Unidad 5 Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) Equipo 4

5.1 Introducción a la Inteligencia de Negocios.

¿Qué es?                                         

Business Intelligence (BI) es un compendio de tecnologías y aplicaciones que permiten recopilar la información de las diferentes fuentes de su empresa, almacenarla, analizarla y proveerla a todo tipo de usuarios de su empresa con el fin de que puedan tomar mejores decisiones de negocio.

Es una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), usualmente residiendo en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales.

Datos, información, conocimiento

Datos


Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el porqué de las cosas y no son orientativos para la acción.
La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:
La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:
El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas.
El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas.
Los datos están almacenados por materias o temas (clientes, campañas, productos). Estos se organizan desde la perspectiva del usuario final, mientras que en las Bases de Datos operacionales se organizan desde la perspectiva de la aplicación, con vistas a lograr una mayor eficiencia en el acceso a los datos
Todos los datos almacenados en el DW están integrados. Las bases de datos operacionales orientadas hacia las aplicaciones fueron creadas sin pensar en su integración, por lo que un mismo tipo de datos puede ser expresado de diferente forma en dos bases de datos operacionales distintos (Por ejemplo, para representar el sexo: ‘Femenino’ y ‘Masculino’ o ‘F’ y ‘M’).
Únicamente hay dos tipos de operaciones en el DW: la carga de los datos procedentes de los entornos operacionales (carga inicial y carga periódica) y la consulta de los mismos. La actualización de datos no forma parte de la operativa normal de un DW.
El tiempo debe estar presente en todos los registros contenidos en un DW. Las bases de datos operacionales contienen los valores actuales de los datos, mientras que los DW contienen información actual y resúmenes de esta en el tiempo

• Integración de bases de datos heterogéneas (relacionales, documentales, geográficas, archivos, etc.)

• Ejecución de consultas complejas no predefinidas visualizando el resultado en forma gráfica y en diferentes niveles de agrupamiento y totalización de datos.

• Agrupamiento y des agrupamiento de datos en forma interactiva.

• Análisis del problema en términos de dimensiones.

• Control de calidad de datos

Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías de la información han aportado mucho a recopilación de datos.

Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc.

Información

  Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.

  Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.

  Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o estadísticamente.

  Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.

  Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación).

Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre sus juicios de valor y sus comportamientos.

Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la incertidumbre)

Conocimiento

El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario realizar acciones como:

  Comparación con otros elementos.

  Predicción de consecuencias.

  Búsqueda de conexiones.

  Conversación con otros portadores de conocimiento.

5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión.

¿Qué es?

 “Son sistemas de información interactivos, que se basan en el computador y que utilizan modelos de decisión y base de datos especializadas para apoyar los procesos de toma de decisiones…” (James O´ Brien. 2003).

Puede considerarse como un sistema enfocado al respaldo en la toma de decisiones, proporcionando información e inclinado básicamente en sistemas simuladores, lo que permite modelar situaciones. Es decir, permite determinar “Qué pasará” sin arriesgar los recursos, por lo que puede atribuírsele la categorización de probabilístico.

Su alcance involucra los niveles estratégicos, tácticos y operacionales de una organización.

Según Daniel Cohen (2000). Define varias características que deben estar presentes en un sistema para poder considerarlo un DSS. A continuación se explican brevemente algunas de estas:

      Interactividad: Sistema computacional que puede interactuar en forma amigable con respuestas a tiempo real con el encargado de tomar decisiones.

      Frecuencia de uso: tiene una utilización frecuente por parte de la administración media y alta para el desempeño de su función.

      Variedad de usuario: puede ser empleado por usuario de diferentes áreas funcionales como ventas, producción, administración, finanzas y recursos humanos.

      Flexibilidad: permite acoplarse a una variedad determinada de estilos administrativos: autocráticos, participativos, entre otros.

      Desarrollo: permite que el usuario desarrolle de manera directa modelos de decisión sin la participación operativa de profesionales en informática.

      Interacción ambiental: permite interactuar con información externa como parte de los modelos de decisión.

      Comunicación inter-organizacional: facilita la comunicación de información relevante de los niveles altos hacia los niveles operativos y viceversa a través de gráficas.

      Acceso a base de datos: tiene capacidad de accesar información de la base de datos corporativos.

      Simplicidad: simple y fácil de aprender y utilizar por el usuario final.

Según James O´ Brien para considerar un sistema como DSS este ha de caracterizarse por contener:

      Modelos analíticos: estos involucran los modelos de mercado, datos operacionales, cuentas de consumidor…

      Bases de datos especializadas: Contienen la información de interés.  

      Propios juicios y percepciones  del tomador de decisiones: El DSS solo propone las alternativas, la elección depende del tomador de decisiones por lo que es subjetiva.

      Procesos de modelación interactivo: Las respuestas que se originen deben ser de forma inmediata.

O´Brien Centra su atención en los modelos analíticos, afirmando que estos han de estar comprendidos de cuatro tipos básicos de actividades de análisis:

      Análisis del tipo qué pasaría si: en este análisis existen cambios en las variables y en las relaciones entre estas y se observa cómo ello afecta otras variables.

      Análisis de Sensibilidad: se presentan cambios continuos en una sola variable para comprender su impacto en las posibles variaciones como factor fundamental.

      Análisis de búsqueda de metas: al igual que las anteriores existen cambios en las variables pero esta vez orientado a cumplir un valor objetivo.

      Análisis de Optimización: busca maximizar la optimalizad de una variable pero considerando ciertas restricciones.

OBJETIVOS DEL DSS

      Ayudar a los gerentes a tomar decisiones para resolver problemas semiestructurados.

      Apoyar el juicio del gerente en lugar de tratar de remplazarlo.

      Mejorar la eficiencia gerencial en la toma de decisiones.

VENTAJAS

      Sistemas interactivos con resultados aplicables a los procesos de negocios.

      Reportes personalizados, a la medida del ejecutivo.

      Información expuesta en términos de negocios.

       Visualización gráfica de los indicadores claves para los distintos procesos de la empresa.

       Facilita el proceso de toma de decisiones y por ende la productividad de la organización. 

5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse)

Es una gran colección de datos que recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y cuya actividad se centra en la Toma de Decisiones -es decir, en el análisis de la información- en vez de en su captura. Una vez reunidos los datos de los sistemas fuentes se guardan durante mucho tiempo, lo que permite el acceso a datos históricos; así los almacenes de datos proporcionan al usuario una interfaz consolidada única para los datos, lo que hace más fácil escribir las consultas para la toma de decisiones.

Características del Almacén de Datos

• Organizado en torno a temas. La información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la empresa.

• Integrado. Es el aspecto más importante. La integración de datos consiste en convenciones de nombres, codificaciones consistentes, medida uniforme de variables, etc.

• Dependiente del tiempo. Esta dependencia aparece de tres formas:

• La información representa los datos sobre un horizonte largo de tiempo.

• Cada estructura clave contiene (implícita o explícitamente) un elemento de tiempo (día, semana, mes, etc.).

• La información, una vez registrada correctamente, no puede ser actualizada.

• No volátil. El Almacén de Datos sólo permite cargar nuevos datos y acceder a los ya almacenados, pero no permite ni borrar ni modificar los datos.

Conclusión:

En estos tema el tema inteligencia de negocios es una herramienta nueva disponibles para las organizaciones quienes necesitan tener antecedentes, donde utilizan herramientas de estadísticas y predicción. los temas Sistemas de Soporte a la Decisión y Almacenes de Datos (Data Warehouse) son para ayudarnos a tomar decisiones en nuestra organización. Todo esto para mejorar la organización.