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    Negocios inteligentes Negocios inteligentes Document Transcript

    • UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TEHUACÁN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN BUSINESS INTELLIGENCE T.S.U VÍCTOR DOLORES MARCOS BASES DE DATOS PARA APLICACIONES ING. OCTAVIO SANCHES DELGADO
    • DATA WAREHOUSEEn el contexto de la informática, un almacén de datos (del inglés data warehouse) es unacolección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado,no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que seutiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de lainformación transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada parafavorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente OLAP, procesamientoanalítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Losalmacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividena veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del queprocedan o para el que sea necesario.OBJETIVOS  Hacer la información de la organización accesible  Hacer a la información de la organización consistente  Controlar el acceso efectivo a los datos  Generar información de manera flexible  Servir de ayuda a la toma de decisionesCARACTERISTICAS  Orientado a un tema  Administra grandes cantidades de información  Guarda información en diversos medios de almacenamiento  Comprende múltiples versiones de uno (o varios) esquema de base de datos  Condensa y agrega información  Integra y asocia información de muchas fuentesFUNCIONLo que se quiere es contener datos que son necesarios o útiles para una organización, es decir,que se utiliza como un repositorio de datos para posteriormente transformarlos en informaciónútil para el usuario. Un almacén de datos debe entregar la información correcta a la genteindicada en el momento óptimo y en el formato adecuado. El almacén de datos da respuesta alas necesidades de usuarios expertos, utilizando Sistemas de Soporte a Decisiones (DSS),Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas o informes. Losusuarios finales pueden hacer fácilmente consultas sobre sus almacenes de datos sin tocar oafectar la operación del sistema.En el funcionamiento de un almacén de los datos son muy importantes las siguientes ideas:Integración de los datos provenientes de bases de datos distribuidas por las diferentes unidadesde la organización y que con frecuencia tendrán diferentes estructuras (fuentes heterogéneas).Se debe facilitar una descripción global y un análisis comprensivo de toda la organización en elalmacén de datos.
    • Separación de los datos usados en operaciones diarias de los datos usados en el almacén dedatos para los propósitos de divulgación, de ayuda en la toma de decisiones, para el análisis ypara operaciones de control. Ambos tipos de datos no deben coincidir en la misma base dedatos, ya que obedecen a objetivos muy distintos y podrían entorpecerse entre sí.Periódicamente, se importan datos al almacén de datos de los distintos sistemas deplaneamiento de recursos de la entidad (ERP) y de otros sistemas de software relacionados conel negocio para la transformación posterior. Es práctica común normalizar los datos antes decombinarlos en el almacén de datos mediante herramientas de extracción, transformación ycarga (ETL). Estas herramientas leen los datos primarios (a menudo bases de datos OLTP de unnegocio), realizan el proceso de transformación al almacén de datos (filtración, adaptación,cambios de formato, etc.) y escriben en el almacén.IMPORTANCIA  Mejorar la Entrega de Información  Mejorar el Proceso de Toma de Decisiones  Impacto Positivo sobre los Procesos EmpresarialesPara la utilización del data warehouse se debe pensar primero en:  La amplitud; el número de diferentes temas y puntos de foco  Fuentes que proveerán datos brutos.  Los medios por los cuales los datos se transportan de las aplicaciones fuente y son cargados al Data Warehouse.  Las reglas de negocio que se aplican a la data en bruto para producir activos de datos de alta calidad.  Las bases de datos receptoras, en la que estos activos de datos serán almacenados.  Los activos de datos; los elementos, el nivel de detalle de cada elemento, y cuánta historia se ha mantenido, por ejemplo.  La Inteligencia de negocio  Herramientas de nivel usuario para acceder a los activos de datos.  La arquitectura y complejidad en general del entorno. ARQUITECTURA DE UN DATA WAREHOUSE  Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo (Fuentes de datos) Los sistemas operacionales procesan datos para apoyar las necesidades operacionalescríticas, tales como ERPs, SCMs, también se procesa información de fuentes de datos externas,tales como de la internet, INEI, BCRP.  Nivel de acceso a los datos Es responsable de la interfaces entre las herramientas de acceso a la información y las basesde datos operacionales. En algunos casos, esto es todo lo que un usuario final necesita pararealizar estas interfases se utiliza el SQL (Standar Query Lenguaje)
    •  Nivel de organización de datos El componente final de la arquitectura data Warehouse es la organización de los datos,incluye todos los procesos necesarios como seleccionar, editar, resumir, combinar y cargar datosen el depósito y acceder a la información desde bases de datos operacionales y/o externas  Nivel de data warehouse En un data Warehouse físico, el almacenaje de data procesada, incluso en formaredundante  Nivel de acceso a la información Este nivel se incluye el hardware y software involucrados en representar y proveer deinformación al usuario final normalmente usa día a día. Por ejemplo: Excel, Lotus 1-2-3, Focus,Access, SAS, etc.  Nivel de gestión de proceso El nivel de gestión de procesos tiene que ver con la programación de diversas tareas quedeben realizarse para construir y mantener actualizado el data warehouse y la información deldirectorio de datos.VENTAJAS  Los almacenes de datos hacen más fácil el acceso a una gran variedad de datos a los usuarios finales.  Facilitan el funcionamiento de las aplicaciones de los sistemas de apoyo a la decisión tales como informes de tendencia, por ejemplo: obtener los ítems con la mayoría de las ventas en un área en particular dentro de los últimos dos años; informes de excepción, informes que muestran los resultados reales frente a los objetivos planteados a priori.  Los almacenes de datos pueden trabajar en conjunto y, por lo tanto, aumentar el valor operacional de las aplicaciones empresariales, en especial la gestión de relaciones con clientes.INCONVENIENTES  A lo largo de su vida los almacenes de datos pueden suponer altos costos. El almacén de datos no suele ser estático. Los costos de mantenimiento son elevados.  Los almacenes de datos se pueden quedar obsoletos relativamente pronto.  A veces, ante una petición de información estos devuelven una información su óptima, que también supone una pérdida para la organización.  A menudo existe una delgada línea entre los almacenes de datos y los sistemas operacionales. Hay que determinar qué funcionalidades de estos se pueden aprovechar
    • y cuáles se deben implementar en el data warehouse, resultaría costoso implementar operaciones no necesarias o dejar de implementar alguna que sí vaya a necesitarse.RESUMENUn Data Warehouse tiene como objetivo almacenar y proveer a la Organización de informaciónrelevante y a tiempo la cual favorece a la organización tanto como en la agilización en la tomade decisiones así como en los procesos.DATA MART
    • Un Data Mart es una versión especial de almacén de datos (data warehouse). Son subconjuntosde datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del negocio pueda tomarmejores decisiones. Los datos existentes en este contexto pueden ser agrupados, explorados ypropagados de múltiples formas para que diversos grupos de usuarios realicen la explotación delos mismos de la forma más conveniente según sus necesidades.COMPONENTES DEL DATAMART1.- Fuentes de DatosSon las que alimentan de información al DataMart, están diseñadas para registrar grandescantidades de transacciones. Entre ella tenemos la base de datos OLTP (Una base de datos parasoportar procesos transaccionales).Características:  Son pobladas por usuarios finales.  Se optimizan en función a procesos transaccionales.  Se actualizan constantemente.  Contienen mucha información de detalle.2.- Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)Los datos se encuentran almacenados en base de datos destinados al registro de transacciones.Es necesario extraer y transformar los datos antes de cargar los resultados en el DataMart. Losmismos elementos de datos, si son usados por aplicaciones diferentes o administrados pordiferentes software DBMS, pueden definirse al usar nombres de elementos inconsistentes, quetienen formatos inconsistentes y/o ser codificados de manera diferente. Todas estasinconsistencias deben resolverse antes que los elementos de datos sean almacenados en elDataMart.Uno de los desafíos de cualquier implementación de DataWarehouse o DataMart, es elproblema de transformar los datos. La transformación se encarga de las inconsistencias en losformatos de datos y la codificación, que pueden existir dentro de una base de datos única y quecasi siempre existen cuando múltiples bases de datos contribuyen al DataMart.3.- DataWarehouseUn DataWarehouse contiene la información de toda la empresa. Cualquier departamento puedeacceder a la información de cualquier otro departamento mediante un único medio, así comoobligar a que los mismos términos tengan el mismo significado para todos.Un Data Mart almacena la información de un área o departamento específico y un conjunto deData Marts forman un DataWarehouseUn Data Mart es una solución que, compartiendo tecnología con el DataWarehouse (pero concontenidos específicos, volumen de datos más limitado y un alcance histórico menor), permitadar soporte a una empresa pequeña, un departamento o área de negocio de una empresagrande. Cubre de manera óptima las necesidades de informes. No es conveniente efectuar
    • consultas sobre los sistemas transaccionales, debido a que hay que integrar datos de diversasOLTP.4.- Herramientas de ExplotaciónEl DataMart está orientado a la toma de decisiones. Un buen diseño de la base de datosfavorece el análisis y la recuperación de datos para obtener una ventaja estratégica y parafacilitar la toma de decisiones. El DataMart no está orientado a procesos relacionados con laoperatividad del área determinada. El DataMart está preparado para ser explotado medianteherramientas específicas que permiten la extracción de información significativa y patrones decomportamiento que permanecen ocultos en un enorme repositorio de datos.Veamos las herramientas software que existen:5.- Herramienta de consulta y reporteLas herramientas de consulta al igual que la mayoría de herramientas visuales, permiten apuntary dar un click a los menús y botones para especificar los elementos de datos, condiciones,criterios de agrupación y otros atributos de una solicitud de información. La herramienta deconsulta genera entonces un llamado a una base de datos, extrae los datos pertinentes, efectúacálculos adicionales, manipula los datos si es necesario y presenta los resultados en un formatoclaro.Se puede almacenar las consultas y los pedidos de reporte para trabajos subsiguientes, comoestá o con modificaciones. El procesamiento estadístico se limita comúnmente a promedios,sumas, desviaciones estándar y otras funciones de análisis básicas. Aunque las capacidadesvarían de un producto a otro, las herramientas de consulta y reporte son más apropiadascuando se necesita responder a la pregunta ¿"Qué sucedió"?6.- Herramientas de base de datos multidimensionales / OLAPLas primeras soluciones OLAP (On Line Analytical Processing), estuvieron basadas en bases dedatos multidimensionales (MDDBS). Un cubo estructural (dos veces un hipercubo o un arreglomultidimensional) almacenaba los datos para que se puedan manipular intuitivamente yclaramente ver las asociaciones a través de dimensiones múltiples Pero este enfoque tienevarias limitaciones:Las nuevas estructuras de almacenamiento de datos requieren bases de datos propietarias. Nohay realmente estándares disponibles para acceder a los datos multidimensionales.La segunda limitación de un MDDB concierne al desarrollo de una estructura de datos. Lascompañías generalmente almacenan los datos de la empresa en bases de datos relacionales, loque significa que alguien tiene que extraer, transformar y cargar estos datos en el hipercubo.7.- Sistemas de información ejecutivos
    • Las herramientas de sistemas de información ejecutivos (Executive Information Systems - EIS),proporcionan medios sumamente fáciles de usar para consulta y análisis de la informaciónconfiable. Generalmente se diseñan para el usuario que necesita conseguir los datosrápidamente, pero quiere utilizar el menor tiempo posible para comprender el uso de laherramienta. El precio de esta facilidad de uso es que por lo general existen algunas limitacionessobre las capacidades analíticas disponibles con el sistema de información ejecutivo.Además, muchas de las herramientas de consulta/reporte y OLAP/multidimensional, puedenusarse para desarrollar sistemas de información ejecutivos. El concepto de sistema deinformación ejecutivo es simple: los ejecutivos no tienen mucho tiempo, ni la habilidad enmuchos casos, para efectuar el análisis de grandes volúmenes de datos. El EIS presenta vistas delos datos simplificados, altamente consolidados y mayormente estáticas.8.- Herramientas de Data MiningData Mining es una categoría de herramientas de análisis open-end. En lugar de hacerpreguntas, se toma estas herramientas y se pregunta algo "interesante", una tendencia o unaagrupación peculiar, por ejemplo. El proceso de Data Mining extrae los conocimientosguardados o información predictiva desde el DataMart sin requerir pedidos o preguntasespecíficas. Las herramientas Mining usan algunas de las técnicas de computación másavanzadas para generar modelos y asociaciones como redes neuronales, detección dedesviación, modelamiento predictivo y programación genética. Data Mining es un dato-conducido, no una aplicación-conducida.Ventajas:  Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento.  Un data Mart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse o integrar por sí mismo un compendio de distintas fuentes de información.  Puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP.  Poco volumen de datos, mayor rapidez de consulta.  Facilidad para el registro de los datos.  Validación directa de la información.  Son simples de implementar.  Conllevan poco tiempo de construcción y puesta en marcha.  Permiten manejar información confidencial.  Reflejan rápidamente sus beneficios y cualidades.  Reducen la demanda del depósito de datos.Desventajas:  El tiempo que se emplea en su desarrollo es largo.  Al crecer el Data Mart, el rendimiento de las consultas decae y deja de ser óptimo.
    • ResumenUn data Mart como se mencionó anteriormente es una colección de datos referente a un solodepartamento, de ello se deduce que una coleccione de data Marts componen e integran a undata warehouse.
    • CUADRO DE MANDO INTEGRALEs un instrumento de gestión que facilita la implantación de la estrategia de la empresa de unaforma eficiente, ya que proporciona el marco, la estructura y el lenguaje adecuado paracomunicar o traducir la misión y la estrategia en objetivos e indicadores organizados en cuatroperspectivas: finanzas, clientes, procesos internos y formación y crecimiento, que permiten quese genere un proceso continuo de forma que la visión se haga explícita, compartida y que todoel personal canalice sus energías hacia la consecución de la misma.CARACTERISTICASEntre las características del cuadro de mando destacan:  Sirve para la identificación y previsión de las posibles desviaciones que se puedan producir, con el fin de tomar las medidas previsoras o correctoras que permitan una mejora cualitativa y cuantitativa de la actividad de una unidad de trabajo considerada. Es decir, es una herramienta de gestión colectiva descentralizada y sincronizada, que permite dirigir el funcionamiento y evolución de diferentes zonas de responsabilidad de la empresa adaptándolas a los objetivos estratégicos de la misma.  Se encuentra en conexión con la estrategia de la empresa y, además, es un instrumento para la puesta en práctica de la misma. Esto es importante, porque sitúa en el centro la estrategia y no el control, se vincula al largo plazo y se fundamenta en supuestos tanto financieros como operativos.  Carácter sintético, ya que contiene únicamente la información esencial para una buena interpretación de las tendencias y su evolución.  Presentación de la información de una forma sinóptica y carácter de permanencia, al objeto de observar las tendencias.OBJETIVOS  Pretende traducir la estrategia de una organización en un conjunto de indicadores que informan de la consecución de los objetivos y de las causas que provocan los resultados obtenidos.  Establece un sistema de comunicación de abajo-arriba y de arriba-abajo, que posibilita canalizar las habilidades y conocimientos específicos, a través de la fijación de objetivos realistas con los de la empresa, pudiendo estar ligados los mismos a una política de incentivos, coherente con la cultura de la organización y el perfil de los empleados.  Constituye un instrumento de aprendizaje individual, al permitir que cada responsable tenga una visión más rica de su situación interna y externa. Además, los indicadores de una sección no son definidos por la dirección general, sino que son locales pero coordinados con los existentes a nivel superior.De esta forma, el conocimiento puede ser transferido de un ámbito de la empresa a otro,favoreciendo el aprendizaje estratégico.SISTEMA DE INFORMACION EJECUTIVA
    • Es una herramienta de Inteligencia empresarial (Business Intelligence, BI), orientada a usuariosde nivel gerencial, que permite monitorear el estado de las variables de un área o unidad de laempresa a partir de información interna y externa a la misma.Cuya finalidad principal es que el responsable de un departamento o compañía tenga acceso, demanera instantánea, al estado de los indicadores de negocio que le afectan, con la posibilidadde estudiar con detalle aquellos aspectos que no estén cumpliendo con los objetivosestablecidos en su plan estratégico u operativo, y así determinar las medidas de contingenciamás adecuadas.Una de las características más importantes de un EIS es que permite a usuarios con perfil notécnico construir nuevos informes y navegar por los datos de la compañía, con el objetivo dedescubrir información que les resulte relevante. El EIS suele incluir también alertas de negocio,informes históricos comparativos y análisis de tendencias. Por otro lado, es común que sepuedan realizar subscripciones a los informes o listados más significativos.Un EIS suele necesitar de la implantación de un data warehouse o data mart que actúe comofuente central de información, unificando, depurando e integrando las distintas bases de datosoperacionales de la compañía. Por otro lado, es posible adaptar la estructura del EIS a la teoríade Balanced Scorecard o Cuadro de Mando Integral impulsada por Kaplan y Norton, o bien acualquier otro modelo de seguimiento de indicadores que maneje la organización.CARACTERISTICASEstán diseñados para cubrir las necesidades específicas y particulares de la alta administraciónde la empresa.1.- Extraen, filtran, comprimen y dan seguimiento a información crítica del negocio. El sistemadebe contar con capacidad de manejar información que proviene de los SistemasTransaccionales de la empresa y/o de fuentes externas de información.2.- Implica que los ejecutivos puedan interactuar en forma directa con el sistema sin el apoyo oauxilio de intermediarios. Esto puede representar un reto importante, ya que muchos ejecutivosse resisten a utilizar en forma directa los recursos computacionales por el temor a cambiar.3.- Es un sistema desarrollado con altos estándares en sus interfaces hombre-máquina,caracterizado por gráficas de alta calidad, información tabular y en forma de texto. El protocolode comunicación entre el ejecutivo y el sistema permite interactuar sin un entrenamientoprevio.Pueden ingresar información que se encuentra en línea, extrayéndose en forma directa de lasbases de datos de la organización. Esta información puede incluir análisis de tendencias,reporteo por excepción y la posibilidad del “drill down”. Esta característica del EIS permite alejecutivo penetrar en diferentes niveles de información. Por ejemplo, puede conocer las ventaspor país, por zona geográfica, por cliente y por línea de producto, penetrando a su gusto en losniveles internos y más detallados de la información en caso necesario.El sistema esta soportado por elementos especializados de hardware, tales como monitores ovideos de alta resolución y sensibles al tacto, ratón e impresoras con tecnología avanzada.EL PROCESO DE DESARROLLO DE UN EIS
    • El proceso de desarrollo de un EIS tiene características que lo hacen único. En primera instancia,porque es el primer sistema que se desarrolla en la empresa dirigido al ejecutivo, quien es elusuario de este sistema. En segundo lugar, las técnicas utilizadas para el análisis y desarrollo delos tradicionales Sistemas Transaccionales no necesariamente funcionan en un 100% de manerasimilar durante el desarrollo de un EIS. A continuación se propone una metodología para sudesarrollo e implantación:1. Identificación de las alternativas para el desarrollo del sistemaExisten diferentes alternativas para el desarrollo de un Sistema de Información para Ejecutivos(EIS). Antes de crear la propuesta para el desarrollo del sistema debe de elegirse la alternativaque se desee. A continuación se mencionan algunas de las alternativas que existen para sudesarrollo:  Desarrollar el sistema de manera interna y partiendo de cero. Esto significa que el departamento de Sistemas de Información asignara a un equipo de trabajo para el desarrollo del sistema.  Otra alternativa es hacer modificaciones a los sistemas actuales con el fin de cubrir los requisitos del ejecutivo.  Desarrollar el sistema partiendo de cero con la ayuda de desarrolladores externos con experiencia previa en EIS  Cada una de estas alternativas tiene ventajas y desventajas en renglones tales como costo, tiempo y control durante el desarrollo de la aplicación.2. Creación de la propuestaEn este paso debe escribirse o elaborarse una presentación de la propuesta del EIS. La creaciónde la propuesta ayudara a tener un apoyo más sólido para el desarrollo del EIS y a minimizar laresistencia por parte de los ejecutivos. Además, puede contribuir a que la administración acepteel proyecto.Las principales razones que existen para presentar de manera formal una propuesta de un EISson: 1.- Claro entendimiento con el ejecutivo. Esto se refiere a que el desarrollo del EIS sehaga tomando como base lo que piensa el desarrollador y lo que espera el ejecutivo. 2.- Manejar las expectativas. En la creación y presentación de una propuesta debenponerse en una balanza las expectativas. De la misma manera en que se hable de los beneficiosque pueden lograrse con un EIS, deben informarse los riesgos que implica y de los recursos querequiere. Es importante considerar esto último, ya que la mayoría de los fracasos se deben a queno se explicaron los riesgos y las necesidades de recursos y solo se enfatizó en lo ventajoso quesería utilizar este sistema. 3.- Lograr el compromiso de los recursos. Cuando se elabore y presente la propuestapara el desarrollo de un EIS deben considerarse los recursos que se requieren para llevarla acabo. Hay personas que solo acostumbran justificar los costos; sin embargo, es importante hacerun pronóstico del dinero, de la gente y del tiempo que se necesitará para cumplir con lapropuesta.
    • Con todo esto, el ejecutivo tendrá una visión más clara de lo que es un EIS, de las expectativascon respecto a su uso y de los recursos que requiere su desarrollo.3. Determinación de las necesidades del ejecutivoEste paso consiste en determinar las necesidades del ejecutivo. Se sugiere un conjunto deestrategias para lograr lo anterior:BENEFICIOSLos EIS contribuyen en forma importante a rediseñar y reestructurar los procesos de planeacióny control de una organización. Las principales mejoras que pueden lograrse al utilizar este tipode sistemas son, entre otras:  Mejora en los sistemas actuales de reportes corporativos o divisionales.  Rediseño de los sistemas actuales de reportes, a través de los cuales se pone atención en los factores críticos de éxito para manejar el negocio.  Cambios en los procesos de planeación y pronóstico.  Habilidad de realizar análisis específicos utilizando información que está en las bases de datos.  Permite las relaciones de comunicación entre el personal, logrando con ello que los ejecutivos se mantengan realizando actividades de alto nivel, las cuales son críticas en la organización.  Mejora la capacidad de administración de programas en empresas con orientación a proyectos.VENTAJAS  El sistema provee acceso más rápido a la información.  El sistema permite disponer de textos, datos y gráficas en forma inmediata.  Las capacidades de manejo de programas generalmente permiten acceso a información más detallada.SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIÓN
    • Es un sistema informático utilizado para servir de apoyo, más que automatizar, el proceso detoma de decisiones. La decisión es una elección entre alternativas basadas en estimaciones delos valores de esas alternativas. El apoyo a una decisión significa ayudar a las personas quetrabajan solas o en grupo a reunir inteligencia, generar alternativas y tomar decisiones. Apoyarel proceso de toma de decisión implica el apoyo a la estimación, la evaluación y/o lacomparación de alternativas. En la práctica, las referencias a DSS suelen ser referencias aaplicaciones informáticas que realizan una función de apoyo.La clave de los sistemas de soporte a la decisión es recoger datos, analizar y dar forma a losdatos que se recogen y, a continuación, tratar de tomar decisiones o la construcción deestrategias de análisis. Si las computadoras, bases de datos o personas están involucradasgeneralmente no importa, sin embargo, es este proceso de toma de datos en bruto o noestructurados, que contiene y percibe y, a continuación, utiliza la ayuda para ayudar a la tomade decisiones.TIPOS DE DECISIONES EMPRESARIALESLa clasificación más habitual es la que hace referencia al alcance de la decisión. En este caso, sedistinguen tres tipos:  Decisiones estratégicas: Son aquellas que afectan a toda la empresa (o a una buena parte de la misma) durante un largo periodo de tiempo. Influyen, por lo tanto, en los objetivos generales de la empresa y en su modelo de negocio . Estas decisiones son tomadas por los máximos responsables de las compañías (CEO, presidentes, directores generales, comités de dirección, etc.).  Decisiones tácticas: Afectan únicamente a parte de la empresa, o a parte de sus procesos, y generalmente se toman desde un solo departamento (o de unos pocos). Tienen un impacto relevante a medio plazo (1 o 2 años, como máximo), y son tomadas por cargos intermedios (jefes de departamento, gerentes, etc.)  Decisiones operativas: Afectan a actividades específicas, con un alcance muy claro, y su efecto es inmediato o muy limitado en el tiempo. Estas decisiones son responsabilidad de los niveles bajos de la jerarquía empresarial (jefes de equipo, encargados de área, dependientes, etc.)Merece la pena señalar que esta clasificación no dice nada sobre la importancia de lasdecisiones. Todas ellas son importantes y necesarias. Una mala decisión operativa puede costarmillones (del mismo que una buena decisión puede suponer suculentos beneficios). Tambiénexisten decisiones "estratégicas" que resultan ser irrelevantes desde el punto de vistaeconómico.Se distinguen tres tipos: - Decisiones estructuradas: En este caso, las variables que afectan a la decisión sonperfectamente conocidas, y en muchos casos el proceso de decisión puede representarsemediante un diagrama de flujo, e implementarse mediante un algoritmo. En casos extremos, nisiquiera es necesaria la intervención humana, aunque no es lo habitual. - Decisiones desestructuradas: Son aquellas decisiones en la que no es posible diseñar un"flujo de decisión" en detalle, no es evidente que inteligencia se debe aplicar, ni cómo se debe
    • diseñar el proceso, ni con qué criterios decidir. Suelen ser decisiones que se toman ante eventosinesperados o que ocurren muy esporádicamente. En estos casos, evidentemente, laintervención humana es insustituible. - Decisiones semi-estructuradas: Es el caso intermedio. En este caso, algunos pasos delproceso de decisión están claros y pueden definirse razonablemente, aunque existen otrosaspectos inciertos que es necesario valorar.Las herramientas Business Intelligence pueden ayudarnos a tomar decisiones de dos maneras:  Business Intelligence pasivo: Proporciona un acceso fácil a información confiable y actualizada. Habitualmente, los trabajadores de la información acceden a estos datos a través de sistemas de reporting, análisis OLAP o cuadros de mando, obteniendo una visión agregada o detallada de la información (según sus necesidades).  Business Intelligence activo: Aportan valor a la información disponible aplicando modelos matemáticos o estadísticos para detectar patrones ocultos, aplican modelos de optimización, proyección o clasificación para proponer las mejores soluciones posibles a un problema determinado. Es decir, estas soluciones toman un papel activo en el proceso de toma de decisiones.  DSS cooperativo.- Permite al encargado de la toma de decisiones (o a sus asesores) modificar, completar o perfeccionar las sugerencias de decisión proporcionadas por el sistema, antes de enviar de vuelta al sistema para su validación. El nuevo sistema mejora, completa y precisa las sugerencias del tomador de la decisión y las envía de vuelta a su estado para su validación. Entonces, todo el proceso comienza de nuevo, hasta que se genera una solución consolidada. 1.- DSS dirigidos por modelos.- Se hace hincapié en el acceso y manipulación de un modeloestadístico, financiero, de optimización o de simulación. Utiliza datos y parámetrosproporcionados por los usuarios para ayudar a los encargados de adoptar decisiones en elanálisis de una situación, que no son necesariamente los datos intensivos. Dicodess es unejemplo de un DSS de código abierto basado en modelos. 2.- DSS dirigidos por comunicación.- Disponen de soporte para varias personas que trabajanen una misma tarea compartida. Ejemplos incluyen herramientas integradas como MicrosoftNetMeeting o Microsoft Groove.15 3.- DSS dirigidos por datos.- También llamados orientados por datos, enfatizan el acceso y lamanipulación de series temporales de datos internos de la empresa y, a veces, también de datosexternos. 4.- DSS dirigidos por documentos.- Gestionan, recuperan y manipulan información noestructurada en una variedad de formatos electrónicos. 5.- DSS dirigidos por conocimiento.- Proporcionan experiencia acumulada en forma dehechos, normas, procedimientos, o en estructuras similares especializados para la resolución deproblemas.ARQUITECTURA
    •  El sistema de gestión de base de datos.- Almacena información de diversos orígenes, puede proceder de los repositorios de datos de una organización tradicional, de fuentes externas (como Internet), o del personal (de ideas y experiencias de los usuarios individuales).  El sistema gestor de modelos.- Se ocupa de las representaciones de los acontecimientos, hechos o situaciones utilizando varios tipos de modelos (dos ejemplos serían modelos de optimización y modelos de búsqueda-objetivo).  El sistema gestor y generador de diálogos.- Se trata de la interfaz de usuario; es, por supuesto, el componente que permite a un usuario interactuar con el sistema.Componentes fundamentales:  La interfaz de usuario.  La base de datos.  Las herramientas analíticas y de modelado.  La red y arquitectura del DSS. Usuarios.- Con diferentes roles o funciones en el proceso de toma de decisiones (tomador dedecisiones, asesores, expertos del dominio, expertos del sistema, recolectores de datos).Contexto de decisión.- Debe ser específico y definible.Sistema de destino.- Éste describe la mayoría de las preferencias.Bases de conocimiento.- Compuestas de fuentes de datos externas, bases de datos deconocimiento, bases de datos de trabajo, almacenes de datos y meta-bases de datos, modelosmatemáticos y métodos, procedimientos, inferencia y los motores de búsqueda, programasadministrativos, y los sistemas de informes.Entorno de trabajo.- Para la preparación, análisis y documentación de decisión alternativas.
    • BIBLIOGRAFIA 1. - Oracle ® Business Intelligence Standard Edition OneTutorial http://docs.oracle.com/html/E10312_01/dm_concepts.htm 2.- ¿Qué un Data Mart? http://www.cavsi.com/preguntasrespuestas/que-es-data-mart/ 3.-Universidad Nacional de Ingeniera de Lima, Perú - Data Warehouse 4.-Escuela politécnica nacional escuela de ingeneria http://bibdigital.epn.edu.ec/bitstream/15000/177/1/CD-0566.pdf 5.- CREACION Y DESARROLLO DE EMPRESAS http://www.uax.es/fileadmin/templates/fundacion/docs/Cuadro_de_Mando_Integral.pdf 6. - Buissness Intelligence http://manuelgross.bligoo.com/business-intelligence-los-sistemas-de-soporte-de- decisiones-dss 7.-Pequeña y Mediana Empresa http://www.pyme.org.mx/articulo.php?id=178