Inteligencia de negocios.
Presentado por
DUSLEY DANIELA BEDOYA BARRIOS JEFFERSON STEVEN VARGAS BASTIDAS WILFER ESTEVENS DIAZ BLANCO EDUAR ALFONSO PERDOMO ARIAS
Presentado a
SERGIO ALEJANDRO ORJUELA VARGAS
Tabla de Contenidos
Introducción
¡Hemos visto tus presentaciones! Y sabemos que le incluyes mucho contenido a las diapositivas. ¡Sé breve! La diapositiva debe ser solo un apoyo.
Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios desde un punto de vista más pragmático, 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
Análisis de los componentes de Inteligencia de negocios
Los componentes son:
• Fuentes de información, de las cuales partiremos para alimentar de información el datawarehouse. • Proceso ETL50 de extracción, transformación y carga de los datos en el datawarehouse. Antes de almacenar los datos
en un datawarehouse, éstos deben ser transformados, limpiados, filtrados y redefinidos. Normalmente, la información que tenemos en los sistemas transaccionales no está preparada para la toma de decisiones.
• El propio datawarehouse o almacén de datos, con el Metadata o Diccionario de datos. Se busca almacenar los datos de una forma que maximice su flexibilidad, facilidad de acceso y administración.
• El motor OLAP51, que nos debe proveer capacidad de cálculo, consultas, funciones de planeamiento, pronóstico y análisis de escenarios en grandes volúmenes de datos. En la actualidad existen otras alternativas tecnológicas al OLAP, que también desarrollaremos en el presente capítulo.
• Las herramientas de visualización, que nos permitirán el análisis y la navegación a través de los mismos.
Herramientas de Inteligencia de Negocios
Las principales herramientas de Business Intelligence son:
• Generadores de informes: Utilizadas por desarrolladores profesionales para crear informes estándar para grupos, departamentos o la organización.
• Herramientas de usuario final de consultas e informes: Empleadas por usuarios finales para crear informes para ellos mismos o para otros; no requieren programación.
• Herramientas OLAP: Permiten a los usuarios finales tratar la información de forma multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo.
• Herramientas de Dashboard87 y Scorecard: Permiten a los usuarios finales ver información crítica para el rendimiento con un simple vistazo utilizando iconos gráficos y con la posibilidad de ver más detalle para analizar información detallada e informes, si lo desean.
• Herramientas de planificación, modelización y consolidación: Permite a los analistas y a los usuarios finales crear planes de negocio y simulaciones con la información de Business Intelligence. Pueden ser para elaborar la planificación, los presupuestos, las previsiones. Estas herramientas proveen a los dashboards y los scorecards con los objetivos y los umbrales de las métricas.
• Herramientas datamining: Permiten a estadísticos o analistas de negocio crear modelos estadísticos de las actividades de los negocios. Datamining es el proceso para descubrir e interpretar patrones desconocidos en la información mediante los cuales resolver problemas de negocio. Los usos más habituales del datamining son: segmentación, venta cruzada, sendas de consumo, clasificación, previsiones, optimizaciones, etc.
Herramientas OLAP
Herramientas OLAP: Permiten a los usuarios finales tratar la información de forma multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo.
Existen distintos tipos de herramientas OLAP. La diferencia entra ellas, básicamente, depende de cómo acceden a los datos:
• ROLAP: Relational OLAP o Las capacidades OLAP acceden directamente a la base de datos relacional. Se accede por tanto a una base de datos relacional (RDBMS). Accede habitualmente sobre un modelo “estrella”. La principal ventaja es que no tiene limitaciones en cuanto al tamaño, pero es más lento que el MOLAP, aunque algunos productos comerciales nos permiten cargar cubos virtuales para acelerar los tiempos de acceso.
• MOLAP: Multimensional OLAP o La implementación OLAP accede directamente sobre una base de datos multidimensional (MDDB82). La ventaja principal de esta alternativa es que es muy rápida en los tiempos de respuesta y la principal desventaja es que, si queremos cambiar las dimensiones, debemos cargar de nuevo el cubo.
• HOLAP: Hybrid OLAP o Accede a los datos de alto nivel en una base de datos multidimensional y a los atómicos directamente sobre la base de datos relacional. En esencia utiliza las ventajas del ROLAP y del MOLAP.
Fases de planificación de un proyecto
Las fases de planificación de un proyecto de Business Intelligence son:
• Inicio: Origen y razón de ser del proyecto.
• Planificación: En la que deberemos definir cuestiones como el ámbito y alcance del proyecto, su plazo de ejecución, coste económico y recursos humanos asignados.
• Ejecución: Durante esta fase debe controlarse el cumplimiento de lo planificado y aplicar las políticas previstas en la fase de planificación en el supuesto de producirse cualquier tipo de desviación.
• Finalización: En la que se termina el proyecto y se entra en el periodo de mantenimiento.
Elementos claves para el éxito o fracaso en un proyecto de inteligencia de negocios.
En todo proyecto los elementos clave de gestión son:
• Los objetivos del proyecto.
• El Jefe del proyecto.
• El equipo de trabajo.
• El soporte estratégico de la Dirección al proyecto.
• La asignación de recursos.
•Los canales de comunicación.
• Los mecanismos de control.
Las principales causas del fracaso en los proyectos pueden ser originadas por:
• Por incumplimiento de los resultados: Generará insatisfacción de los usuarios-clientes, elevados costes de mantenimiento, mala imagen de los participantes en el proyecto, perdida de competitividad, etc.
• Por una deficiente gestión del proyecto: Por incumplimiento del plazo, por incumplimiento del presupuesto.
Metodología e implicación del personal en la selección de herramientas y proveedores
Riesgos de un proceso informal de selección Criterios de selección
Al no producirse una adecuada planificación del proceso, optándose por asignar dicha tarea a un responsable de Negocio o del departamento de Tecnología como una obligación corriente más, es probable que se limite a escoger al proveedor que mejor venda su producto en la demostración que le presenten. En tal caso, es más que probable que la organización se quede con un software que no satisfaga sus necesidades por no haber destinado los suficientes recursos en tiempo y dinero para seleccionar la solución adecuada, y que paradójicamente emplee todavía mucho más tiempo, dinero y recursos humanos en implementar una herramienta que no le será de utilidad.
Referencias
Cano, J. L. (18 de 04 de 2021). itemsweb.esade.edu . Obtenido de https://itemsweb.esade.edu/biblioteca/archivo/Business_Intelligence_competir_con_informacion.pdf
https://prezi.com/akptptdm8anw/seleccion-de-herramientas-y-proveedores-de-bi/
https://sites.google.com/site/isaelpractica/5-1-introduccion-a-la-inteligencia-de-negocios-bi