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.

1. Business Intelligence Presentado por: Nicole Lavalas Kerube Cabezas Juan Eyzaguirre RaulGutierrez

2. Aspectos generales Business Intelligence

3. 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. ¿Qué es BI?

4. La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio. Ventaja

5. Origen de los Datos Datamart Es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Datawarehouse Es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.

7. Comprender ¿por qué ocurre?

8. Predecir ¿qué ocurriría?

9. Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?

10. Decidir ¿qué camino se debe seguir?¿Qué Ofrece BI?

11. ¿Por qué Business Intelligence?

12. La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se ha convertido en una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin embargo, los sistemas de información tradicionales (como la mayoría de los programas de gestión, las aplicaciones a medida, e incluso los ERP más sofisticados), suelen presentar una estructura muy inflexible para este fin. ¿Por qué Business Intelligence?

13. Para superar las limitaciones de los programas tradicionales, el Business Intelligence se apoya en un conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el almacenamiento de los datos generados en una organización, con la velocidad adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de los directivos y los usuarios oportunos. ¿Por qué Business Intelligence? Continuación…

15. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

17. Accesibilidad a la información. Apoyo en la toma de decisiones. Orientación al usuario final. Características

18. La Inteligencia de Negocio en los diferentes departamentos de la empresa Business Intelligence puede realizar distintas aportaciones a cada departamento, siempre con el objetivo de integrar y optimizar la información disponible en la organización.

20. Departamento de comprasEl BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información básica necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio.

21. Departamento de producciónEl BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier tipo de proceso operativo, ya que comprende desde el control de calidad y la administración de inventarios hasta la planificación y la historización de la producción.Aportes

23. Departamento económico-financieroEl BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real, mejorando así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos, proyecciones, control de gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados.

24. Departamento de atención al clienteAplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los segmentos del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a retener a los clientes más rentables.

25. Departamento de recursos humanosObteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los empleados, absentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc.Aportes

26. Niveles de realización de BI De acuerdo a su nivel de complejidad se pueden clasificar las soluciones de Business Intelligence en…

28. Generalmente se presenta un plan de ejecución con un árbol de nodos, donde cada nodo estaría encapsulando una operación en la ejecución de la consulta cuyos resultados fluyen desde las hojas del árbol hacia la raíz.

29. Luego tenemos el informe, cuyo propósito es de (valga la redundancia) informar. Este puede incluir elementos persuasivos (recomendaciones, sugerencias o conclusiones motivacionales). Estos toman a menudo la estructura de una investigación científica, pero pueden también seguir la estructura de problema-solución basado en la situación de la empresa.

30. RESULTADO: Al final podremos percibir diagramas, gráficos, imágenes, en relación a la información investigada los cuales presentaran un análisis de la trayectoria de la empresa, de la situación actual y de los posibles avances tomando en cuenta sus factores internos y externos. OPTIMIZADOR DE CONSULTAS e INFORMES (QUERYS and REPORTS)

32. Un plan se considera mejor que otro sólo si produce el resultado en el mismo orden. Esto es así por dos razones:

33. Un orden particular puede evitar operaciones de ordenamiento posteriores.

34. Determinado orden puede acelerar un “join/nudo” subsecuente porque agrupa los datos en determinada forma.

35. En cuanto al informe, tenemos el texto a través del cual se da cuenta de los avances realizados en un proyecto en particular, vemos en análisis de la trayectoria de la empresa.OPTIMIZADOR DE CONSULTAS e INFORMES (QUERYS and REPORTS)

36. Es una solución utilizada cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales. Se usa el OLAP para consultas por su velocidad de respuesta. ROLAP (Relational OLAP): Implementación OLAP que almacena los datos en un motor relacional. Típicamente, los datos son detallados, evitando las agregaciones y las tablas se encuentran normalizadas. ROLAP es generalmente más escalable. MOLAP (Multidimensional OLAP): Esta implementación OLAP almacena los datos en una base de datos multidimensional. Para optimizar los tiempos de respuesta, el resumen de la información es usualmente calculado por adelantado. Por lo general MOLAP ofrece mejor rendimiento debido a la especializada indexación y a las optimizaciones de almacenamiento. HOLAP (Hybrid OLAP): Almacena algunos datos en un motor relacional y otros en una base de datos multidimensional. HOLAP engloba un conjunto de técnicas que tratan de combinar MOLAP y ROLAP de la mejor forma posible. Generalmente puede pre-procesar rápidamente, escala bien, y proporciona una buena función de apoyo. OLAP (ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING)

37. VENTAJAS: Permita almacenar la base de datos y poder acezarla y manejarla con mayor facilidad y rapidez. Ofrece mejor rendimiento debido a la especializada indexación y a las optimizaciones de almacenamiento. No requieren la computación previa ni el almacenamiento de la información, ya que pueden acceder directamente a la fuente de dichos datos Los datos se almacenan en una base de datos relacional estándar que puede ser accedida por cualquier herramienta de generación de informes SQL (reporting). Eficaz extracción de datos lograda gracias a la pre-estructuración de los datos agregados. OLAP (ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING)

38. Consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos, a través de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en la base de datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. Prepara, sondea y explora - los datos para sacar la información oculta en ellos. Un proyecto de minería de datos tiene varias fases necesarias que son, esencialmente: Comprensión del negocio . Determinación, obtención y limpieza de los datos necesarios. Creación de modelos matemáticos. Validación, comunicación de los resultados obtenidos. Integración de los resultados en un sistema transaccional o similar. MINERIA DE DATOS (DATA MINING)

39. PASOS Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales: Selección del conjunto de datos Análisis de las propiedades de los datos Transformación del conjunto de datos de entrada Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos Extracción de conocimiento Interpretación y evaluación de datos MINERIA DE DATOS (DATA MINING)

40. VENTAJAS Puede contribuir significativamente en las aplicaciones de administración empresarial basada en la relación con el cliente. En lugar de contactar a clientes de forma indiscriminada, sólo se contactará con aquellos que se perciba que tienen una mayor probabilidad de responder positivamente a una determinada oferta o promoción. En lugar de crear modelos para predecir qué clientes pueden cambiar, la empresa podría construir modelos separados para cada región y/o para cada tipo de cliente. También puede determinar qué clientes van a ser rentables durante una periodo determinado y sólo enviar las ofertas a las personas que es probable que sean rentables. MINERIA DE DATOS (DATA MINING)

42. Entre los métodos habituales de previsión de ventas se encuentran los siguientes.

43. Simple.

44. Consulta a la red de ventas.

45. Extrapolación de la tendencia.

46. Estimación de las necesidades de los clientes.

47. Correlación.

48. Cobertura. PREVISIÓN EMPRESARIAL(EN LA VENTA)

49. Dirige la atención hacia los objetivos. Teniendo siempre presente los componentes de la empresa. Facilita establecer actividades ordenadas, apuntados hacia los resultados deseados y se logra una secuencia efectiva de los esfuerzos. Facilita establecer estándares de control. El intento de controlar sin planes carece de sentido, puesto que no hay forma que las personas sepan si van en la dirección correcta, a no ser que primero tengan en claro a donde ir. Mejora la visualización gerencial. Se obtiene una identificación constructiva con los problemas y los potenciales de la empresa. Capacita al gerente a ver relaciones de importancia, a obtener una comprensión mas plena de cada actividad y a apreciar las bases sobre las cuales están apoyadas sus acciones administrativas. PREVISIÓN EMPRESARIAL

50. http://www.youtube.com/watch?v=yifiY8DjzHY Video

51. Por qué invertir en un sistema de BI ES NECESARIO IMPLEMENTAR BI EN UNA EMPRESA?

52. La información es el activo más importante que tienen las empresas y su éxito depende de que tan bien conozca a sus proveedores, clientes y de que tan efectivo sea para realizar todas sus operaciones, es decir de que tan bien gestione el conocimiento a nivel estratégico, táctico y operacional. Todos generamos Información

53. Todas las empresas, pequeñas, medianas y grandes, necesitan tomar a diario decisiones de negocio que afectarán el rumbo y el éxito de la empresa. Todos tomamos Decisiones

54. Es sorprendente el gran número de empresas que lo hacen en base a datos inexactos, obsoletos o, directamente, incorrectos. Una compañía pueden sobrevivir a ciegas? SI NO A ciegas??

55. ¿Entonces para que hacemos BI?

56. SOSTENIBILIDAD

57. Rentables y mantenerse así en el tiempo. Transformando la información en dinero Responder a los cambios del entorno. A través de la velocidad de la información. Queremos ser Sostenibles

58. Que resultados podemos esperar? En términos económicos de 5 a 15 % Reducción de costos Incremento de la eficiencia de los empleados Incremento de productividad de empleados Mejora disponibilidad de Información En términos Cualitativos - Incremento en la eficiencia de toma de decisiones - Mayor información, mejor calidad, más confiable - Mejora la comunicación de la compañía - Crea un lenguaje homogéneo

59. Hacia donde va el BI en los próximos años TENDENCIAS

61. Discusión sobre términos y nomenclatura BI