2013- tema 1 - sistemas de soporte a la toma de decisiones
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SISTEMAS DE SOPORTE A
LA TOMA DE DECISIONES
Ivan Otarola Acevedo, PMP
Taller de Ingeniería de Software II – tema 1
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Modelo Administrativo
Años 70, Henry Fayol y otros describen las
5 funciones clásicas de los administradores :
Planeación
Organización
Coordinación
Decisión Control
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Modelos conductuales
El comportamiento real de los
administradores es :
No sistemático
Más informal
Menos reflexivo
Más reactivo Menos organizado
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Estudio de Minzgerg (1971)
Sobre el trabajo del administrador
Gran cantidad de trabajo a paso veloz (alto
nivel de intensidad)Actividades gerenciales fragmentadas y breves
Utilizan información fresca no comprobadaRed compleja de contactos
Comunicación Verbal
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Definiciones
Sistemas de computo a nivel directivo de
una institución que combinan datos y
modelos analíticos sofisticados para darsoporte a la toma de decisiones semi-
estructurada y no estructuradas
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Definiciones
Conjunto de programas y herramientas que
permiten obtener de manera oportuna la
información que se requiere mediante el proceso de toma de decisiones que se
desarrolla en un ambiente de incertidumbre
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Definiciones
El DSS tiene como finalidad apoyar a la
toma de decisiones mediante la generación
y evaluación sistemática de diferentesalternativas o escenarios de decisión.
Utilizando herramientas computacionales
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Definiciones
Un DSS no soluciona problemas
Apoya con información en el proceso de
toma de decisiones
La responsabilidad de tomar una decisión es
de los administradores
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Tipos de Sistemas de Apoyo a las
Decisiones
Sistemas de soporte a la toma de decisiones
(DSS)
Sistemas de información ejecutivos (EIS)
Sistemas para la toma de decisiones en
grupo (GDSS)
Sistemas expertos de soporte a la toma dedecisiones (EDSS)
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Características de los sistemas de
soporte a la toma de decisiones
Interactividad
Tipo de decisiones
Frecuencia de uso
Variedad de usuarios
Flexibilidad (con respecto a estilos administrativos)
Desarrollo
Interacción ambiental
Comunicación Inter-organizacional
Acceso a base de datos
Simplicidad
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Tipos de decisiones
Gerencia operacional
Gerencia táctica
Gerencia
estratégica
Estructurada
Semi-estructurada
No estructurada
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Orientación de los DSS
DSS orientados a datos (DSS-OD)
DSS orientados a modelos (DSS-OM)
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DSS orientados a modelos
Utilizan modelos de análisis (Ej. Modelo de
regresión lineal para una proyección de
ventas)
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DSS orientados a datos
Utilizan la visualización de datos pura
Puede ser información consolidada, en
vistas de diferentes dimensiones, etc.
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Componentes funcionales DSS
El poder desarrollar sus propios modelos dedecisión
Modelos clásicos : Inventarios, Control deProyectos, Programación lineal, Simulación,Colas, Análisis estadístico, Planeación financiera
Bases de datos : Acceso a bases de datoscorporativas, B.D. Locales
Interfase con el usuario : gráficas de alta calidad,reportes rápidos
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Componentes de un SSD
Administrador de
La Base de Datos
Interfase de
usuarios
Administrador de
La base de
modelos
TablasModelos
Usuarios
Base de Datos Base de Modelos
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Generadores de DSS
Gestión de datos
Gestión de gráficos
Fórmulas predefinidasHerramientas de modelado
Análisis estadístico
Modelos de optimización
Simulación
Ej: Agent de Microstrategy, PowerPlay de Cognos,HOLOS de Seagate
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Factores de éxito de un DSS
Capacitación
Involucramiento
Experiencia
Apoyo de la alta dirección
Nivel de utilización
Novedades de la aplicación
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Data Warehouse - Definiciones
Data Warehouse
Es un almacén de datos en el que se recopilan todos losdatos que existen en una empresa
Pero es más que eso, se basa en un almacenamiento deinformación homogénea y fiable, en una estructura
basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de lamisma.
Según Bill Inmon debe tener las siguientescaracterísticas
Integrado (los datos deben ser consistentes)
Temático (Los datos se organizan por temas)
Histórico (para el análisis de tendencias)
No volátil (no se puede modificar)
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Data Warehouse - Definiciones
Data Warehouse
Debe ser un soporte directo para la toma de decisiones, para eso, estas deben basarse en un análisis
multidimensional
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Data Warehouse - Definiciones
Data Warehouse
Es decir, existen diferentes dimensiones de
negocios por las que se podría analizar lainformación. Ejemplo el tiempo, la ubicación
geográfica, la actividad del comercio, el tipo de
transacción, tipo de tarjeta, etc.
Por eso la estructura relacional pura no es un
soporte adecuado para la toma de decisiones
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Data Warehouse - Definiciones
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Data Warehouse - Definiciones
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Data Warehouse - Definiciones
Data Warehouse
No es un producto, ni siquiera una sola clase de productos. Es un proceso que es soportado por un
número de diferentes productos tecnológicos y servicios profesionales.
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Data Warehouse - Definiciones
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Data Warehouse - Definiciones
Un elemento importante dentro de este proceso es elHardware que va a soportar el sistema .Estos equiposdeben ser :
Capaces de soportar altas prestaciones, debido a lanecesidad de atender flexiblemente consultas complejase imprevistas.
Escalables, es decir con capacidad de crecimiento, paradar soporte al natural crecimiento de estos sistemas
Es recomendable que se opte por arquitecturas abiertascon tecnologías basadas en procesamiento paralelo
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Data Warehouse - Definiciones
Data Warehouse
Por ello es importante conocer cual es el proceso de suconstrucción
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Data Warehouse - Definiciones
Proceso de construcción
Extracción: obtención de información de las distintasfuentes tanto internas como externas.
Elaboración: filtrado, limpieza, depuración,homogenización y agrupación de la información.
Carga: organización y actualización de los datos y los
metadatos en la base de datos. Explotación: extracción y análisis de la información en
los distintos niveles de agrupación.
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Data Warehouse - Definiciones
DATAMART
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Data Warehouse - Estrategias de Implantación
La Base de Datos del Data Warehouse debe estarseparada de las Bases de Datos Operacionales
Con objeto de no interferir en la actividad deldía a día, disponiendo de la informaciónnecesaria para Análisis de Riesgos (interna y
externa) y toma de decisiones en un entornoorientado hacia la consulta y el análisis (DataWarehouse).
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Data Warehouse - Estrategias de Implantación
Concepción del sistema como un conjunto deherramientas de análisis
,
Debido a que las actividades de Análisis deRiesgos y toma de decisiones no se puedenautomatizar completamente, puesto que
requieren análisis y decisiones del usuario.
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Data Warehouse - Estrategias de Implantación
"Diseño del sistema no or ientado a procesos ";
Se debe disponer de un conjunto abierto deherramientas que se utilizan con propósitosdeterminados no relacionados con lasnecesidades operativas. .
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Data Warehouse - Estrategias de Implantación
"Abordar el sistema con un enfoque de desarrollogradual ",
Se debe comenzar con un esqueleto básico defuncionalidad y datos que produzcan resultadosa corto plazo y permita aprender en la práctica,
y a continuación ir configurandoprogresivamente nuevas funcionalidadesconforme la experiencia lo vaya requiriendo.
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