Business Intelligence

Técnicas de análisis para la toma de decisiones estratégicas

Semei Adonay Castillo Peniche 1

Julio 6, 2012

semei@prodigy.net.mx

Objetivo

•Comprender que es BI y sus funcionalidades y beneficios potenciales en

la empresa.

2

Semei Castillo

¿Qué es Business Intelligence?

• Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de

conocimiento

mediante

el análisis de datos existentes en

una organización o empresa. •Es

una

infraestructura tecnológica que nos permite

analizar el comportamiento de nuestro negocio.

3

Semei Castillo

¿Qué es Business Intelligence?

• El término “BI” es usado por

diferentes expertos y fabricantes de software para distinguir un amplio rango de aplicaciones especificas y procesos para examinar:

- Tomar mejores decisiones rápidamente - Convertir los datos en información - Utilizar un método razonable para la gestión empresarial

4

Semei Castillo

El ciclo de BI

ANALISIS

IDEAS

BUSINESS INTELLIGENCE

MEDICION

ACCION

5

Semei Castillo

BI

Es una serie de instrumentos

“Procesos”

orientados

a

proporcionar información eficaz y

eficiente en el momento exacto y

lugar preciso. Información que debe

derivar en acciones reales en el

entorno de la organización asi como

en el mercado. Estimular la toma de decisiones

correctas en la organización

6

Semei Castillo

Términos de BI • KPI: Key Performance Indicators

• BPM: Business Performance Measures • OLTP: On Line Transactional Processing • OLAP: On Line Analytical Processing - DOLAP: Desktop Como almacenar datos

- HOLAP: Hybrid Habilidad para diseminar los datos - MOLAP: Multidimentional Mayor rendimiento para recuperación de datos - ROLAP: Relation Como relacionarlos

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Semei Castillo

OLAP: On Line Analytical Processing

Vista Multidimensional Poder observar los datos desde distintas perspectivas.

Denve

Profit

LA

Accounts by Product

Total Exp

Products by Time

SF

Margin West

Cogs

February

March

East

West

Actual Budget Actual Budget

Actual Budget Actual Budget Sales

Camera

TV

Jan

TV

Feb VCR

Mar Audio

Qtr 1 Margin

Camera

VCR

Jan TV

Feb VCR

Mar Audio

Qtr 1

Ap

Apr

Mar

Products by Region

Mar

Regions by Scenario

Feb

Feb Jan

Jan Actual

Budget

Sales

Margin Sales Margin Sales Margin

TV

VCR

TV

VCR TV

East

East

Actual West

Budget South

Forecast Total

Variance VCR

East

West

Actual West

Budget South

Forecast Total

Variance

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Semei Castillo

Valoración de la Categoría •

Ventas - En unidades

- Crecimiento - Por tienda por semana - Por unidad de espacio por semana, mes, año •

Utilidades - Margen bruto en dolares

- Crecimiento - Utilidad neta - GMROI gross margin return on inventory - ABC Activity Based Cost - DPP Direct Produt Profitability •

Participación - Cambio en la participación del mercado

- Participación en las ventas del departamento - Participación en las ventas de la tienda •

Inventario - rotación

•

Consumidor - Frecuencia de compra

- Unidades por transacción - Número de transacciones - Importe de compra por ticket - Porcentaje de transacciones que compraron la categoría del total de transacciones

9

Semei Castillo

¿Cuáles son las Tecnologías de BI?

•Data Warehouse

•Data Mining

10

Semei Castillo

Esquema para Data Warehouse

???

Investigación

Mecanismos de

Almacenamiento

Facturación

Fuentes

Externas

Otras

Fuentes

Procesos DSS de Modificación

Data Warehouse Datos ODS

Cúbicos

Herramientas de Extracción Archivo

Específico

Herramientas

de “Data Mining”

11

Semei Castillo

Creando “Customer Centric

Data Bases”

Uso

Opciones CONDUCTA

ACTITUD - DEMOGRAFIA

PATRIMONIO- ESTILO DE VIDA

Fig. Datos Contactos: Tres tipos de

datos que son usados para crear la

estrategia de contacto.

Satisfacción

Fig. Dimensiones de la lealtad 2 extremos: destructores vs defensores

oDefensores (creyentes): alto uso, alta

satisfacción, preferida entre varias oDestructores (no creyentes): alto uso, baja

satisfacción, requerida entre varias

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Semei Castillo

Estructura Accionable BI - DW

Data

OLAP, Tabla de reportes Medición

estandard del Queries, Ad- rendimiento

???

Evolución del plan estratégico

Objetivos de

Negocio

Capa de medición del desempeño Lealtad y

Datos

Desiciones

Acciones

Capa de acciones

Prospectación Diferenciación Contacto con predicción e de prospectos y prospectos e

Identificación cuantificación Intervención

Clientes

Deserción

Valor Capa inteligente

Retention

Program:

Customer

Interactions

Datos

Modelos

Estratégias

Programas:

predictivos y

de

estratégias, políticas descriptivos

segmentación

y procedimientos 13

Semei Castillo

El Modelo Iterativo • El modelo iterativo de para la incorporación de las

tecnologías de “Business Intelligence”

Establecimiento de métricas iniciales y desarrollo del

almacén de datos

Reportes Corporativos,

Consultas y

Análisis Inclusión de nuevas métricas

y desarrollo de modelos Reportes Corporativos,

Consultas y

Análisis

• En cada iteración se incluyen nuevas métricas claves del negocio, que se integran con las

existentes, y que permiten el desarrollo de modelos más avanzados para soportar los procesos de

14 toma de decisiones.

Semei Castillo

Planeación

funcional

Drill Down

Gráficas

Alertas

Ad-hoc

Planeación

Simulación

Reportes por

demanda

Reportes

Consultas

de detalle

15

Semei Castillo

Planeación

funcional

Priorización

Finanzas Ventas Mercado Compras Producción Distribución Clientes

RH /TI

Plan de desarrollo

incremental

Diseño de

integración

Indicadores Análisis de financieros ventas

Estados Impacto de financieros campañas

Monitoreo de

precios

Indices de Indices de Productividad producción satisfacción

de clientes

Control de Análisis de calidad entregas y

causas de atraso

Análisis de Análisis del Detalle de inventario desempeño causas de de equipos reclamo

16

Semei Castillo

Planeación

funcional

Priorización

Plan de desarrollo

incremental

Diseño de

integración

Diseño técnico de

DWH

• E de resultados • Utilidad bruta • Balance general • Indices financieros • Flujo de caja

• Admin De RH • Inventarios • ROI (24 Ways) • Proyectos

• Análisis de ventas •Cliente / Producto •Rentabilidad •Plan y forecast • Mezcla de ventas

• AEstratégico • Mercadotecnia • Plan táctico • Precios

• Inventarios • Devoluciones • Proveedores • T de control

• Transportidtas

• Admon de capacidad • Costo estándar • Calidad • Casusas de fallas

• Entregas a tiempo • Quejas y devoluciones • Costos de servicio

S

Business Intelligence

INFORMACIÓN

Query Analysis

Seguimiento Operativo

ANÁLISIS ESTÁTICO Reportes

Dinámicos

Reportes

Estáticos

Boletines

TÁCTICA Data Mining

Simuladores D.S.S.

Planeación y

presupuesto

ANÁLISIS

DINÁMICO Ad-Hoc

Analysis E.I.S.

Balanced

Scorecard

INFORMACIÓN

ESTRATÉGICA

18

Semei Castillo

¿Qué puede hacer la minería de datos? • Permite

conocer

mejor

a sus consumidores.

• Ayuda a escoger mejores prospectos • Da ideas para la creación de nuevos productos • Descubre problemas con los datos • Proporciona

métodos

para

el mejoramiento de la personalización

• Proporciona

conocimiento

para el planeamiento estratégico

19

Semei Castillo

Categorías Beneficiadas Idea Acción Resultados

1 Incremento de

ventas

5 Incremento de la

participación de mercado

4 Incremento

de ahorros

2 Incremento

de ganancias

3 Mejoramiento

del nivel de satisfacción

Semei Castillo

Socios, Proveedores,

Distribuidores

“Supply Chain Management”

Logística

Producción

Distribución

“Enterprise Resource Planining” (ERP)

BI (Business

Intelligence)

EAI (Enterprise

Application

Integration)

“Customer Relationship Management” (CRM) Mercadeo Ventas

Servicio

Cliente

“Selling Chain Management”

Arquitectura E-Business

Clientes Semei Castillo

Cómo funciona el concepto de BI

3. Explotación

Datos Externos.

Datos Operativos

Sistemas

ERP, CRM

Supply Chain

Datos de

Sistemas

legados.

Datos de

Web site

1. Integración de

Datos

Metodología .

Extracción Transformación y

Carga .

Calidad de Datos

Administración de

Metadatos.

Consultoría y

Entrenamiento

de la Información Tableros de Control

Análisis de

Marketing

Data Mining

Pronósticos

2. Consolidación Análisis de de Datos Ventas e Inventarios

Reportes

DW

Data Mart DM de Ventas.

Data Warehouse con Modelo de

Datos

Data Mart DM Financiero.

Semei Castillo

Arquitectura Gráficos

OLAP

Segmentos

Mapas

Sistema de Soporte a la Decisión Empowerment Center

Normalización

Fuentes de Canales

datos externas Contacto

Empresa

Sincronización

Replica en

Dpto Marketing

Promociones

(cupones, SMS…)

CAT 902, 906...

www, e-mail

S. Info Comercial y de Canal del Cliente

23 Semei Castillo

Conclusiones

• Planear para actuar

• Concepto nuevo de BI

• Una forma de trabajar estratégica

con métrica

• Identificar que la competencia esta

día a día • Este es el futuro de tu empresa

24

Semei Castillo

Bibliografía

• Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Business Intelligence, Mc. Graw Hill, 2003

• Shaver Dick, The Next Step in Database Marketing, USA John Wiley & Sons, 1996 • Ratner Bruce, Statistical Modeling and Analysis for Database Marketing, Chapmam & Hall/CRC, 2003 • Moss Larissa, Business Intelligence Roadmap, Addison Wesley, 2003 • Blaxton Teresa, Data Mining Solutions, USA John Wiley & Sons, 2001 • Corey Michael, Abbey Michael, Barnes Larry, SQL Server 7 Data Warehousing, USA Osborne/McGraw Hill, 1999 • Vitt Elizabeth, Luckevich Michael, Businesss Intelligence, USA Microsoft Press, 2003 25

Semei Castillo