Seminario para el tema de Business Intelligence/ Inteligencia empresarial

1. Seminario 11 de noviembre 2010
Tema:
Business Intelligence

2. Introducción:
Término y Historia
● Business Intelligence= Inteligencia de Negocio
● Expresión de los sistemas de información
emresarial, más probablemente resulta de 1958,
año en que Hans Peter Luhn lo usó en la revista
„IBM Journal“
●
Se volvió popular en los años 90
● Se refiere a procesos para el análisis sistemático
(es decir, recolección, evaluación, representación)
de datos en forma electrónica

3. Definición
Término colectivo para el acceso mediante TI a
informaciones y su análisis respectivo.
Meta del proceso es generar nuevos conocimientos y
informaciones con la elaboración de las
informaciones ya existentes en la organización.
Con la generación de los nuevos conocimientos se
puede apoyar y orientar las decisiones gerenciales
guiando la empresa.

4. Definición más amplia
Se entiende Business Intelligence también en un
sentido más 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. ¿Qué significa para la empresa?
● Business Intelligence es el concepto que arregla el
acceso, el análisis y la evaluación de los datos
guardados en la organización
● Aspectos claves son la integración de soluciones
individuales para manejar y controlar procesos de
negocio y el resumen de todas las herramientas
tecnológicas

6. Infraestructura de Business
Intelligence
● Necesidad de un planeamiento cuidadoso y
durante su realización la supervisión permanente
del cumplimiento de las especificaciones
estratégicas
● El planeamiento tiene como meta una estrategia
amplia, consistiendo de aspectos organizacionales
y tecnológicos, poniendo enfásis igualmente a la
integración 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
atención a los
presupuestos
técnicos y organizativos

8. Business Intelligence en la práctica
● Los datos obtenidos por los sistemas de ERP son
utilizados para un análisis profundo de la situación
de la empresa y después se los evalua
● Este análisis se hace mediante otros sistemas de
los de ERP, unas bases de datas especiales (Data
Warehouse); este paso se ejecuta mediante la
extracción, transformación y carga de datos
(Proceso de ETL)
● La segunda tarea entonces es establecer los
procesos de análisis y evaluación de los datos para
reportarlos

9. Fases de realización de una
solución 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
relación los datos para revelar las discontinuidades y
especímenes que contienen y medirlas con las
hipótesises en antes establecidas
● Tercera Fase=Knowledge sharing: Se comunica los
resultados obtenidos con la organización así que estos
serán integrados en la administración 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
Revelación de especímenes y
discontinuidades entre
los datos
Fase 3
Knowledge Sharing
Comunicación e integración
de los resultados
Toma de decisiones

11. Herramientas de BI
Características:
● Accesibilidad a la información-herramientas y
técnicas 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 análisis que
les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos
datos que les interesen.
● Orientación al usuario final- independencia entre
los conocimientos técnicos de los usuarios y su
capacidad para utilizar estas herramientas.

12. Herramientas
● BI usa los sistemas de
información analíticos
● El fondo de datos para el
análisis se tiene del Data
Warehouse (DWH) o de
los Data Marts (bases de
datos limitados a un
departamento o un
producto p.ej.)
● Métodos de análisis son
para nombrar unos, casi
todos se basan en
estadística
Data Mining:la
extracción de
conocimiento
procesable, implícito en
las bases de datos
OLAP (Online-
Analytical Processing)
basado en una hipotesís
Case-based reasoning:
proceso de solucionar
nuevos problemas
basándose en las
soluciones de problemas
anteriores

13. Clasificación de soluciones de BI
Según su nivel de complejidad:
● Consultas e informes simples (Querys and
reports).
● Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).
● Data Mining.
● Sistemas de previsión empresarial; predicción
mediante estudio de series temporales (ejemplo:
Previsión de ventas).

14. Compañias operadoras claves:
● Actuate
● arcplan
● Board International
● IBM (Cognos)
● Information Builders
● Microsoft
● MicroStrategy
● Oracle
● Panorama Software
● Panorama Software
● QlikTech
● SAP
● SAS Institute
● Tableau
● Targit

15. Distribuición del mercado:
Comparación 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 líderes
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