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Business Intelligence- BI para la mejora de decisiones en la empresa
Luis Lombardero- Doctor en Economía y Empresa – Profesor de ASI
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Datos la materia prima
de la Inteligencia de
Negocio-BI
Instituto de Talento y Empresa Digital _ITED 3
Los datos, la materia prima de la Inteligencia de Negocio- BI
1. Venimos datos de transacciones internas y externas estructurados que gestionamos con ERPs
2. Con las tecnologías digitales se producen muchos datos (en ocasiones Big Data), en gran parte
desestructurados.
3. El análisis de datos permite conocer mejor nuestras empresas y tomar mejores decisiones
4. Que es Big Data e infraestructura de análisis
5. La ciencia de los datos y científicos de los datos profesionales
6. La inteligencia de negocio- Business intelligence
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ERP: datos estructurados de transacciones y procesos internos
ERP: Planificación de los Recursos Empresariales
Los datos internos estructurados
como los de gestión son los mejor
conocidos y más analizados por las
empresas.
Por ello, pueden ampliar el enfoque
hacia los datos internos
desestructurados como webs,
sensores de control de
instalaciones o de producción para
aprender a sacar valor a estos.
Instituto de Talento y Empresa Digital _ITED 5
ERPs e Inteligencia de Negocio- BI
Inteligencia de negocio (BI) conectada al ERP desde 23 € mes/usuario en la nube sin inversiones previas.
¿Estamos en el inicio de la generalización de la inteligencia de negocio en las empresas?
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Datos desestructurados de tecnologías digitales
Los datos externos
desestructurados,
producidos por las
tecnologías digitales son
los que ofrecen mayor
oportunidad de nueva
información para mejorar la
toma de decisiones
empresariales
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Tecnologías digitales+ conectividad móvil+ tecnología en la nube = Big Data
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Datos de la digitalización de procesos- Industria 4.0
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Datos de plataformas tecnológicas- IoT desestructurados
Plataforma PREDIX de
General Electric
para la Industria 4.0
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Los datos analizados se convierten en información de valor.
En 2014 Zara adquirió 500 millones de
chips RFID con un coste insignificante.
Un chip RFID insertado en la alarma
permite controlar cada prenda desde la
fabricación está hasta el momento de la
venta.
Un algoritmo predice las tallas que más
se van a vender en cada tienda para
reducir el stock.
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Datos de la web
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Datos de las redes sociales
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Métodos de Análisis de datos no estructurados
Análisis de datos no estructurados
• Análisis de texto: procedimiento de extracción de la información a partir de grandes cantidades de texto. Permite clasificar textos, extraer conceptos, resumir documentos o analizar opiniones.
• Análisis de discurso: se escuchan audios de conversaciones para analizar el contenido emocional del habla, con categorías como enfadado, frustrado o satisfecho.
• Análisis de vídeo/imágenes: utilizan algoritmos que revisan cada escena y plano, catalogando la información para identificar patrones de referencias cruzadas que permiten la identificación facial, el análisis de comportamientos o el conocimiento de la situación.
• Análisis combinado: el análisis combinado permite utilizar datos de texto, datos de vídeo y datos de sensores, dando lugar a informaciones más precisas o más ajustadas a los contextos.
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Procesos de
datos con
Big Data
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Arquitectura y procesos de ETL- Extracción, Tranformación y Carga de datos
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¿Todos los datos se tienen que analizar como Big data?
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Big Data requiere una infraestructura de análisis propia
Tecnología para
procesos ETL
de Big data
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La ciencia de
los datos
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La ciencia de los datos
La ciencia de datos es una diciplina independiente e interdisciplinar que utiliza los métodos
científicos, la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
Además de los anteriores, añade sistemas y procesos diferentes como son modelos de datos, las
ecuaciones o los algoritmos, para extraer un mejor conocimiento de los datos.
La ciencia de datos, ha incorporado áreas técnicas como:
▪ La investigaciones multidisciplinar
▪ El desarrollo de modelos y métodos para datos
▪ Evaluación de herramientas tecnológicas
▪ El análisis teórico.
▪ La pedagogía para explicar los hallazgos- Visualización de datos
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Los científicos de datos
Son las científicos que se dedican a la ciencia de datos, con una mezcla de
estadísticos, informáticos y pensadores creativos que:
▪ Recopilar, procesan y extraer valor de las bases de datos.
▪ Saber analizar y encontrar datos con significado
▪ Imaginación para comprender, visualizar y comunicar sus conclusiones a los no científicos de
datos.
▪ Los científicos de datos trabajan en todas las industrias y hacen frente a los grandes proyectos de
datos en todos los niveles.
Pueden provenir de: ingenieros de sistemas, matemáticos, estadísticos, físicos, sociólogos y
psicólogos, diseñadores gráficos, especialistas en visualización de la información y especialistas en
interacciones hombre-máquina y otros.
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Como crear el equipo de analítica
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El análisis científico de datos
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Modelos de análisis de datos
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Inteligencia de
Negocio-BI
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Definición de Inteligencia de Negocio-BI
El término Inteligencia de Negocio, o Business Intelligence-BI, es el conjunto de metodologías,aplicaciones y tecnologías que usa la empresa, que permiten reunir, depurar y transformar datos de lossistemas transaccionales e información desestructurada en información estructurada para su explotacióndirecta o para su análisis y conversión en conocimiento de soporte a la toma de decisiones sobre delnegocio en su conjunto.
Las principales características de la inteligencia de negocio actual son:• Permite la analítica de datos de gestión para la toma de decisiones cercana al tiempo real.• Accesibilidad a la información: supone un punto de acceso centralizado a datos completos y
estructurados.• Apoyo en la toma de decisiones: maneja información relevante para la consecución de los objetivos del
negocio• Orientación al usuario final: proporciona un acceso rápido y sencillo a la información sintetizada
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Ejemplos de aplicación
de la
Inteligencia de Negocio-BI
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Relación y tendencias de los ERP, Big Data e Inteligencia de Negocio-BI
Estamos ante el mercado de las aplicaciones de mayor inversión de las empresas
• Los ERPs: las nuevas aplicaciones en la nube ya incorporan ya incorporan para analítica
de datos
• Big Data: analiza datos de gran Volumen, Variedad y Velocidad que provienen y se
utilizan en la toma de decisiones concretas como el marketing, las operaciones, las
finanzas entre otra.
• Inteligencia de negocio- BI: Analiza los datos de toda la empresa desde la visión
conjunta del negocio y la toma de decisiones.
La tendencia de futuro, más allá de los orígenes y los intereses comerciales de los
proveedores, debe ser integrar todos los análisis de datos, usando la como método la
Ciencia de los datos, y las mismas tecnologías y herramientas.
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Recomendación:
Iniciar el aprendizaje de la
analítica de datos sin
grandes inversiones
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Herramientas de analítica de datos
Cuadrante mágico
de Gartner
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Para comenzar- Power BI
Power BI es un servicio de software fácil de usar que dispone de un conjunto de herramientas de análisis
empresarial, aplicaciones y conectores a cientos de orígenes de datos que funcionan conjuntamente para
convertir orígenes de datos sin relación entre sí en información coherente, interactiva y atractiva visualmente,
que puede, ser compartidos en toda la organización en la web o en dispositivos móviles.
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Instalación de Power BI. Versión gratuita en español
INSTALAR
https://powerbi.microsoft.com/es-es/desktop/
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Obtener los datos desde el panel
Los datos de orígenes distintos se pueden combinar para su uso en Power Bi
Vacío
antes de
subir
datos
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Crea visualizaciones de datos
• Tipos de gráficos que podemos usar en las visualizaciones
• Filtros que podemos usar con los datos
CREAR
VISUALIZACIONES
CON LOS DATOS
Compartir los resultados de analítica con Power BI• Analítica y visualización de datos
• Se puede compartir los informes con otros usuarios de Power BI Mobile.
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