Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Inteligencia De Negocios - Rojas Figueroa Erick

6,859 views

Published on

Contexto de las soluciones de Inteligencia de Negocios.
Importancia de BI en las organizaciones
Datawarehouse & DataMart
El valor de Inteligencia de Negocios

Published in: Technology

Inteligencia De Negocios - Rojas Figueroa Erick

  1. 1. Rojas Figueroa, Erick.
  2. 2. Un Poco de Historia EIS Executive Information Systems DSS Decision Support Systems BI Business Inteligent
  3. 3. Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa Características Comunes Accesibilidad a la información Apoyo en la toma de decisiones Orientación al usuario final
  4. 4. ¿Qué es Inteligencia de Negocios?
  5. 5. Inteligencia de Negocios Entender el Hacer Transacciones Negocio Desiciones y Planeamiento s Desiciones Reporte Extraer y Transformar Analisis Estrategia Analizar Realizar Medida Tenemos Ventajas Modelamiento Almacén de del Negocio los datos
  6. 6. ¿Por qué Inteligencia de Negocios?
  7. 7. Costos Productividad Precios Calidad Trazabilidad Cliente
  8. 8. Control Operaciones internas Planear Controlar Ejecutar Recursos Costos
  9. 9. Planear estratégicamente Amenazas Fortalezas Y Estrategia Metas Debilidades Y Objetivos Debilidades
  10. 10. Conocer el Mercado Rendimiento
  11. 11. ¿Quién hace BI en el mundo? 90% >>> Fortune 500 >>> EEUU >>> 1999 2% al 3 % >>> Fortune 500 >>> ALEMANIA- INDUSTRIA >>> 1999
  12. 12. ¿Quién hace BI en Perú?
  13. 13. Herramientas Reporting Análisis Dahsboards Data Mining
  14. 14. La Función de Inteligencia
  15. 15. La Función de Inteligencia Etico Inteligencia precisa Relevante Analizar, Recoger y Difundir Específica, Actual Prevista y útil
  16. 16. El Ciclo de Inteligencia de Negocios
  17. 17. Identificar Evaluar Recoger Difundir Convertir
  18. 18. Tipos de Inteligencia de Negocios
  19. 19. Inteligencia de mercado Inteligencia competitiva Inteligencia Operativa
  20. 20. Gerencia del Conocimiento (KM)
  21. 21. “La Gerencia del Conocimiento es un componente esencial de la función de inteligencia de negocios .” John Pepper, CEO de Procter & Gamble
  22. 22. Creatividad Herramienta para el logro de objetivos de la organización Análisis del conocimiento actual y requerido por la organización Red de personas identificadas en la cultura organizacional Conocimiento explícito y tácito
  23. 23. CRM Analítico es BI
  24. 24. “Nosotros tenemos solamente dos fuentes de ventaja competitiva: la capacidad de aprender más sobre nuestros clientes, más rápido que nuestros competidores y la capacidad de transformar ese conocimiento en acciones, más rápido que nuestros competidores” Jack Welch, CEO de General Electric
  25. 25. Conocer Identificar al Cliente Como hacerle el Perfil Cliente Producto Definir procesos y luego actuar Internamente
  26. 26. SCM necesita BI
  27. 27. “No es la especie más fuerte la que sobrevive, ni la más inteligente, sino la que mejor se adapta al cambio ” Charles Darwin
  28. 28. Identificar para generar Valor Buscar necesidades del Cliente Procesos Orientados al Cliente
  29. 29. ¿Cómo hacer BI en una empresa?
  30. 30. Presentar la inteligencia a los usuarios Incrementar el número de usuarios de inteligencia Ver la inteligencia como una decisión crítica Incorporar la BI a la cultura institucional Retener el conocimiento
  31. 31. ¿Problemas ?
  32. 32. No valoran la inteligencia La reconocen como un lujo Resistencia a implantarla Personas sin capacitación tratan de hacer BI
  33. 33. ¿Qué Hacer ?
  34. 34. La tecnología es un soporte
  35. 35. ¿Cómo se aplica el BI en el Negocio ?
  36. 36. Ventas y Mkt Operaciones Finanzas RRHH Segmentación de Nivel de Servicio Flujo de Caja Beneficios Mercado Impacto de Costos de Mano de Tiempo de Entrega Margen Promociones Obra Perfilado de Nivel de Inventario Utilidad Reclutamiento Clientes Lealtad del Cliente Calidad Razón Corriente Retenciones
  37. 37. Generar reportes globales o por secciones crear una base de datos de clientes Crear escenarios con respecto a una decisión Hacer pronósticos de ventas y devoluciones Compartir información entre departamentos Análisis multidimensionales Generar y procesar datos Cambiar la estructura de toma de decisiones Mejorar el servicio al cliente “…algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y no saber qué hacer con ella ”.
  38. 38. BI y las Tecnologías de la Información
  39. 39. CRM Portal - Intranet Información Business Intelligence Balanced Scorecard ERP – e-Business SCM Base de Datos - Datawarehouse
  40. 40. Tecnologías de la Información para BI
  41. 41. Datawarehousing y datamarts: OLAP Datamining: patrones y relaciones Modelo Predictivo: pronósticos y tendencias. Métodos Algorítmicos: programación lineal tendencias. Intranet: difusión de la inteligencia
  42. 42. OLTP vs. OLAP OLTP OLAP •Detallado •Datos históricos •Datos actuales •Muchos registros a •Un registro a la vez la vez •Orientado a lo •Orientado a la operativo gestión •Datos actualizables •Sólo lectura •Tablas •Cubo
  43. 43. Análisis UML Diseño Entidad Normaliza Lenguaje Diagrama Desarrollo OLTP ción de E-R Atributo Implemen Integridad Modelamie Relación tación Referencial nto Unificado Explotació n Hechos UDM Codificaci Diseño Dimensio modelo ón Carga OLAP Cubos nes dimensiona Granularid l unificado Explotació Jerarquías ad n Medidas
  44. 44. Datawarehouse vs. Datamart Datawarehouse Datamart • Corporativo • Línea de negocios • Multi tema • Tema específico • Varias fuentes de • Pocas fuentes de datos 100 Gb – datos 1Tb ó más • Menos de 100 Gb • Implantación • Implantación puede puede tomar • tomar meses meses
  45. 45. Conclusiones

×