INTELIGENCIA DE NEGOCIOS



SISTEMAS O EMPRESAS QUE UTILIZAN BI

Check Point Reporting SoftwareBlade

El reporting Blade se basa en logs guardados en el Management Server para convertirlos en información fácil de usar y fácil de entender, validar las funciones de los dispositivos de seguridad y maximizar su inversión en seguridad.
http://www.solucionesseguras.com/index.php?page=shop.product_details&flypage=flypage.tpl&product_id=60&category_id=1&option=com_virtuemart&Itemid=81

Sistema Isis

Ahora su plana gerencial puede disponer de esta nueva herramienta de análisis y toma de decisiones. Consulta por el modulo OLAP de sistema Isis ERP Manager. El nuevo análisis multidimensional OLAP que se incorpora al módulo del software EPR Manager contiene todas las presentaciones profesionales.
http://www.sistemaisis.com/

Pentaho

La suite de Business Intelligence Pentaho incluye módulos para la presentación de informes, análisis, integración de datos, cuadros de mando, y minería de datos que se pueden desplegar en conjunto o de forma independiente.

 Usuarios: US naval, Air System Command, Life time Network.
http://pentaho.almacen-datos.com/

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (VIDEOS)

Hoy en día las personas y organizaciones requieren diferentes técnicas de análisis de la información para el apoyo de la toma de decisiones para dar respuestas a varias interrogantes ¿Dónde estoy? ¿Por qué estoy así? ¿Cómo estoy? Etc.

Por esta razón es aquí donde entra la inteligencia de negocio resolviendo problemas como:

v  Toma de decisiones en poco tiempo.

v  Procesamiento de información en grandes volúmenes.

v  Inspección y control de información, entre otras cosas más.



Mientras que los beneficios que las empresas obtienen son el de analizar la información desde cualquier punto, construir datos fáciles de analizar orientados temáticamente, proporcionan la funcionalidad de responder a preguntas en tiempo real formateando la información de a nuestras necesidades.

BI funcionan mediante una técnica de análisis de datos, un sistema de información ejecutiva que permite interactuar con los usuarios de forma fácil e intuitiva y comunicar el comportamiento de cada uno de los indicadores de desempeño en particular con la salud corporativa en general. Se apoya en una técnica de análisis llamada sistema de soporte a la toma de decisiones.

http://www.youtube.com/watch?v=wEMJH0qKoes

http://www.youtube.com/watch?v=7QS30rrAu28

http://www.youtube.com/watch?v=Yrp3Fw3Nd-M

CICLO DE VIDA DIMENSIONAL DEL NEGOCIO (RESUMEN)



Diagrama del ciclo de vida dimensional



Cualquiera que haya pasado por algún proyecto de Data Warehousing sabe que la magnitud de recursos y tiempo requerido para cada rectángulo del ciclo de vida no es igual. El BDL se focaliza en secuencialidad y concurrencia no en tiempos y plazos.

Etapas del BDL:

Planificación del Proyecto

Esta etapa se concentra sobre la definición del proyecto (identificación del escenario del proyecto para saber de dónde surge la necesidad del data warehouse).

La planificación del proyecto es dependiente de los requerimientos del negocio, los requerimientos del negocio determinan el alcance del proyecto, definen los recursos necesarios, etc. y la planificación acotará los requerimientos ya sea por cuestiones de recursos y/o tiempo. Se focaliza sobre recursos, perfiles, tareas, duraciones y secuencialidad. El plan de proyecto resultante identifica todas las tareas asociadas con el BDL e identifica las partes involucradas.

Definición de los Requerimientos del Negocio



La definición de los requerimientos del negocio establece la base para las tres etapas paralelas subsiguientes focalizadas en la tecnología, los datos y las aplicaciones por lo cual es altamente crítica y es el centro de atención del BDL.

Los requerimientos del negocio deben determinar el alcance del data warehouse (qué datos debe contener, cómo debe estar organizado, cada cuánto debe actualizarse, quiénes y desde dónde accederán).

Modelado Dimensional

Matriz Dimensional que determina la dimensionalidad de cada indicador y modelo dimensional del negocio (BDM) que ilustra las diferentes jerarquías dentro de cada dimensión.

La definición de los requerimientos del negocio determina los datos necesarios para cumplir los requerimientos analíticos de los usuarios. Diseñar los modelos de datos para soportar estos análisis requiere un enfoque diferente al usado en los sistemas operacionales. Básicamente se comienza con una matriz donde se determina la dimensionalidad de cada indicador y luego se especifican los diferentes grados de detalle (atributos) dentro de cada concepto del negocio (dimensión), como así también la granularidad de cada indicador (variable o métrica) y las diferentes jerarquías que dan forma al modelo dimensional del negocio (BDM) o mapa dimensional.

Diseño Físico

El diseño físico de las base de datos se focaliza sobre la selección de las estructuras necesarias para soportar el diseño lógico. Algunos de los elementos principales de este proceso son la definición de convenciones estándares de nombres y seteos específicos del ambiente de la base de datos. La indexación y las estrategias de particionamiento son también determinadas en esta etapa.

Diseño y Desarrollo de Presentación de Datos

Esta etapa es la más importante de las tareas en un proyecto de data warehouse. Las principales subetapas de esta zona del ciclo de vida son: la extracción, la transformación y la carga (ETL process). Se definen como procesos de extracción a aquellos requeridos para obtener los datos que permitirán efectuar la carga del Modelo Físico acordado. Así mismo, se definen como procesos de transformación los procesos para convertir o recodificar los datos fuente a fin poder efectuar la carga efectiva del Modelo Físico. Por otra parte, los procesos de carga de datos son los procesos requeridos para poblar el Data Warehouse.

Diseño de la Arquitectura Técnica

Los ambientes de data warehousing requieren la integración de numerosas tecnologías. Se debe tener en cuenta tres factores: los requerimientos del negocio, los actuales ambientes técnicos y las directrices técnicas estratégicas futuras planificadas para de esta forma poder establecer el diseño de la arquitectura técnica del ambiente de data warehousing.

Hay que tener un plan antes de comenzar, no es simplemente reoordenar y explotar la información. Al igual que en una contrucción, los planos sirven para comunicar los deseos entre los clientes y el arquitecto, como así también para medir esfuerzos y materiales necesarios para la obra (comunicación, planificación, flexibilidad y mantenimiento, documentación, productividad y reuso).

Selección de Productos e Instalación

Utilizando el diseño de arquitectura técnica como marco, es necesario evaluar y seleccionar componentes específicos de la arquitectura como ser la plataforma de hardware, el motor de base de datos, la herramienta de ETL o el desarrollo pertinente, herramientas de acceso, etc.

Una vez evaluados y seleccionados los componentes determinados se procede con la instalación y prueba de los mismos en un ambiente integrado de data warehousing.

Especificación de Aplicaciones para Usuarios Finales

Los diferentes roles o perfiles de usuarios determinan la interface o ventana al warehouse. Herramientas de diseño de reportes y consultas avanzadas para analistas, tableros de control para gerentes, acceso mediante inter/intra net para usuarios internos/externos remotos, envío de información por dispositivos no estándares para usuarios internos/externos, etc.

Se clasifican a los usuarios según su perfil de consulta, desde usuarios con un perfil más estratégico y menos predecibles (power users) hasta usuarios netamente operacionales que consumen una serie de reportes estándares (final users) pasando por los usuarios gerenciales con uso de interfaces push-button (EIS users).

Desarrollo de Aplicaciones para Usuarios Finales

Siguiendo a la especificación de las aplicaciones para usuarios finales, el desarrollo de las aplicaciones de los usuarios finales involucra configuraciones del metadato y construcción de reportes específicos.

Implementación

La implementación representa la convergencia de la tecnología, los datos y las aplicaciones de usuarios finales accesible desde el escritorio del usuario del negocio. Hay varios factores extras que aseguran el correcto funcionamiento de todas estas piezas, entre ellos se encuentran la capacitación, el soporte técnico, la comunicación, las estrategias de feedback. Todas estas tareas deben ser tenidas en cuenta antes de que cualquier usuario pueda tener acceso al data warehouse.

Mantenimiento y crecimiento

Data Warehousing es un proceso (de etapas bien definidas, con comienzo y fin, pero de naturaleza espiral) pues acompaña a la evolución de la organización durante toda su historia. Se necesita continuar con los relevamientos de forma constante para poder seguir la evolución de las metas por conseguir. Según afirma Kimball [Kim98], “si se ha utilizado el BDL el data warehouse está preparado para evolucionar y crecer”. Al contrario de los sistemas tradicionales, los cambios en el desarrollo deben ser vistos como signos de éxito y no de falla. Es importante establecer las prioridades para poder manejar los nuevos requerimientos de los usuarios y de esa forma poder evolucionar y crecer.

Gerenciamiento del Proyecto

El gerenciamiento del proyecto asegura que las actividades del BDL se lleven en forma y sincronizadas. Como lo indica el diagrama, el gerenciamiento acompaña todo el ciclo de vida. Entre sus actividades principales se encuentra el monitoreo del estado del proyecto y la comunicación entre los requerimientos del negocio y las restricciones de información para poder manejar correctamente las expectativas en ambos sentidos.

Puntos problemáticos de un DW

Los principales puntos de atención que pueden llegar a complicar un proyecto de data warehousing se describen en según las siguientes tres áreas:

·         Rutinas de Carga. Incluye programas de extracción y limpieza de datos. Surgen problemas en este punto dada la falta de integración y estructura consistente (alineada) entre los sistemas fuentes.

·         Mantenimiento. Dados los diferentes períodos de almacenamiento para OLTP y OLAP y el hecho de que los DW son sistemas secundarios de información, otro problema surge para sincronizar los datos entre los sistemas operacionales fuentes y los warehouses.

·         Tuning. Dado los patrones de uso y los métodos de acceso típicos de los sistemas OLAP, diseñadores y administradores deben realizar cambios significativos a los implementados en el tuning de sistemas OLTPs.

UNIDAD 1: DATA WAREHOUSE

 

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Se dice que la información es el capital más valioso de la empresa por esta razón se debe de proteger y observar pues los procesos de la empresa depende de esto, pero a veces la información se encuentra en desorden o mal clasificada por esta razón se crearon las bases de datos y después fue posible crear un proceso que ayuda a las empresas a obtener el mayor beneficio de la información como es la inteligencia de negocios.

La inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI) es un método o proceso que utilizan las empresas para organizar su información, ya que a veces no basta con las bases de datos, así que analizan los datos y hacen una extracción con una cierta inteligencia o conocimiento de ellos, las empresas dedican mucho tiempo a este proceso pues saben que a través de este pueden obtener muchos beneficios si se realiza adecuadamente.

También se dice que es una herramienta esencial para los administradores pues estos necesitan de información esencial e importante para la toma de decisiones así pues a través de esta a saber dónde necesita cambios la empresa y la información necesaria puede estar almacenada en diferentes formatos como son las base de datos, hojas de cálculo y al hacer una extracción de esta información se puede generar escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones que necesita la empresa para poder obtener beneficios económicos que es uno de los propósitos de las empresas o instituciones.

Para la recolección de datos usan diferentes métodos los cuales deben de realizarse de manera imparcial y organizada de manera lógica con el fin de producir los mejores resultados posibles que benefician a la empresa. Se debe de realizar una cuidadosa observación y recolección de datos, que a su vez colocado en una gran base de datos organizada para examen cuidadoso y considerado por los expertos en gestión empresarial.

Existen diferentes tipos de software que se utilizan para las diferentes áreas de la empresa. Entre las diferentes soluciones de BI se encuentran Segent Solution Plattform en este sistema integrado se extrae, transforma, mueve, distribuye y presenta la información clave para la toma de decisiones en la empresa, entre otras esta Microstrates, el cual  provee soluciones a clientes de cualquier industria o área funcional con el fin de ayudarlos en la obtención de un mayor conocimiento de la información manejada en su empresa la cual puede ayudar a tomar decisiones, de esta forma existen diferentes tecnologías o soluciones que pueden ayudar a la empresas.

Ya para concluir podemos decir que las empresas encontraron en la inteligencia de negocios un proceso que beneficia económicamente a las empresas, pues agiliza su información mostrando diferentes resultados que pueden ayudar a tomar las mejores soluciones, y este proceso puede ser empleado por diferentes software que facilitan el proceso mostrando ya sea reportes o pronósticos que son esenciales en las empresas solo tienen que elegir al que mejor se adapten a sus necesidades. 

http://www.idensa.com/

http://www.articulosinformativos.com.mx/Inteligencia_de_Negocios-a854251.html

http://www.univalle.edu/publicaciones/brujula/brujula17/pagina04.htm

http://www.tecnologiapyme.com/administracion-electronica/que-es-la-inteligencia-de-negocios-business-intelligence

AMAZON

Amazon es una empresa estadounidense de comercio electrónico, dedicada a la venta de productos por Internet. Comenzó con la venta de libros y hoy se ha convertido en una de las empresas más grandes de Internet con toda clase de productos en sus listas. Es la empresa minorista más grande de Estados Unidos y uno de los sitios más populares de Internet, preferida como destino de compras. Amazon también es dueña de Alexa.

Lo que hace a Amazon especial, es su esfuerzo por personalizar el servicio que proporciona a cada usuario. La persona se registra en el sitio con sus datos personales y una vez hecho eso, no importa la experiencia que tenga en Internet ya que en Amazon se asiste al usuario como si hubiese un vendedor personal preparado para ayudar a quien lo necesite. Entonces, las personas no sólo encuentran variedades enormes de ofertas y productos, sino la guía y recomendaciones especiales para tener una buena experiencia. Amazon se esfuerza en conocer al cliente y hacerle el seguimiento apropiado. Por eso, además, se basa en experiencias anteriores de compra para recomendar qué hacer en la siguiente ocasión de visita. También hay guías de personas que ya han comprado lo mismo que se está buscando.

http://www.misrespuestas.com/que-es-amazon.html

http://es.wikipedia.org/wiki/Amazon.com

DATA WAREHOUSE

Es una colección de datos subject-oriented, integrated, time-variant y non-volatile para ayudar al proceso de toma de decisiones gerenciales.

Subject-oriented: datos que brindan información sobre un “sujeto” del negocio en particular, en un lugar de concentrarse en dinámica de las transacciones de la organización.

Integrated: los datos con los que se nutre el data warehouse vienen diferentes fuentes y son integrados para dar una visión de un “todo” coherente.

Time-variant: todos los datos en el data warehouse son asociados con un periodo de tiempo específico.

Non-volatile: los datos son estables en el data warehouse. Más datos son agregados por los datos existentes no son removidos.

TABLA COMPARATIBA

	OLTP	OLAP
Definición
Objetivos Principales	Asistir a aplicaciones específicas, mantener integridad de los datos	Apunta a asistir en el análisis del negocio, identificando tendencias, comparando periodos, gestiones, mercados, índices mediante el almacenamiento de datos.
Alineación de datos	Están alineados por aplicación, se focaliza en el cumplimiento de requerimientos de una aplicación especial o una tarea específica.	Están alineados por dimensión, los datos son organizados definiendo dimensiones del negocio, se focaliza en el cumplimiento de requerimientos del análisis del negocio.
Integración de datos	Los datos se encuentran típicamente no integrados, son calificados como datos primitivos o datos operacionales.	Los datos deben ser integrados, son conocidos como datos derivados o DSS dado que provienen de sistemas transaccionales.
Historia	Usualmente retienen datos para 60 o 90 días después son resguardados por administradores de B.D en almacenamientos secundarios.	Almacenan tanta historia como sea necesario para el análisis del negocio, son guardados por 2 a 5 años, retienen valores para cada periodo en la Base de Datos.
Acceso y manipulación de datos	Realizan manipulación de datos registro por registro con inserts, updates y deletes, necesitan rutinas de validación y transacciones a nivel de registro.	Tienen una carga y acceso masivo de datos, la carga y refresco es batch(bulk copy), la validación de datos se realiza antes o después de la carga, se realizan sentencias de Select sobre varios registros.
Patrones de uso	Los sistemas transaccionales normalmente mantienen un patrón de uso constante requiriendo grandes cantidades de recursos y consumiendo sólo el tiempo referido a la transacción.	Tienen un patrón de uso liviano con picos de usos eventuales en el tiempo (afectados por la disponibilidad de los datos y el flujo de trabajo del negocio).
Perfil de usuario	Tienen como objetivo asistir a aplicaciones específicas y asegurar la integridad de los datos, el perfil de usuario que interactúa con dichos sistemas se encuadra dentro de los empleados operacionales de una organización.	Por el contrario, dado el objetivo estratégico y el nivel de información que manejan los DW, el perfil de usuario sobre este tipo de sistemas corresponde a la comunidad gerencial, la cual está a cargo de la toma de decisiones

BENEFICIOS ASOCIADOS AL DATA WAREHOUSE

                                                  

·         Permitir la toma de decisiones

·         Permite optimizar recursos

·         Para el lanzamiento de nuevos productos o renovación o mejora

·         Generar estrategias comerciales

·         Cuestiones de marketing