Bussines Intelligence

Bussines IntelligenceBernardo A. Robelo Jiron

Inteligencia de Negocios

Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información

Y no saber qué hacer con ella.

BernardoRobelo.blogspot.com

Inteligencia de Negocios ¿Porqué?

Ø Nivel ejecutivo no cuenta con una solución integrada donde pueda analizar los indicadores operativos y financieros

Ø No cuentan con una perspectiva que les permita tomar decisiones

Ø La información reside en diferentes sistemas: ERP, CRM, archivos planos

Ø Cuando surge la necesidad de información mucha gente se ve involucrada


El problema

Ø El departamento de sistemas destinan mucho tiempo a la elaboración de reportes

Ø No existe una sola versión verdadera de la informaciónØ No permite la realización de comparativos, análisis ni

tendenciasØ Gran cantidad de reportes


La solución

Ø Implementar un Sistema de Información Ejecutiva y Sistemas de Soporte a las Decisiones

Ø Utilizar las mejores tecnologías del mercadoØ Involucramiento de los dueños de los procesos del negocio Ø Alineación a los objetivos estratégicos de la organización


Los beneficios

Ø Habilidad de tomar las decisiones correctas en el momento correcto

Ø Por medio de las herramientas necesarias para poder comparar y analizar tendencias

Ø El tiempo invertido en la realización de presentaciones ejecutivas se ve reducido de forma significativa


Ciclo de Vida de la Informacion


¿Qué es inteligencia de negocios?

Ø Uso de un almacén de información como herramienta estratégica y táctica para ganar ventaja competitiva, así como apoyar el proceso de toma de decisiones.

Ø Habilidad de explorar y analizar datos para revelar la existencia de tendencias dentro de un negocio.

Ø Es un set de tecnologías que van desde arquitecturas para almacenar datos, metodologías, técnicas para analizar información y software entre otros, con un fin común para el apoyo a la toma de decisiones.


Conjunto de datos orientado a temas y diseñados para realizar tareas de análisis. Combina información de distintas fuentes y su objetivo es presentar a través de herramientas especializadas una vista integral de la organización en un momento determinado para apoyar el proceso de Toma de

Decisiones.

Conjunto de datos orientado a temas y diseñados para realizar tareas de análisis. Combina información de distintas fuentes y su objetivo es presentar a través de herramientas especializadas una vista integral de la organización en un momento determinado para apoyar el proceso de Toma de

Decisiones.

• Herramientas para extraer información de los sistemas transaccionales.

• Herramientas para visualizar y analizar la información.

COMPLEMENTOS

Definicion


Su uso está enfocado a la lectura de grandes volúmenes de información.

Tiene una periodicidad de actualización preestablecida.

Contiene información actual e histórica.

Su diseño es “desnormalizado”.

Regularmente el nivel de granularidad de la información es menor que la de los sistemas de los cuales se alimenta.

Caracteristicas

DISEÑO ESTRUCTURAL


OLTP (On Line Transactional Process)

Son sistemas de información operacionales que tienen transacciones en línea y de esa manera se van añadiendo datos.

Gran detalle de cada operación.


Lógica

CustomerType

ProductType

Product

Customer

SalesArea

SalesRep

OrderHeader

OrderLine

ProductLine

El Diseño Transaccional es:

• Orientado a aplicaciones con movimientos constantes.

• Datos normalizados. Se busca ahorrar espacio de almacenamiento.

• Datos volátiles

• No existe sumarización de datos.

• Grandes niveles de detalle.


OLAP (Online Analytical Process)

Tecnología que permite la explotación de datos en diferentes niveles organizacionales y periodos de tiempo


Order•Customer No•Sales Rep Cd•Product Cd•Order Date•Order Qty•Order Line Value

Product•Product Cd•Product Name•Product Type Cd•Product Type Desc•Product Line Cd•Product Line Name•Product Line Manager

Organization•Sales Rep Cd•Sales Rep Name•Sales Area Cd•Sales Area Desc

Date•Order Date•Week•Month•Year

• Customer

• Customer No

• Customer Name

• Customer Type Cd

• Customer Type Desc

El Data Warehouse esta:

• Orientado a áreas de la organización

• Integrado

• Los datos no son volátiles

• Diversos niveles de detalle con sumarizaciónes.

• Se disminuye la cantidad de ligas con modelos tipo estrella o copo de nieve.

Lógica


Como operan las B.D. RelacionalesComo operan las B.D. Relacionales

Los datos se almacenan en tablas

Cantidad

2500015000500027000200006000270080001900054700 2300061001800760012002000

Variable

SalesExpensesCost of goodsSalesExpensesCost of goodsSalesExpensesCost of goodsSalesSalesExpensesCost of goodsSalesExpensesCost of goods

Meses

JanuaryJanuaryJanuaryFebruaryFebruaryFebruaryMarchMarch MarchQtr1AprilAprilAprilMayMayMay

Productos

LargeLargeLargeLargeLarge LargeLargeLargeLargeLargeMediumMediumMediumMediumMediumMedium

Lógica


Amount

2500015000500027000200006000270080001900054700 2300061001800760012002000

Variable

SalesExpensesCost of goodsSalesExpensesCost of goodsSalesExpensesCost of goodsSalesSalesExpensesCost of goodsSalesExpensesCost of goods

Months

JanuaryJanuaryJanuaryFebruaryFebruaryFebruaryMarchMarch MarchQtr1AprilAprilAprilMayMayMay

Product

LargeLargeLargeLargeLarge LargeLargeLargeLargeLargeMediumMediumMediumMediumMediumMedium

Variable January February March April May June

Sales 25000 27000 24000 28000 30000 29000

Expenses 15000 20000 15000 17000 19000 14000

Cost of goods 5000 6000 5000 7000 7000 6000

de esta estructura

a esta

se necesita …

Lógica


Vista Multidimensional Poder observar los datos desde distintas perspectivas.

Vista Multidimensional Poder observar los datos desde distintas perspectivas.

Jan

Feb

Mar

Apr

TV

VCR

EastWest

TotalSouth

EastWest

TotalSouth

Actual BudgetSales SalesMargin Margin

position only

Cogs

MarginTotal Exp

Profit

TV

VCR

Jan

Feb

Qtr 1Mar

East WestActual ActualBudget Budget

JanFeb

Qtr 1Mar

Jan

Feb

Mar

Apr

East

West

ActualBudget

Variance

Forecast

Sales MarginTV TVVCR VCR

ActualBudget

VarianceForecast

position only

West

SF

LA

Denver

Sales

Margin

CameraTV

AudioVCR

February MarchActual ActualBudget Budget

CameraTV

AudioVCR

Accounts by ProductAccounts by Product

Regions by ScenarioRegions by ScenarioProducts by RegionProducts by Region

Products by TimeProducts by Time

OLAP


Componentes de Business Intelligence

Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al menos los siguientes componentes:

Multidimensionalidad Data Mining Agentes Data Warehouse


Multidimensionalidad: la información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc.

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.

Modelado de Datos Multidimensional

• Tabla de Dimensiones

Ubicación

Tiempo

Mercado

Productos• Tablas de Hechos

Definición de Eventos

Análisis de Datos

• Mercado .- Localización de una Sucursal o Agencia (Calle, Colonia, Delegación o Municipio)

tres niveles de detalle• Tiempo .- Día de Facturación, Día de Entrega a

Sucursales o Agencias, Día de Entrega al Consumidor

tres niveles de detalle• Producto .- Suministro de Energía Eléctrica

Monofásica, Bifásica y Trifásica

tres niveles de detalle




Sucursal

Centro

Fases(1) 1175 Reg.

V. Carranza 24

Col. Centro

Fases(2) 9 Reg.

Fases(3) 26 R

eg.

FacturaciónBloque 33

Registros Facturados

1210


Data Mining.- Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes.

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.


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.


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.


Data Warehouse

Ø Un Data Warehouse es un almacenamiento separado y homogéneo donde son cargados datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.


Data Warehouse

Ø Colección integrada de información corporativa diseñada para la recuperación y el análisis en apoyo a los procesos de toma de decisiones.

• Una sola visión de la información de su empresa.• Múltiples y ambiguas definiciones habrían sido eliminadas...

Ø “Mecanismo para entregar información de negocios integrada”.


- ¿Están las ventas de artículos deportivos sujetas a tendencias por temporada? ¿Qué artículos se ven afectados y cuándo?

- ¿Cuántos autos se vendieron el mes pasado? ¿Cómo se compara esta cantidad con el mismo mes en los últimos cinco años?

- ¿Quiénes son los diez primeros vendedores o clientes en Latinoamérica? ¿Qué porcentaje del ingreso generan?

- ¿Cuáles son los diez artículos de menor rentabilidad en el catálogo de ventas?

¿Cómo justificar la inversión en un data warehouse?


Ventajas - Data Warehouse

Ø Datos de toda la compañía, organizados para facilitar las consultas más analíticas que transaccionales.

Ø Los procesos de transformación han sido aplicados a los datos para permitir un tiempo de respuesta mínimo a las consultas.

Ø Modelo de datos multidimensional para hacer más fácil la navegación y explotación de datos.

Ø La administración de la seguridad está centralizada para garantizar la necesidad de información dependiendo del perfil de los usuarios.


Datamart

Un subconjunto del Data Warehouse para cierto grupo de usuarios o funciones del negocio.


Datamart

o Qué eso Es una parte de un DWHo De un fin específico o actividad de negocioo Una solución táctica

o Porqué construir un Datamarto Consultas más rápidas y menos usuarioso Tiempo de desarrollo más rápido

o Datamarts integradoso Asegurar la consistencia de datoso Requiere de una planeación avanzada


Análisis y definición del

alcance

Mapeo de datos

Extracción de información

Transformación de información

Creación de cubos multidimensionales

Creación de vistas ejecutivas

DocumentaciónCapacitación a

usuarios y sistemas Proceso de

desarrollo

Bussines Intelligence

Technology

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