Download - Architect Forum Bi
Inteligencia de Negocios
Conceptos básicos para Arquitectos
Juan Pablo García GonzálezSoftware Developer Manager
Santiago, 10 de Diciembre 2008
INTRODUCCIÓNBusiness Intelligence
Business Intelligence
El termino Business Intelligence (BI) fue creado en 1958 por H. P. Luhn su paper “A Business Intelligence System” de IBM Research
“Se refiere a las tecnologías, aplicaciones yprácticas para la recolección, integración,análisis y presentación de la informaciónempresarial y a veces también a lainformación en sí misma.”
Business Intelligence
El termino Business Intelligence (BI) fue creado en 1958 por H. P. Luhn su paper “A Business Intelligence System” de IBM Research
“It refers to technologies, applications, andpractices for the collection, integration,analysis, and presentation of businessinformation and also sometimes to theinformation itself.”
Business Intelligence
“Business Intelligence es el proceso detransformar datos en información, medianteel descubrimiento y la transformación de esainformación en conocimiento”
Gartner Group
“El propósito de la inteligencia de negocios esconvertir grandes volumen de datos en valorpara los usuarios finales”
Oracle Corp
Business Intelligence
“Business Intelligence es una disciplina de desarrollo de la información que es concluyente, basado en hechos y acciones concretas. Business Intelligence ofrece a las compañías la capacidad para descubrir y utilizar la información que ya posee, y convertirla en conocimiento que repercute directamente en el rendimiento corporativo”
IBM
Business Intelligence
Decisiones
Conocimiento
Información
Datos
Alto Alto
Bajo
Bajo
Requerimientos
de inversión,
entrenamiento y
complejidad
Funcionalidad y
flexibilidad para
los usuarios
Business Intelligence
“Estado del Arte” BI es la prioridad #1 en IT para los próximos 3 años
Para el 2012 la penetración de los usuarios finales debería aumentar 2,5 veces del 20% al 50%
Key Driving de la tecnología son data visualization, in-memory-data-management, social software, and search
Nuevos modelos están emergiendo (the “information Buffet”) Structured Decision Making -> Autonomous Decision Making
Controlled / Qualified Access -> Open / Unqualified Access
Gartner BI Summit keynote address, Kurt Schlegel and Bill Hostmann, April 1, 2008
¿QUÉ ES BUSINESS INTELLIGENCE?Conceptos básicos
¿Qué es Business Intelligence?
• Producir conocimiento para los clientes mediante la transformación de datos en información y que este conocimiento apoye la toma de decisiones para el seguimiento de estrategias y el alcance de sus objetivos.
• Ayudando así a: Mejorar la toma de decisiones en procesos
estratégicos y operativos
Monitorear indicadores de desempeño y cumplimiento
Reducir costos
Etc.
5 Herramientas de BIFUNCIONALIDAD USADA PARA REPORTAR, ANALIZAR Y MONITOREAR
Funcionalidad completa e Integrada
• La plataforma de BI debe entregar todas las funcionalidades ofrecidas por productos individuales
Flujo de información
Ciclo de Vida
ETL
Ciclo de Vida
SistemasOperacionales
ETL
Ciclo de Vida
SistemasOperacionales
ETL
Datos Gestión
Ciclo de Vida
SistemasOperacionales
ETL
Datos Gestión
ModelosGestión
Ciclo de Vida
SistemasOperacionales
ETL
Datos Gestión
ModelosGestión
Visualización
HERRAMIENTAS5 tipos de herramientas
• Operacionales Imprimibles y Estructurados
Inmutables Día a día
• Desempeño “De un vistazo”, Métricas y KPI’s
Detalles con “Drill down”
• Análisis Ah doc , Permiten “explorar” los datos
Drill down/up, jerarquias multiples, tablas pivot, tendencias, “what-if analysis”,seriesde tiempo….
• Análisis AvanzadoModelos cuantitaivos y exploración
Usuarios Avanzados
Ah doc extremo
Reportes
Dashboards & Scorecards
Performance Management
Business Intelligence
Performance Dashboards
Dashboards & Scorecards
Performance Management
Business Intelligence
Performance Dashboards
Modelo 3 de 3
Tres AplicacionesTres Capas (layer)Tres tipos
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Análisis OLAP y ROLAP
Nivel de Granularidad
Análisis Avanzado
Descriptivo Predictivo
Análisis Avanzado
Reportes
Búsqueda de patrones
Análisis de Escenarios
Descriptivo
Análisis Avanzado Predictivo
•Clasificación•Estimación•Clustering•Predicción•Análisis de afinidad
BENEFICIOS DE BIPuntos importantes de este tipo de proyectos
Beneficios de BI
• Contar con una única fuente de información– Mejores y más rápidas decisiones
– Provee trasparencia
– Consultas en tiempo real de la información centralizada para los usuarios.
• Alineación de la organización– Medición y control de la estrategia
– Medición y control de la operación
• Eliminación de dependencias– Independencia de los usuarios finales para realizar sus análisis
– Reduce radicalmente el esfuerzo de desarrollo de reportes.
• Fácil presentación y manipulación de la información– Amigable presentación y fácil manejo para usuarios finales
• Funcionalidad y seguridad según el perfil de usuario.– Acceso a la información que le corresponde exclusivamente a cada persona de acuerdo a sus
funciones y responsabilidades
• Genera ventajas competitivas– Más tiempo para trabajar en aspectos estratégicos que en los operativos
Recomendaciones
• Plataforma unificada que cumpla con la estrategia definida
• Escalabilidad de usuarios y manejo de altos volúmenes de información
• Compatibilidad con sus sistemas y plataformas actuales
• Facilidad y tiempo de implementación
• Costo Total de la Propiedad (TCO)
• Facilidad de uso e interfaces de usuario amigables
• Cumplimiento de los esquemas de seguridad definidos
• Simple de Administrar
7 Claves de Éxito
1. Alto grado de patrocinio ejecutivo
2. El Data warehouse debe estar vinculado a una problemática de información de negocio bien definida
3. La participación de los usuarios durante todo el proceso
4. Reconocer que las tareas de ETL y trabajo en los sistemas operacionales es un esfuerzo muy importante
5. Poner foco en un buen modelo de datos orientado a solucionar las preguntas de los usuarios y el desempeño
6. Parta pequeño pero prepárese para el crecimiento continuo
7. Compromiso con el entrenamiento de usuarios y técnicos
5 Claves de Fracaso
1. Construir un data warehouse sin el apoyo de la alta dirección sino desde las áreas funcionales.
2. Construir un data warehouse y/o realizar data mining sin requerimientos o participación del negocio ( técnica llamada “build it and they will come”)
3. Tratar de hacer todo en un solo proyecto (Divide y vencerás)
4. Agregar la data, pero mantener claves de los sistemas operacionales, “porque todos conocen esas claves”
5. Construir un data warehouse para solucionar los problemas de calidad de datos de los sistemas operacionales.
Referencias
1. H. P. Luhn, A Business Intelligence System, IBM Journal, Octubre 1958
2. Wayne W. Eckerson, Deploying Dashboards and Scordcards, TDWI, Julio 2006
3. Kurt Schlegel and Bill Hostmann, Gartner BI Summit keynote address, April 1, 2008
4. Thomas H. Davenport and Jeanne G. Harris, The Architecture of Business Intelligence, Harvard Business School Press, March 2007
5. Warren Thornthwaite, Microsoft SQL Server Comes of Age for Data Warehousing, Kimball University, junio 2008
Inteligencia de Negocios
Conceptos básicos para Arquitectos
Juan Pablo García GonzálezSoftware Developer Manager
Santiago, 10 de Diciembre 2008
CASOS DE ÉXITOCasos by the book
Casos de Exito
• U.S. airline company near bankruptcy in the 1990s
• $30 million investment in BI to:
– Improve business processes
– Improve customer service
• In six years reaped $500 million return on investment
• ROI of over 1,000 percent!
Casos de Exito
• Manufacturer of computer hard disk drives
• Annual sales of over $3 billion
• Uses BI to better manage:
– Inventory
– Supply Chains
– Product Lifecycles
– Customer Relationships.
• Reduced operating costs by 50 percent
Casos de exito
• Major retailer of computer equipment and software
• Uses BI to analyze its sales trends
• ROI of over $6 million in the first phase of the project