Tema II:

Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones

Maestría: Sistemas de Soporte para Toma de Decisiones

Contenido

• Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones

• Sistemas de Soporte a la Decisión, DSS e EIS

• Sistemas Colaborativos de Soporte a la Decisión en Grupos

• Knowledge Based Systems

• Inteligencia de Negocios

• Inteligencia Artificial, Fuzzy Logic

• Python

Objetivos: Ofrecer una visión de los tipos de sistemas inteligentes que permiten crear un modelo de la información para soporte de decisiones empresarial.Indice:

¿Qué es un sistema?• La Teoría General de Sistemas fue concebida por Ludwig von Bertalanffy en la década de 1940 con el fin de proporcionar un marco

teórico y práctico a las ciencias naturales y sociales.

• La teoría de Bertalanffy supuso un salto de nivel lógico en el pensamiento y la forma de mirar la realidad que influyó en la psicología y en la construcción de la nueva teoría sobre la comunicación humana

• Mientras el mecanicismo veía el mundo seccionado en partes cada vez más pequeñas, el modelo de los sistemas descubrió una forma holística de observación que desveló fenómenos nuevos (que siempre estuvieron ahí pero se desconocían) y estructuras de inimaginable complejidad.

La Teoría General de Sistemas distingue varios niveles de complejidad:• Sistema: totalidad coherente, por ejemplo una familia

• Suprasistema: medio que rodea al sistema; amigos, vecindad, familia extensa…

• Subsistemas: los componentes del sistema; individuos.

Principios de la Teoría General de Sistemas

• Totalidad: El sistema trasciende las características individuales de sus miembros

• Entropía: Los sistemas tienden a conservar su identidad

• Sinergia: Todo cambio en alguna de las partes afecta a todas las demás y en ocasiones al sistema

• Finalidad: los sistemas comparten metas comunes

• Equifinalidad: Las modificaciones del sistema son independientes de las condiciones iniciales

• Equipotencialidad: Permite a las partes restantes asumir las funciones de las partes extinguidas

• Retroalimentación: Los sistemas mantienen un constante intercambio de información

• Homeostasis: Todo sistema viviente se puede definir por su tendencia a mantenerse estable

• Morfogénesis: Todo sistema también se define por su tendencia al cambio

Sistema de Información• Combinación de componentes que actúan interconectados, para cumplir un determinado objetivo

• Se representa como una “caja negra” y variables que actúan sobre el sistema. Las flechas que entran (excitaciones o entradas) y las flechas que salen (variables producidas por el sistema o salidas)

• Un sistema de información (SI) puede ser cualquier combinación organizada de personas, hardware, software, redes de comunicación y recursos de información que almacene, recupere, transforme y disemine información en una organización. (O´BRIEN, MARAKAS)

• Un sistema de información definido técnicamente es un conjunto de componentes interrelacionados que recopilan, procesan, almacena y distribuye información para soportar la toma de decisiones y el control en la organización. (Laudon & Laudon)

• Las personas han confiado en los sistemas de información para comunicarse entre sí mediante una variedad de dispositivos físicos (hardware), instrucciones y procedimientos de procesamiento de información (software), canales de comunicación (redes) y datos almacenados (recursos de información) desde los albores de la civilización.

Ciclo de la Información

Relación de dos vías entre las organizaciones y los SI

Ciclo de Vida de los Sistemas de Información

Expansión de las funciones de las aplicaciones de negocios en los SI

Características

Desempeño empresarial

Modelo de Pirámide

Sistema de Apoyo a la Gestión

TPS a MIS

Relación entre Sistemas

Inteligencia de Negocios

¿ Por qué DSS ?• Creciente complejidad de las decisiones a tomar

• Tecnología: hay que saber más cosas para tomar la decisión

• Información: datos al por mayor y poco tiempo para procesarlos

• Número y complejidad de las opciones

• Ritmo de los cambios

• Creciente disponibilidad de apoyo computacional

Computación de alto rendimiento a bajo precio mejor software

Proceso de desarrollo de software más eficiente

• Creciente usabilidad de computadores

• Más y mejores herramientas C(omputer)O(ff)T(he)S(helf)

• Personalización

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

• Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.

• En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado.

• Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas.

Características de un DSS

Enfatizar la flexibilidad y la adaptabilidad respecto cambios que se puedan producir en el contexto de la decisión

Combinar el uso de modelos o técnicas analíticas con funciones de acceso a datos

Mejorar la efectividad de los tomadores de decisión

Altamente interactivo

Apoyar y no reemplazar el juicio humano

Debe asistir a tomadores de decisiones en la realización de tareas semiestructuradas

Características para considerarlo un DSS Descripción

Interactividad Interactuar de forma amigable y con respuesta a tiempo real.

Tipo de decisiones Apoya a decisiones estructuradas y no estructuradas.

Frecuencias de uso Utilización frecuente de la admón. Media y alta

Variedad de usuarios

Puede ser empleado por usuarios de diferentes áreas funcionales.

FlexibilidadSe acopla a una variedad determinada de estilos administrativos autocráticos, participativos, etc.

DesarrolloEl usuario puede desarrollar de manera directa modelos de decisión sin la participación de personal informático.

Interacción ambiental

Permite interactuar con información externa como parte de los modelos de decisión.

Comunicacióninterorganizacional

Facilita la comunicación de información relevante de los niveles altos hacia los niveles operativos y viceversa, a través de gráficas.

Variedad de usuarios Capacidad de accesar información de las B.D corporativas.

SimplicidadSimple y fácil de aprender y utilizar por el usuario final.

Características de los DSS

Capacidades ideales de los DSS

• Administración del conocimiento. • Modelado. • Fácil de construir y de usar. • Dirigido a grupos o a individuos, directivos a distintos niveles. • Decisiones Secuenciales. • Efectividad sobre eficiencia. • Adaptabilidad y flexibilidad. • Variedad de estilos de decisión y procesos. • Control Humano sobre la máquina. • Evolución del sistema. • Inteligencia, diseño, elección.

HERAMIENTAS DE

HARDWARE

Desarrollode aplicaciones

Modelos

Manejo y admón. de datos

Interface GráficasReportes y consultas

HERRAMIENTAS DE SOFWARE

• Consulta Base de Datos corporativo

Base de Datos públicas en internet

• Creación•Motivación•Consulta

Módulos funcionales que integran un DSS

Componentes principales de los DSS• Modulo de Administración del conocimiento - Integra el conocimiento de la

organización a partir de los datos proveídos por el Administrador de Datos

• Modulo Administrador de Datos - Se encarga de realizar las acciones de ETML a partir de las Bases de datos externas o internas de la organización para alimentar al repositorio de datos del DSS que proveerá de información al Administrador de conocimiento.

• Modulo Administrador del Modelo - Se encarga de generar los diversos modelos que permitirán realizar simulaciones que provean los resultados de los análisis requeridos

• Modulo Administrador de Diálogo - Gestiona la comunicación entre los Módulos anteriores y de la Interface amigable hacia el usuario

Características de DSSs

• Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.

• No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática.

• Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información (ánalisis OLTP-OLAP).

• Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.

• Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.

• Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.

El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión. Estas son algunas de sus características principales:

Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

• El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones es, a diferencia de otras herramientas como los Cuadros de Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al máximo la información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla.

• Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que están destinadas las plataformas DSS: cualquier nivel gerencial dentro de una organización, tanto para situaciones estructuradas como no estructuradas. (En este sentido, por ejemplo, los CMI están más orientados a la alta dirección).

• Por último, destacar que los DSS suelen requerir (aunque no es imprescindible) un motor OLAP subyacente, que facilite el análisis casi ilimitado de los datos para hallar las causas raices de los problemas/pormenores de la compañía.

Cómo se gesta la disciplina DSS

Sistemas de Información

Sistemas de procesamiento de transacciones

Sistemas de Información para la administración

Investigación operativaCiencias de la Administración

Inteligencia ArtificialSistemas Expertos

Ciencias Cognitivasoptimización

Simulación

Sistemas Expertos

Representación del conocimiento

Juicio y Toma de dcsisiones

InteracciónHumano-Computador

Decision Support Systems

Goal: Use best parts of IS, OR/MS, AI & cognitivescience to support more effective decision making

Tipos de DSS (1)

• Model-driven (MD-DSS): enfatiza el acceso y la manipulación de modelos financieros, de optimización o simulación.

• Modelos simples cuantitativos -> nivel de funcionalidad máselemental

• Modelos realistas de sistemas complejos -> estudios de largo plazo

• MD-DSS usan datos y parámetros aportados por los tomadores de decisión para analizar la situación

Tipos de DSS (2)

• Data-Driven DSS: Enfatizan el acceso y la manipulación de gran cantidad de datos para construir series de tiempo, clusters, etc.

• Funcionalidad básica: Simples sistemas de acceso a archivos con herramienta de consulta simples de acceso a archivo con una herramienta de consulta

• Funciones complejas: Sistemas de Data warehouse que permiten la manipulación de datos computarizada desarrollados a medida para desarrollar tareas específicas.

Tipos de DSS (3)

• Communication-driven DSS: Usan la tecnología de redes de computadoras para apoyar la colaboración y la comunicación en tareas relacionadas con la toma de decisiones

• Funcionalidad básica: sistemas basados en video conferencia, e-mails, archivos compartidos, etc.

• Funciones complejas: Visualización y Manipulación conjunta de modelos, con sistemas de awareness incluidos. Ej. Sistemas de geocolaboración

Tipos de DSS (4)

• Knowledge-driven DSS: Los sistemas basados en el conocimiento pueden sugerir o recomendar acciones a los administradores. Son sistemas persona-computador con expertise para resolver problemas especializados en algún ámbito.

• El "expertise" consiste en conocimiento acerca de un dominio enparticular, entendiendo los problemas de ese dominio y con la habilidadde resolver problemas en ese dominio.

• Han sido llamados suggestion DSS (Alter, 1980) y knowledge-based DSS (Klein & Methlie, 1995).

Tipos de DSS (5)

• Document-driven DSS: se centra en la recuperación y gestión de documentos no estructurados.

• Categorización (gruesa) de documentos: oral, escrito y video. Ejemplos:

• documentos orales son conversaciones que se transcriben,

• Documentos de video son clips de noticias o anuncios de televisión,

• documentos escritos pueden ser informes escritos, catálogos, cartas de clientes, notas, e incluso el correo electrónico.

Tipos de Sistemas de Soporte a DecisionesSistemas de información gerencial (MIS)

• Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.

Sistemas de información ejecutiva (EIS)

• Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (EDSS)

• Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.

Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)

• Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

• Un Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva es una herramienta software, basada en un DSS, que provee a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

• La finalidad principal es que el ejecutivo tenga a su disposición un panorama completo del estado de los indicadores de negocio que le afectan al instante, manteniendo también la posibilidad de analizar con detalle aquellos que no estén cumpliendo con las expectativas establecidas, para determinar el plan de acción más adecuado.

Características de un EIS• De forma más pragmática, se puede definir un EIS como una

aplicación informática que muestra informes y listados (query & reporting) de las diferentes áreas de negocio, de forma consolidada, para facilitar la monitorización de la empresa o de una unidad de la misma.

• El EIS se caracteriza por ofrecer al ejecutivo un acceso rápido y efectivo a la información compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intuitivas. Suele incluir alertas e informes basados en excepción, así como históricos y análisis de tendencias. También es frecuente que permita la domiciliación por correo de los informes más relevantes.

• A través de esta solución se puede contar con un resumen del comportamiento de una organización o área específica, y poder compararla a través del tiempo. Es posible, además, ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced Scorecardo Cuadro de Mando Integral impulsada por Norton y Kaplan, o bien a cualquier modelo estratégico de indicadores que maneje la compañía.

Su objetivo es lograr la participación de un grupo de personas durantela toma de decisiones en ambientes de anonimato y consenso.

Sistema para la toma de decisiones en Grupo (GDSS)

Permiten cargar bases de conocimiento que se integran por unaserie de reglas de sentido común para que diferentes usuarios lasconsulten.

Sistemas Expertos de Soporte a la toma de decisiones (EDSS)

Modelo de gestión del conocimiento

Gartner Magic QuadrantAdvanced Analytics Platforms

• Beneficios de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones

•Elevar la calidad en la toma de decisiones•Mayor comunicación en la organización•Lograr una reducción de costos y optimización de recursos•Incremento en la productividad de la empresa•Optimización y ahorro de tiempo•Satisfacción de clientes y empleados

Big Data. Perfiles de análisis

Diferencias Python vs R para análisis de datos

PYTHON

• Horizontal, multipropósito

• Diseñado para ser sencillo

• Técnicas avanzadas de programación

• Incluido en Linux

R

• Vertical, análisis estadístico

• Orientación científica

• Funcional, pero conservador

• Hay que instalarlo (incluso en Linux)

El lenguaje Python

• Creado en 1989 por Guido van Rossum (CWI, Amsterdam)

• Lenguaje de propósito general de alto nivel.

• Énfasis en la legibilidad del código

• Multi paradigma

• Orientado a indentación

• Manejo automático de memoria

• Tipado dinámico

• Interpretado

• Apropiado para scripting

Influencers• FORTRAN

• science / engineering

• COBOL

• business data

• LISP

• logic and AI

• BASIC

• a simple language

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Zen de Python

1. Bonito es mejor que feo

2. Simple es mejor que complejo

3. Plano es mejor que anidado

4. La legibilidad cuenta

5. Debería haber una manera (y preferiblemente sólo una) obvia de hacerlo

6. Los namespaces son buena idea

• ¡Hagamos más!

Características

• Un programa en Python puede ser descompuesto en módulos, sentencias, expresiones y objetos

Machine Learning y data analysis en Python• Las librerías necesarias de esta categoría son:

• Numpy

• SciPy

• Matplotlib

• Pandas

• mlpy

• scikit-learn

• Pybrain

• IPython

• NLTK

Bibliografía

• Turban, Aronson, Liang, Decision Support System and Intelligent System 7th Ed, Prentice Hall,2007

• Gallagher, Watson, Métodos Cuantitativos Para la Toma de Decisiones en Administración, McGraw Hill, 2000

• Bierman, Bonini, Hausman, Análisis cuantitativo para la toma de decisiones, McGraw HIll, 2000

• Lluis Cano, Business Intelligence-Competir con Información, Banesto-ESADE, 2002.• García, Molina, Data Mining v5, U. Carlos III de Madrid, 2012• Documentación de Python (http://www.python.org/)

• Tutorial - Introduce informalmente los conceptos y propiedades básicas del lenguaje Python.

• Bibliotecas - Describe todas las funciones y métodos de la librería estándar de python• Referencia del Lenguaje - Describe con precisión la sintaxis y semántica del lenguaje

Python