Inteligencia de Negocios (Introducción) Elizabeth León Guzmán - Profesoara Universidad Nacional La Inteligencia de Negocios Características Deseables Minería de Datos Consultas

Por Elizabeth León Guzmán - Profesoara Universidad Nacional

Inteligencia de Negocios(Introducción)

Por Elizabeth León GuzmánProfesora


Agenda

Datos, información, conocimientoInteligencia de negocios

DefiniciónCaracterísticasFases

Introducción a las bodegas de datos


¿Qué son datos?¿Qué es información?



No solo intuición para que el negocio crezcaNecesidad de los datos de todas las funciones del negocioNecesidad de almacenar y relacionar los datos para obtener información


¿Qué son datos?¿Qué es información?¿Qué es una base de datos?


Definición de Bases de Datos

Una colección de datosrelacionados, y una descripción de estos datos, diseñados para cumplir con las necesidades de información de una organización(Connolly & Begg)

BD


¿Qué son datos?¿Qué es información?¿Qué es una base de datos?¿Qué es conocimiento?


DatosDatos transformados en ConocimientoConocimientoque permita actuar en forma rápida y eficiente


DDatosatos

Ventaja Competitiva

Toma de Decisiones

ConocimientoConocimiento

IInformacinformacióónn

Inte

ligen

cia

de N

egoc

ios

Inte

ligen

cia

de N

egoc

ios

Inteligencia de negocios¿Por qué?Inteligencia de negocios¿Por qué?


Inteligencia de NegociosDefinición

““Es el Es el procesoproceso de de integraciintegracióónn y y

tratamientotratamiento de los datos para de los datos para

convertirlos en convertirlos en informaciinformacióónn que que

permita apoyar a los tomadores permita apoyar a los tomadores

de de decisionesdecisiones en la organizacien la organizacióónn””


Inteligencia de NegociosDefinición

Es una alternativa tecnológica que permite generar conocimiento a la empresa

Es el uso de tecnologías para descubrir conocimiento a partir de los datos que posee la empresa

Aplica el proceso KDD (KnowledgeDiscovery Databases) (Descubrir conocimiento en bases de datos)


Inteligencia de NegociosCaracterísticas

La solución es un sistema:

Para soporte de toma de decisiones (nivel gerencial)

Con capacidades de análisis de alcance empresarial global

Integración y análisis de la información desde fuentes de datos heterogéneas



Plataforma integrada

Herramientas ETL de gestión, administración y carga, el almacenamiento de datos y las funciones relacionadas con informes, servicios

Procedimientos analíticos integrados (OLAP)

Minería de datos ((Uso de métodos inteligentes para extraer conocimiento )



Servicios de AnálisisEntorno en tiempo real

Indicadores claves de desempeño

Servicios de ReporteCreación, administración y visualización de informesMotor para alojar y procesar informes



Inteligencia de negocios provee soluciones a nivel empresarial que permiten a los tomadores de decisionestransformar información clave de su negocio en acciones concretastraduciéndose en beneficios tangibles:

Reducción de costosMayor rentabilidadMejores relaciones comerciales


La Inteligencia de NegociosCaracterísticas Deseables

Minería de Datos

Consultas

Análisis

Dashboards

Reportes

Man. Eventos

Entrega de InformaciEntrega de InformacióónnConsultas y Reportes Tablero instrumentos (dashboard)Distribución información (autom.)Manejo de eventosIntegración con otras herramientas

de cálculo(Ej: excel)Facilidades de AnFacilidades de Anáálisislisis

Análisis multidimensional (OLAP)Cálculos y Modelamiento (What-if)Análisis avanzado y MineríaVisualización avanzada

Plataforma para Desarrollo e Plataforma para Desarrollo e IntegraciIntegracióónn

ETL – DQ – Seguridad - Metadata


Fases de una solución de Inteligencia de Negocios

.


ETLExtraction, Transformation and Load

Herramientas de software que permiten:

Extracción y Transformación de los datos desde las fuentes: Bases de datos, ERP, excel, archivos texto, etc.Carga de los datos transformados a la bodega


Bodegas de DatosEl objetivo de construir una bodega es centralizar y resumir (agregación) la gran variedad de datos e información.Arquitectura particular para almacenar datos cuyo diseño no está preparado para soportar el proceso transaccionalContiene información histórica de la empresa para permitir análisis de su evoluciónEstructurada para optimizar consultas, y las actualizaciones se hacen fuera de línea


Fases de una solución de Inteligencia de Negocios

.


Bodega de Datos Definición

“Es un conjunto de datos integrados o orientados a un objetivo específico, que varían con el tiempo (datos históricos) y que no son transitorios.Soportan el proceso de toma de decisiones de la administración y estáorientada al manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes o diversos tipos” [1]


Bodega de DatosDefinición

Una Bodega de Datos es una base de

datos que organiza y almacena una

colección de información derivada

directamente de los sistemas

operacionales y de algunos datos externos

[2].


Bodegas de datos Información

Se apoyan en tres procesos de organización de alto nivel:

Operaciones del negocio: Se refiere a las transacciones cotidianas diarias del negocio.

La inteligencia de negocio: se refiere a la búsqueda de una mejor comprensión de la compañía de sus productos, y sus clientes.


La gerencia de negocio: es la función en la cual el conocimiento nuevo y las acciones determinadas en la inteligencia del negocio se institucionalizan y se introducen en las operaciones diarias del negocio.


Bodega de datosFunción

Una Bodega de Datos debe entregar la información correcta a la gente indicada en el momento adecuado en el formato correcto

Da respuesta a las necesidades de usuarios conocedores, utilizando Sistemas de Soporte en la decisión (DSS), Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas y reportes

Los usuarios finales pueden hacer consultas sobre sus Bodegas de Datos sin tocar o afectar la operación del sistema


Evolución de las Bodegas

Tomado de [1]


Data Mart

Bodegas de datos pequeñas específicas de un departamento o dependencia de la empresa

Utilizados para almacenar particularidades de un sector o para optimizar las consultas

ImplementaciónTop-downBottom-up


Top-down


Bottom-up


Data Warehouse

OLTP

Fuente de datos 1

Fuente de datos 2

Fuente de datos 3

DM1

DM2

DM3

DM4

Cubo

Cliente


Diseño Lógico y Físico de la Bodega

Estos modelos permiten:Planear la extracción y transformaciónEstimar las necesidades de administración del DBMSPlanear prototipos para las aplicaciones finales


El diagrama dimensional del ciclo de vida del negocio

Planeacióndel proyecto

Planeacióndel proyecto Definición de

Requerimientosdel Negocio

Definición deRequerimientos

del Negocio

DiseñoTécnico de laarquitectura

DiseñoTécnico de laarquitectura

Dimensionarel modelo

Dimensionarel modelo

Selección eInstalación

del producto

Selección eInstalación

del producto

DiseñoFísico

DiseñoFísico

Diseño &Desarrollo

del Area de Almacenamiento

Especificaciones de la

Aplicación de Usuario final

Puesta enmarcha

Puesta enmarcha

Desarrollode la

Aplicación de Usuario final

Gerencia del proyecto

Mantenimiento&

crecimiento

Tomado de [5]


Planeación del Proyecto1. Definición del proyecto

1. Asegurar la factibilidad del proyecto2. Alcance preliminar del proyecto3. Justificación de negocio

2. Planeación del proyecto1. Establecer la identidad del proyecto2. Recursos del proyecto3. Plan del proyecto

3. Gerencia del proyecto1. Reunión de lanzamiento (Kick-Off) 2. Monitorear el estado del proyecto3. Actualización y documentación del Plan del Proyecto4. Manejo del alcance5. Plan de comunicaciones


ELEMENTOS BASICOS DE UNA BODEGA DE DATOS

Storage:Archivos planos;RDBMS;Other

Procesando:limpiar,reducir, agrupar, eliminar duplicados;almacenar; standarizar;se conforma la dimensión; almacenar aguardando réplica;archivo;exportación a los Data Marts

Sin servicio de consulta a los usuarios

Data Mart #1:OLAP (ROLAP and/or MOLAP)Servicios de consulta;DimensionalOrientado a tema de negocioPuesto en ejecución Local;Grupo de usuarios;Puede almacenar datos atómicos;Puede ser refrescada frecuentemente;Conforme a DW

Data Mart #2:

Data Mart #3:

Conformed dimensionsConformed facts

Conformed dimensionsConformed facts

populate,replicate,recover



DWBUS

DWBUS

extraer

Herramientas específicas de consulta

Informes escritos

Aplicaciones de usuario final

alimentar

Modelos:ForecastingScoringAllocatingMinería de datosOtros sistemas en sentido descendente;Otros parámetros especiales UI;

SistemasFuentes

(Herencia)

Área de almacenamientode datos

“The Data Warehouse”Servidores

Datos accesados porel usuario final

Resultados delModelo de transmisión

TransmisiónLimpió

dimensiones

extraer

extraer

alimentar

alimentar

alimentar

Área depresentación

Área deHerramientas de acceso


Referencias[1] Wiley - Mastering Data Warehouse Design -Relational And Dimensional Techniques – 2003.[2] Wiley - Data Analysis -The Data Warehouse Toolkit - Second Edition.[3] Wiley - Building The Data Warehouse - Third Edition[4] Wiley - The Data Warehouse ETL Toolkit -2005.[5] Wiley - The Data Warehouse Lifecycle Toolkit 1998[6] MicroStrategy - Business Intelligence - 2006.

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