bases de datos e inteligencia de negocios

CURSO: SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIALCURSO: SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL

TEMA: BASES DE DATOS E INTELIGENCIA DE TEMA: BASES DE DATOS E INTELIGENCIA DE NEGOCIOSNEGOCIOS

PROFESOR: MIGUEL CRUZ LABRÍNPROFESOR: MIGUEL CRUZ LABRÍN

octubre 2014octubre 2014

EntornoEntorno

Debido a cambios actuales en las Debido a cambios actuales en las organizaciones las empresas deben organizaciones las empresas deben enfrentarse a desafíos competitivos enfrentarse a desafíos competitivos tales como la globalización, tales como la globalización, rentabilidades de crecimiento rentabilidades de crecimiento relacionadas con la tecnología y el relacionadas con la tecnología y el capital intelectual.capital intelectual.

EntornoEntorno

Por ello se generan las distintas Por ello se generan las distintas estrategias de cómo la empresa estrategias de cómo la empresa deberá competir en relación a la deberá competir en relación a la competencia.competencia.Pero sin el capital humano alineado a Pero sin el capital humano alineado a estas estrategias, ningún éxito esta estas estrategias, ningún éxito esta garantizadogarantizado

EntornoEntorno

Cuando los entorno son estables la Cuando los entorno son estables la especialización suele ser la clave del especialización suele ser la clave del éxito.éxito.Pero en entornos cambiantes el éxito Pero en entornos cambiantes el éxito depende de la capacidad de depende de la capacidad de desarrollar y aplicar nuevos desarrollar y aplicar nuevos conocimientos y comportamientos en conocimientos y comportamientos en entornos diferentesentornos diferentes

“La gacela y el león”Cada mañana, en el África, una gacela se despierta; sabe que deberá correr más rápido que el león, o éste la matará. Cada mañana en el África, un león se despierta; sabe que deberá correr más rápido que la gacela, o morirá de hambre. Cada mañana, cuando sale el sol, y no importa si eres un león o una gacela, mejor será que te pongas a correr".

¿Qué es un Sistema de ¿Qué es un Sistema de Información estratégico?Información estratégico?

““Sistemas de información Sistemas de información estratégicos ,son aquellos sistemas de estratégicos ,son aquellos sistemas de computación ,en cualquier nivel de la computación ,en cualquier nivel de la organización que modifican las metas,los organización que modifican las metas,los procesos ,los productos ,los servicios o procesos ,los productos ,los servicios o las relaciones con el entorno ,para ayudar las relaciones con el entorno ,para ayudar a la organización a adquirir una ventaja a la organización a adquirir una ventaja competitiva”competitiva”

Kenneth C. LaudonKenneth C. Laudon

TECNOLOGÍA DE INFORMACIÓN UTILIZADA EN UN DATAWARE HOUSE

CASO FASA :CASO FASA :PREGUNTA:

1.-Identifique los sistemas de información que existen en FASA

2.-Explique cómo las tecnologías de información permiten implementar sistemas de Inteligencia de Negocios en FASA..

Factores de mediación: EntornoCulturaEstructuraProcedimientos estándarPolíticaDecisiones de gestiónOportunidad

Factores de mediación: EntornoCulturaEstructuraProcedimientos estándarPolíticaDecisiones de gestiónOportunidad

TECNOLOGIA DEINFORMACIÓN

ORGANIZACIÓN

RELACION ENTRE INSTITUCIONES Y RELACION ENTRE INSTITUCIONES Y

LA TECNOLOGIA DE INFORMACIONLA TECNOLOGIA DE INFORMACION

AYER…AYER…La cadena chilena sabe que unos de La cadena chilena sabe que unos de los puntos fundamentales y deseo de los puntos fundamentales y deseo de todo Retail es poder traspasar todo el todo Retail es poder traspasar todo el conocimiento de una persona en su conocimiento de una persona en su forma de atender como se hacía en forma de atender como se hacía en un local hace 50 años. Esto un local hace 50 años. Esto involucraba la estrecha relación que involucraba la estrecha relación que había en los almacenes o locales había en los almacenes o locales cercanos un barrio cualquiera entre la cercanos un barrio cualquiera entre la persona que atendía y sus clientes persona que atendía y sus clientes habituales, entre los que se contaba habituales, entre los que se contaba el tener un conocimiento de la familia el tener un conocimiento de la familia o de las familias del barrio, saber o de las familias del barrio, saber cuántos integrantes tenían o qué le cuántos integrantes tenían o qué le gustaba a esos grupos a la hora de gustaba a esos grupos a la hora de comprar. Con esto, ya en esos años, comprar. Con esto, ya en esos años, el personal del local era capaz de el personal del local era capaz de anticiparse a sus necesidades y anticiparse a sus necesidades y podía generar una relación más podía generar una relación más estrecha con sus vecinos y, por estrecha con sus vecinos y, por consiguiente, tener un cliente cautivo consiguiente, tener un cliente cautivo en su barrio. en su barrio.

HOY:Algo similar es lo que espera FASA con su estrategia de CRM (Customer Relationship Management). Pero FASA, además, se proyecta a futuro. Para eso, según Picas, pretende que con la ayuda de nuevas tecnologías, como los identificadores por radiofrecuencia (chip dentro de un producto) o por reconocimiento biométrico, ya sea por huella digital o iris del ojo, se pueda entregar información precisa de algún cliente cuando visite algún local, y que el personal sea capaz de reconocerlo, generando una retroalimentación proactiva en toda la cadena.

Procesos

Aprendizaje

Cliente

Financiera

Mejorar Competencias

Mejorar Ambiente de

Trabajo

ProductividadProductividad

Servicio al Servicio al ClienteCliente

Necesidades Necesidades del Clientedel Cliente

Diseño de Diseño de SolucionesSoluciones

Generar Generar ConfianzaConfianza

Maximizar Maximizar ValorValor

Diagrama de relaciones causalesDiagrama de relaciones causales

Cómo generar mayor rentabilidad?Cómo generar mayor rentabilidad?Consiguiendo que los clientes repitan y expandan Consiguiendo que los clientes repitan y expandan sus compras, es decir, generar clientes leales.sus compras, es decir, generar clientes leales.

Cómo generar clientes leales?Cómo generar clientes leales?

Conociéndolos mejor, dándole lo que mas valora, Conociéndolos mejor, dándole lo que mas valora, mejor servicio, ejemplo entrega oportuna, etc.mejor servicio, ejemplo entrega oportuna, etc.

Cómo conocemos mejor a nuestros Cómo conocemos mejor a nuestros clientesclientes??

Implementando sistemas de información, mejorando Implementando sistemas de información, mejorando procesos.procesos.

Cómo mejorar el aprendizajeCómo mejorar el aprendizajeDesarrollando competencias, mejorando ambientes Desarrollando competencias, mejorando ambientes de trabajo y implementando programas de de trabajo y implementando programas de incentivos.incentivos.

RSI

Lealtad del cliente

Conocimiento del cliente

Habilidades de empleados

Implementar CRM Ciclo y duración

Medidas de resultado

Rodrigo Picas ,gerente de sistemas Rodrigo Picas ,gerente de sistemas de la Corporación FASA, manifestó: de la Corporación FASA, manifestó: "que el enfoque pasó por formularse "que el enfoque pasó por formularse tres preguntas: cómo mejorar la tres preguntas: cómo mejorar la relación con los clientes y conocerlos relación con los clientes y conocerlos mejor, cómo poder hacer una historia mejor, cómo poder hacer una historia de ellos y cómo poder generar de ellos y cómo poder generar lealtad en los locales, con una mejor lealtad en los locales, con una mejor atención. atención.

El ejecutivo destaca que la compañía El ejecutivo destaca que la compañía sabía qué eso se podía solucionar sabía qué eso se podía solucionar implantando una solución básica de implantando una solución básica de CRM, pero, para consolidar el CRM, pero, para consolidar el sistema en todo el grupo FASA, se sistema en todo el grupo FASA, se optó por un CRM altamente optó por un CRM altamente sofisticado, capaz de responder a las sofisticado, capaz de responder a las inquietudes de la compañía, pero inquietudes de la compañía, pero con estándares ya probados en el con estándares ya probados en el negocio farmacéutico a nivel negocio farmacéutico a nivel mundial. mundial.

¿Por qué se pierden los clientes? Sobre ello, el estudio de Michaelson & Associates indica que el 69% de los clientes se cambian porque reciben "un servicio inadecuado", mientras que solo un 13% lo hace por insatisfacciones en el producto y un 9% debido al precio.

¿Por qué se pierden clientes? El estudio de Michaelson & Associates indica que el 69% de los clientes se cambian porque reciben "un servicio inadecuado", un 13% lo hace por insatisfacciones en el producto y un 9% debido al precio. Ante esta realidad, una correcta estrategia de CRM te permitirá gestionar mejor la relación con tus consumidores.

CRMCRM Retención de clientes o de los Retención de clientes o de los mejores empleados!!!mejores empleados!!! Entender por qué se van los clientesEntender por qué se van los clientes Predecir cuándo puede ocurrir la Predecir cuándo puede ocurrir la desercióndeserción ¡Hacer algo al respecto!¡Hacer algo al respecto!

OBJETIVOOBJETIVO: : CONOCER CONOCER MEJOR AL CLIENTEMEJOR AL CLIENTEESTRATEGIA: ESTRATEGIA: MARKETING MARKETING RELACIONALRELACIONALTÁCTICA:TÁCTICA:PROGRAMA PROGRAMA DE FIDELIZACIÓNDE FIDELIZACIÓN

EMPRESA EMPRESA PROVEEDORA: PROVEEDORA: ChordiantChordiant..

SISTEMA: SISTEMA: Marketing Marketing DirectorDirector

La cadena farmacéutica chilena La cadena farmacéutica chilena Fasa (Farmacias Ahumada) Fasa (Farmacias Ahumada) confirmó que llegó a un acuerdo confirmó que llegó a un acuerdo para su venta al grupo mexicano para su venta al grupo mexicano Saba, en una operación valorada en Saba, en una operación valorada en unos 637 millones de dólares.unos 637 millones de dólares.La confirmación está contenida en La confirmación está contenida en un comunicado firmado por el un comunicado firmado por el gerente general de Fasa, Marcelo gerente general de Fasa, Marcelo Weisselberger, en la que indica que Weisselberger, en la que indica que la empresa recibió una carta de su la empresa recibió una carta de su controlador José Codner, en la que controlador José Codner, en la que comunica haber llegado a un comunica haber llegado a un acuerdo con la firma farmacéutica acuerdo con la firma farmacéutica mexicana para el control de la mexicana para el control de la cadena chilena.cadena chilena.

Saba es uno de los mayores Saba es uno de los mayores distribuidores de productos distribuidores de productos farmacéuticos en México con ventas farmacéuticos en México con ventas por 2,200 millones de dólares en el por 2,200 millones de dólares en el 2009.2009.FASA opera más de 1.240 farmacias en FASA opera más de 1.240 farmacias en Chile, México y Perú.Chile, México y Perú.

La cadena chilena tiene 710 La cadena chilena tiene 710 farmacias en México, que farmacias en México, que representan la mitad de sus representan la mitad de sus ingresos totales. ingresos totales.

Gerencia del ConocimientoGerencia del Conocimiento

““Gerencia del conocimiento es el proceso de Gerencia del conocimiento es el proceso de administrar continuamente conocimientos de administrar continuamente conocimientos de todo tipo para satisfacer necesidades presentes todo tipo para satisfacer necesidades presentes y futuras ,para identificar y explotar recursos de y futuras ,para identificar y explotar recursos de conocimientos tanto existentes como adquiridos conocimientos tanto existentes como adquiridos y para desarrollar nuevas oportunidades”y para desarrollar nuevas oportunidades” Paul Quintas- “ Knowledge Management:A Strategic Agenda”Paul Quintas- “ Knowledge Management:A Strategic Agenda”

EL CICLO DEL CONOCIMIENTOEL CICLO DEL CONOCIMIENTO“La organización inteligente vincula los tres “La organización inteligente vincula los tres

procesos estratégicos de procesos estratégicos de información:percepción,creación de conocimiento,y información:percepción,creación de conocimiento,y

toma de decisiones ,en un ciclo contínuo de toma de decisiones ,en un ciclo contínuo de aprendizaje y adaptación ,al que podemos llamar aprendizaje y adaptación ,al que podemos llamar

ciclo del conocimiento”*ciclo del conocimiento”*

Creación delconocimiento

Percepción

Toma deDecisión

*Chun Wei Choo

MIS: obtención de datos de los TPSMIS: obtención de datos de los TPS

sistemaprocesamiento

pedidos

sistema planificación

recursos materiales

sistema contabilidad

general

archivo pedidos

archivo maestroproducción

archivos contables

TPS MIS

archivos MIS

datos ventas

datos unitarioscoste deproducción

datos cambioproducto

datos gastos

MIS Informes

DIRECTIVOS

Sistemas de nivel operativo

seguimientopedidosprocesamiento pedidos

control maquinariacontrol movimiento material

gestión de efectivo

nóminapagoscobros

control empleadosformación

Fabricación Finanzas Contabilidad Recursos humanos

Sistemas de nivel de conocimientoestacionesingeniería

procesamiento de textos

estacionesgráficas

almacenamiento óptico documentos

calendarios electrónicos

Sistemas de nivel de gestión

gestión ventas

análisis ventas por región

análisis derecolocación

análisis de costes contractuales

controlinventario

planificación producción

análisisinversión decapitales

análisis de rentabilidad ypolítica precios

Sistemas de nivel estratégicopronósticosventas a 5años

plan operacióna 5 años

pronósticopresupuestario

pronósticosbeneficios

Sistemas de nivel operativoSistemas de nivel operativo

seguimientopedidosprocesamiento pedidos

control maquinariacontrol movimiento material

gestión de efectivo

nóminapagoscobros

control empleadosformación

Fabricación Finanzas Contabilidad Recursos humanos

Sistemas de nivel de conocimientoestacionesingeniería

procesamiento de textos

estacionesgráficas

almacenamiento óptico documentos

calendarios electrónicos


gestión ventas




controlinventario





gestión ventas




controlinventario












ejemplo informe MISejemplo informe MISVentas por producto y región de ventas: 1999 Cód. producto

Descripción producto

Región ventas

Ventas reales Ventas previstas

Reales vs. previstas

4469 Limpiador tapicerías

Norte Sur Este Oeste

4.066.700 3.778.112 4.867.001 4.003.440.

4.800.000 3.750.000 4.600.000 4.400.000

0.85 1.01 1.06 0.91

TOTAL 16.715.253 17.550.000 0.95 5674 Ambientador Norte

Sur Este Oeste

3.676.700 5.608.112 4.711.001 4.563.440

3.900.000 4.700.000 4.200.000 4.900.000

0.94 1.19 1.12 0.93

TOTAL 18.559.253 17.700.000 1.05

Bases de datosBases de datos

La necesidad de información surge La necesidad de información surge como consecuencia de dos fuertes como consecuencia de dos fuertes factores: la incertidumbre y el costo factores: la incertidumbre y el costo por asumir en caso de errar en la toma por asumir en caso de errar en la toma de decisionesde decisiones

Bases de datosBases de datos

Cada día se genera una gran cantidad de Cada día se genera una gran cantidad de información, como cuando se registra la entrada en información, como cuando se registra la entrada en el trabajo, o se paga la tarjeta de crédito o se el trabajo, o se paga la tarjeta de crédito o se reserva un cupo de hotel o también cuando esta reserva un cupo de hotel o también cuando esta información se genera de manera un tanto información se genera de manera un tanto inconsciente donde no nos damos cuenta que se inconsciente donde no nos damos cuenta que se

registran nuestros patrones de conductaregistran nuestros patrones de conducta..

Un Sistema de Cómputo organiza los datos en una jerarquía que empieza con el Un Sistema de Cómputo organiza los datos en una jerarquía que empieza con el bit bit ,el cual ,el cual representa 0 ó un 1.Los bit se agrupan para formar un representa 0 ó un 1.Los bit se agrupan para formar un bytebyte, para representar un carácter, número o , para representar un carácter, número o símbolo.Los bytes se pueden agrupara para formar un símbolo.Los bytes se pueden agrupara para formar un campocampo y los campos relacionados se pueden y los campos relacionados se pueden agrupar para formar un agrupar para formar un registroregistro.Los registros relacionados se pueden juntar para formar un .Los registros relacionados se pueden juntar para formar un archivo archivo y los archivos relacionados se pueden organizar en una y los archivos relacionados se pueden organizar en una base de datos.base de datos.

REGISTRO

ARCHIVOS

CAMPO

BASE DE DATOS

BIT

ARCHIVO DE CURSOS

ARCHIVO FINANCIERO

BYTE

CODIGO CURSO CREDITOS NOTAS08120292 HE2256 3 20

ARCHIVO PERSONAL

CODIGO CURSO CREDITOS NOTAS08120292 HE2256 3 2006120175 HE2256 3 1008120262 HE2256 3 16

HE2256 (CAMPO DE CURSO)

01001000 (LETRA H EN ASCII)

0

PROBLEMAS CON EL ENTORNO PROBLEMAS CON EL ENTORNO TRADICIONAL DE ARCHIVOSTRADICIONAL DE ARCHIVOS

●REDUNDANCIA E INCONSISTENCIA DE REDUNDANCIA E INCONSISTENCIA DE DATOSDATOS●DEPENDENCIA ENTRE PROGRAMAS Y DEPENDENCIA ENTRE PROGRAMAS Y DATOSDATOS●CARENCIA DE FLEXIBILIDADCARENCIA DE FLEXIBILIDAD●SEGURIDAD ESCASASEGURIDAD ESCASA●PROBLEMAS DE COMPARTICIÓN Y PROBLEMAS DE COMPARTICIÓN Y DISPONIBILIDAD DE DATOSDISPONIBILIDAD DE DATOS

Las bases de datos aumentan Las bases de datos aumentan masivamente hasta convertirse en un masivamente hasta convertirse en un pandemonio de millones de entradas.pandemonio de millones de entradas.

Como resultado..Como resultado..

La información generada puede incluir La información generada puede incluir un análisis de mercado, planificación y un análisis de mercado, planificación y administración de la mercadería, administración de la mercadería, análisis de performance del negocio, análisis de performance del negocio, temas relacionados con la temas relacionados con la administración de los productos, administración de los productos, planificación de la producción, y planificación de la producción, y análisis de los seguimientos y análisis de los seguimientos y promocionespromociones

Definiendo DataDefiniendo Data W Warehousingarehousing

Un Data Warehouse es una Base de Un Data Warehouse es una Base de Datos que contiene: Datos que contiene: – Data a nivel corporativoData a nivel corporativo– Data históricaData histórica– Data consolidada y consistenteData consolidada y consistenteUna solución Data Warehousing es Una solución Data Warehousing es un proceso que :un proceso que :– Recupera y transforma dataRecupera y transforma data– Administra Base de DatosAdministra Base de Datos– Usa herramientas para construir y Usa herramientas para construir y

administrar el data warehouseadministrar el data warehouse

Elementos bElementos báásicos del procesosicos del procesoData Marts

DataDataWarehouseWarehouse

Sistemas fuentes deOLTP

Clientes

Recupera DataRecupera Data Carga Carga Carga Carga ConsultaConsulta Transforma DataTransforma Data Data Warehouse Data Warehouse Data Marts Data Marts la Data la Data

11

22

33 44 55

El Proceso de Data Warehousing

INTELIGENCIA DE NEGOCIOSINTELIGENCIA DE NEGOCIOS..

Según Laudon:"Una serie de herramientas Según Laudon:"Una serie de herramientas permite a permite a los usuarios analizar estos datos para descubrir los usuarios analizar estos datos para descubrir nuevos patrones ,relaciones y conocimientos nuevos patrones ,relaciones y conocimientos profundos para orientar la toma de profundos para orientar la toma de decisiones decisiones .Estas herramientas para consolidar, .Estas herramientas para consolidar, analizar y dar acceso a extensas cantidades de datos analizar y dar acceso a extensas cantidades de datos para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones de negocios con frecuencia de negocios con frecuencia se denominan se denominan Inteligencia de Negocios(BI)"Inteligencia de Negocios(BI)"

PROCESAMIENTO ANALÍTICO EN LÍNEA PROCESAMIENTO ANALÍTICO EN LÍNEA (OLAP)(OLAP)

Herramienta que permite el Herramienta que permite el análisis multidimencional,los datos análisis multidimencional,los datos se pueden observar de se pueden observar de diferentesformas:precio,producto,diferentesformas:precio,producto,costo,región o periodocosto,región o periodo

..

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

..

MODELO DE DATOS MULTIDIMENCIONALES

Data Mining o Data Mining o Minería de DatosMinería de Datos

Qué es el Data Mining?Qué es el Data Mining? El Data mining surge como una tecnología que intenta El Data mining surge como una tecnología que intenta ayudar a comprender el contenido de una base de datos que ayudar a comprender el contenido de una base de datos que ingresa como una materia bruta y se transforma en ingresa como una materia bruta y se transforma en información valiosa para la empresa. Una información valiosa para la empresa. Una vez capturado y vez capturado y organizado el dato en almacenes y mercados de organizado el dato en almacenes y mercados de datos ,datos ,están disponibles para un análisis más profundoestán disponibles para un análisis más profundo

Es la extracción de patrones interesantes (no triviales, Es la extracción de patrones interesantes (no triviales, implícitos, previamente desconocidos y potencialmente útiles) implícitos, previamente desconocidos y potencialmente útiles) de grandes cantidades de datosde grandes cantidades de datos..

Que es el Data Mining?Que es el Data Mining?

Data miningData mining reune las ventajas de reune las ventajas de varias áreas como la Estadística, la varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmente Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima las bases usando como materia prima las bases de datosde datos

Otros nombres con el que se Otros nombres con el que se conoce el Data Miningconoce el Data Mining

KDD (Knowledge Discovery in KDD (Knowledge Discovery in Databases)Databases)Arqueología de datosArqueología de datosMinería de datosMinería de datosExtracción de conocimientoExtracción de conocimientoCosecha de información, etc…Cosecha de información, etc…

Data Mining y Data WarehouseData Mining y Data Warehouse

Data WarehouseData WarehouseEs la memoria de la empresaEs la memoria de la empresa

Data MiningData MiningEs la inteligencia de la Es la inteligencia de la

empresaempresa

¿Por qué Data Mining hoy?¿Por qué Data Mining hoy?

Empresas están acumulando grandes Empresas están acumulando grandes cantidades de datoscantidades de datosNos ahogamos en datos pero estamos Nos ahogamos en datos pero estamos hambrientos de conocimientoshambrientos de conocimientosCada vez hay más competenciaCada vez hay más competencia A veces el margen de diferencia entre A veces el margen de diferencia entre ganadores y perdedores es pocoganadores y perdedores es poco Avances en desarrollo de software y Avances en desarrollo de software y reducción de costos de procesamiento de reducción de costos de procesamiento de datosdatos

Usos del Data MiningUsos del Data Mining

Oportunidades de ventas cruzadas (oOportunidades de ventas cruzadas (o upsellingupselling))SegmentaciónSegmentación – –¿Quiénes son?¿Quiénes son? – –¿Cómo se comportan?¿Cómo se comportan?Mejorar tasas de respuesta a losMejorar tasas de respuesta a losesfuerzos de marketingesfuerzos de marketing

Usos del Data MiningUsos del Data Mining

Comercio. Conocer el patrón de Comercio. Conocer el patrón de compras del cliente para, por ejemplo, compras del cliente para, por ejemplo, diseñar mejores campañas de diseñar mejores campañas de publicidad y aumentar las ventas.publicidad y aumentar las ventas.Empleo. Cuantificar las habilidades de Empleo. Cuantificar las habilidades de los trabajadores para aprovecharlas al los trabajadores para aprovecharlas al máximo. Localizar trabajadores máximo. Localizar trabajadores descontentosdescontentos..

Revisar para 2do. Parcial:Revisar para 2do. Parcial:

-MEJORA EN LA TOMA DE -MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES-CAP 12DECISIONES-CAP 12-FUNDAMENTOS DE LA -FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS :ADMINISTRACION NEGOCIOS :ADMINISTRACION DE BASES DE DATOS E DE BASES DE DATOS E INFORMACION-CAP 6INFORMACION-CAP 6Laudon,Kenneth-Laudon,Kenneth--SISTEMAS -SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIALDE INFORMACION GERENCIAL

Recursos humanosRecursos humanos

Identificación de las características de Identificación de las características de sus empleados de mayor éxito. La sus empleados de mayor éxito. La información obtenida puede ayudar a información obtenida puede ayudar a la contratación de personal, la contratación de personal, centrándose en los esfuerzos de sus centrándose en los esfuerzos de sus empleados y los resultados obtenidos empleados y los resultados obtenidos por éstos.por éstos.

Recursos humanosRecursos humanos

Además, la ayuda ofrecida por las Además, la ayuda ofrecida por las aplicaciones para aplicaciones para Dirección Dirección estratégicaestratégica en una empresa se en una empresa se traducen en la obtención de ventajas a traducen en la obtención de ventajas a nivel corporativo, tales como mejorar el nivel corporativo, tales como mejorar el margen de beneficios o compartir margen de beneficios o compartir objetivos; y en la mejora de las objetivos; y en la mejora de las decisiones operativas, tales como decisiones operativas, tales como desarrollo de planes de producción o desarrollo de planes de producción o gestión de mano de obra.gestión de mano de obra.

Data warehousing y/o data mining Data warehousing y/o data mining puede hacer la diferencia, a partir de puede hacer la diferencia, a partir de la interpretación de los datos actuales, la interpretación de los datos actuales, brindándole respuestas a preguntas brindándole respuestas a preguntas que lo ayudarán a ser más competitivoque lo ayudarán a ser más competitivo

Como se pueden evacuar Como se pueden evacuar estos requerimientos a estos requerimientos a

través de un data través de un data warehousing y warehousing y

data mining?data mining?

DATA WAREHOUSE!!!DATA WAREHOUSE!!!

El data warehousing permite juntar El data warehousing permite juntar la información interna de performance la información interna de performance y la información externa de la y la información externa de la competencia como para determinar en competencia como para determinar en forma precisa la efectividad en el forma precisa la efectividad en el mercadomercado

DATA WAREHOUSE!!!DATA WAREHOUSE!!!

Un data warehouse puede recolectar y Un data warehouse puede recolectar y almacenar un detalle de las almacenar un detalle de las transacciones de ventas de la transacciones de ventas de la empresa, los archivos del personal con empresa, los archivos del personal con evaluaciones anuales de modo que evaluaciones anuales de modo que permitiría un fácil acceso para después permitiría un fácil acceso para después convertirla en información valiosaconvertirla en información valiosa

DATA MINING!!!DATA MINING!!!

Aprender qué es lo que los clientes Aprender qué es lo que los clientes (internos como externos) querrán (internos como externos) querrán mañana puede ser determinado con el mañana puede ser determinado con el data mining.data mining.


Analizando información histórica tal Analizando información histórica tal como la época del año, ubicación, como la época del año, ubicación, indicadores económicos, indicadores económicos, comportamiento del personal y otras comportamiento del personal y otras promociones, suelen siempre promociones, suelen siempre descubrir patrones que ayudan al descubrir patrones que ayudan al conocimiento de la empresa para la conocimiento de la empresa para la implementación de nuevas y efectivas implementación de nuevas y efectivas estrategiasestrategias


Trabajando sobre estos Trabajando sobre estos patrones se puede patrones se puede desarrollar un perfil de los desarrollar un perfil de los tipos de empleados para tipos de empleados para optimizar su rendimientooptimizar su rendimiento

Por ejemplo….Por ejemplo….

Si se recolecto y almaceno un detalle Si se recolecto y almaceno un detalle de las transacciones de ventas de las transacciones de ventas entonces con la minería de datos se entonces con la minería de datos se hace un análisis para determinar qué hace un análisis para determinar qué productos fueron comprados juntos.productos fueron comprados juntos.

Luego….Luego….

Esta información es fundamental para:Esta información es fundamental para: planificar las planificar las

promociones, la promociones, la distribución física del distribución física del

local, y la determinación local, y la determinación de los preciosde los precios..

DATA WAREHOUSE & DATA DATA WAREHOUSE & DATA MINING!!!MINING!!!

Aplicando sistemas de soporte para la Aplicando sistemas de soporte para la toma de decisiones sobre un data toma de decisiones sobre un data warehouse que es actualizado warehouse que es actualizado diariamente, o incluso cada hora, diariamente, o incluso cada hora, permite hacer un seguimiento del permite hacer un seguimiento del personal y alertar cuando los personal y alertar cuando los indicadores señalan algun problema en indicadores señalan algun problema en su desempeño laboral.su desempeño laboral.


Y con el data mining, le dará la Y con el data mining, le dará la habilidad de comenzar a predecir y habilidad de comenzar a predecir y proyectar cuando algo no este proyectar cuando algo no este funcionando bien con el talento funcionando bien con el talento profesionalprofesional


El recurso humano influye en el El recurso humano influye en el desarrollo de una ventaja competitiva.desarrollo de una ventaja competitiva.Ventaja Competitiva:Ventaja Competitiva:Distingue a la empresa de sus Distingue a la empresa de sus competidores.competidores.Provee beneficios económicos reales.Provee beneficios económicos reales.No es fácilmente duplicable.No es fácilmente duplicable.

Técnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining

Tipología de aplicacionesTipología de aplicaciones

Existen 4 modelos o tipos de Existen 4 modelos o tipos de aplicaciones:aplicaciones:

Predecir, Clasificar, Asociar,Predecir, Clasificar, Asociar,AgruparAgrupar

Métodos para las aplicacionesMétodos para las aplicaciones

Existe dos métodos para seguir Existe dos métodos para seguir estas aplicaciones :estas aplicaciones :

Supervisado Supervisado (o predictivos) (o predictivos) y no y no supervisado supervisado (o del descubrimiento (o del descubrimiento

del conocimiento)del conocimiento)

Proceso (etapas) del Data MiningProceso (etapas) del Data Mining

1.Determinación de los

objetivos2.Preprocesamie

nto de los datos

3.Determinación del modelo4.Análisis de

los resultados


Determinación de los objetivos.Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data orientación del especialista en data mining.mining.


Preprocesamiento de los datos.Preprocesamiento de los datos. Se Se refiere a la selección, la limpieza, el refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data tiempo total de un proyecto de data mining.mining.


Determinación del modelo.Determinación del modelo. Se Se comienza realizando unos análisis comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia ArtificialInteligencia Artificial


Análisis de los resultados.Análisis de los resultados. Verifica Verifica si los resultados obtenidos son si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisionespermita considerar sus decisiones..

Software comercialSoftware comercial

Clementine (SPSS)Clementine (SPSS)Enterprise Miner (SAS)Enterprise Miner (SAS)DB Miner (IBM)DB Miner (IBM)Insightful Miner (Insightful)Insightful Miner (Insightful)XLMinerXLMinerEtc.Etc.

Software open sourceSoftware open source

KNIME (open source)KNIME (open source)Rattle (open source)Rattle (open source)XLMiner (hay demo 30 días)XLMiner (hay demo 30 días) RapidMinerRapidMiner

Ejemplos donde se ha visto Ejemplos donde se ha visto involucrado el involucrado el data miningdata mining

Muchos ejemplos usan árboles y Muchos ejemplos usan árboles y reglas de decisión, reglas de reglas de decisión, reglas de asociación, redes neuronales, redes asociación, redes neuronales, redes bayesianas, conjuntos aproximados bayesianas, conjuntos aproximados ((rough setsrough sets), algoritmos de agrupación ), algoritmos de agrupación ((clusteringclustering), máquinas de soporte ), máquinas de soporte vectorial, algoritmos genéticos y lógica vectorial, algoritmos genéticos y lógica difusadifusa..

GoogleGoogle

Está aplicando el Está aplicando el data miningdata mining en la gestión en la gestión de los recursos humanos de su propia de los recursos humanos de su propia plantilla. Ante la marcha de algunos cargos plantilla. Ante la marcha de algunos cargos estratégicos (ingenieros, diseñadores y estratégicos (ingenieros, diseñadores y ejecutivos de ventas), la compañía está ejecutivos de ventas), la compañía está desarrollando una herramienta que le desarrollando una herramienta que le permitiría conocer el estado de ánimo de permitiría conocer el estado de ánimo de sus trabajadores y averiguar cuáles se sus trabajadores y averiguar cuáles se plantean marcharse, según publicó plantean marcharse, según publicó recientemente recientemente The Wall Street JournalThe Wall Street Journal..

CognoDataCognoData

Se especializa en la aplicación de la Se especializa en la aplicación de la minería de datosminería de datos en el sector en el sector empresarial. "Analizan las bases de empresarial. "Analizan las bases de datos y aprenden a distinguir entre los datos y aprenden a distinguir entre los clientes que se han ido y los que no. clientes que se han ido y los que no. Elaboran un perfil del cliente que se ha Elaboran un perfil del cliente que se ha ido y luego lo aplica a cada empleado ido y luego lo aplica a cada empleado y dice si encaja en el perfil de fuga".y dice si encaja en el perfil de fuga".

IBMIBM

Estudian cómo optimizar el Estudian cómo optimizar el rendimiento de sus trabajadores. La rendimiento de sus trabajadores. La multinacional IBM se ha fijado en sus multinacional IBM se ha fijado en sus especialistas en tecnología. El especialistas en tecnología. El proyecto consiste en reunir proyecto consiste en reunir exhaustivos inventarios de las exhaustivos inventarios de las habilidades de cada uno de ellos y habilidades de cada uno de ellos y luego calcular matemáticamente la luego calcular matemáticamente la mejor manera de utilizarlosmejor manera de utilizarlos..

IBMIBM

El objetivo es proyectar la cantidad de El objetivo es proyectar la cantidad de trabajadores a producir más de sus carreras. trabajadores a producir más de sus carreras. En una serie basada en el mercado laboral, el En una serie basada en el mercado laboral, el valor de sus habilidades se suben y bajan. valor de sus habilidades se suben y bajan. Con estas cifras en la mano, las empresas Con estas cifras en la mano, las empresas podrán llevar a cabo estudios de costo-podrán llevar a cabo estudios de costo-beneficio en la contratación, capacitación y beneficio en la contratación, capacitación y retención de empleados (junto con su retención de empleados (junto con su homólogo, despidos). homólogo, despidos).

Los usos comerciales del Los usos comerciales del data data miningmining

Los supermercados y las grandes Los supermercados y las grandes cadenas, como Wal-Mart o Ikea, crean cadenas, como Wal-Mart o Ikea, crean grandes bases de datos en los que grandes bases de datos en los que cada entrada es, por ejemplo, un ticketcada entrada es, por ejemplo, un ticket


Si tienes tarjeta de fidelidad ( mejor Si tienes tarjeta de fidelidad ( mejor conocida como tarjeta de super conocida como tarjeta de super cliente), tienen tus datos personales y cliente), tienen tus datos personales y saben qué has compradosaben qué has comprado


Esta información es fundamental Esta información es fundamental para determinar los patrones de para determinar los patrones de compra y poder estimular las ventas.compra y poder estimular las ventas.


Localizan por ejemplo dos productos Localizan por ejemplo dos productos que siempre se compran juntos y los que siempre se compran juntos y los colocan en dos pasillos separados para colocan en dos pasillos separados para que tengas que pasar por un tercero y que tengas que pasar por un tercero y compres otros que no tenías previsto compres otros que no tenías previsto adquiriradquirir

Ejemplo con un BancoEjemplo con un Banco

Actualmente, el ambiente bancario del Actualmente, el ambiente bancario del país se estaba tornando mucho más país se estaba tornando mucho más competitivo, con la entrada de competitivo, con la entrada de nuevos bancos. Así que el grupo nuevos bancos. Así que el grupo empresarial estaba implementado empresarial estaba implementado nuevas estrategias, por lo que la nuevas estrategias, por lo que la efectividad de las promociones del efectividad de las promociones del banco se tornan mucho más banco se tornan mucho más importantes.importantes.

Problema del BancoProblema del Banco

El Banco tiene actualmente una tasa de El Banco tiene actualmente una tasa de respuesta a sus promociones muy baja de respuesta a sus promociones muy baja de 1% y los costos eran demasiado altos 1% y los costos eran demasiado altos porque no se estaban identificando porque no se estaban identificando adecuadamente los segmentos a los cuales adecuadamente los segmentos a los cuales se dirigían las promociones, lo que se dirigían las promociones, lo que provocaba que se llegara a clientes que en provocaba que se llegara a clientes que en realidad no estaban interesados en las realidad no estaban interesados en las mismas, disminuyendo la rentabilidad de mismas, disminuyendo la rentabilidad de estos mismos clientesestos mismos clientes..

Solución propuestaSolución propuesta

Como solución se plantea hacer una Como solución se plantea hacer una agrupación de toda la base de datos agrupación de toda la base de datos de los clientes identificando de los clientes identificando tendencias de consumo, con el tendencias de consumo, con el objetivo de establecer perfiles de objetivo de establecer perfiles de clientes, para realizar promociones clientes, para realizar promociones dirigidas. De esta manera se lograbadirigidas. De esta manera se lograba

Solución propuestaSolución propuesta

aumentar de la tasa de aumentar de la tasa de respuesta de 1% anteriormente respuesta de 1% anteriormente hasta 30% con la implementación hasta 30% con la implementación de este programa, lo provocando de este programa, lo provocando incremento de rentabilidad, con la incremento de rentabilidad, con la disminución de los costos de entrega disminución de los costos de entrega de las mismas, lo cual equivale a un de las mismas, lo cual equivale a un beneficio marginal a valor presente beneficio marginal a valor presente neto de varios millones de dólaresneto de varios millones de dólares

Conclusión del caso del BancoConclusión del caso del Banco

De este modo el banco se concentro De este modo el banco se concentro en las variables de los 4 tipos distintos en las variables de los 4 tipos distintos de perfiles encontrados y a estos se de perfiles encontrados y a estos se les adapto unas promociones las les adapto unas promociones las cuales consiguieron aumentar la cuales consiguieron aumentar la rentabilidad de los clientes para rentabilidad de los clientes para beneficio del banco, creando lealtad de beneficio del banco, creando lealtad de marca y satisfacción en los mismos marca y satisfacción en los mismos

Conclusión del Data MiningConclusión del Data Mining

De ese caos, sin embargo, es posible De ese caos, sin embargo, es posible desentrañar pautas sobre nuestro desentrañar pautas sobre nuestro comportamiento para elaborar comportamiento para elaborar modelos predictivos y aplicarlos a la modelos predictivos y aplicarlos a la publicidad y al publicidad y al marketing,marketing, …. ….


…….claro, pero también a la medicina, .claro, pero también a la medicina, la gestión empresarial, los procesos la gestión empresarial, los procesos electorales y la lucha contra el electorales y la lucha contra el terrorismo, ingeniería de gases, terrorismo, ingeniería de gases, fraudes, negocios, mercadeo, fraudes, negocios, mercadeo, genética, recursos humanos ect….genética, recursos humanos ect….


Para algunas es una herramienta para Para algunas es una herramienta para encontrar nuevas fuentes de encontrar nuevas fuentes de

beneficios:beneficios:

¿qué producto tengo que ¿qué producto tengo que desarrollar/crear?desarrollar/crear?


Para otras, el Para otras, el data miningdata mining es parte es parte de su investigación y desarrollo:de su investigación y desarrollo:

¿qué moléculas tienen más ¿qué moléculas tienen más probabilidades de funcionar probabilidades de funcionar contra un cáncer específico?contra un cáncer específico?


Las entidades bancarias pueden Las entidades bancarias pueden emplear la técnica para:emplear la técnica para:

Detectar que una operación Detectar que una operación con tarjeta de crédito es con tarjeta de crédito es fraudulenta porque no se fraudulenta porque no se

corresponde con el patrón de corresponde con el patrón de uso normaluso normal


La gerencia en recursos humanos La gerencia en recursos humanos puede emplear estas técnicas para:puede emplear estas técnicas para:

Cuantificar las habilidades de Cuantificar las habilidades de los trabajadores para los trabajadores para

aprovecharlas al máximoaprovecharlas al máximo


El hecho es saber usar las bases de El hecho es saber usar las bases de datos y interpretarla como información datos y interpretarla como información

valiosa para cualquier organización.valiosa para cualquier organización.

ActualmenteActualmente

A la búsqueda de esas pautas se A la búsqueda de esas pautas se dedican los expertos en dedican los expertos en data miningdata mining (explotación o (explotación o minería de datos),minería de datos), básicamente especialistas en básicamente especialistas en estadística, matemáticos e ingenieros estadística, matemáticos e ingenieros informáticos, encargados de desbrozar informáticos, encargados de desbrozar semejantes junglas de archivos en busca semejantes junglas de archivos en busca de patrones de comportamiento que de patrones de comportamiento que ayuden a anticipar nuestras decisiones.ayuden a anticipar nuestras decisiones.

11..--Las herramientas de inteligencia de negocios permiten a los usuarios analizar Las herramientas de inteligencia de negocios permiten a los usuarios analizar datos para ver nuevos patrones, relaciones y perspectivas que son útiles para guiar datos para ver nuevos patrones, relaciones y perspectivas que son útiles para guiar la toma de decisiones e incluyen el software para consultas e informes de bases de la toma de decisiones e incluyen el software para consultas e informes de bases de datosdatos (V) (V)2.- Análisis de Datos Multidimensional (Procesamiento Analítico en Línea-OLAP), 2.- Análisis de Datos Multidimensional (Procesamiento Analítico en Línea-OLAP), representa las relaciones entre los datos como una estructura multidimensional, el representa las relaciones entre los datos como una estructura multidimensional, el cual permite a los usuarios ver los mismos datos de distintas formas mediante el cual permite a los usuarios ver los mismos datos de distintas formas mediante el uso de varias dimensiones uso de varias dimensiones (V)(V)3.-La Minería de 3.-La Minería de DatosDatos (Data Mining), analiza las grandes reservas de datos, (Data Mining), analiza las grandes reservas de datos, incluyendo el contenido de almacenes de datos para encontrar asociaciones, incluyendo el contenido de almacenes de datos para encontrar asociaciones, secuencias, clasificaciones agrupamientos y pronósticos, que se puedan utilizar secuencias, clasificaciones agrupamientos y pronósticos, que se puedan utilizar para predecir el comportamiento en un futuro y guiar la toma de decisiones para predecir el comportamiento en un futuro y guiar la toma de decisiones (V) (V) 4.-Los sistemas para soportar la toma de decisiones no siempre ayudan a los 4.-Los sistemas para soportar la toma de decisiones no siempre ayudan a los gerentes y empleados a producir decisiones que mejoren el desempeño de la gerentes y empleados a producir decisiones que mejoren el desempeño de la firma ,debido a los problemas con la calidad de la información ,los filtros firma ,debido a los problemas con la calidad de la información ,los filtros gerenciales y la cultura organizacionalgerenciales y la cultura organizacional.(V).(V)5.-Los ejecutivos de nivel superior que toman decisiones no estructuradas utilizan 5.-Los ejecutivos de nivel superior que toman decisiones no estructuradas utilizan tableros de control e interfaces visuales que muestran la información clave del tableros de control e interfaces visuales que muestran la información clave del desempeño que afecta a la rentabilidad, el éxito la estrategia de la firma en general. desempeño que afecta a la rentabilidad, el éxito la estrategia de la firma en general. El cuadro de mando integral y la administración del desempeño de negocio son dos El cuadro de mando integral y la administración del desempeño de negocio son dos metodologías que se utilizan en el diseño de los sistemas de apoyo a ejecutivos metodologías que se utilizan en el diseño de los sistemas de apoyo a ejecutivos (ESS)-((ESS)-(V)V)

Bases de datos aumentan Bases de datos aumentan masivamente hasta convertirse en un masivamente hasta convertirse en un pandemonio de millones de pandemonio de millones de entradas.30 MILLONES DE REPORTES entradas.30 MILLONES DE REPORTES DE CRÉDITO DIARIOS(EXPERIAN).LAS 3 DE CRÉDITO DIARIOS(EXPERIAN).LAS 3 MAS IMPORTANTES 3.5 MIL MILLONES MAS IMPORTANTES 3.5 MIL MILLONES DE REPORTES AL MESDE REPORTES AL MES..

PROBLEMAS CON EL ENTORNO PROBLEMAS CON EL ENTORNO TRADICIONAL DE ARCHIVOSTRADICIONAL DE ARCHIVOS

●REDUNDANCIA E INCONSISTENCIA DE REDUNDANCIA E INCONSISTENCIA DE DATOSDATOS●DEPENDENCIA ENTRE PROGRAMAS Y DEPENDENCIA ENTRE PROGRAMAS Y DATOSDATOS●CARENCIA DE FLEXIBILIDADCARENCIA DE FLEXIBILIDAD●SEGURIDAD ESCASASEGURIDAD ESCASA●PROBLEMAS DE COMPARTICIÓN Y PROBLEMAS DE COMPARTICIÓN Y DISPONIBILIDAD DE DATOSDISPONIBILIDAD DE DATOS

INFORMACIÓNINFORMACIÓN

Identificación:Identificación: Muestra datos generales de identificación de Muestra datos generales de identificación de personas o personas o empresas. empresas. EndeudamientoEndeudamiento: Proporciona datos e indicadores de la : Proporciona datos e indicadores de la situación de la deuda que la persona o empresa consultada situación de la deuda que la persona o empresa consultada mantiene en el sistema financiero como de entidades que no mantiene en el sistema financiero como de entidades que no reportan a la Superintendencia de Banca y Seguros. reportan a la Superintendencia de Banca y Seguros. Cartera MorosaCartera Morosa: Se muestra la cartera pesada de la persona o : Se muestra la cartera pesada de la persona o empresa consultada en caso la tuviera. (Sólo se visualizará empresa consultada en caso la tuviera. (Sólo se visualizará este producto en caso exista un documento protestado). este producto en caso exista un documento protestado). Información NegativaInformación Negativa: Esta sección registra los antecedentes : Esta sección registra los antecedentes crediticios negativos de la persona o empresa consultada. crediticios negativos de la persona o empresa consultada. Otros Otros (información complementaria): Indica si la persona o (información complementaria): Indica si la persona o empresa consultada tiene actividad de comercio exterior, si empresa consultada tiene actividad de comercio exterior, si hay algún reclamo en trámite de la información mostrada en hay algún reclamo en trámite de la información mostrada en el reporte y si ha sido consultado su reporte crediticio el reporte y si ha sido consultado su reporte crediticio anteriormente a través de nuestro sistema. anteriormente a través de nuestro sistema.

IMPACTO COMERCIAL DE IMPACTO COMERCIAL DE PROBLEMAS DE CALIDAD DE DATOSPROBLEMAS DE CALIDAD DE DATOS

BUROS DE CREDITOBUROS DE CREDITO

PRESTAMISTASPRESTAMISTAS

CLIENTESCLIENTES

RELACION DE AGENCIA RELACION DE AGENCIA INCOMPLETAINCOMPLETA

CLIENTES INSATISFECHOSCLIENTES INSATISFECHOS

SELECCIÓN ADVERSASELECCIÓN ADVERSA

VALORACIÓN RIESGO CREDITICIOVALORACIÓN RIESGO CREDITICIO

ALTAS TASAS DE INTERES, NO ALTAS TASAS DE INTERES, NO AJUSTADAS AL RIESGO REALAJUSTADAS AL RIESGO REAL

PROBLEMAS DE ACCESO AL PROBLEMAS DE ACCESO AL CRÉDITOCRÉDITO

PROBLEMAS EN CENTROS PROBLEMAS EN CENTROS LABORALESLABORALES

TASAS DE INTERES POR SEGMENTO DE TASAS DE INTERES POR SEGMENTO DE MERCADOMERCADOSEGMENTO DE

MERCADOTASAS DE INTERES

PROMEDIO CREDITO MONEDA

NACIONAL%

TASA DE INTERESPROMEDIO

CREDITOS EN MONEDA

EXTRANJERA%

CORPORATIVOS 5.22 2.06

GRANDES EMPRESAS

6.87 4.45

MEDIANAS EMPRESAS

10.60 8.09

PEQUEÑAS EMPRESAS

20.85 12.68

MICROEMPRESAS 32.67 18.67

FUENTE:SBS -TASAS PROMEDIOS ULTIMOS 30 DIAS

TASAS DE INTERES :COSTOS DE TRANSACCION Y PRIMAS DE RIESGOS

TASAS DE MOROSIDAD POR SEGMENTO DE TASAS DE MOROSIDAD POR SEGMENTO DE MERCADOMERCADO

SEGMENTO DE MERCADO

TASAS PROMEDIO DE MOROSIDAD

%

CORPORATIVOS/GRANDES EMPRESAS

0.4

MEDIANAS EMPRESAS

4.4

PEQUEÑAS Y MICROEMPRESAS

8.3

FUENTE:SBS -TASAS PROMEDIOS AGOSTO 2014

ADMINISTRACION:ADMINISTRACION:FALTA CENTRALIZAR BD.FALTA CENTRALIZAR BD.FALTA ESTABLECER REGLAS Y PROCEDIMIENTO DE FALTA ESTABLECER REGLAS Y PROCEDIMIENTO DE GOBERNANCIA DE DATOSGOBERNANCIA DE DATOS

ORGANIZACIÓNORGANIZACIÓN::FALTA ESTANDARIZAR LAS DEFICINICIONES DE FALTA ESTANDARIZAR LAS DEFICINICIONES DE DATOSDATOSFALTA LIMPIAR Y RECONCILIAR DATOSFALTA LIMPIAR Y RECONCILIAR DATOSNECESIDAD DE AUDITORIA DE BASE DE DATOSNECESIDAD DE AUDITORIA DE BASE DE DATOS

TECNOLOGIA:TECNOLOGIA:FALTA DISEÑAR ARCHIVO DE DATOS MAESTROFALTA DISEÑAR ARCHIVO DE DATOS MAESTROFALTA IMPLEMENTAR HERRAMIENTAS DE FALTA IMPLEMENTAR HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOSINTELIGENCIA DE NEGOCIOS

bases de datos e inteligencia de negocios

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