REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELAUNIVERSIDAD EXPERIMENTAL SIMON RODRÍGUEZ

CONVENIO FIECSISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL

BUSINESS INTELLIGENCEINTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Yuri E. Gómez C.I. 12.060.346Rossana Castillo C.I. 15.366.629

María Alejandra Brito C.I.14.127.093 Puglia A. Maria A. C.I. 6.262.844

Sarmiento José Gregorio C.I. 12.302.042Urribarri Salas Gisela M. C.I.10.404.670

Facilitador: Daniel Carneiro

Caracas, 27 de Mayo del 2010

INDICE

PÁGINA

INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………………………………………………… 1.

DEFINICIÓN DE BUSINESS INTELIGENCE……………………………………………………… 4.

CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………… 8.

NIVELES DE REALIZACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE…………………… 9.

ELEMENTOS DEL BUSINESS INTELLIGENCE…………………………………………………… 9.

VENTAJAS DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………………………… 10.

SOFTWARE DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………………………… 11.

SOLUCIONES DE BUSINESS INTELLIGENCE MÁS RECONOCIDAS

ACTUALMENTE EN EL MERCADO…………………………………………………………………………… 13.

ARQUITECTURA DEL SISTEMA INFORMÁTICO DE SOPORTE A LA

DECISIÓN………………………………………………………………………………………………………………………… 14.

CASOS DE BUSINESS INTELLIGENCE……………………………………………………………… 18.

EJEMPLOS DEL MUNDO REAL DE APLICACIÓN DE BUSINESS

INTELLIGENCE……………………………………………………………………………………………………………… 19.

CONCLUSIÓN…………………………………………………………………………………………………………………… 22.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS………………………………………………………………………… 24.

INTRODUCCIÓN

La información es la clave de nuestros tiempos para

poder lograr una ventaja comparativa en el mercado, el

problema ha sido que muchas veces esta no logra ser bien

decodificada para separar aquella que no tiene utilidad con

la que nos permita poder generar escenarios, reportes y

pronósticos para el futuro de nuestra empresa. La idea

principal del acumular información es que esta nos pueda

ser de utilidad para la toma de decisiones, a partir de

esta necesidad nace el concepto de la “inteligencia de

negocios”

El BI es un conjunto de sistemas y metodologías que

pueden ser enfocadas a diversas áreas de un negocio, tales

como ventas, finanzas, marketing, etc. Estos programas lo

que hacen en esencia, es transformar los datos existentes

en su empresa en información valiosa y útil y a la vez esta

información transformarla en conocimiento, el que indicará

los cursos de acción más recomendables a seguir para la

toma de decisiones.

En un nivel más técnico, podemos decir que este

conjunto de metodologías, se traduce en la identificación,

análisis, registro y presentación de tanto las amenazas

como las oportunidades que influyen directamente a su

empresa.

En lo concreto el BI se encarga de tomar todos los

datos que han sido recopilados por una compañía en el

transcurso de los años, luego de un proceso de análisis,

adquiere habilidades a partir de las necesidades de esta,

como por ejemplo, lograr que la empresa comprenda de mejor

manera el mercado de su entorno directo. Además de esto,

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tiene la capacidad de tomar el “capital intelectual” de las

personas que trabajan en la empresa para convertirlo en un

recurso activo, para optimizar el beneficio que traerá este

en el futuro.

Lo más importante es que el sistema de BI nos permite

hacer predicciones y detectar errores de accionar, para así

poder tomar decisiones de negocios a tiempo y así evitar

consecuencias que podrían ser perjudiciales o nefastas para

un negocio.

Probablemente antes de 1996 resultaba impensable algún

método que a partir de esos datos ya acumulados, una

entidad “no humana” pudiera ejercer una toma de decisiones

instantáneas, indicando los pasos más efectivos a seguir

para resolver problemas típicos de una empresa, sin

necesidad de estar revisando una y otra vez cientos de

informes de caso para recién ahí sacar alguna conclusión y

diseñar una estrategia.

Es en ese año cuando la empresa estadounidense Garner

Group publicó un anunció que revolucionaría la forma de

comprender y analizar los datos de una empresa para

desarrollar estrategias de mercado. En este anuncio dictaba

la necesidad de democratizar la información con un conjunto

de estrategias denominadas como “Inteligencia de negocios”,

en el inglés Business Intelligence más conocido como “BI”.

Un extracto de dicho escrito explica la relevancia que

tendría el nuevo sistema:

“La clave para prosperar en un mercado competitivo es estar

delante de la competencia. Tomar decisiones empresariales

basadas en información precisa y actual necesita más que

intuición. El análisis de los datos, informes y

herramientas de consulta puede ayudar a los usuarios

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empresariales a navegar a través de un mar de datos para

sintetizar la información valiosa que hay en cada uno de

ellos…”

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Definición

El cambiante entorno económico y la problemática de

sistemas descrita anteriormente impulsaron el surgimiento

del llamado 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.

Existen diversos autores que definen el Business

Intelligence. A continuación mencionaremos algunos:

Hackney (2001) nos dice que el Business Intelligence

se compone de todas las actividades relacionadas a la

organización y entrega de información así como el análisis

del negocio. Esto incluye Minería de Datos, Administración

del Conocimiento, Aplicaciones Analíticas, Sistemas de

Reportes y principalmente Data Warehousing.

Michel (2000) afirma que el conjunto de tecnologías

que usan Data Warehousing y OLAP (On-line Analitic

Procesing, procesamiento analítico en línea), combinado con

herramientas de reporte, son referidas como Business

Intelligence, porque ayudan a las compañías a ganar

inteligencia en operaciones y desempeño.

Buksard, Mollot y Richards (2000) comentan en su

artículo que la necesidad de nuevas herramientas de acceso

y reporte de información, para diversos tipos de usuarios,

ha impulsado la creación de nuevas herramientas,

colectivamente conocidas como Business Intelligence.

Business Intelligence no es una sola tecnología o

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aplicación. No es una "cosa", sino que se trata de un

"suite" de productos que trabajan de manera conjunta para

proveer datos, información y reportes analíticos que

satisfagan las necesidades de una gran variedad de usuarios

finales.

Business Intelligence es la habilidad de consolidar

información y analizarla con la suficiente velocidad y

precisión para descubrir ventajas y tomar mejores

decisiones de negocios. Definición compatible con la

necesidad actual de los negocios que ante la presión de ser

cada día más competitivos, para mantenerse tienen la doble

tarea no sólo de permanecer sino de ser lucrativos (Cano,

1999).

Por último, el vicepresidente y director de

investigaciones del Grupo Gartner, Howard Dresner, citado

en Hilson (2001) coincide con las anteriores definiciones,

y el agrega: "Business Intelligence es simplemente la

habilidad de los usuarios finales para acceder y analizar

tipos cuantitativos de información y ser capaz de actuar en

consecuencia".

Business Intelligence ha tomado la delantera en los

últimos dos años, los proveedores de soluciones cuentan con

tecnología mas amigable y presentan datos mas fáciles de

analizar, apostando hacia la adopción masiva de dichos

sistemas por parte de las organizaciones (Sullivan, 2001).

Las compañías actualmente usan una amplia gama de

tecnologías y productos para saber que es lo que está

pasando en la organización. Las herramientas mas comunes

(simple consulta y reporte de datos, procesamiento

analítico en línea, análisis estadístico, predicciones y

minería de datos) pueden ser usadas de una gran variedad de

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formas. El objetivo de todo esto es transformar las

montañas de datos en información útil para la empresa

(McGeever, 2000).

El radical crecimiento de nuevas formas de

"inteligencia" generada por computadora es una de las dos

revoluciones en materia de TI que se están dando en la

actualidad. La segunda es el Internet, del cual ya todo

mundo conoce (Martín, 2001). Las dos revoluciones van a

soportar y amplificar una a la otra. El conjunto de ambas

resultará en una radical reinvención de los negocios.

Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de

negocios o BI (del inglés business intelligence) al

conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la

administración y creación de conocimiento mediante el

análisis de datos existentes en una organización o empresa.

BI apoya a los tomadores de decisiones con la información

correcta, en el momento y lugar correcto, lo que les

permite ser mas asertivos en las tomas de decisiones para

sus negocios. La información adecuada en el lugar y momento

adecuado incrementa efectividad de cualquier empresa.

Las herramientas de inteligencia se basan en la

utilización de un sistema de información de inteligencia

que se forma con distintos datos extraídos de los datos de

producción, con información relacionada con la empresa o

sus ámbitos y con datos económicos.

Mediante las herramientas y técnicas ELT (extraer,

cargar y transformar), 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.

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La vida o el periodo de éxito de un software de

inteligencia de negocios dependerá únicamente del nivel de

éxito del cual haga en beneficio de la empresa que lo usa,

si esta empresa es capaz de incrementar su nivel

financiero, administrativo y sus decisiones mejoran el

accionar de la empresa, la inteligencia de negocios usada

estará presente por mucho tiempo, de lo contrario sera

sustituido por otro que aporte mejores resultados y mas

precisos.

Por último, las herramientas de inteligencia analítica

posibilitan el modelado de las representaciones con base en

consultas para crear un cuadro de mando integral que sirve

de base para la presentación de informes.

BI ha tenido mucho éxito ya que le da una ventaja a

las empresas sobre sus competidores al juntar a las

personas y a la tecnología para resolver problemas. BI es

utilizado para:

Ventas: análisis de ventas; detección de clientes

importantes; análisis de productos, líneas, mercados;

pronósticos y proyecciones.

Marketing: segmentación y análisis de clientes;

seguimiento a nuevos productos.

Finanzas: análisis de gastos; rotación de cartera;

razones financieras.

Manufactura: productividad en líneas; análisis de

desperdicios; análisis de calidad; rotación de

inventarios y partes críticas.

Logística: seguimiento de embarques; motivos por los

cuales se pierden pedidos.

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Características de Business

Intelligence

Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en

común las siguientes características:

Accesibilidad a la información. Los datos son la

fuente principal de este concepto. Lo primero que

deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas

será el acceso de los usuarios a los datos con

independencia de la procedencia de estos.

Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá

en la presentación de la información, de manera que

los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis

que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos

datos que les interesen.

Orientación al usuario final. Se busca independencia

entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su

capacidad para utilizar estas herramientas.

BI es crítico para:

Obtener información del negocio de manera oportuna y

precisa.

Medir el desempeño organizacional.

Predecir resultados.

Administrar recursos corporativos y manejo del cambio.

Ejecutar y monitorear planes operativos.

Analizar condiciones del mercado y el ambiente de

competencia.

Aprovechar oportunidades de crecimiento.

Identificar amenazas.

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Niveles de Realización de Business

Intelligence

De acuerdo a su nivel de complejidad se pueden

clasificar las soluciones de Business Intelligence en:

Consultas e informes simples (Querys y reports).

Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).

Data Mining o minería de datos.

Sistemas de previsión empresarial; predicción mediante

estudio de series temporales (ejemplo: Previsión de

ventas).

Elementos del Business Intelligence.

El mercado de Business Intelligence crecerá

aproximadamente a niveles de 148 billones, de acuerdo con

Survey.com. Conociendo estas tendencias, es crítico para

cualquier negocio, independientemente del tamaño, contar

con la mejor tecnología que puedan disponer. El surgimiento

de estas nuevas tecnologías, así como las nuevas

tecnologías web–based, ofrecen muchas mayor capacidad a un

precio dramáticamente menor que hace apenas un par de años.

Los sistemas actuales de Business Intelligence están

construidos en una moderna infraestructura, que consisten

de una arquitectura federada (también conocida como

modular) que acomoda todos los componentes en un moderno

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sistema de inteligencia del negocio (Hackney, 2000). Estos

sistemas incluyen:

1. Data Warehousing y Data Marts, sistemas de almacén de

datos.

2. Aplicaciones analíticas.

3. Data Mining, herramientas para minería de datos.

4. OLAP, herramientas de procesamiento analítico de

datos.

5. Herramientas de consulta y reporte de datos.

6. Herramientas de producción de reportes personalizados.

7. ELT, herramientas de extracción, traducción y carga de

datos.

8. Herramientas de administración de sistemas.

9. Portales de información empresarial.

10. Sistemas de base de datos.

11. Sistemas de administración del conocimiento.

Desde luego, una organización puede implementar por

separado cada una de éstas herramientas y alcanzar un buen

nivel de inteligencia, o bien, implementar una solución

completa de Business Intelligence que muchos proveedores

ofrecen actualmente.

Ventajas de Business Intelligence

Permite disponer de una herramienta de información

sobre la gestión del negocio, para determinar qué tan

bien se están logrando los objetivos y metas

propuestas, así poder compartir esta información con

todos los departamentos.

Facilita información que permite priorizar actividades

basadas en la necesidad de cumplimiento de objetivos

de corto, mediano y largo plazo.

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Proporciona una única versión de la realidad del

negocio.

Reduce la incertidumbre y la subjetividad en el

proceso de toma de decisiones.

El usuario es capaz de construir sus propios reportes

e índices de desempeño, sin necesidad de contar con

apoyo por parte del área de TI.

Permite crear escenarios con respecto a una decisión y

hacer pronósticos de ventas y devoluciones.

Disminuye el tiempo de recolección de la información

por lo que aumenta el tiempo disponible para el

análisis.

Requiere poca capacitación para utilizar todas las

bondades de la herramienta.

Software de Business Intelligence

Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas,

pero deben de reunir al menos los siguientes componentes:

1. Multidimensionalidad: la información multidimensional

se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos,

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etc. Una herramienta de BI debe de ser capaz de reunir

información dispersa en toda la empresa e incluso en

diferentes fuentes para así proporcionar a los

departamentos la accesibilidad, poder y flexibilidad que

necesitan para analizar la información. Por ejemplo, un

pronóstico de ventas de un nuevo producto en varias

regiones no está completo si no se toma en cuenta también

el comportamiento histórico de las ventas de cada región y

la forma en que la introducción de nuevos productos se ha

desarrollado en cada región en cuestión.

2. Data Mining: Las empresas suelen generar grandes

cantidades de información sobre sus procesos productivos,

desempeño operacional, mercados y clientes. Pero el éxito

de los negocios depende por lo general de la habilidad para

ver nuevas tendencias o cambios en las tendencias. Las

aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y

comportamientos, no sólo para extraer información, sino

también para descubrir las relaciones en bases de datos que

pueden identificar comportamientos que no muy evidentes.

3. Agentes: Los agentes son programas que "piensan".

Ellos pueden realizar tareas a un nivel muy básico sin

necesidad de intervención humana. Por ejemplo, un agente

pueden realizar tares un poco complejas, como elaborar

documentos, establecer diagramas de flujo, etc.

4. Data Warehouse: Es la respuesta de la tecnología de

información a la descentralización en la toma de

decisiones. Coloca información de todas las áreas

funcionales de la organización en manos de quien toma las

decisiones. También proporciona herramientas para búsqueda

y análisis.

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Soluciones de Business Intelligence más

Reconocidas Actualmente en el Mercado.

SAGENT SOLUTION PLATTFORM:

Este sistema integrado extrae, transforma, mueve,

distribuye y presenta la información clave para la toma de

decisiones en la empresa en un entorno homogéneo.

MICROSTRATEGY:

Provee soluciones a clientes de cualquier industria y/o

área funcional con el fin de ayudarlos en la obtención de

un mayor conocimiento sobre la información manejada en su

empresa.

BUSINESS OBJECTS:

Suministra a los usuarios el poder acceder de forma

sencilla a los datos, analizar la información almacenada y

creación de informes.  

COGNOS:

Es un software que ofrece la funcionalidad de análisis y

toma de decisiones. Cuenta con una herramienta especial

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para modelación, pronóstico – forecasting -, y simulación -

what-if - del negocio.

BITAM/ARTUS BUSINESS INTELLIGENCE SUITE:

Herramienta capaz de agrupar la información y utilizarla

como un activo que ayudará a la empresa a identificar las

oportunidades de negocio, optimizar las áreas de finanzas,

clientes, procesos internos, aprendizaje e innovación.

ORACLE9I APPLICATION SERVER:

Permite acceder, analizar y compartir la información y

tomar decisiones precisas, basadas en datos en forma

rápida.

Arquitectura del sistema Informático de

Soporte a la Decisión

Los paquetes de software de la Inteligencia de

Negocios (Business Intelligence)

Los Software de la Inteligencia de Negocios (Business

Intelligence), informática decisional, proponen utilizar

los datos en tránsito por el sistema informativo,

generalmente datos de la producción, como informaciones

susceptibles de ser explotadas con fines decisionales.

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A nivel tanto practico como técnico, la Inteligencia

de Negocios o Inteligencia Empresarial (Business

Intelligence) se compone de una familia de herramientas

informáticos y de software garantizando el funcionamiento

de la cadena del proceso de datos. Es habitual presentar

los elementos componiendo la cadena de decisión en cuatro

categorías, cada una correspondiente a una función

especifica.

Recaudar: Limpiar y consolidar los datos. Extraer los

datos de los sistemas de producción y adaptarlos a un uso

decisional.

Almacenar: Centralizar los datos estructurados y

procesados con el fin de que sean disponibles para un uso

decisional.

Distribuir: O facilitar el acceso a los datos según

las funciones y los tipos de utilizaciones.

Explotar: O como asistir de la mejor manera posible el

utilizador con el fin de poder extraer la sustancia de la

información de los datos almacenados para este uso.

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1. Recaudar: Las herramientas de ETL

(ETL Extract Transform and Load) Recaudar, Limpiar y

Consolidar los datos de la empresa extendida

La colecta de los datos es una función cumplida por

una familia de herramientas llamada ETL para Extract

Transform Load.

El sistema de información de la empresa no se

construyó en un sólo día. La mayor parte de los sistemas

informativos de empresas son de naturaleza heterogénea.

Aunque la estandardización de los intercambios entre las

diversas herramientas informáticas avance a zancadas, la

disparidad de los formatos de los datos en circulación

sigue siendo una realidad. Es el principal obstáculo

tecnológico a los intercambios extendidos de información.

Antes de ser utilizables, los datos deben ser formatados,

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limpiados y consolidados. Las herramientas de ETL (Extract,

Transform Load) permiten automatizar esos tratamientos y

gestionar los flujos de datos que alimentan los almacenes :

Data Warehouse o Datamart.

El referencial de metadatos (CWM) conserva un rastro

preciso de la naturaleza y de la vida del dato.

2. Almacenar: Data Warehouse y Data Mart

Las bases de datos de producción no son utilizables

para una explotación decisional. Los datos en bruto no

están listos para ese uso y por otro lado los

requerimientos decisionales son particularmente "golosos"

en recursos de máquina. Los datos, previamente limpiados y

consolidados, estarán almacenados en una base

especializada: el Datawarehouse o el Datamart. El datamart

es una versión más reducida del datawarehouse. El datamart

se orienta hacia el sujeto o el tema y puede ser utilizado

por ejemplo para aplicaciones de CRM (Custom Relationship

Manager) o de Data Mining. Tanto el data warehouse como el

datamart son alimentados por la herramienta de ETL (Extract

Transform Load).

A notar, el proyecto Data Warehouse es bastante

peculiar. Es preferible considerarlo como un proceso. En

efecto, el Data Warehouse se encuentra en perpetua

evolución.

3. Distribuir los datos: Portal decisional EIP

(EIP Enterprise Information Portal)

El aplastamiento de la pirámide y la multiplicación de

los puntos de toma de decisión modifican de manera

fundamental la gestión de la información. La información

será percibida en término de flujo y no de unidad de

almacenaje. Con el fin de dinamizar la reactividad global,

la información será ampliamente distribuida junto al

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conjunto de los socios. El portal, EIP Enterprise

Information Portal, cumple esa función esencial.

4. Explotar: Cuadro de mando, análisis OLAP,

datamining...

Una vez los datos almacenados, limpiados, consolidados

y accesibles, pueden ser utilizados. Según las necesidades,

diverso tipos de herramientas de extracción y de

explotación son considerados.

Analizar los datos con las herramientas de tipo OLAP

para los análisis multidimensionales.

Buscar las correlaciones poco visibles con el Data

Mining

Asistir los responsables en situación, con los cuadros

de mando presentando los indicadores claves de la

actividad

Comunicar el rendimiento con el Reporting

Casos de Business Intelligence

Twentieth Century Fox utiliza BI para predecir qué actores,

argumentos y filmes serán populares en cada vecindario.

Evitando ciertos argumentos en cines específicos, la

compañía tiene ahorros de aproximadamente $100 Millones de

dólares alrededor del mundo cada año. Esa misma tecnología

utilizan para seleccionar los "traliers" (cortos previos a

la presentación de una película) alternativos para cada

película en cada cine y así maximizar las ventas. Una

película puede tener varios "trailers" diferentes, cada

cual puede percibirse de diferente forma por cada tipo de

audiencias.

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Los sistemas BI de Jhon Deer no predicen el futuro,

sino que lo planifican. Esta empresa manufacturera de

equipo agrícola, mejora su negocio dando a los clientes una

gran variedad de opciones en los productos que ellos pueden

requerir, obteniendo millones de permutaciones para cada

opción. Esto es grandioso para el área de marketing pero no

tanto para el área de manufactura. John Deer solucionó este

problema empleando inteligencia computarizada que aprende a

"criar" agendas mejor de lo que lo harían los seres

humanos. El equipo agrícola ahora fluye más suavemente a

través de la línea de producción.

Así como estos casos, existen una gran cantidad de

casos de aplicación exitosa de sistemas de BI, que han

brindado una verdadera inteligencia al negocio,

proporcionándole no solo una notoria eficiencia y ventaja

competitiva, sino que a la larga puede ser la diferencia

entre la supervivencia o desaparición de la empresa.

Ejemplos del mundo real de aplicación

de Business Intelligence

Las siguientes son opiniones de ejecutivos de empresas

estadounidenses sobre lo que ellos esperan que suceda en el

corto o mediano plazo con respecto a BI, recolectadas por

Mitch Betts el mes de marzo del presente año.

En aproximadamente cinco años, veremos un incremento

dramático del 40% en el número de usuarios finales que

utilicen herramientas de BI… --Frank Gelbart, CEO,

Appfluent Technology Inc., Arlington, Va.

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En pocos años, las ventajas competitivas vendrán del

uso de BI para entender el comportamiento y preferencias

del consumidor a un nivel de segmentación angosto, incluso

individual para hacer ofertas a la medida… --Jeff Zabian,

Vice President, Seurat Co., Boulder, Colo.

Dentro de dos o tres años, las compañías abandonarán

el método tradicional de hacer negocios con ajustes

trimestrales. En vez de eso, utilizarán la BI y

desarrollarán herramientas administrativas como estrategia

para responder a cambios en tiempo real en el mercado. --

Rob Ashe, President & Chief Operating Officer, Cognos Inc.,

Burlington, Mass.

Los usuarios demandarán mayor integración entre los

números y su interpretación. Así mismo, todas las

aplicaciones de BI incluirán herramientas de administración

de contenido o bien administración de conocimiento. --Brian

Hartlen, Senior Vice President, Comshare Inc.,Ann Arbor,

Mich.

Los negocios son una guerra! Como en cualquier guerra,

sobrevivir depende de la capacidad para actuar rápidamente

en un ambiente cambiante. BI será como un comando de

control central para rastrear variables como el desarrollo

operacional, las condiciones del mercado y el desarrollo de

los competidores, todas ellas en tiempo real. --Sol

Klinger, Director, Sterling Management Solutions Inc.,

Princetown, N.J.

Al mejorar la selección de a quién dirigir los

mensajes de mercadotecnia, BI puede ahorrar más de $200

billones de dólares al año por desperdicio en publicidad y

mercadotecnia directa… --Dave Morgan, CEO, Tacoda Systems

Inc., New Cork.

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La información de BI permite a una compañía crecer y

explotar futuras oportunidades y al mismo tiempo, es el

blanco para espionaje corporativo, crimen y terrorismo

computacional… --Ryon Packer, Vice President, Intrusión,

Inc., Richardson, Texas.

CONCLUSIÓN

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El ambiente del mundo de los negocios de hoy exige una

aplicación cada vez más eficiente de la información

disponible. BI como su nombre en inglés lo indica, genera

un conocimiento al negocio, que se deriva de la correcta

utilización de la información generada dentro y fuera de la

empresa.

BI es una herramienta que pone a disposición de los

usuarios la información correcta en el lugar correcto. Son

múltiples los beneficios que ofrece a las empresas, entre

ellos se encuentra la generación de una ventaja

competitiva.

Hay una gran variedad de soluciones de BI que en suma,

son muy similares, pero para que se considere completa debe

reunir cuatro componentes: multidimensionalidad, data

mining, agentes y data Warehouse. Son ya muchas las

empresas que han implementado soluciones de BI y se han

visto enormemente beneficiadas.

Las funciones que puede traer el sistema de

Inteligencia de Negocios son múltiples y se presenta por

una parte como una solución y por otra como una metodología

a seguir, para que una empresa genere ventajas competitivas

por sobre las demás mediante la obtención y análisis de

diversos datos.

La Inteligencia de negocios en los últimos años se han

desarrollado tecnologías y herramientas que ayudan a las

empresas a poder extraer y analizar la información que

queda sepultada en los bancos de datos.

Las estrategias de Inteligencia de Negocios le

permitirán tener a la mano la información más relevante de

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su operación de una forma rápida, flexible y oportuna. Las

herramientas que integra la Inteligencia de Negocios

consolidan la información de las distintas áreas, mejorando

el proceso de decisión.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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www.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial

www.gestiopolis.com/recursos/.../ger/bintna.htm

www.ibermatica.com/publicaciones/BusinessIntelligence.../download

www.sinnexus.com/business_intelligence

es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial

www.monografias.com/trabajos14/bi/bi.shtml

manuelgross.bligoo.com/.../Tendencias-2010-2012-de-la-Inteligencia-de-Negocios-BI.html - España

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