bussines intelligence
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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.
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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
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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
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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
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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
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Ciclo de Vida de la Informacion
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¿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.
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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
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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
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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.
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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.
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OLAP (Online Analytical Process)
Tecnología que permite la explotación de datos en diferentes niveles organizacionales y periodos de tiempo
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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
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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
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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
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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
Inteligencia de Negocios
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
Inteligencia de Negocios
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
Modelado de Datos Multidimensional
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Modelado de Datos Multidimensional
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
Inteligencia de Negocios
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.
Inteligencia de Negocios
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.
Inteligencia de Negocios
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.
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Data Warehouse
Ø Un Data Warehouse es un almacenamiento separado y homogéneo donde son cargados datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.
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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”.
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- ¿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?
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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.
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Datamart
Un subconjunto del Data Warehouse para cierto grupo de usuarios o funciones del negocio.
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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
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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