UNIDAD 5 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE)
Introducción
5.1 Introducción a la Inteligencia de Negocios. 5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión.
5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse)
5.2.2 Tableros de control.
5.2.3 Consultas y reportes personalizados.
5.3 Aplicaciones.
Conclusión
Bibliografía
Introducción
Los orígenes e historia del Business Intelligence
(Inteligencia de Negocios, Inteligencia de Mercados) han marcado claramente el
desarrollo de los mercados, así como a sus participantes. Dado que hoy en día
nos encontramos inmersos en los inicios en la era de la Sociedad del
Conocimiento, el papel de la Inteligencia de Mercados en las empresas,
entregará gran valor a sus productos y servicios en la medida que la toma de
decisiones estratégicas de las empresas estén basadas en el BI, permitiendo a
las empresas Crear Valor en sus mercados y capturar nuevas oportunidades de
negocios.
El término de Inteligencia
de Negocios (Business Intelligence) se utiliza para
resumir “el manejo creativo e inteligente de los datos disponibles en los
referentes entornos en una compañía o institución (ya sea gubernamental o
privada), y la conversión de estos datos en información estructurada”.
Los términos Cuadro
de Mando, Reporting y Balance Scorecard son los más populares que
se encuentran en el marco de esta definición.
¿Para qué sirve?
Sirve para
hacer de los negocios y fin de las instituciones sean más inteligentes en la
manera de ser conducidos.
Las personas de
negocios consiguen respuestas mediante algo que ellos cuentan, y que se conoce
con el nombre de “Datos”.
Los Datos versan sobre el negocio y estos van desde: i) Datos sobre personas,
ii) Datos sobre Productos, iii) Datos sobre lugares. Al respecto, las Bases de Datos proveen un camino para poder
almacenar Datos de Negocios.
5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión.
Definición
Define un ambiente de trabajo compuesto
por el usuario, procedimientos para el tratamiento de información y el equipo
de cómputo, orientado a proveer información que apoye las operaciones, la
administración y la función de toma de decisiones en una organización.
El SSD es una federación de subsistemas
funcionales (producción, contabilidad, recursos humanos, etc.) y de actividades
(como la planeación, el control y la estadística) estrechamente integrados.
Un sistema DSS se distingue del resto de los sistemas
que pueda tener una compañía porque lo integran los siguientes subsistemas (Turban,
Aronson y Liang, 2005):
-Administrador de datos: incluye una base de datos
que contiene información relevante para una situación y es administrada por el DBMS
(sistema manejador de la base de datos). Puede ser interconectada con el data
warehouse corporativo.
-Administrador del modelo: es un paquete software que
contiene modelos cuantitativos, estadísticos, financieros y científicos que provee
capacidades analíticas al sistema.
-Interfaz de usuario: el sistema debe proveer una interfaz gráfica de
usuario familiar y consistente.
-Administrador del conocimiento: soporta cada uno de los
demás subsistemas o actúa como componente independiente. Provee inteligencia
para argumentar la toma de decisiones.
Tipos de DSS
Actualmente existen tecnologías que forman parte de
los sistemas de soporte administrativo, las cuales solo se listarán, debido a
que cada tema puede ser el inicio de un nuevo artículo (Ramos, 2006):
-Management
Science (MS)
-Enterprise
Resource Planning (ERP)
-Business
Analytics
-Customer
Resource Management (CRM)
-Data
Mining Supply Chain Management (SCM)
-Data
warehousing
-Knowledge
Management System (KMS)
-Business
Intelligence
-Expert
Systems (ES)
-Online
Analytical Processing
-Artificial
Neural Networks (ANN)
-Computer
Assisted Engineering
-Intelligent
Agents
-Group
Support Systems
-Electronic
Commerce DSS
-Enterprise
Information Systems
-Enterprise
Resource Management (ERM)
5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse)
En el contexto de informática, un Almacén de
Información (Datawarehouse) es una colección de datos orientada a un
determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y
variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la
que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una
organización.
Bill Inmon2 define al data warehouse (Almacén de
Información) en términos de las características del repositorio de datos:
I) Orientado a temas: los datos en la base de
datos están organizados de manera que todos los elementos de datos relativos al
mismo evento u objeto del mundo real queden unidos entre sí.
II) Variante en el tiempo: Los cambios producidos en
los datos a los largo del tiempo quedan registrados para que los informes que
se puedan generar reflejen esas variaciones.
iii) No volátil: La información no se modifica ni se elimina, una vez
almacenado un dato, éste se convierte en información sólo de lectura, y se
mantiene para futuras consultas.
IV) Integrado: La base de datos contiene
los datos de todos los sistemas operacionales de la organización, y dichos
datos deben ser consistentes.
También están los
denominados “Cubos de Información” o
Cubos OLAP, los cuales funcionan como los cubos rompecabezas en los
juegos, en el juego se trata de arar los colores y en el data warehouse se
trata de organizar los datos por tablas o relaciones. A la información de un cubo puede acceder el
ejecutivo mediante “tablas dinámicas” en un hoja de cálculo o a través de
programas personalizados.
De esta manera, se habla de Business Intelligence 1,0 cuando, a partir de Acceso a Datos y la
administración de estos, se genera una Demanda por administración de datos y
accedo de los mismos.
Herramientas Business Intelligence que pueden “hacer
reportes” y “analizar la información
El concepto de Business Intelligence 2.0,
el cual se caracteriza por “ser un BI más funcional (off line and online)” además
de darse una “consolidación del mercado BI”.
Los gobiernos también utilizan el análisis, descrito como
Inteligencia de Negocios, para permitir y dirigir sus estrategias y resultados
en un ambiente cada vez más turbulento y volátil
5.2.2 Tableros de control.
Es
una herramienta, del campo de la administración de empresas, aplicable a
cualquier organización y nivel de la misma, cuyo objetivo y utilidad básica es
diagnosticar adecuadamente una situación.
Se
lo define como el conjunto de indicadores cuyo seguimiento y evaluación
periódica permitirá contar con un mayor conocimiento de la situación de su
empresa o sector apoyándose en nuevas tecnologías informáticas.
Tipos
de Tableros
Tablero
de Control Operativo:
Es aquel que permite hacer un seguimiento, al menos diario, del estado de
situación de un sector o proceso de la empresa, para poder tomar a tiempo las
medidas correctivas necesarias. El Tablero debe proveer la información que se
necesita para entrar en acción y tomar decisiones operativas en áreas como las
finanzas, compras, ventas, precios, producción, logística, etc.
Tablero de Control Directivo: Es aquel que
permite monitorear los resultados de la empresa en su conjunto y de los
diferentes temas claves en que se puede segmentarse. Está más orientado al
seguimiento de indicadores de los resultados internos de la empresa en su
conjunto y en el corto plazo. Su monitoreo es de aproximadamente cada mes.
Puede incluir indicadores de todos los sectores para los directivos claves o
sectorizado para un directivo.
Tablero de Control Estratégico: Nos brinda la
información interna y externa necesaria para conocer la situación y evitar
llevarnos sorpresas desagradables importantes respecto al posicionamiento
estratégico y a largo plazo de la empresa.
Tablero
de Control Integral: Información relevantes para que la alta dirección de una
empresa pueda conocer la situación integral de su empresa.
Consulta: Aunque las herramientas
de inteligencia del negocio, los reportes estándar, las planillas de cálculo y
las herramientas de consulta de SQL todos tienen su lugar importante dentro de
una organización, muchos usuarios aún enfrentan brechas de funcionalidad con
estas herramientas en tres áreas claves:
°Las
necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos
que no están en warehouses
° La
aplicación no soporta los análisis deseados y volúmenes de datos
° Se
requieren significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas
consultas a los datos.
Los DSS se pueden aplicar en la
mayor parte de las industrias y funciones de negocios y dar como resultado
beneficios para la organización como los siguientes (Stair y Reynolds, 2000):
-Los administradores de
universidades pueden utilizar un DSS para programar los horarios en forma
efectiva, las clases en los salones disponibles.
-Los datos sobre pronósticos de
ventas, programas de trabajo y flujo de producción alimentan al DSS de
planeación de la producción para desarrollar un programa detallado de la misma.
-En el área de inversiones, los
planeadores financieros utilizan un DSS para diversificar los fondos de un
cliente entre un grupo apropiado de opciones de inversión para minimizar el
riesgo y aun proporcionar una tasa de rendimiento adecuada sobre la inversión.
Algunas aplicaciones reales que se
pueden citar son:
-El ejército estadounidense
desarrolló un DSS del potencial humano del personal, con el propósito de ayudar
con las decisiones de reclutamiento, entrenamiento, educación, reclasificación
y ascensos.
El DSS usa la optimización y la
simulación para preparar modelos de las necesidades, requerimientos y requisito
del personal. Incluye características de "qué sucedería si" y puede
interactuar
con una base de datos en línea y
con otros programas de análisis estadístico.
-Hewlet-Packard desarrolló Quality
Decision Management para realizar funciones de control de la calidad. Puede ayudar
con la inspección de las materias primas, las pruebas de productos y el
análisis estadístico.
-Cinergy Corpotation, una compañía
de servicios públicos de electricidad con oficinas en Cincinnati, Ohio,
desarrolló un DSS para disminuir en forma importante el tiempo de espera y los
esfuerzos
Conclusión
Podríamos afirmar que el Business Intelligence trata,
entonces, de Datos Correctos en el Momento Correcto para Personas Correctas.
BIBLIOGRAFÍA
BIBLIOGRAFÍA
“Introducción al Business Intelligence”,
“Inteligencia de Negocios desde la perspectiva del negocio”, Profesor Hugo
Céspedes A., Cátedra Universidad Finis Terrae, Año 2009, Santiago-Chile.
www.wolnm.org/apa/articulos/inteligencia_negocios.pdf
http://www.scielo.org.co/pdf/iei/v29n2/v29n2a15
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