionadas con la tecnología ha aumentado.
Investigación de Negocios de Technographics Forrester encuesta de referencia
(febrero de 2003) de 877 empresas y responsables de la toma de decisiones sugiere
que el gasto en TI es probable que crezca sólo un 1,9%, pero que el 45% de las
empresas encuestadas a comprar herramientas de trabajo de inteligencia. ¿Por
qué y por qué ahora?
Hay dos razones principales por las que el aumento del interés en Business
Intelligence: la era de la información y la economía. En la era de la información, la
información es poder. Las empresas que aprovechar, explotar y aprovechar al
máximo sus activos de información tienen una ventaja estratégica sobre sus
competidores. Negocios se mueven hoy en la velocidad de la información.
Obtener la información adecuada a las personas adecuadas en el momento
oportuno es esencial.
Uno tiene que mirar más allá de Wal-Mart para un buen ejemplo de eficaz
aprovechamiento de los activos de información. Wal-Mart ha sido capaz de
desarrollar y mantener la coherencia entre los sistemas en toda la empresa, que,
entre otras cosas, les ha permitido recoger e integrar rápidamente la información
detallada sobre ventas hasta el nivel de SKU. La capacidad de integrar y analizar
datos en tiempo real, ha beneficiado a cerca de Wal-Mart en muchos niveles. La
visibilidad del rendimiento de los productos (vueltas) en las tiendas específicas, en
las estanterías específicas, les permite a las existencias sólo las marcas que venden
dentro de una región en particular. También permite a los administradores para
analizar la rentabilidad de diversos productos tanto a través de la rotación del
inventario y el margen bruto, lo que mejora la velocidad general de la empresa.
¿QUE ES?
El término inteligencia empresarial se refiere al uso de datos en una empresa para
facilitar la toma de decisiones.
Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, bien como la
anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos
para respaldar las decisiones empresariales.
Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y no
saber qué hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) es
la solución a ese problema, pues por medio de dicha información puede generar
escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se
traduce en una ventaja competitiva. La clave para BI es la información y uno de
sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones.
“No es posible gestionar lo que no se puede medir”, decía William Hewlet (HP
Company). En este sentido, en los tiempos que nos ocupan, hay una necesidad
aún mayor de conocer el alcance de los principales indicadores del negocio.
Esta frase resume lo que en esencia es BI, ya que lo que pretende BI es tener
indicadores u otro tipo de señal que nos ayude a tomar decisiones en nuestra
empresa.
Mediante las herramientas y técnicas ELT (extraer, cargar y transformar, por su
traducción), 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.
Específicamente, los sistemas de la inteligencia de negocio se basan en crear
modelos informáticos de negocio de modo que pueda funcionar más
eficientemente.
El almacenamiento de los datos está en la base de los procesos de la inteligencia
de negocio. En el mundo de ETL, la inteligencia de negocio se refiere
generalmente al espacio entero de los sistemas de la base de datos, del software,
del análisis, y de la evaluación del usuario que pretende entender y evaluar un
negocio.
¿PARA QUE SIRVE BI?
La inteligencia de negocios provee soluciones que permiten a los tomadores de
desiciones, transformar información clave de su negocio en acciones concretas
traduciéndose en beneficios tangibles.
La toma de desiciones tiene que ver directamente con el tipo de información que
existe en las organizaciones y la forma en que esa información es usada.
HERRAMIENTAS UTILIZADAS PARA MOSTRAR EL ANALISIS DE DATOS
Para conseguir la extracción de datos y su conversión en información útil, en todo
sistema de Business Intelligence se emplean tres tipos de herramientas distintas en
función del nivel de complejidad del análisis de los datos:
1. Consultas e informes simples, Queries & Reports (Informacion Tecnico
Operativa): Es la información por el personal operativo para realizar las
operaciones que mantiene en funcionamiento el negocio. Son informes o
consultas realizadas directamente en la BBDD y que no requieren de ninguna
modificación o elaboración compleja. Por ejemplo, podríamos consultar a la
BBDD cuantos clientes nos han comprado determinada referencia en la
última semana en una zona geográfica concreta.
2. Cubos OLAP, On Line Analytic Processing (Informacion Tactica): Es la
información usada por los coordinadores de area y directores opearativos,
para dirigir la ejecución de las operaciones por parte del personal operativo.
Son bloques multidimensionales de información, extraídos previamente de la
BBDD general y que permite trabajar analizando múltiples dimensiones,
parámetros o variables, y con sólo cambiar de una a otra, lo que les dota de
gran flexibilidad. Siguiendo con el ejemplo anterior, podríamos estar
interesados en analizar los clientes que nos han comprado determinada
referencia, en cada una de las cinco últimas semanas, por zona geográfica,
y por canal de distribución. Y podríamos estar interesados en ir cambiando
de una variable a otra, es decir presentar los resultados por zona geográfica
y por canal; por canal, semana, y tipo de cliente, etc.
3. Data Mining o minería de datos (Informacion Estrategica):
Es la información usada por los altos directivos para direccionar el negocio
hacia las consecución de los objetivos gerenciales.
La información que se genera en la organización se consume en diferentes
momentos según el nivel. Que es el conjunto de técnicas más avanzadas y
que en general incluyen análisis estadísticos más precisos y sofisticados,
como Análisis de la Varianza (ANOVA), Análisis Cluster, o regresiones
múltiples. Siguiendo con el ejemplo anterior, podríamos analizar si existe
correlación entre tipo de producto, canal de distribución y segmento de
cliente que lo adquiere, o por ejemplo, analizar los efectos sobre las ventas
de una política de precios diferente en cada una de las zonas geográficas y
para cada canal de distribución.
¿COMO SE HACE BI?
EIS (Sistema de Informacion Ejecutivos)
Un Sistema de Informacion Ejecutivo o EIS, ofrece un conjunto de escenarios o
dashboards, compuestos por una serie de herramientas visuales e interactivas.
Algunas de ellas son: velocímetros, Termometros, Mapas Interactivos, Graficos
Interactivos.
Estas herramientas permiten a los usuarios identificar rápidamente el estado de
alguno de los indicadores de su interés y que además puede proveer de
detalles y análisis inmediato, con el fin de presentar alarmas visibles al usuario
ante situaciones criticas, de forma que estos realicen seguimiento a los datos
asociados para identificar la razón de un comportamiento o evento no
esperado.
DSS (Sistemas de Soporte de Desiciones)
Un Sistema de Soporte de Desiciones o DSD, permite al usuario navegar por la
información disponible en los cubos, realizando consultas no previstas en busca
de la exploración del comportamiento de alguno de los indicadores.
BSC (Balanced Scorecard o Tableros de Control)
El Balanced Scorecard o Tablero de Control, esta enfocado a proveer a una
organización de mecanismos por los cuales establecer objetivos o metas y
realizarles seguimientos a través de vistas informativas que muestran su estado y
avance a través de la utilización de alertas, semáforos, KPIs u otras utilidades
visuales con las que un usuario desee monitorear sus datos.
Esta estrategia es comúnmente complementada con la vinculación a un DSS
con el fin de permitir a los usuarios analizar las alertas que reporta el sistema y
tomar desiciones con un mayor nivel de detalle de la información relacionada
con estas.
Esta estrategia además pueden verse complementada a través del uso y envio
de notificaciones a cuentas de correo corporativas o incluso a dispositivos
móviles de acuerdo a la criticidad de las alertas encontradas.
CARACTERÍSTICAS DEL BI
Desde un punto de vista más experto, y asociándolo directamente con las
tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el
conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir,
depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información
desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada,
para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su
análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones
sobre el negocio.
La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u
organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que
proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio:
entrada a nuevos mercados,
promociones u ofertas de productos,
eliminación de islas de información,
control financiero,
optimización de costes,
planificación de la producción,
análisis de perfiles de clientes,
rentabilidad de un producto concreto
ORIGENES DE DATOS DEL BI
Los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que
existen en la actualidad son:
Datamart
Datawarehouse
DATAWAREHOUSE
Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por
integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego
procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de pespectivas y con grandes
velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la
mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para
implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.
Básicamente DataWarehouse registra múltiples transacciones con el cliente: qué
compró, qué reclamó, qué pidió, cuándo lo recibió, etc. Esencialmente, concentra
información histórica que registra lo que pasó en la empresa durante el pasado.
El objetivo de un Datawarehouse esta enfocado a proveer una visión histórica y
unificada de los datos de la empresa. Esto debe hacerse de una manera que
resulte comprensible para los usuarios, debido a que su semántica esta expresada
en los términos de negocio que ellos conocen.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las
que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve,
cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es
homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la
misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).
El término Datawarehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se traduce
literalmente como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer, es
mucho más que eso. Según definió el propio Bill Inmon, un datawarehouse se
caracteriza por ser:
Integrado: los datos almacenados en el Datawarehouse deben integrarse en
una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los
diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele
estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las
distintas necesidades de los usuarios.
Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del
conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los
datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por
parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes
pueden ser consolidados en una única tabla del datawarehouse. De esta
forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de
responder dado que toda la información reside en el mismo lugar.
Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un
datawarehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el
estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el
contrario, la información almacenada en el datawarehouse sirve, entre otras
cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el datawarehouse se
carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para
permitir comparaciones.
No volátil: el almacén de información de un datawarehouse existe para ser
leído, pero no modificado. La información es por tanto permanente,
significando la actualización del datawarehouse la incorporación de los
últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún
tipo de acción sobre lo que ya existía.
Otra característica del datawarehouse es que contiene metadatos, es decir,
datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la
información, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo...
etc.
Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención
de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas
informacionales.
Que tipos de preguntas debe responder la Datawarehouse
¿Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre y por categoría?
¿Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre, por categoría y por ciudad del almacen?
¿Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas
por categorías?
DATAMART
Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el
almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza
por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle
desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento.
Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o
integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.
Uno de los primeros conceptos con los que es necesario familiarizarse es el
concepto de Datamarts. Un Datamart se refiere a una porción de un
Datawarehouse enfocada a resolver las necesidades de un tema especifico o bien
de un area particular en una organización. El Datawarehouse se refieren en
cambio al lugar único y centralizado de almacenamiento en una organización,
donde deberíamos encontrar todos los Datamarts.
De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:
Datamart OLAP
Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según
los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los
indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación,
explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en
función de la herramienta final que se utilice.
Datamart OLTP
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo
común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los
filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las
características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más
comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables
reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas
materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores,
pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es
posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis
presentan las siguientes ventajas:
Poco volumen de datos
Mayor rapidez de consulta
Consultas SQL y/o MDX sencillas
Validación directa de la información
Facilidad para la historización de los datos
Los cubos son construidos con base en los hechos del negocio que resultan de
interés para un cliente y que le permiten responder las preguntas de negocio a
través de las cuales dara seguimiento a su estrategia y desempeño en el transcurso
del tiempo.
Ejemplo de un cubo
BI PERMITE
En definitiva, una solución BI completa
permite:
Observar ¿qué está ocurriendo?
Comprender ¿por qué ocurre?
Predecir ¿qué ocurriría?
Colaborar ¿qué debería hacer el
equipo?
Decidir ¿qué camino se debe seguir?
SOFTWARE DE BUSINESS INTELLIGENCE
Los siguientes programas de Business Intelligence se examinaron a fondo en 70
criterios considerados importantes para la alta productividad y sistemas de Business
Intelligence que realmente añaden valor a su organización:
Como se puede ver en la siguiente grafica, existen líderes, visionarios y nuevos
competidores, dentro del negocio de BI.
También se puede mencionar las siguientes herramientas que existen para
desarrollar BI.
HERRAMIENTAS GRATIS
OpenI: Aplicación Web simple orientada al reporting OLAP.
Pentaho
RapidMiner (antes YALE)
Sap netweaver ()
Erp Open bravo ()
HERRAMIENTAS COMERCIALES
Microsoft SQL Server - Suite de Herramienta de BI (Analysis Services,
Integration Services y reporting Services)
IBM Cognos
Hyperion Solutions Corporation(ahora Oracle)
Pentaho BI
QlikView
SAP Business Information Warehouse
Oracle BI Server Enterprise - Versión 7.8 - Oracle
Hyperion System - Versión 9 - Hyperion (ahora Oracle)
Tool Survey - 517.00 EUR
VENTAJAS DEL BI
BI permite a las empresas aprovechar sus activos de información como
ventaja competitiva.
Permite a las empresas a entender mejor la demanda del negocio y
gestionar relaciones con los clientes.
Permite a las organizaciones para monitorear los resultados del cambio -
tanto positivas como negativas.
Lo que también es evidente es que Business Intelligence es la última palabra
de moda abriéndose paso a través del mundo empresarial y la tecnología.
Gran parte como ERP, CRM y SFA tiene ante sí, el bombo se está
desplazando hacia el Business Intelligence.
Facilita la adquisición de la información relevante y crítica de la empresa.
Habilita el uso de esta información; un uso útil y cuantificable en resultados.
Mejora la aplicación de los datos al convertir éstos en conocimiento de
nuestro entorno.
Permite la implantación de un CUADRO DE MANDO INTEGRAL.
Posibilita la alineación del día a día de nuestra empresa con ESTRATEGIAS de
futuro.
DESVENTAJAS DEL BI
Precio
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.
PROCESO/FASES DE BI
Este proceso es dinámico e iterativo. El proceso comienza con preguntas, cuyas
respuestas siempre dar lugar a más preguntas y las siguientes iteraciones del
proceso. Así que el final de un ciclo es el comienzo de otro, en busca de nuevas
aclaraciones al lado o que conducen a nuevas preguntas en total.
Fase 1 - Directivo y planificación:
El Directivo y planificación de fase es el principio y el final del proceso. Es el
comienzo porque se trata de la elaboración de requisitos específicos y el fin,
porque responde a las preguntas conducen a más preguntas. El proceso de
inteligencia de negocio comienza cuando los consumidores (los ejecutivos
de la partida de los líderes empresariales, etc) generan las preguntas que les
ayudarán a alcanzar sus objetivos. ¿Quiénes son mis clientes más rentables?
¿Cuál es el margen bruto para cada línea de productos? ¿Cuántos ingresos
se ha generado en el último mes? Estas necesidades se expresan en las
necesidades percibidas en los distintos grupos de análisis. El grupo de análisis
utiliza los consumidores para desarrollar las necesidades de los requisitos
específicos y en dar a la planificación y la dirección para guiar la
recopilación de información y formulación de respuestas.
Fase 2 - Recopilación de información:
Hay muchas fuentes de información dentro de las empresas de hoy. La
automatización de los procesos de negocio ha creado una gran cantidad
de fuentes: Punto de Venta, ERP, CRM, SFA, las aplicaciones cliente de
servicios, etc Los diferentes sistemas de crear, transformar y almacenar
diferentes piezas de información cada día. Este proceso es continuo. Es
importante entender que los recuentos de estas fuentes de datos como la
información, no de inteligencia. La información es a menudo incompleta o
engañosa, posiblemente. La información se convierte de inteligencia a
través del procesamiento y análisis. El proceso de recopilación de
información es donde las diferentes fuentes son analizados para determinar
las fuentes de datos necesarios para obtener datos para responder a las
preguntas.
Fase 3 - Procesamiento de datos:
La fase de procesamiento de datos es la integración de los datos brutos en
un formato utilizable para el análisis. Esto puede ser la creación de una
nueva base de datos, además de los datos en una base de datos existente o
la consolidación en algún otro tipo de sistema de análisis (es decir, utilizando
una herramienta analítica para extraer y manipular los datos). Esta fase
general, se puede considerar como la extracción, transformación y carga
(ETL) de transformación que se produce dentro de Business Intelligence
ambientes.
Fase 4 - Análisis y Producción:
El grupo aprovecha analítica herramientas de minería de datos y técnicas
para ordenar a través de los datos y crear la inteligencia. El resultado final
de esta fase es la producción de "inteligente", responde, en el contexto
adecuado, con los comentarios de apoyo. En algunos casos, esto es tan
simple como crear un informe. En otros casos, se trata de una evaluación
detallada de los indicadores de predicción para las campañas de venta
cruzada-. Las necesidades adicionales también pueden ser generados
durante esta fase como analistas identifican otras cuestiones pertinentes
para ser respondidas.
Fase 5 - Difusión:
La fase de difusión es la entrega de los productos de inteligencia a los
consumidores que así lo soliciten. Esto suele implicar el uso de una
herramienta de Inteligencia de Negocios para publicar un resumen
ejecutivo, informes estándar o la capacidad de revisar los datos de forma
activa. Esto se utiliza para la inteligencia de que no necesita explicación.
Otros productos son entregados en forma de presentación, que permite al
consumidor interactuar directamente con los analistas en una forma más de
colaboración.
Ejemplo:
El jefe de la hipoteca para una firma de servicios financieros hace la pregunta:
"¿Cómo muchas hipotecas se venden a los clientes existentes?" El equipo de
análisis para el grupo de hipoteca se les pidió responder a esta pregunta - desde la
Inteligencia de procesos de negocio. El equipo comienza por comprender cuál es
la información que necesitan para responder a la pregunta. Los datos que
necesitan es ser capturado en toda la compañía, sino que sólo hay que determinar
dónde se encuentra y cómo conseguirlo. En este punto, puede involucrarse para
ayudar a identificar las fuentes de datos apropiadas.
Una vez que las fuentes de datos son identificados, el equipo trabaja
(probablemente en colaboración con IT) para extraer e integrar la información. En
algunos casos, los datos que se encuentra dentro de una única base de datos y no
de integración de datos es necesaria. El siguiente paso es el análisis y la
producción. Utilizando los datos, el equipo de análisis se verá en las hipotecas
vendidas e identificar aquellos que fueron vendidos a los clientes existentes - las
personas que actualmente poseen uno o más productos.
La respuesta es a continuación, siempre de vuelta al consumidor (jefe de la
hipoteca) que, en la revisión de la respuesta, ahora se pregunta: "¿Cómo vender
más hipotecas a los clientes existentes?" Y la siguiente iteración del proceso de
nacer. El equipo de análisis a continuación, se mueve hacia atrás a la
comprensión de los atributos de las hipotecas que tienen los titulares de otros
productos e identificar las perspectivas de la venta cruzada de productos de la
hipoteca.
Proceso BI dentro de una organización:
BALANCED SCORECARD
El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard
(BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite
establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o
unidades.
También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a
expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia,
mostrando de forma continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan los
resultados definidos en su plan estratégico.
BI 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.
Que tipos de preguntas debe responder la Datawarehouse
¿Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre y por categoría?
¿Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre, por categoría y por ciudad del almacen?
¿Importe total de las ventas durante este año de los productos del grupo Bebidas
por categorías?
Despues de entender con claridad los conceptos, el siguiente paso es diseñar el
Datawarehouse, existen dos tipos de modelos, Modelo Estrella, y Modelo copo de
nieve