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Business Intelligence

Conjunto de conceptos y métodos que mejoran la toma de decisiones, utilizando información sobre los hechos y mediante tecnologías y metodologías de Inteligencia de Negocios convertir esa información y descubrir conocimiento

Objetivos

Orientada a la toma de decisiones

Beneficios

Apoyar de forma sostenible y continua a las organizaciones para mejorar su competitividad, facilitando la información necesaria para la toma de decisiones

Disponer de información de calidad.

Obtener ventajas competitivas

Identificar riesgos.

Manejar adecuadamente el crecimiento exponencial de la información.

Todas las personas de la empresa pueden manejar las herramienta de Inteligencia de Negocios

Podemos descubrir conocimiento y facilitarnos la toma de decisiones para lograr mejores resultados en la empresa

Beneficios intangibles

Información disponible para todos los elementos de la empresa.

Mejorar el acceso a los datos a través de consultas, análisis e informes.

Menor dependencia de los sistemas desarrollados.

Mayor integración de la información.

Optimizar atención a clientes

Beneficios Tangibles

Reducción de costos.

Abaratar costos de mercadotecnia

Acortar tiempos de respuesta.

Disminuir gasto.

Incrementar productividad.

Reducir o reasignar personal.

Analizar la competencia

Reducir el abandono de clientes.

Hacer crecer el mercado.

Reducción de tiempos en determinadas actividades y procesos.

Generación de más ingresos

Reducción de tiempos en determinadas actividades y procesos.

Mejorar actividades relacionadas con captura de datos

Evitar pérdidas.

Captar más clientes

Beneficios Estratégicos

Mejorar la toma de decisiones, realizándola de forma más rápida, informada y basada en hechos

Mayor habilidad para analizar estrategias

Dar soporte a las estrategias

Aumentar el valor del mercado

Es recomendable que se aplique Inteligencia de Negocios cuando la empresa ha identificado problemas en la integridad de sus datos, la toma de decisiones se toma en base a la experiencia y no con base a información,¿quiere saber que productos fueron los más rentables durante un periodo, ha perdido oportunidades de negocio por recibir información retrasada, cuando se utilizan hojas de cálculo como almacén de información (Excel), cuando los departamentos necesitan compartir información en tiempo real, cuando la información se encuentra aislada en los diferentes departamentos (Silos de información), no sabe que hacer con tanta información que tiene disponible en la empresa, cuando es necesario automatizar los procesos mediante sistemas computacionales.

Herramientas ETL

Extracción

Transformación

Capturar y copiar los datos requeridos de uno o más sistemas operacionales o fuentes de datos. Los datos que se extraen son colocados en un archivo intermedio con un formato definido, que luego será utilizado por la siguiente fase del proceso. Los registros que sean rechazados en el proceso deben ser registrados en un archivo o log de rechazos para que puedan ser analizados posteriormente y así tener la posibilidad de cargarlos en el Data Warehouse correctamente. Además, esto permite descubrir los errores que han ocurrido en los procesos de creación de los datos operacionales

• Combinar campos múltiples de nombres y apellidos en un solo campo. • Fusionar campos o datos homónimos. • Separar un campo de fecha en campos de año, mes y día. • Cambiar la representación de los datos, como True (verdadero) a 1, y False (falso) a 0, o códigos postales numéricos a alfanuméricos, respetando los estándares de la empresa. • Cambiar un dato que tiene múltiples representaciones a una sola representación, como por ejemplo definir un formato común para números telefónicos, o establecer un término común para los nombres de los campos o los valores de los datos que sean sinónimos.

El objetivo de esta fase consiste en tomar los registros formateados por la fase de transformación y cargarlos en el Data Warehouse, que es el contenedor para todos los datos informativos (actuales e históricos) requeridos por las operaciones del Data Warehouse. Generalmente los datos son insertados en el Data Warehouse, rara vez son actualizados o eliminados

Carga

Herramientas Analítica

Procesamiento analítico en línea (OLAP)

Cuadros de mando

Los Sistemas OLAP son utilizados en informes de negocios de ventas, mercadotecnia, informes de dirección, minería de datos y áreas similares. La razón de usar sistemas OLAP para las consultas es la velocidad de respuesta. Una base de datos relacional almacena entidades en tablas discretas si han sido normalizadas. Esta estructura es buena en un sistema OLTP pero para las complejas consultas multitabla es relativamente lenta. En un modelo de datos OLAP, la información es vista como cubos, los cuales consisten en categorías descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas).

herramienta de gestión que permite controlar, mediante indicadores, el cumplimiento de la estrategia desarrollada por la empresa, a la vez tomar decisiones rápidas y acertadas para alcanzar los objetivos que figuran en el plan estratégico de la organización

Tableros de control

Un tablero de control, permite monitorear el ritmo de una empresa, conocer lo que está pasando, incluyendo información relevante que puede provenir de distintas áreas, centralizándola en una misma pantalla para que se tomen buenas decisiones justo a tiempo,

Referencia cruzada de productos más vendidos

Líneas que muestran las tendencias de las ventas

Indicadores claves de desempeño (KPI), permiten identificar si las ventas van de acuerdo a lo planeado.

Gráficas que muestran dónde las ventas tienen buen desempeño y dónde tienen bajo desempeño

Consultas y presentación de informes

La importancia de la herramienta de presentación de informes radica en que es la capa de presentación del sistema, rescata la importancia de la apariencia y proyección de la información

Reportes operacionales. Son reportes para revisar la información de inventarios, gastos, cuentas por pagar, entre otros

Reportes administrativos. Son utilizados para tener una perspectiva sobre el rendimiento empresarial, la estrategia y la información de mercado.

Reportes empresariales. Son reportes periódicos utilizados en el análisis de ventas, clientes, productos, entre otros

Minería de datos

Weka

Excel Mining

Acrónimo de Waikato Environment for Knowledge Analysis, y nace del esfuerzo de un grupo de investigadores del Machine Learning Laboratory de la universidad de Waikato (Nueva Zelanda), contiene una extensa colección de algoritmos para el aprendizaje automático para las tareas de minería de datos, desarrollados en el lenguaje de programación Java

Es la nueva tecnología para proyectos de inteligencia de negocios, con el objetivo de que analistas en general, algunos tomadores de decisiones, gerentes, inversionistas, personas que dirigen una organización o empresa de cualquier tamaño, tengan la posibilidad de aplicar minería de datos sobre su información desde una herramienta conocida y fácil de manejar como lo es Excel.