Presentacion de BI asignacion 5

Business IntelligencePresentado por:

Aracellys AlvarengaHyara ApolayoSergio Gomez

Historia

Inteligencia Empresarial/Inteligencia de Negocio/BI

Inteligencia: La capacidad de aprender la interrelación de los hechos presentados de forma que puedan ser orientados hacia la meta deseada.

Inteligencia + Información

= Decisión Correcta

BI= RIGHT DATA + RIGHT TIME + RIGHT PERSON

Conceptos Importantes

Datos, Información y Conocimiento

CONOCIMIENTO

INFORMACIÓN

DATOS

BUSINESS INTELLIGEN

CE

BUSINESS

OPERATION

Datos, Información y Conocimiento

Información: un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:

• Contextualizando• Categorizando• Calculando.• Corrigiendo• Condensando

Datos, Información y Conocimiento

Datos: Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos para la acción.

Datos, Información y Conocimiento

Conocimiento: es una mezcla de experiencia, valores, información, que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario realizar acciones como:•Comparación con otros elementos.•Predicción de consecuencias.•Búsqueda de conexiones.•Conversación con otros portadores de conocimiento.

Conocimiento, El Activo mas Valioso

Las organizaciones son sistemas cognitivos que acumulan información con base en la experiencia

DATOS

CONOCIMIENTO

Analizar

Decidir

Actuar

Capturar

Data Warehouse

El concepto de Data Warehouse existe desde hace más de quince años, sin embargo, muchas empresas grandes y pequeñas, aún no logran consolidar su información de manera útil en un depósito central de datos.

El Data Warehouse es el cerebro de todo proyecto de Business Intelligence.

De su diseño correcto depende la capacidad de la empresa para analizar la información fácil y oportunamente.

Un Data Warehouse debe..

Hacer que la información de una empresa y organización esté fácilmente accesible.

Presentar la información de forma consistente.

Ser adaptable y resistente al cambio.Proteger la información confidencial.Servir como la piedra angular para una mejor

toma de decisiones.

Minería de Datos (Data Mining - DM)

Data Mining o Minería de Datos es un área que se agrupa en torno a la gestión del conocimiento y que es un conjunto de metodologías y herramientas que permiten extraer el conocimiento útil (patrones de comportamiento, modos de operación, información útil para descubrir fallos, tendencias, etc.).

La minería de datos es considerara como un gran soporte para la toma de decisiones, comprensión y mejora de procesos o sistemas, etc. partiendo de grandes cantidades de datos.

DEFINICIÓN OBJETIVOS

Fases de un proceso de DM

•Conocer el desarrollo y dominio de la aplicación

•Establecer objetivos

•Identificación correcta y completa del problema

•Utilizar mapas cognitivos

DEFINICIÓN OBJETIVOS

Fases de un proceso de DM

•Selección de los datos más relevantes.

•Creación de subconjuntos de datos atendiendo a diversas características (homogeneidad, disponibilidad, etc).

DEFINICIÓN OBJETIVOS

Fases de un proceso de DM

•Transformar conjunto original de datos en uno nuevo y más manejable.

•Se estima que ocupa un 60 % del tiempo total.

•Identificación y conversión de atributos según utilización posterior de algoritmos.

DEFINICIÓN OBJETIVOS

Fases de un proceso de DM

•Extraer las características más útiles de los datos

•Representación más intuitiva

•EDA y clusterizado

DEFINICIÓN OBJETIVOS

Fases de un proceso de DM

•Algoritmos de DM de modelizado descriptivo y predictivo.

DEFINICIÓN OBJETIVOS

Fases de un proceso de DM

•Técnicas de visualización

•Verificación de resultados con respecto a objetivos marcados

•Asentamiento información

OLAP – Online Analytical Processing

Base de datos MultidimensionalesAlmacenamiento físico de datos en

vectores multidimencionalesEn lugar de crear un cubo disperso, a veces

es mejor crear otro distinto, pero vinculado, cubo en el que un subconjunto de los datos se pueden analizar con gran detalle. La vinculación asegura que los datos de los dos cubos mantienen una coherencia.

OLAP – On Line Analytical Processing

LocationAtlanta

DenverDetroit

Q4Time

Q1 Q2 Q3

ProductGrapes

Apples

Melons

Cherries

Pears

OLAP – On Line Analytical Processing

LocationAtlanta

DenverDetroit

Q4Time

Q1 Q2 Q3

ProductGrapes

Apples

Melons

Cherries

Pears

OLAP – On Line Analytical Processing

LocationAtlanta

DenverDetroit

Q4Time

Q1 Q2 Q3

ProductGrapes

Apples

Melons

Cherries

Pears

OLAP – On Line Analytical Processing

LocationAtlanta

DenverDetroit

Q4Time

Q1 Q2 Q3

ProductGrapes

Apples

Melons

Cherries

Pears

OLAP – On Line Analytical Processing

LocationAtlanta

DenverDetroit

Q4Time

Q1 Q2 Q3

ProductGrapes

Apples

Melons

Cherries

Pears

DATAMART

Base de Datos Departamental

Se especializa en almacenamiento

Dispone de estructura óptima de datos para analizar la información.

Sistemas Transaccionales Diversos

Repositorios

Analistas de GestiónSistemas

• Sistemas orientados a resolver los problemas de la operación diaria.

• Áreas de Sistemas Saturadas por las necesidades operacionales del día a día y requerimientos para Análisis.

• Grandes esfuerzos de recopilación, transcripción y formateo de información.

• Largos plazos de obtención.

• Gran margen de error.

• Información:• Poco Oportuna• Poco Amistosa• Voluminosa• Poco Relevante• Sin Focalizar• Poco Confiable• Diferente entre Áreas• Sin Cobertura

Completa de Factores Críticos

Ejecutivos/Gerentes

Metodología Habitual

Business IntelligenceLa diferencia con los sistemas Tradicionales

EL CICLO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Análisis: comienza por determinar los datos a recopilar

Reflexión: implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además de considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio

Acción: La conexión de la acción al ciclo de la Inteligencia de Negocios es a través del proceso de toma de decisiones, en donde las acciones se suceden como resultado de las decisiones

Medición: es saber donde estas, como estas y hacia donde vas.

Entorno de Trabajo

Los sistemas de la Inteligencia de Negocios son susceptibles de emplearse en diversa organizaciones, niveles jerárquicos y plataformas de cómputo.

La administración de la empresa requiere tomar decisiones para elegir los cursos de acción a seguir en apego a sus objetivos, en consecuencia, los resultados que se obtengan tendrán como antecedente lo acertado y oportuno que fueron las decisiones hechas

Es necesario considerar un marco conceptual compuesto por las actividades regulares que se realizan una organización, a partir de la definición de un problema específico.

Planteamiento de La Solución

Los modelos de solución de la Inteligencia de Negocios procuran aprovechar las bondades de la tecnología de cómputo para resolver un problema de Administración del Conocimiento

Ante tal postura las aplicaciones de la Inteligencia de Negocios tienden a: "Crear sistemas especializados en una función específica de la empresa, que contribuya a ser eficiente el diagnóstico de una situación y tomar la decisión adecuada para su solución; mediante la sistematización del manejo de datos, refinamiento de la información, representación del conocimiento".

Sistemas

Concentración de esfuerzos:

• Soportar las operaciones diarias

• Garantizar calidad y consistencia de datos

• Eliminación de esfuerzos de desarrollo de informes.

Control de Gestión

• Flujo de Información sin transcripciones ni manipuleos

• Sin papeles intermedios para la generación

• Tiempo libre para analizar y dar valor agregado a la información

Gerentes/Ejecutivos

• Cobertura completa de factores clave

• Focalización: Menor cantidad y mayor valor agregado

• Amigabilidad: información con formato amistoso y esquemas de navegación intuitivos

• Oportunidad: información (consolidada) según la necesidad del momento

• Información en la “Punta de los dedos”

Objetivos

Solución Business Intelligence

Marco Conceptual

Proceso en la toma de Desicions

Modelo de Nivel Jerárquico en la Empresa

Proceso Administrativo

Utilización de Información

Tendencias,Pronósticos,Modelos.

SistemasAnalíticos

Administración de sistemas

de información

Gráficas,Reportes a la medida.

Sistemas deReportesAgregados y Datos

Sumarizados

Búsquedas,Reportes Estándar.

SistemasOperacionales

Registros, Transacciones,Historia y Archivos

Al Conocimiento

Inteligencia de Negocios, Balanced Scorecard,Indicadores clave.

Sistemas deDecisión

Sistemas Ejecutivos

De los Datos

Proceso

Plande

Proyecto

Crecimiento

Puesta en Producció

n

Proceso de

Carga

Diseño Físico

Mantenimiento

Desarrollo de Aplicación de BI

Administración de Proyecto

Definición Detallada de Requerimient

os

Modelo Dimension

al OLAP

Sistemas de Soporte a las Decisiones

Características Principales de un Programa de Soporte a las Decisiones

Informes Dinámicos, flexibles e interactivoNo requiera conocimientos técnicos

especializados.Rapidez en el tiempo de RespuestaIntegración entre todos los

Sistemas/Departamentos de la Compañía.Cada usuario dispone de Información

adecuada a su Perfil.Disponibilidad de la Información Histórica.

Tipo de Sistemas de Soporte a Decisiones

Sistemas de información gerencial (MIS)Sistemas de información ejecutiva (EIS)Sistemas expertos basados en inteligencia

artificial (SSEE)Sistemas de apoyo a decisiones

de grupo (GDSS)Estructura del SSD con Base a las

Actividades Administrativas

Relación del SSD con las Actividades y Funciones.

Arquitectura de una solución de Inteligencia de negocios

La Inteligencia De Negocio En Los Diferentes Departamentos De La Empresa

Departamento de MarketingDepartamento de ComprasDepartamento de ProducciónDepartamento de VentasDepartamento Económico-FinancieroDepartamento de Atención al ClienteDepartamento de Recursos Humanos

Componentes De Una Solución Bi

Diseño conceptual de los sistemas.Construcción y alimentación del

datawarehouse y/o de los datamarts.Herramientas De Explotación De La

Información◦Query & Reporting◦Cuadro de Mando Analítico◦Cuadro de Mando Integral O Estratégico

Olap (On-Line Analytical Processing)Datamining (minería de datos)

Sistemas Más Conocidos de BI

Conclusión

El objetivo del BI es eliminar las conjeturas y la ignorancia en los ambientes empresariales, aprovechando los vastos volúmenes de datos cuantitativos que las empresas recolectan todos los días en sus diversas aplicaciones corporativas

BI como tecnología la integraBI como ventaja competitiva te ayuda a

obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión.

GRACIAS…