1. 1. Seminario 11 de noviembre 2010 Tema: Business Intelligence
2. 2. Introduccin: Trmino y Historia Business Intelligence= Inteligencia de Negocio Expresin de los sistemas de informacin emresarial, ms probablemente resulta de 1958, ao en que Hans Peter Luhn lo us en la revista IBM Journal Se volvi popular en los aos 90 Se refiere a procesos para el anlisis sistemtico (es decir, recoleccin, evaluacin, representacin) de datos en forma electrnica
3. 3. Definicin Trmino colectivo para el acceso mediante TI a informaciones y su anlisis respectivo. Meta del proceso es generar nuevos conocimientos y informaciones con la elaboracin de las informaciones ya existentes en la organizacin. Con la generacin de los nuevos conocimientos se puede apoyar y orientar las decisiones gerenciales guiando la empresa.
4. 4. Definicin ms amplia Se entiende Business Intelligence tambin en un sentido ms amplio- en que se refiere a la totalidad de los fundamentos gerenciales como Customer- Relationship-Management, Balance Scorecard o Knowledge Management, para nombrar unos.
5. 5. Qu significa para la empresa? Business Intelligence es el concepto que arregla el acceso, el anlisis y la evaluacin de los datos guardados en la organizacin Aspectos claves son la integracin de soluciones individuales para manejar y controlar procesos de negocio y el resumen de todas las herramientas tecnolgicas
6. 6. Infraestructura de Business Intelligence Necesidad de un planeamiento cuidadoso y durante su realizacin la supervisin permanente del cumplimiento de las especificaciones estratgicas El planeamiento tiene como meta una estrategia amplia, consistiendo de aspectos organizacionales y tecnolgicos, poniendo enfsis igualmente a la integracin de la calidad y cantidad de datos.
7. 7. Planeamiento de la estrategia organizacional Planeamiento de la infraestructura de BI en conjunto de esta estrategia- prestando atencin a los presupuestos tcnicos y organizativos
8. 8. Business Intelligence en la prctica Los datos obtenidos por los sistemas de ERP son utilizados para un anlisis profundo de la situacin de la empresa y despus se los evalua Este anlisis se hace mediante otros sistemas de los de ERP, unas bases de datas especiales (Data Warehouse); este paso se ejecuta mediante la extraccin, transformacin y carga de datos (Proceso de ETL) La segunda tarea entonces es establecer los procesos de anlisis y evaluacin de los datos para reportarlos
9. 9. Fases de realizacin de una solucin de Bi Primera Fase=Date Delivery: hay que establecer y recoger los datos orientativos de importancia; el registro sucede sobre un Data Warehouse o un sistema operativo (Procesos de OLTP: Online-Transaction- Processing) Segunda Fase=Discovery of relations: poner en relacin los datos para revelar las discontinuidades y especmenes que contienen y medirlas con las hiptesises en antes establecidas Tercera Fase=Knowledge sharing: Se comunica los resultados obtenidos con la organizacin as que estos sern integrados en la administracin para la toma de decisiones
10. 10. Organigrama Fase 1 Data Delivery Recogida de los datos en antes definidos como relevantes Fase 2 Discovery of relations, patterns and principles Revelacin de especmenes y discontinuidades entre los datos Fase 3 Knowledge Sharing Comunicacin e integracin de los resultados Toma de decisiones
11. 11. Herramientas de BI Caractersticas: Accesibilidad a la informacin-herramientas y tcnicas deben garantizar el acceso de los usuarios a los datos con independencia de la procedencia de estos. Apoyo en la toma de decisiones- los usuarios deben tener acceso a herramientas de anlisis que les permitan seleccionar y manipular slo aquellos datos que les interesen. Orientacin al usuario final- independencia entre los conocimientos tcnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.
12. 12. Herramientas BI usa los sistemas de informacin analticos El fondo de datos para el anlisis se tiene del Data Warehouse (DWH) o de los Data Marts (bases de datos limitados a un departamento o un producto p.ej.) Mtodos de anlisis son para nombrar unos, casi todos se basan en estadstica Data Mining:la extraccin de conocimiento procesable, implcito en las bases de datos OLAP (Online- Analytical Processing) basado en una hipotess Case-based reasoning: proceso de solucionar nuevos problemas basndose en las soluciones de problemas anteriores
13. 13. Clasificacin de soluciones de BI Segn su nivel de complejidad: Consultas e informes simples (Querys and reports). Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing). Data Mining. Sistemas de previsin empresarial; prediccin mediante estudio de series temporales (ejemplo: Previsin de ventas).
14. 14. Compaias operadoras claves: Actuate arcplan Board International IBM (Cognos) Information Builders Microsoft MicroStrategy Oracle Panorama Software Panorama Software QlikTech SAP SAS Institute Tableau Targit
15. 15. Distribuicin del mercado: Comparacin de los primeros 5 con las restantes Los Primeros 10 Empresas 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Empresas restantes Las empresas lderes como SAP,SAS,Oracle,Micr osoft,IBM
16. 16. Importancia de BI? SAP Business Intelligence Forum 2010: Timo Elliott (Assesor y director operacional de SAP) http://www.youtube.com/watch?v=0XFhdP_zYJmM