Inteligencia de Negocios Introducción

Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D.

Profesora Ingeniería de Sistemas

Grupo de Investigación MIDAS

Agenda

1.Introducción

2.Definición

3.ETL

4.Bodega de Datos

5.Data Mart

No solo intuición para que el negocio crezca

Necesidad de los datos de todas las funciones del negocio

Necesidad de almacenar y relacionar los datos para obtener información y conocimiento

Introducción

Datos transformados en Conocimiento que permita actuar en forma rápida y eficiente

Datos

Ventaja Competitiva

Toma de Decisiones

Conocimiento

Información

Intelig

encia

de N

ego

cios

Inteligencia de negocios

¿Por qué?

Inteligencia de Negocios Definición

“Es el proceso de integración y

tratamiento de los datos para

convertirlos en información que

permita apoyar a los tomadores

de decisiones en la organización”

Inteligencia de Negocios Definición

Es una alternativa tecnológica que permite generar conocimiento a la empresa

Es el uso de tecnologías para descubrir conocimiento a partir de los datos que posee la empresa

Aplica el proceso KDD (Knowledge Discovery Databases) (Descubrir conocimiento en bases de datos)

Proceso KDD: Knowledge Dicovery

Databases Process

Inteligencia de Negocios Características

La solución es un sistema:

Para soporte de toma de decisiones (nivel gerencial)

Con capacidades de análisis de alcance empresarial global

Integración y análisis de la información desde fuentes de datos heterogéneas

Inteligencia de Negocios Características

Plataforma integrada

Herramientas ETL de gestión, administración

y carga, el almacenamiento de datos y las funciones relacionadas con informes, servicios

Procedimientos analíticos integrados (OLAP)

Minería de datos (Uso de métodos inteligentes para extraer conocimiento )

Inteligencia de Negocios Características

Servicios de Análisis

Entorno en tiempo real

Indicadores claves de desempeño

Servicios de Reporte

Creación, administración y visualización de informes

Motor para alojar y procesar informes

Inteligencia de Negocios Características

Inteligencia de negocios provee soluciones a nivel empresarial que permiten a los tomadores de decisiones transformar información clave de su negocio en acciones concretas traduciéndose en beneficios tangibles:

Reducción de costos

Mayor rentabilidad

Mejores relaciones comerciales

La Inteligencia de Negocios Características Deseables

Minería de Datos

Consultas

Análisis

Dashboards

Reportes

Man. Eventos

Entrega de Información

Consultas y Reportes

Tablero instrumentos (dashboard)

Distribución información (autom.)

Manejo de eventos

Integración con otras herramientas

de cálculo(Ej: excel)

Facilidades de Análisis

Análisis multidimensional (OLAP)

Cálculos y Modelamiento (What-if)

Análisis avanzado y Minería

Visualización avanzada

Plataforma para Desarrollo e Integración

ETL – DQ – Seguridad - Metadata

02/06/13 Introducción a la Mineria de Datos y Aplicaciones

15

Fases de una solución de

Inteligencia de Negocios

.

ETL - Extraction, Transformation and

Load

Proceso que permite mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizar.

Extracción y Transformación de los datos desde las fuentes: Bases de datos, ERP, excel, archivos texto, etc.

Carga de los datos transformados a la bodega

Extracción

primera parte del proceso ETL

extraer los datos desde los sistemas de origen

Diferente organización, formatos

deja los datos en formato especial para ser transformados

Si existen muchos datos, peligro de colapsar. Se programa en horarios en el que el impacto sea mínimo

Transformación

Aplica reglas de negocio o funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que serán cargados

Ejemplos de transformaciones:

Seleccionar sólo ciertas columnas para su carga (por ejemplo, que las columnas con valores nulos no se carguen).

Traducir códigos (por ejemplo, si la fuente almacena una "H" para Hombre y "M" para Mujer pero el destino tiene que guardar "1" para Hombre y "2" para Mujer).

Transformación

Codificar valores libres (por ejemplo, convertir "Hombre" en "H“).

Obtener nuevos valores calculados (por ejemplo, total_venta = cantidad * precio).

Unir datos de múltiples fuentes (por ejemplo, búsquedas, combinaciones, etc.).

Calcular totales de múltiples filas de datos (por ejemplo, ventas totales por cada producto).

Dividir una columna en varias (por ejemplo, columna "Nombre: Diaz, Maria"; pasa a dos columnas "Nombre: Maria" y "Apellido: Diaz").

Carga

Datos transformados son cargados en la bodega

Interaccion directa con la bodega

Se aplicaran restricciones y triggers que esten definidos:

valores únicos,

integridad referencial,

campos obligatorios,

rangos de valores

Ejemplo ETL

Bodegas de Datos

El objetivo de construir una bodega es centralizar y resumir (agregación) la gran variedad de datos e información.

Arquitectura particular para almacenar datos cuyo diseño no está preparado para soportar el proceso transaccional

Contiene información histórica de la empresa para permitir análisis de su evolución

Estructurada para optimizar consultas, y las actualizaciones se hacen fuera de línea

Fases de una solución de

Inteligencia de Negocios

.

Bodega de Datos Definición

“Es un conjunto de datos integrados o orientados a un objetivo específico, que varían con el tiempo (datos históricos) y que no son transitorios.

Soportan el proceso de toma de decisiones de la administración y está orientada al manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes o diversos tipos” [1]

Bodega de Datos Definición

Una Bodega de Datos es una base de

datos que organiza y almacena una

colección de información derivada

directamente de los sistemas

operacionales y de algunos datos externos

[2].

Bodegas de datos Información

Se apoyan en tres procesos de organización de alto nivel:

Operaciones del negocio: Se refiere a las transacciones cotidianas diarias del negocio.

La inteligencia de negocio: se refiere a la búsqueda de una mejor comprensión de la compañía de sus productos, y sus clientes.

La gerencia de negocio: es la función en la cual el conocimiento nuevo y las acciones determinadas en la inteligencia del negocio se institucionalizan y se introducen en las operaciones diarias del negocio.

Bodega de datos Función

Una Bodega de Datos debe entregar la información correcta a la gente indicada en el momento adecuado en el formato correcto Da respuesta a las necesidades de usuarios conocedores, utilizando Sistemas de Soporte en la decisión (DSS), Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas y reportes Los usuarios finales pueden hacer consultas sobre sus Bodegas de Datos sin tocar o afectar la operación del sistema

Evolución de las Bodegas

Tomado de [1]

Data Mart

Bodegas de datos pequeñas específicas de un departamento o dependencia de la empresa

Utilizados para almacenar particularidades de un sector o para optimizar las consultas

Implementación

Top-down

Bottom-up

Top-down

Bottom-up

Data Warehouse

OLTP

Fuente de datos 1

Fuente de datos 2

Fuente de datos 3

DM1

DM2

DM3

DM4

Cubo

Cliente

Diseño Lógico y Físico de la Bodega

Estos modelos permiten:

Planear la extracción y transformación

Estimar las necesidades de administración del DBMS

Planear prototipos para las aplicaciones finales

El diagrama dimensional del ciclo de vida del

negocio

El diagrama dimensional del ciclo de vida del

negocio

Planeación del proyecto Definición de

Requerimientos del Negocio

Diseño Técnico de la arquitectura

Dimensionar el modelo

Selección e Instalación

del producto

Diseño Físico

Diseño & Desarrollo

del Area de Almacenamiento

Especificaciones de la

Aplicación de Usuario final

Puesta en marcha

Desarrollo de la

Aplicación de Usuario final

Gerencia del proyecto

Mantenimiento &

crecimiento

Tomado de [5]

Planeación del Proyecto

1. Definición del proyecto 1. Asegurar la factibilidad del proyecto

2. Alcance preliminar del proyecto

3. Justificación de negocio

2. Planeación del proyecto 1. Establecer la identidad del proyecto

2. Recursos del proyecto

3. Plan del proyecto

3. Gerencia del proyecto 1. Reunión de lanzamiento (Kick-Off)

2. Monitorear el estado del proyecto

3. Actualización y documentación del Plan del Proyecto

4. Manejo del alcance

5. Plan de comunicaciones

ELEMENTOS BASICOS DE UNA BODEGA DE DATOS

Storage: Archivos planos; RDBMS; Other

Procesando: limpiar, reducir, agrupar, eliminar duplicados; almacenar; standarizar; se conforma la dimensión; almacenar aguardando réplica; archivo; exportación a los Data Marts

Sin servicio de consulta a los usuarios

Data Mart #1: OLAP (ROLAP and/or MOLAP) Servicios de consulta; Dimensional Orientado a tema de negocio Puesto en ejecución Local; Grupo de usuarios; Puede almacenar datos atómicos; Puede ser refrescada frecuentemente;

Conforme a DW

Data Mart #2:

Data Mart #3:

Conformed dimensions Conformed facts

Conformed dimensions Conformed facts

populate, replicate, recover

populate, replicate, recover

populate, replicate, recover

DW BUS

DW BUS

extraer

Herramientas específicas de consulta

Informes escritos

Aplicaciones de usuario final

alimentar

Modelos: Forecasting Scoring Allocating Minería de datos Otros sistemas en sentido descendente; Otros parámetros especiales UI;

Sistemas Fuentes

(Herencia)

Área de almacenamiento de datos

“The Data Warehouse” Servidores

Datos accesados por el usuario final

Resultados del Modelo de transmisión

Transmisión Limpió

dimensiones

extraer

extraer

alimentar

alimentar

alimentar

Área de presentación

Área de Herramientas de acceso

Referencias

[1] Wiley - Mastering Data Warehouse Design - Relational And Dimensional Techniques – 2003.

[2] Wiley - Data Analysis -The Data Warehouse Toolkit - Second Edition.

[3] Wiley - Building The Data Warehouse - Third Edition

[4] Wiley - The Data Warehouse ETL Toolkit -2005.

[5] Wiley - The Data Warehouse Lifecycle Toolkit 1998

[6] MicroStrategy - Business Intelligence - 2006.