1. Seminario 11 de noviembre 2010 Tema: Business
Intelligence
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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Importancia de BI? SAP Business Intelligence Forum 2010:
Timo Elliott (Assesor y director operacional de SAP)
http://www.youtube.com/watch?v=0XFhdP_zYJmM