business intelligence. l.s.c.a. david reyes hernández

Business Intelligence.

L.S.C.A. David Reyes Hernández

¿Qué es inteligencia de negocios?

Es el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la empresa.

Uso de un almacén de información como herramienta estratégica y táctica para ganar ventaja competitiva, así como apoyar el proceso de toma de decisiones.

Habilidad de explorar y analizar datos para revelar la existencia de tendencias dentro de un negocio.

Inteligencia de Negocios ¿Por qué?

Bases de datos más y grandes y complejas. Diferentes lenguajes y tipos de bases de datos. Exceso de trabajo al cubrir requerimientos del lado del

negocio. Diferentes servidores. Muchos reportes. Respuesta lenta. Sin comparaciones ni tendencias.

¿Qué puede hacer con Business Intelligence? Con BI se puede:

Generar reportes globales o por secciones. Crear una base de datos de clientes. Crear escenarios con respecto a una decisión. Hacer pronósticos de ventas y devoluciones. Compartir información entre departamentos. Análisis multidimensionales. Generar y procesar datos. Cambiar la estructura de toma de decisiones. Mejorar el servicio al cliente.

Áreas más comunes en las que las soluciones de inteligencia de negocios son utilizadas: Ventas: Análisis de ventas; Detección de clientes

importantes; Análisis de productos, líneas, mercados; Pronósticos y proyecciones.

Marketing: Segmentación y análisis de clientes; Seguimiento a nuevos productos.

Finanzas: Análisis de gastos; Rotación de cartera; Razones Financieras.

Manufactura: Productividad en líneas; Análisis de desperdicios; Análisis de calidad; Rotación de inventarios y partes críticas.

¿Quién necesita soluciones de Business Intelligence?

Si usted puede contestar afirmativamente por lo menos a una de las siguientes preguntas, entonces usted es candidato a beneficiarse de las soluciones de BI.

¿Pasa más tiempo recolectando y preparando información que analizándola? ¿En ocasiones le frustra el no poder encontrar información que usted está

seguro que existe dentro de la empresa? ¿Pasa mucho tiempo tratando de hacer que los reportes en Excel luzcan bien? ¿Quisiera tener una guía sobre las cosas que han sucedido cuando los

administradores anteriores implementaban determinada estrategia? ¿No sabe qué hacer con tanta información que tiene disponible en la empresa? ¿Quiere saber qué productos fueron los más rentables durante un periodo

determinado? ¿No sabe cuáles son los patrones de compra de sus clientes dependiendo de

las zonas? ¿Ha perdido oportunidades de negocio por recibir información retrasada? ¿Trabaja horas extras el fin de mes para procesar documentos o reportes? ¿No sabe con certeza si su gente está alcanzando los objetivos planeados? ¿No sabe si mantiene una comunicación estrecha entre las diversas áreas de

su empresa hacia una estrategia común? ¿No tiene idea de por qué sus clientes le regresan mercancía?

Componentes de Business Intelligence.

Data Warehouse.

Un Data Warehouse es un almacenamiento separado y homogéneo donde son cargados datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.

Conceptos Básicos

Data Warehouse.

Colección integrada de información corporativa diseñada para la recuperación y el análisis en apoyo a los procesos de toma de decisiones.

Repositorio completo de datos de la empresa, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica

Conceptos Básicos

Ventajas - Data Warehouse.

Datos de toda la compañía, organizados para facilitar las consultas más analíticas que transaccionales.

Los procesos de transformación han sido aplicados a los datos para permitir un tiempo de respuesta mínimo a las consultas.

Modelo de datos multidimensional para hacer más fácil la navegación y explotación de datos.

La administración de la seguridad está centralizada para garantizar la necesidad de información dependiendo del perfil de los usuarios.

Conceptos Básicos

Datamart.

Un subconjunto del Data Warehouse para cierto grupo de usuarios o funciones del negocio.

Conceptos Básicos

Datamart. Qué es

Es una parte de un DWH De un fin específico o actividad de negocio Una solución táctica

Por qué construir un Datamart Consultas más rápidas y menos usuarios Tiempo de desarrollo más rápido

Datamarts integrados Asegurar la consistencia de datos Requiere de una planeación avanzada

Conceptos Básicos

Metadatos.

Los metadatos son datos sobre los datos almacenados. Por ejemplo, definir los tipos de datos, tamaños,

diccionario de datos, etc. Es fundamental para una bodega de datos conocer la

naturaleza de los datos y su localización. Los metadatos pueden proporcionar una visión

estandarizada, facilitan hacer transformaciones y cambios de los datos.

Para desarrollar aplicaciones exitosas es importante compartir la información de los metadatos.

Conceptos Básicos

Son sistemas de información operacionales que facilitan y manejan aplicaciones orientadas a transacciones.

Manejan gran detalle de cada operación Ejemplos:

Banca Aerolíneas Manufactura Supermercados

OLTP (Online Transaction Processing).

Conceptos Básicos

Tecnología que permite la explotación de datos en diferentes puntos de vista o dimensiones

OLAP (Online Analytical Processing).

Conceptos Básicos

Tipos de OLAP.

OLAP Relacional (ROLAP)OLAP Multidimensional (MOLAP)OLAP Híbrida (HOLAP)

MOLAP

En un sistema MOLAP (OLAP multidimensional) los datos se encuentran almacenados en una estructura multidimensional.

Para optimizar los tiempos de respuesta, el resumen de la información es usualmente calculado por adelantado. Estos valores precalculados o agregaciones son la base de las ganancias de desempeño de este sistema.

Algunos sistemas utilizan técnicas de compresión de datos para disminuir el espacio de almacenamiento en disco debido a los valores precalculados.

ROLAP

ROLAP (OLAP Relacional) es un sistema en el cual los datos se encuentran almacenados en una base de datos relacional. Típicamente, los datos son detallados, evitando las agregaciones y las tablas se encuentran normalizadas.

HOLAP

Un sistema HOLAP (OLAP Híbrido) mantiene los registros detallados en la base de datos relacional, mientras que los datos resumidos o agregados se almacenan en una base de datos multidimensional separada. Este método de almacenamiento es una combinación de los dos anteriores e intenta rescatar lo mejor de cada uno.

OLTP - OLAP

Característica OLTP OLAP

Tamaño BBDD GigaBytes Giga a TeraBytes

Origen Datos Interno Interno y Externo

Actualización On-Line Batch

Periodos Actual Histórico

Consultas Predecibles Ad Hoc

Actividad Operacional Analítica

Conceptos Básicos

Indicador, Medida,Variable, Fórmula.

Objeto de estudio. Cada indicador tiene asociada una serie de dimensiones sobre las que se pueden clasificar sus valores. Por ejemplo, algunos indicadores son:Ingresos(<Tiempo>, <Geografía>, <Producto>)Número de Empleados(<Tiempo>, <Geografía>)Si el indicador contiene datos almacenados se habla de Variable Multidimensional. Si por el contrario, lo que se almacena es la expresión para calcular esos datos a partir de otros (que puede ser una fórmula o un programa), se habla de Fórmula Multidimensional

Conceptos Básicos

Dimensiones.

Ø Enfoque bajo el cual se está evaluando el indicador.

Ø Ventas Netas, que en el mes de Enero fueron $2 Millones, pero usted quiere ver desglosado ese valor por tipo de cliente y luego por zona.

Conceptos Básicos

Drill Down.

Ø Descomponer (visualmente) en detalle un dato según una jerarquía de una dimensión.

Conceptos Básicos

Data-Mining.

Proceso no trivial de análisis de grandes cantidades de datos con el objetivo de extraer información útil. Por ejemplo, se trata de aplicar algoritmos de clasificación de datos para realizar predicciones futuras, o estudios de correlación entre variables aparentemente independientes. Para ello, es común la utilización de Redes Neuronales o Algoritmos Evolutivos.

Conceptos Básicos

Tipos de Sistemas de información:Sistema de información Ejecutivo. Métricas que le permitirán

ver como va el negocio en una forma rápida, resumida y actualizada.

Sistemas integradores de datos de diferentes sistemas operacionales.

Conceptos Básicos

Tipos de Sistemas de información: Sistema para el Soporte de Decisiones Muestra a profundidad cómo

va el negocio. Ahondar en las causas de por

qué ha obtenido ese resultado.

Tomar decisiones más acertadas para planear los próximos objetivos o corregir alguna desviación a los mismos.

Conceptos Básicos

E

T

L

DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard

Dispositivos Móviles

Tecnología Push

Fuentes de Datos Visualización de Información

Motor OLAPBDRelacional

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


alcance

Mapeo de datos






usuarios y sistemas Proceso de

desarrollo

Análisis y definición del alcance.

Esfuerzo conjunto Clientes principales Sistemas Equipo de Desarrollo

Posibles elementos del alcance del proyecto: Fecha de entrega del proyecto Productos a entregar Beneficios cuantitativos potenciales

del proyecto Administración general del

proyecto

Mapeo de Datos de la fuente al destino.


alcance

Mapeo de datos







desarrollo

ETL.

Extraction Transformation and Load.

Permite conectarse a diferentes bases de datos, extraer información de las mismas, transformarla y cargarla a una base de datos diferente.

Permiten almacenar la información tal y como se requiere en un diagrama estrella o relacional.

Los procesos de extracción de información dependen de la base de datos en la que se depositará el data warehouse.

Son programados para conectarse a las bases de datos transaccionales del cliente, transformar los datos, sumarizarlos y almacenarlos en el data warehouse.

Procedimientos de extracción.


alcance

Mapeo de datos







desarrollo

El cubo nos permite modelar los datos y visualizarlos en multiples dimensiones.

CUBO.

o Tabla central rodeada por muchas tablas de dimensiones que contienen descripciones desnormalizadas de los hechos.

o El centro de la estrella es la tabla de hechoso Los puntos de la estrella son las tablas de

dimensiones

Esquema Estrella.

Tablas de Dimensiones Tienen relaciones de uno a muchos a la tabla de hechos Incluye menos renglones que la tabla de hechos Consiste en la información descriptiva Contiene múltiples columnas para ayudarnos en la jerarquía de datos Tiene una llave primaria de la dimensión Está estructurada para permitir cambios.

Tabla de hechos Contiene las medidas Que deben ser aditivas y numéricas Llaves compuestas forman la llave primaria Llaves foráneas Datos Estáticos

Componentes de una estrella.

Esquema Copo de Nieve.

Similar a un diagrama estrella, pero con dimensiones normalizadas

Evita duplicidad de información en las dimensiones Requiere mayor tiempo de procesamiento, pues

involucra más joins.


alcance

Mapeo de datos







desarrollo

Documentación y Capacitación.

Toda la documentación que se genere del proyecto, como los manuales de usuario, manual técnico operativo, minutas, etc.

Capacitación Usuario Final Capacitación Sistemas

Herramientas para la creación de modelos.

E

T

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DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard


Tecnología Push

Fuentes de Datos Visualización de Información


E

T

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DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard


Tecnología Push

Fuentes de Datos

Motor OLAP

Visualización

BDRelacional

Fuentes de Datos.

Bases de datos relacionales (transaccionales) Oracle MS SQL Server Informix DB2 Sybase MySQL

Fuentes de Datos (cont.)

ERPs SAP R/3 JD Edwards Peoplesoft Otros

Otras fuentes Hoja de cálculo (Excel, Lotus 123, etc.) Bases de datos pequeñas (dBase, FoxPro) Archivos planos

E

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DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard


Tecnología Push

Fuentes de Datos


Visualización

ETL.

DataStage (Ascential) Oracle Warehouse Builder (Oracle) DTS (Microsoft) DecisionStream(Cognos) Warehouse Administrator (SAS) Extractores de SAP Informatica Ab Initio

E

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DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard


Tecnología Push

Fuentes de Datos


Visualización

DWH: BD Relacional

Oracle DB2 Teradata MS SQL Server Sybase RedBrick Informix

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DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard


Tecnología Push

Fuentes de Datos Visualización


Motor OLAP. ROLAP

Cualquier base de datos relacional MOLAP

Estructuras propietarias Cognos (Power Cubes) Hyperion (Essbase) Analysis Services (Microsoft) SAS (OLAP Server) MicroStrategy (construcción de cubos al vuelo) SAP Business Information Warehouse (SAP)

E

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DWH

EIS

DSS

Reporteador

Balanced Scorecard


Tecnología Push

Fuentes de Datos Visualización


Visualización. EIS

Artus (Bitam) Business Objects Cognos (Visualizer) MicroStrategy Oracle BI Beans SAP Business Explorer

DSS Artus (Bitam) Business Objects Hyperion (Analyzer, Brio) Cognos (PowerPlay) Oracle Discoverer Web AF (SAS) SAP Business Explorer Temtec Executive viewer

Visualización (cont.) Reporteo

Papiro (Bitam) Cognos Impromptu o ReportNet Hyperion Brio EIS (SAS)

Balanced Scorecard Stratego (Bitam) SAS SPM Oracle Balanced Scorecard

Visualización (cont.)

Dispositivos móviles Artus (Bitam) Oracle iAS

Tecnología Push Advisor (Bitam) MicroStrategy NarrowCast Server

Conclusiones.¿Qué es BI?

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.

¿Qué es un Datawarehouse?

Es una base de datos que contiene datos de la empresa, además de integrar una serie de datos históricos. Tiene una orientación a uno o varios temas, con datos consolidados y consistentes, estructurados para su distribución y consulta.

¿Qué limitantes tengo para un sistema de información ejecutivo?

La principal limitante es la falta de datos, es decir que los mismos no se estén capturando.

¿Cuál es la fortaleza de un SIE?

Fundamentalmente darle a los tomadores de decisiones la información correcta, en el momento correcto y en el lugar correcto, permitiéndoles tomar mejores decisiones.

¿Es un sistema exclusivo para el área financiera?

No, las soluciones de BI proveen respuestas a preguntas reales, involucrando todas las unidades funcionales del negocio.

Conclusiones.

¿Qué puedo esperar de una solución de BI?

•Una rápida recuperación de mi inversión.

•Incentivar a los usuarios a tomar decisiones y acciones.

•Que crezca y se adapte a las necesidades cambiantes de la organización.

•Ser adoptado por los usuarios como un camino a la toma de decisiones.

Tengo varias Bases de Datos, ¿puedo almacenar la información en un mismo Data Warehouse?

Desde luego que sí, al concentrar la información en una Data Warehouse, el acceso a la información es más rápido, además de que es posible hacer cruces entre la información de diferentes Bases de Datos.

Conclusiones.

business intelligence. l.s.c.a. david reyes hernández

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