Bussines Intelligence
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Bussines Intelligence Bussines Intelligence Presentation Transcript

  • Bussines Intelligence
    Bernardo A. RobeloJiron
  • Inteligencia de Negocios
    Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información
    Y no saber qué hacer con ella.
  • Inteligencia de Negocios ¿Porqué?
    • Nivel ejecutivo no cuenta con una solución integrada donde pueda analizar los indicadores operativos y financieros
    • No cuentan con una perspectiva que les permita tomar decisiones
    • La información reside en diferentes sistemas: ERP, CRM, archivos planos
    • Cuando surge la necesidad de información mucha gente se ve involucrada
  • El problema
    • El departamento de sistemas destinan mucho tiempo a la elaboración de reportes
    • No existe una sola versión verdadera de la información
    • No permite la realización de comparativos, análisis ni tendencias
    • Gran cantidad de reportes
  • La solución
    • Implementar un Sistema de Información Ejecutiva y Sistemas de Soporte a las Decisiones
    • Utilizar las mejores tecnologías del mercado
    • Involucramiento de los dueños de los procesos del negocio
    • Alineación a los objetivos estratégicos de la organización
  • Los beneficios
    • Habilidad de tomar las decisiones correctas en el momento correcto
    • Por medio de las herramientas necesarias para poder comparar y analizar tendencias
    • El tiempo invertido en la realización de presentaciones ejecutivas se ve reducido de forma significativa
  • Ciclo de Vida de la Informacion
  • ¿Qué es inteligencia de negocios?
    • Uso de un almacén de información como herramienta estratégica y táctica para ganar ventaja competitiva, así como apoyar el proceso de toma de decisiones.
    • Habilidad de explorar y analizar datos para revelar la existencia de tendencias dentro de un negocio.
    • Es un set de tecnologías que van desde arquitecturas para almacenar datos, metodologías, técnicas para analizar información y software entre otros, con un fin común para el apoyo a la toma de decisiones.
  • Definicion
    Conjunto de datos orientado a temas y diseñados para realizar tareas de análisis. Combina información de distintas fuentes y su objetivo es presentar a través de herramientas especializadas una vista integral de la organización en un momento determinado para apoyar el proceso de Toma de Decisiones.
    COMPLEMENTOS
    • Herramientas para extraer información de los sistemas transaccionales.
    • Herramientas para visualizar y analizar la información.
  • Caracteristicas
    Su uso está enfocado a la lectura de grandes volúmenes de información.
    Tiene una periodicidad de actualización preestablecida.
    Contiene información actual e histórica.
    Su diseño es “desnormalizado”.
    Regularmente el nivel de granularidad de la información es menor que la de los sistemas de los cuales se alimenta.
  • DISEÑO
    ESTRUCTURAL
  • OLTP (On Line Transactional Process)
    Son sistemas de información operacionales que tienen transacciones en línea y de esa manera se van añadiendo datos.
    Gran detalle de cada operación.
  • Lógica
    Product
    Line
    Customer
    Type
    Sales
    Area
    Product
    Type
    Customer
    Sales
    Rep
    Product
    Order
    Header
    Order
    Line
    El Diseño Transaccional es:
    • Orientado a aplicaciones con movimientos constantes.
    • Datos normalizados. Se busca ahorrar espacio de almacenamiento.
    • Datos volátiles
    • No existe sumarización de datos.
    • Grandes niveles de detalle.
  • OLAP (Online AnalyticalProcess)
    Tecnología que permite la explotación de datos en diferentes niveles organizacionales y periodos de tiempo
  • Lógica
    Product
    • Product Cd
    • Product Name
    • Product Type Cd
    • Product Type Desc
    • Product Line Cd
    • Product Line Name
    • Product Line Manager
    • Customer
    • Customer No
    • Customer Name
    • Customer Type Cd
    • Customer Type Desc
    Order
    • Customer No
    • Sales Rep Cd
    • Product Cd
    • Order Date
    • Order Qty
    • Order Line Value
    Organization
    • Sales Rep Cd
    • Sales Rep Name
    • Sales Area Cd
    • Sales Area Desc
    Date
    • Order Date
    • Week
    • Month
    • Year
    El Data Warehouse esta:
    • Orientado a áreas de la organización
    • Integrado
    • Los datos no son volátiles
    • Diversos niveles de detalle con sumarizaciónes.
    • Se disminuye la cantidad de ligas con modelos tipo estrella o copo de nieve.
  • Lógica
    Cantidad
    25000
    15000
    5000
    27000
    20000
    6000
    2700
    8000
    19000
    54700
    23000
    6100
    1800
    7600
    1200
    2000
    Variable
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Meses
    January
    January
    January
    February
    February
    February
    March
    March
    March
    Qtr1
    April
    April
    April
    May
    May
    May
    Productos
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Medium
    Medium
    Medium
    Medium
    Medium
    Medium
    Como operan las B.D. Relacionales
    Los datos se almacenan en tablas
  • Lógica
    Amount
    25000
    15000
    5000
    27000
    20000
    6000
    2700
    8000
    19000
    54700
    23000
    6100
    1800
    7600
    1200
    2000
    Variable
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Sales
    Expenses
    Cost of goods
    Months
    January
    January
    January
    February
    February
    February
    March
    March
    March
    Qtr1
    April
    April
    April
    May
    May
    May
    Product
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Large
    Medium
    Medium
    Medium
    Medium
    Medium
    Medium
    de esta estructuraa estase necesita …
    Variable January February March April May June
    Sales 25000 27000 24000 28000 30000 29000
    Expenses 15000 20000 15000 17000 19000 14000
    Cost of goods 5000 6000 5000 7000 7000 6000
  • OLAP
    Profit
    Denver
    Accounts by Product
    Products by Time
    Total Exp
    LA
    Margin
    SF
    Cogs
    West
    East
    February
    March
    West
    Actual
    Actual
    Budget
    Budget
    Actual
    Actual
    Budget
    Budget
    Jan
    Sales
    TV
    Camera
    Feb
    TV
    Mar
    position only
    position only
    VCR
    Qtr 1
    Audio
    Jan
    Camera
    Margin
    VCR
    Feb
    TV
    Mar
    VCR
    Qtr 1
    Audio
    Apr
    Apr
    Regions by Scenario
    Products by Region
    Mar
    Mar
    Feb
    Feb
    Jan
    Jan
    Actual
    Budget
    Sales
    Margin
    Sales
    Sales
    Margin
    Margin
    TV
    TV
    VCR
    VCR
    East
    Actual
    TV
    East
    West
    Budget
    South
    Forecast
    Total
    Variance
    East
    Actual
    West
    VCR
    West
    Budget
    South
    Forecast
    Total
    Variance
    Vista Multidimensional Poder observar los datos desde distintas perspectivas.
  • Inteligencia de Negocios
    Componentes de Business Intelligence
    Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al menos los siguientes componentes:
    Multidimensionalidad
    Data Mining
    Agentes
    Data Warehouse
  • Inteligencia de Negocios
    Multidimensionalidad: la información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc.
    Por ejemplo, un pronóstico de ventas de un nuevo producto en varias regiones no está completo si no se toma en cuenta también el comportamiento histórico de las ventas de cada región y la forma en que la introducción de nuevos productos se ha desarrollado en cada región en cuestión.
  • Modelado de Datos Multidimensional
    • Tabla de Dimensiones
    Ubicación
    Tiempo
    Mercado
    Productos
    • Tablas de Hechos
    Definición de Eventos
  • Análisis de Datos
    Modelado de Datos Multidimensional
    • Mercado .- Localización de una Sucursal o Agencia (Calle, Colonia, Delegación o Municipio)
    tres niveles de detalle
    • Tiempo .- Día de Facturación, Día de Entrega a Sucursales o Agencias, Día de Entrega al Consumidor
    tres niveles de detalle
    • Producto .- Suministro de Energía Eléctrica Monofásica, Bifásica y Trifásica
    tres niveles de detalle
  • Modelado de Datos Multidimensional
    Sucursal Centro
    V. Carranza 24
    Col. Centro
    Fases(1) 1175 Reg.
    Facturación
    Fases(2) 9 Reg.
    Bloque 33
    Fases(3) 26 Reg.
    Registros Facturados
    1210
  • Inteligencia de Negocios
    Data Mining.- Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes.
    Las aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que no muy evidentes.
  • Inteligencia de Negocios
    Agentes: Los agentes son programas que piensan. Ellos pueden realizar tareas a un nivel muy básico sin necesidad de intervención humana.
    Por ejemplo, un agente pueden realizar tares un poco complejas, como elaborar documentos, establecer diagramas de flujo, etc.
  • Inteligencia de Negocios
    Data Warehouse: Es la respuesta de la tecnología de información a la descentralización en la toma de decisiones.
    Coloca información de todas las áreas funcionales de la organización en manos de quien toma las decisiones. También proporciona herramientas para búsqueda y análisis.
  • Data Warehouse
    • Un Data Warehouse es un almacenamiento separado y homogéneo donde son cargados datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.
  • Data Warehouse
    • Colección integrada de información corporativa diseñada para la recuperación y el análisis en apoyo a los procesos de toma de decisiones.
    • Una sola visión de la información de su empresa.
    • Múltiples y ambiguas definiciones habrían sido eliminadas...
    • “Mecanismo para entregar información de negocios integrada”.
  • ¿Cómo justificar la inversión en un data warehouse?
    - ¿Están las ventas de artículos deportivos sujetas a tendencias por temporada? ¿Qué artículos se ven afectados y cuándo?- ¿Cuántos autos se vendieron el mes pasado? ¿Cómo se compara esta cantidad con el mismo mes en los últimos cinco años?- ¿Quiénes son los diez primeros vendedores o clientes en Latinoamérica? ¿Qué porcentaje del ingreso generan?- ¿Cuáles son los diez artículos de menor rentabilidad en el catálogo de ventas?
  • Ventajas - Data Warehouse
    • Datos de toda la compañía, organizados para facilitar las consultas más analíticas que transaccionales.
    • Los procesos de transformación han sido aplicados a los datos para permitir un tiempo de respuesta mínimo a las consultas.
    • Modelo de datos multidimensional para hacer más fácil la navegación y explotación de datos.
    • La administración de la seguridad está centralizada para garantizar la necesidad de información dependiendo del perfil de los usuarios.
  • Datamart
    Un subconjunto del Data Warehouse para cierto grupo de usuarios o funciones del negocio.
  • Datamart
    • Qué es
    • Es una parte de un DWH
    • De un fin específico o actividad de negocio
    • Una solución táctica
    • Porqué construir un Datamart
    • Consultas más rápidas y menos usuarios
    • Tiempo de desarrollo más rápido
    • Datamarts integrados
    • Asegurar la consistencia de datos
    • Requiere de una planeación avanzada
  • Extracción de información
    Análisis y definición del alcance
    Mapeo de datos
    Creación de vistas ejecutivas
    Transformación de información
    Creación de cubosmultidimensionales
    Capacitación a usuarios y sistemas
    Documentación
    Proceso de desarrollo