Anlisis: Inteligencia de Negocios, Estado del Arte
Eduardo MENDEZ
Unidad Acadmica de Ingeniera de Sistemas, Elctrica y Electrnica,
Universidad Catlica de CuencaCuenca, Ecuador
[email protected]
Abstract Business intelligence (BI) is a tool designed for any
type of company to gather information from transactional systems in
order to increase their performance in terms of decision making,
taking the hand with other tools, such as for Data Warehouse, OLAP,
Balanced Scorecard(Scorecard) and data Mining .
Resumen La inteligencia de negocios (BI), es una herramienta
diseada para que cualquier tipo de empresa pueda recabar informacin
de sus sistemas transaccionales con el fin de aumentar su
rendimiento en cuanto a la toma de decisiones, llevndose de la mano
con otras herramientas, como es el caso de Data Warehouse (Bodega
de Datos), Olap (Cubos de Procesamiento Analtico en Lnea), Balance
Scorecard (Cuadro de Mando), y Data Mining (Minera de Datos).
Palabras clave: Data Warehouse, Governance, Data Mining
2
I. INTRODUCCIN Actualmente toda empresa, sea grande mediana o
pequea, utilizan sistemas de informacin transaccionales, as sea
para facturacin control de bodegas, inventarios, etc., pero dicho
sistema est diseado nicamente para mantener el funcionamiento de la
empresa, no para ayudar a las gerencias a tomar decisiones, siendo
que, si un gerente necesita un reporte de ventas, por ejemplo, para
poder tomar una decisin sobre una futura compra, dichos datos no
son presentados de manera clara, y mucho menos a tiempo, es as que
un estudio realizado en Europa por Information Builders Ibric,
demostr el gasto que la falta de informacin til y a tiempo estaba
generando, siendo que un empleado cosumia 67 minutos al fia en
buscar informacin de la compaa, lo que es 15.9% de su jornada,
ahora consideremos grandes empresas de 1000 empleados que ganen
50000 euros da, sea 7,95 millones de euros al ao de salario perdido
en tiempo desperdiciado.Actualmente se mide el poder competitivo de
una empresa en razn de la cantidad y ms que eso, calidad de
informacin que maneje en sus procesos de toma de decisiones, y es
para esto en donde aparece BI II. Desarrollo A. Inteligencia de
Negocios Se define como la habilidad corporativa para tomar
decisiones. Para alcanzar dicho objetivo, BI hace uso de
herramientas que le permitan reunir, depurar y transformar datos
con el fin de aplicar un anlisis de extraccin de conocimientos, de
esta manera reflejaremos los problemas y oportunidades presentes en
el negocio y as poder hacerles frente de la mejor manera.
La aplicacin de BI y el mejoramiento en la agilidad y eficacia
de la toma de decisiones se ve reflejado tanto internas como
externas, aunque existen ocasiones en que pueden no lograrse los
objetivos de la aplicacin de BI y esto se da cuando se confunden o
no se esclarecen correctamente las necesidades y la magnitud de los
problemas a tratar en la organizacin.
Con el fin de aminorar este riesgo, se est desarrollando un
nuevo concepto de BI llamado Agile BI Governance, el cual establece
una gua para el desarrollo de herramientas de BI basndose en
Goviernos de TI, Manifiesto Agil y Data Governance.
Agile BI Governance establece 4 valores bsicos: Adaptabilidad
Continua: fundado en la realidad de los negocios y si indiscutible
fluctuacin en el tiempo. Trabajo Conjunto: aadiendo al usuario
operativo del software, a las filas de los miembros de TI durante
su desarrollo. Jerarquas Flexibles: sus grupos de trabajo deben ser
flexibles para fomentar el intercambio de informacin. Persona Antes
que Procesos: preguntarnos Qu informacin necesita la persona? antes
que Qu proceso puede usar la persona?
1) Data Warehouse: es una bodega de datos que es llenada por
medio de aplicaciones que permitan depurar bases de datos externas
e internas de manera que nos presenten informacin til para el
negocio. Hablamos de una completa estructura de hardware, software
y metodologas y tcnicas para recoleccin de informacin. Esta bodega
de datos debe estar basada en la estructura de la empresa de manera
que se convierta en un historia de su pasado y presente y nos
permita desglosar, resumir ordenar y comparar informacin. En su
construccin denotamos tres etapas: primero se examina el esquema
Entidad Relacin de la empresa y se generan los esquemas
multidimensionales candidatos, en segundo lugar se recoge
informacin de los usuarios, necesidades y requerimientos y la
tercera etapa consiste en contrastar las dos etapas anteriores para
as generara los requisitos de usuarios. La aplicacin de un Data
Warehouse en muchas ocasiones suele fracasar antes de verse
iniciado debido al coste que este representa y es por esto que los
promotores de dicha aplicabilidad deben poder jugar estrategias
administrativa, basndose en estudios costo beneficio para, para
demostrar el valor de dicha implementacin. La extensin de su uso
simplemente extensa, como por ejemplo, en la administracin;
identifica elementos de cambio que definan una nueva manera de
hacer negocios, en empresas petroqumicas; incrementa la exactitud y
precisin en la toma de decisiones con un 93.9% en la rentabilidad
(Silva 2009), en la Web; optimiza la bsqueda Web de metadatos con
caractersticas semi-inteligentes, en transformadores de potencia;
almacenando, la monitorizacin del estado del flujo de energa. 2)
Olap: El procesamiento analtico en lnea permite obtener acceso a
datos organizados empresariales. Ademas soportan el anlisis
interactivo de informacin de resumen. 2.1) Tipos de Olap: Rolap:
almacena datos en un motor relacional, contiene datos detallados,
evita agregaciones y es normalizada. Molap: almacena datos en bases
multidimensionales con el fin de optimizar tiempos de respuesta.
Holap (Hybrid Olap): algunos datos se encuentran en un motor
relaciona y otros en bases multidimensionales. Su aplicabilidad
tambin es abundante como es el caso de uno de las Bases de Datos
espaciales, proporcionan caractersticas necesarias para los
sistemas de tipo geogrfico, otra de las aplicaciones es en la
educacin al ser aplicado en ambientes de aprendizaje proporcionando
los indicadores necesarios para hacer la definicin de un modelo de
evaluacin acadmica. 2.2) Cuadro de Mando: es una herramienta que
nos ayuda a alinear los objetivos especficos de cada seccin o rea
de nuestra organizacin, con los objetivos generales, ayudando de
esta manera en encaminar mejor los requerimientos globales de la
empresa y el estudio para BI. 2.3) Data Mining: es el proceso de
seleccionar, explorar, modificar, modelizar y valorar grandes
cantidades de datos para convertirlas en informacin y
posteriormente en conocimiento. Se aplica en reas como la biolgica,
como herramienta para enfrentar la avalancha de datos que producen
en su desarrollo, en la Web Semntica; convierte la informacin en
conocimiento que est distribuida en la web, proporcionando a las
computadoras una mayor capacidad para recuperar datos, en las Redes
de computadores; mediante la recoleccin de informacin acerca de los
temas de seguridad para descubrir la informacin relevante que ayude
a tomar decisiones para corregir y/o mejorar la infraestructura, en
la Educacin; haciendo seguimiento en los procesos de auto
aprendizaje, permite hacer simulacin del comportamiento humano; en
procesos forenses; modela los diferentes escenarios de ocurrencia
de accidentes; en procesos biomtricos; con el reconocimiento de
emociones faciales, en los tribunales ayuda a determinar la
culpabilidad de los sospechosos de delito. En la medicina; con la
determinacin de la dosificacin ideal de medicamentos, y en el
tratamiento de trastornos del habla, compartir informacin y pre
decisin temprana del cncer de mama; o la prediccin de violencia
domstica.III. CONCLUSIONES BI supone un gran paso en el avance de
las empresas al futuro y a una mayor competitividad, tratando de
adelantar decisiones de mercadeo, negocios, inversiones, etc. Todo
esto por medio de la agilizacin y precisin de informacin
fundamental para la empresa. Hemos visto tambin que existen riesgos
a la hora de implementar BI, pero en su contraparte existe ya en
desarrollo una herramienta dirigida a mitigarlos (Agile BI
Governance) que conlleva el conocimiento de tegnologias de TI, Data
Governance. Queremos resaltar tambin que, como ya se dijo, BI suele
morir antes de iniciarse por costo de su inversin, es necesario que
los promotores se empapen de conocimiento referente a casos de
otras instituciones reas en las que estas tecnologas han dado
resultado y sepan plantear un estudio costo beneficio para as poder
influir en la decisin de llevar a cabo la implementacin de Bi, par
lo cual aqu hemos expuesto casos de triunfo de esta tecnologaIV.
REFERENCIAS[1]ALVEIRO ALONSO ROSADO GOMEZ, Dewar Willmer Rico
Bautista INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: ESTADO DEL ARTE Scientia Et
Technica, vol. XVI, nm. 44, abril, 2010, pp. 321-326, Universidad
Tecnolgica de Pereira Colombia
