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Inteligencia de Negocios

      Conceptos básicos para Arquitectos
          Juan Pablo García González
            Software Developer Manager
           Santiago, 10 de Diciembre 2008
Business Intelligence

INTRODUCCIÓN
Business Intelligence
El termino Business Intelligence (BI) fue creado
   en 1958 por H. P. Luhn su paper “A Business
   Intelligence System” de IBM Research

“Se refiere a las tecnologías, aplicaciones y
  prácticas para la recolección, integración,
  análisis y presentación de la información
  empresarial y a veces también a la
  información en sí misma.”
Business Intelligence
El termino Business Intelligence (BI) fue creado
   en 1958 por H. P. Luhn su paper “A Business
   Intelligence System” de IBM Research

“It refers to technologies, applications, and
   practices for the collection, integration,
   analysis, and presentation of business
   information and also sometimes to the
   information itself.”
Business Intelligence
“Business Intelligence es el proceso de
  transformar datos en información, mediante
  el descubrimiento y la transformación de esa
  información en conocimiento”
                                 Gartner Group
“El propósito de la inteligencia de negocios es
  convertir grandes volumen de datos en valor
  para los usuarios finales”
                                   Oracle Corp
Business Intelligence
“Business Intelligence es una disciplina de
  desarrollo de la información que es
  concluyente, basado en hechos y acciones
  concretas. Business Intelligence ofrece a las
  compañías la capacidad para descubrir y
  utilizar la información que ya posee, y
  convertirla en conocimiento que repercute
  directamente en el rendimiento corporativo”
                                              IBM
Business Intelligence
                     Alto                  Alto
                             Decisiones
 Funcionalidad y                                  Requerimientos
 flexibilidad para
 los usuarios
                            Conocimiento          de inversión,
                                                  entrenamiento y
                                                  complejidad


                            Información
                                                           Bajo
Bajo

                               Datos
Business Intelligence
“Estado del Arte”
 BI es la prioridad #1 en IT para los próximos 3 años
 Para el 2012 la penetración de los usuarios finales debería
  aumentar 2,5 veces del 20% al 50%
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  memory-data-management, social software, and search
 Nuevos modelos están emergiendo (the “information Buffet”)
    Structured Decision Making -> Autonomous Decision Making
    Controlled / Qualified Access -> Open / Unqualified Access

       Gartner BI Summit keynote address, Kurt Schlegel and Bill Hostmann,
                                                              April 1, 2008
Conceptos básicos

¿QUÉ ES BUSINESS INTELLIGENCE?
¿Qué es Business Intelligence?
• Producir conocimiento para los clientes
  mediante la transformación de datos en
  información y que este conocimiento
  apoye la toma de decisiones para el
  seguimiento de estrategias y el alcance
  de sus objetivos.
• Ayudando así a:
    Mejorar la toma de decisiones en procesos
     estratégicos y operativos
    Monitorear indicadores de desempeño y
     cumplimiento
    Reducir costos
    Etc.
5 Herramientas de BI
FUNCIONALIDAD USADA PARA REPORTAR, ANALIZAR Y MONITOREAR
Funcionalidad completa e Integrada
• La plataforma de BI debe entregar todas las funcionalidades
  ofrecidas por productos individuales
Flujo de información
Ciclo de Vida



ETL
Ciclo de Vida



                ETL




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Ciclo de Vida



                ETL




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Operacionales         Gestión
Ciclo de Vida



                ETL




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Operacionales         Gestión   Gestión
Ciclo de Vida



                ETL




  Sistemas             Datos    Modelos   Visualización
Operacionales         Gestión   Gestión
5 tipos de herramientas

HERRAMIENTAS
Reportes
   • Operacionales
       Imprimibles y Estructurados
       Inmutables Día a día
   • Desempeño
       “De un vistazo”, Métricas y KPI’s
       Detalles con “Drill down”
   • Análisis
       Ah doc , Permiten “explorar” los datos
       Drill down/up, jerarquias multiples, tablas
        pivot, tendencias, “what-if analysis”,series
        de tiempo….
   • Análisis Avanzado
       Modelos cuantitaivos y exploración
       Usuarios Avanzados
       Ah doc extremo
Dashboards & Scorecards



Performance       Business     Performance
Management      Intelligence   Dashboards
Dashboards & Scorecards



Performance       Business                     Performance
Management      Intelligence                   Dashboards




                               Modelo 3 de 3

                               Tres Aplicaciones
                               Tres Capas (layer)
                               Tres tipos
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Dashboards & Scorecards
Análisis OLAP y ROLAP




Nivel de Granularidad
Análisis Avanzado



Descriptivo   Predictivo
Análisis Avanzado   Descriptivo




Reportes
Búsqueda de patrones
Análisis de Escenarios
Análisis Avanzado                  Predictivo




           •Clasificación
           •Estimación
           •Clustering
           •Predicción
           •Análisis de afinidad
Puntos importantes de este tipo de proyectos

BENEFICIOS DE BI
Beneficios de BI
• Contar con una única fuente de información
   –   Mejores y más rápidas decisiones
   –   Provee trasparencia
   –   Consultas en tiempo real de la información centralizada para los usuarios.

• Alineación de la organización
   –   Medición y control de la estrategia
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• Eliminación de dependencias
   –   Independencia de los usuarios finales para realizar sus análisis
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• Fácil presentación y manipulación de la información
   –   Amigable presentación y fácil manejo para usuarios finales

• Funcionalidad y seguridad según el perfil de usuario.
   –   Acceso a la información que le corresponde exclusivamente a cada persona de acuerdo a sus
       funciones y responsabilidades

• Genera ventajas competitivas
   –   Más tiempo para trabajar en aspectos estratégicos que en los operativos
Recomendaciones
• Plataforma unificada que cumpla con la estrategia
  definida
• Escalabilidad de usuarios y manejo de altos volúmenes
  de información
• Compatibilidad con sus sistemas y plataformas actuales
• Facilidad y tiempo de implementación
• Costo Total de la Propiedad (TCO)
• Facilidad de uso e interfaces de usuario amigables
• Cumplimiento de los esquemas de seguridad definidos
• Simple de Administrar
7 Claves de Éxito
1. Alto grado de patrocinio ejecutivo
2. El Data warehouse debe estar vinculado a una
   problemática de información de negocio bien definida
3. La participación de los usuarios durante todo el proceso
4. Reconocer que las tareas de ETL y trabajo en los sistemas
   operacionales es un esfuerzo muy importante
5. Poner foco en un buen modelo de datos orientado a
   solucionar las preguntas de los usuarios y el desempeño
6. Parta pequeño pero prepárese para el crecimiento
   continuo
7. Compromiso con el entrenamiento de usuarios y técnicos
5 Claves de Fracaso
1. Construir un data warehouse sin el apoyo de la alta dirección
   sino desde las áreas funcionales.
2. Construir un data warehouse y/o realizar data mining sin
   requerimientos o participación del negocio ( técnica llamada
   “build it and they will come”)
3. Tratar de hacer todo en un solo proyecto (Divide y vencerás)
4. Agregar la data, pero mantener claves de los sistemas
   operacionales, “porque todos conocen esas claves”
5. Construir un data warehouse para solucionar los problemas
   de calidad de datos de los sistemas operacionales.
Referencias
1. H. P. Luhn, A Business Intelligence System, IBM Journal,
   Octubre 1958
2. Wayne W. Eckerson, Deploying Dashboards and Scordcards,
   TDWI, Julio 2006
3. Kurt Schlegel and Bill Hostmann, Gartner BI Summit keynote
   address, April 1, 2008
4. Thomas H. Davenport and Jeanne G. Harris, The
   Architecture of Business Intelligence, Harvard Business
   School Press, March 2007
5. Warren Thornthwaite, Microsoft SQL Server Comes of Age
   for Data Warehousing, Kimball University, junio 2008
Inteligencia de Negocios

      Conceptos básicos para Arquitectos
          Juan Pablo García González
            Software Developer Manager
           Santiago, 10 de Diciembre 2008
Casos by the book

CASOS DE ÉXITO
Casos de Exito
• U.S. airline company near bankruptcy in the 1990s
• $30 million investment in BI to:
   – Improve business processes
   – Improve customer service
• In six years reaped $500 million return on investment
• ROI of over 1,000 percent!
Casos de Exito
• Manufacturer of computer hard disk drives
• Annual sales of over $3 billion
• Uses BI to better manage:
   – Inventory
   – Supply Chains
   – Product Lifecycles
   – Customer Relationships.
• Reduced operating costs by 50 percent
Casos de exito
• Major retailer of computer equipment and
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• Uses BI to analyze its sales trends
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  project

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  • 1. Inteligencia de Negocios Conceptos básicos para Arquitectos Juan Pablo García González Software Developer Manager Santiago, 10 de Diciembre 2008
  • 3. Business Intelligence El termino Business Intelligence (BI) fue creado en 1958 por H. P. Luhn su paper “A Business Intelligence System” de IBM Research “Se refiere a las tecnologías, aplicaciones y prácticas para la recolección, integración, análisis y presentación de la información empresarial y a veces también a la información en sí misma.”
  • 4. Business Intelligence El termino Business Intelligence (BI) fue creado en 1958 por H. P. Luhn su paper “A Business Intelligence System” de IBM Research “It refers to technologies, applications, and practices for the collection, integration, analysis, and presentation of business information and also sometimes to the information itself.”
  • 5. Business Intelligence “Business Intelligence es el proceso de transformar datos en información, mediante el descubrimiento y la transformación de esa información en conocimiento” Gartner Group “El propósito de la inteligencia de negocios es convertir grandes volumen de datos en valor para los usuarios finales” Oracle Corp
  • 6. Business Intelligence “Business Intelligence es una disciplina de desarrollo de la información que es concluyente, basado en hechos y acciones concretas. Business Intelligence ofrece a las compañías la capacidad para descubrir y utilizar la información que ya posee, y convertirla en conocimiento que repercute directamente en el rendimiento corporativo” IBM
  • 7. Business Intelligence Alto Alto Decisiones Funcionalidad y Requerimientos flexibilidad para los usuarios Conocimiento de inversión, entrenamiento y complejidad Información Bajo Bajo Datos
  • 8. Business Intelligence “Estado del Arte”  BI es la prioridad #1 en IT para los próximos 3 años  Para el 2012 la penetración de los usuarios finales debería aumentar 2,5 veces del 20% al 50%  Key Driving de la tecnología son data visualization, in- memory-data-management, social software, and search  Nuevos modelos están emergiendo (the “information Buffet”)  Structured Decision Making -> Autonomous Decision Making  Controlled / Qualified Access -> Open / Unqualified Access Gartner BI Summit keynote address, Kurt Schlegel and Bill Hostmann, April 1, 2008
  • 9. Conceptos básicos ¿QUÉ ES BUSINESS INTELLIGENCE?
  • 10. ¿Qué es Business Intelligence? • Producir conocimiento para los clientes mediante la transformación de datos en información y que este conocimiento apoye la toma de decisiones para el seguimiento de estrategias y el alcance de sus objetivos. • Ayudando así a:  Mejorar la toma de decisiones en procesos estratégicos y operativos  Monitorear indicadores de desempeño y cumplimiento  Reducir costos  Etc.
  • 11. 5 Herramientas de BI FUNCIONALIDAD USADA PARA REPORTAR, ANALIZAR Y MONITOREAR
  • 12. Funcionalidad completa e Integrada • La plataforma de BI debe entregar todas las funcionalidades ofrecidas por productos individuales
  • 15. Ciclo de Vida ETL Sistemas Operacionales
  • 16. Ciclo de Vida ETL Sistemas Datos Operacionales Gestión
  • 17. Ciclo de Vida ETL Sistemas Datos Modelos Operacionales Gestión Gestión
  • 18. Ciclo de Vida ETL Sistemas Datos Modelos Visualización Operacionales Gestión Gestión
  • 19. 5 tipos de herramientas HERRAMIENTAS
  • 20. Reportes • Operacionales  Imprimibles y Estructurados  Inmutables Día a día • Desempeño  “De un vistazo”, Métricas y KPI’s  Detalles con “Drill down” • Análisis  Ah doc , Permiten “explorar” los datos  Drill down/up, jerarquias multiples, tablas pivot, tendencias, “what-if analysis”,series de tiempo…. • Análisis Avanzado  Modelos cuantitaivos y exploración  Usuarios Avanzados  Ah doc extremo
  • 21. Dashboards & Scorecards Performance Business Performance Management Intelligence Dashboards
  • 22. Dashboards & Scorecards Performance Business Performance Management Intelligence Dashboards Modelo 3 de 3 Tres Aplicaciones Tres Capas (layer) Tres tipos
  • 30. Análisis OLAP y ROLAP Nivel de Granularidad
  • 32. Análisis Avanzado Descriptivo Reportes Búsqueda de patrones Análisis de Escenarios
  • 33. Análisis Avanzado Predictivo •Clasificación •Estimación •Clustering •Predicción •Análisis de afinidad
  • 34. Puntos importantes de este tipo de proyectos BENEFICIOS DE BI
  • 35. Beneficios de BI • Contar con una única fuente de información – Mejores y más rápidas decisiones – Provee trasparencia – Consultas en tiempo real de la información centralizada para los usuarios. • Alineación de la organización – Medición y control de la estrategia – Medición y control de la operación • Eliminación de dependencias – Independencia de los usuarios finales para realizar sus análisis – Reduce radicalmente el esfuerzo de desarrollo de reportes. • Fácil presentación y manipulación de la información – Amigable presentación y fácil manejo para usuarios finales • Funcionalidad y seguridad según el perfil de usuario. – Acceso a la información que le corresponde exclusivamente a cada persona de acuerdo a sus funciones y responsabilidades • Genera ventajas competitivas – Más tiempo para trabajar en aspectos estratégicos que en los operativos
  • 36. Recomendaciones • Plataforma unificada que cumpla con la estrategia definida • Escalabilidad de usuarios y manejo de altos volúmenes de información • Compatibilidad con sus sistemas y plataformas actuales • Facilidad y tiempo de implementación • Costo Total de la Propiedad (TCO) • Facilidad de uso e interfaces de usuario amigables • Cumplimiento de los esquemas de seguridad definidos • Simple de Administrar
  • 37. 7 Claves de Éxito 1. Alto grado de patrocinio ejecutivo 2. El Data warehouse debe estar vinculado a una problemática de información de negocio bien definida 3. La participación de los usuarios durante todo el proceso 4. Reconocer que las tareas de ETL y trabajo en los sistemas operacionales es un esfuerzo muy importante 5. Poner foco en un buen modelo de datos orientado a solucionar las preguntas de los usuarios y el desempeño 6. Parta pequeño pero prepárese para el crecimiento continuo 7. Compromiso con el entrenamiento de usuarios y técnicos
  • 38. 5 Claves de Fracaso 1. Construir un data warehouse sin el apoyo de la alta dirección sino desde las áreas funcionales. 2. Construir un data warehouse y/o realizar data mining sin requerimientos o participación del negocio ( técnica llamada “build it and they will come”) 3. Tratar de hacer todo en un solo proyecto (Divide y vencerás) 4. Agregar la data, pero mantener claves de los sistemas operacionales, “porque todos conocen esas claves” 5. Construir un data warehouse para solucionar los problemas de calidad de datos de los sistemas operacionales.
  • 39. Referencias 1. H. P. Luhn, A Business Intelligence System, IBM Journal, Octubre 1958 2. Wayne W. Eckerson, Deploying Dashboards and Scordcards, TDWI, Julio 2006 3. Kurt Schlegel and Bill Hostmann, Gartner BI Summit keynote address, April 1, 2008 4. Thomas H. Davenport and Jeanne G. Harris, The Architecture of Business Intelligence, Harvard Business School Press, March 2007 5. Warren Thornthwaite, Microsoft SQL Server Comes of Age for Data Warehousing, Kimball University, junio 2008
  • 40. Inteligencia de Negocios Conceptos básicos para Arquitectos Juan Pablo García González Software Developer Manager Santiago, 10 de Diciembre 2008
  • 41. Casos by the book CASOS DE ÉXITO
  • 42. Casos de Exito • U.S. airline company near bankruptcy in the 1990s • $30 million investment in BI to: – Improve business processes – Improve customer service • In six years reaped $500 million return on investment • ROI of over 1,000 percent!
  • 43. Casos de Exito • Manufacturer of computer hard disk drives • Annual sales of over $3 billion • Uses BI to better manage: – Inventory – Supply Chains – Product Lifecycles – Customer Relationships. • Reduced operating costs by 50 percent
  • 44. Casos de exito • Major retailer of computer equipment and software • Uses BI to analyze its sales trends • ROI of over $6 million in the first phase of the project