INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE MARTINEZ DE LA TORRE.

CARRERA: INGENIERIA EN GESTION EMPRESARIAL.

ASIGNATURA: MERCADOTECNIA ELECTRÓNICA

PEREZ ROSALES YAIR.

SEMESTRE: 7° GRUPO: “A”

5.2 introducción a la inteligencia de negocios

La Inteligencia de Negocios es el término que procura caracterizar una amplia

variedad de tecnologías, plataformas de software, especificaciones de

aplicaciones y procesos. El objetivo primario de la a Inteligencia de Negocios es

contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la empresa y

promover su ventaja competitiva en el mercado. En resumen, la Inteligencia de

Negocios faculta a la organización a tomar mejores decisiones más rápidas. Este

concepto se requiere analizar desde tres perspectivas: Hacer mejores decisiones

más rápido, convertir datos en información, y usar una aplicación relacional para la

administración.

Con respecto a la primera perspectiva, el objetivo primario de la Inteligencia de

Negocios es contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la

empresa y promover su ventaja competitiva en el mercado. En resumen la

Inteligencia de Negocios faculta a la organización a tomar mejores decisiones más

rápidas. En relación con la conversión de datos en información la Inteligencia de

Negocios se orienta a establecer el “puente” que una las grandes cantidades de

datos y la información que los tomadores de decisiones requieren cotidianamente.

Para ello se emplean “indicadores de desempeño clave” destinados a colectar

información de las métricas que afectan unidades particulares de la empresa así

como al todo de la misma La Inteligencia de Negocios puede describirse como una

aplicación relacional para la administración, como un estado organizacional o una

filosofía de administración. En resumen la Inteligencia de Negocios se

caracterizada por: Buscar hechos cuantitativos medibles y objetivos acerca de la

empresa, usar métodos y tecnologías para el análisis de hechos, desarrollar

modelos que expliquen la causa-efecto de las relaciones entre las acciones

operacionales y los efectos que estas han alcanzado las metas, y experimentar

con aplicaciones alternativas y supervisar los resultados que sirven de

retroalimentación.

Ciclo de la inteligencia de negocios

La Inteligencia de Negocios en una plataforma de administración del desempeño

que representa al ciclo en el que las empresas establecen sus objetivos, analizan

sus progresos, reflexionan, actúan, miden su éxito y empiezan una nueva fase. Su

ciclo se compone de cuatro etapas a saber:

Análisis

Reflexión

Acción

Medición

El análisis comienza por determinar los datos a recopilar. La selección se basa en

un entendimiento básico y en supuestos de cómo opera la organización,

considerando aquello que es relevante a los clientes, proveedores, empleados, los

factores que afectan los insumos, la producción, el costo y la calidad. A la

colección de todo aquello que se debe conocer acerca de la empresa se conoce

como modelo mental. Este concepto aplica a nivel de las personas y de la

organización como un todo. Los modelos mentales son esenciales para los

ejecutivos para tomar decisiones, puesto que representan las bases para

reconocer una buena idea, pero también constituyen los límites para no ver

aspectos que se encuentran afuera.

La reflexión implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además

de considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio. El escenario que

abarca la reflexión depende del nivel jerárquico que la está realizando y la

consideración del ambiente externo. La reflexión nace de un análisis libre de

preguntas que solo los ejecutivos pueden formular y que se encaminan al

descubrimiento de patrones relevantes. Al encontrar algunos hechos que pueden

ser contradictorios a los postulados establecidos, implica una labor de

convencimiento y de superación de resistencias al cambio, sin embargo para que

la iniciativa tenga éxito, es necesario compartirla y allegarse de aliados. La

conexión de la acción al ciclo de la Inteligencia de Negocios es a través del

proceso de toma de decisiones, en donde las acciones se suceden como

resultado de las decisiones. La toma de decisiones al estar basada en la

Inteligencia de Negocios ofrece mejores condiciones para identificar

oportunidades, orientar las acciones, la experimentación, la prueba y la

retroalimentación.

La medición procura evaluar los resultados al compararlos contra los estándares

cuantitativos y las expectativas planteadas originalmente; con lo cual se da vida a

otro ciclo de análisis, reflexión, acción y medida. En la Inteligencia de Negocios se

pueden establecer estándares para pruebas de comparación que faciliten

monitorear el desempeño y proveer retroalimentación para cada área funcional del

negocio. La métricas corresponden a los indicadores clave de desempeño que se

generan a partir de explorar grandes cantidades de datos integrados de fuentes

heterogéneas que son evaluados por algoritmos para descubrir, inferir, y calcular

información relevante, dando como resultado reportes consistentes sobre criterios

de actividad que los ejecutivos consideran y usan como argumentos para sus

decisiones.

Referencia bibliográfica:

Peña Ayala, A. (2006). Inteligencia de Negocios: Una Propuesta para su

Desarrollo en las Organizaciones. México: Instituto Politécnico Nacional.

5.2 sistema de soporte de decisiones

El sistema de soporte a las decisiones (SSD) es un concepto que define un

ambiente de trabajo compuesto por el usuario, procedimientos para el tratamiento

de información y el equipo de cómputo, orientado a proveer información que apoye

las operaciones, la administración y la función de toma de decisiones en una

organización.

El SSD es una federación de subsistemas funcionales (producción, contabilidad,

recursos humanos, etc.) y de actividades (como la planeación, el control y la

estadística) estrechamente integrados; en donde el personal participa en la

alimentación de datos, proceso de información y explotación conforme a los

requerimientos que exige el desempeño de su labor. Por ejemplo, los empleados

suministran el ingreso y control de las transacciones, los supervisores obtienen

informes detallados de los resultados de las operaciones, mientras que la gerencia

realiza consultas específicas y resúmenes de resultados útiles para el análisis y

toma de decisiones.

5.2.1 almacenes de datos

El ambiente de almacenamiento de datos (AD) –conocido como “data

warehousing” - es un paradigma para la organización, análisis y proyección de

datos, con el propósito de brindar una infraestructura tecnológica de información

útil a la toma de decisiones en una organización.

El AD representa un opción de SSD9, su antecedente proviene del empleo de

grandes equipos de cómputo para el manejo de altos volúmenes de transacciones

en las empresas, pero con poca capacidad de análisis al disponer de reportes

específicos y consultas interactivas muy rígidas.

Posteriormente se comenzaron a emplear trasferencias consolidadas de

información a computadoras personales para representar y manipular los datos

por medio de hojas de cálculo, paquetes de simulación y estadística entre otros. A

su vez, las empresas que desarrollan programas empezaron a ofrecer SSD

extrayendo los datos de sistemas operacionales, por medio de herramientas

propietarias.

Fue en 199610 cuando varias empresas líderes de la industria de soluciones de

base de datos definieron un conjunto de estándares para garantizar la

interoperabilidad de procedimientos, fuentes de datos, protocolos, estructuras de

representación, servicios de almacenamiento, transformación y análisis de la

información; que se tradujeron en los conceptos, tecnologías y herramientas que

integran el ambiente de depósito de datos.

Marco de Trabajo para Crear un Almacén de Datos

Un AD es una plataforma tecnológica compuesta por módulos11 con estructuras

de datos y procedimientos como los mostrados en la Figura 13. Los procesos

están integrados en una secuencia de tratamiento de información que evoluciona

en diversos modelos de almacenamiento, acceso y explotación ad-hoc a las

necesidades de consulta de los usuarios. En este flujo de trabajo, se requiere la

participación de dos conjuntos de elementos, el primero es el de alimentación al

modelo de datos compuesto de tres componentes:

Datos primarios. Es la información proveniente de cualquier ambiente de proceso

y que es seleccionada para alimentar el AD, considerando cualquier tipo (texto,

número o multimedia), código (ASCII, propietario, etc.), organización (archivo,

índice, tabla o base de datos), administración (diversos sistemas operativos y

manejador de archivos o base de datos), plataforma de trabajo (computadores

grandes “main frame”, medianos, servidores y personales), lugar (en un

computador o distribuidos a lo largo de una red local o amplia) y nivel de

agregación (transacción o consolidado).

Servicios de transformación de datos (DTS). Representan las funciones de acceso

a fuentes heterogéneas de datos por medio de búsquedas, extracción, conversión

y almacenamiento.

Modelo de depósito de datos. Es la arquitectura de almacenamiento, acceso y

administración de los datos importados por el DTS.

Mientras que el segundo, conocido como “soporte a las decisiones”, tiene dos

elementos:

Procesos de análisis de datos en línea (OLAP). Es una plataforma de replicación,

almacenamiento y disposición de los datos adecuada para servir a las demandas

de consulta.

Explotación de la información. Representa los procedimientos y herramientas de

trabajo para que el usuario consulte al modelo de datos preparado, por medio del

planteamiento de preguntas, la búsqueda de información, la identificación de

tendencias y todos aquellos elementos que contribuyen a la evaluación y toma de

decisiones.

5.2.2 Tableros de control

Conocido también como Cuadro de Mando Integral (CMI) o tablero de comando o balance scorecard.La mayoría de las empresas grandes lo utilizan para la planeación estratégica, tener información actualizada y accesible para el control del cumplimiento de sus objetivos y metas basados en criterios de medición y traducidos en indicadores para las diferentes áreas de la empresa

El tablero de control o Balance Scorecard (BSC) es una metodología gerencial que sirve como herramienta para la planeación y administración estratégica de las empresas.

Es una aplicación de sistemas de autocontrol y mejora continua. Lo podemos definir como una estructura de control de la administración y operación general de la empresa, cuya fortaleza radica en su filosofía de mejora continua y en el trabajo en equipo basado en una visión estratégica unificada.

Los objetivos en el tablero de control se derivan de un proceso vertical impulsado por el objetivo general y la estrategia de la empresa. Los objetivos principales del tablero de control son:

Medir los avances y cumplimiento de la visión, la misión, los valores, los objetivos y las estrategias de la empresa.

Alinear los indicadores y las metas de la dirección con la cadena de valor la empresa y los indicadores y metas de las áreas.

Integrar el plan estratégico de la empresa con los planes operativos de las áreas.

Alinear horizontalmente metas e indicadores de resultados e indicadores de procesos, con el plan estratégico.

Crear tableros de control para cada área y alinearlos con el tablero de control de la dirección.

Desarrollar el tablero de control individual de cada puesto alineado con el tablero de control del nivel jerárquico inmediato superior.

Identificar los diferentes tipos de indicadores existentes en un proceso (Indicadores de entrada, de salida, de eficiencia, de eficacia, de calidad, productividad, impacto y cultura).

Sincronizar los objetivos y metas de la dirección general con las demás áreas.

Alineamiento y realineamiento de la empresa a los cambios tecnológicos y de mercado.

Orientar los esfuerzos hacia la satisfacción de las necesidades de los clientes, empleados, proveedores, comunidad y accionistas.

5.2.3 consultas y reportes personalizados

Las compañías de la actualidad

Son juzgadas no únicamente por la calidad de sus productos o servicios, sino también por el grado en el que comparten información con sus clientes, empleados y socios. Sin embargo, la gran mayoría de las organizaciones tienen una abundancia de datos, pero una penuria de conocimiento. Es por ello que surge el concepto de Business Inteligencie, el cual es un concepto que trata de englobar todos los sistemas de información de una organización para obtener de ellos no solo información o conocimiento, sino una verdadera.La información es el activo más importante en los negocios actuales. Esto debido a que el éxito de un negocio depende de que tan bien conozca a sus clientes, que tan bien entienda sus procesos internos y que tan efectivo sea para realizar todas sus operaciones(Anónimo, 2001).

Consulta: Aunque las herramientas de inteligencia del negocio, los reportes estándar, las planillas de cálculo y las herramientas de consulta de SQL todos tienen su lugar importante dentro de una organización, muchos usuarios aún enfrentan brechas de funcionalidad con estas herramientas en tres áreas claves:

Las necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos que no están en warehouse.

La aplicación no soporta los análisis deseados y volúmenes de datos.

Se requieren significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas consultas a los datos

5.3 aplicaciones

Aplicaciones relacionadas con la Inteligencia de Negocio.

Como se ha visto las aplicaciones que se inscriben dentro del concepto de

Inteligencia de Negocio actúan sobre datos e información que proviene de

diferentes fuentes. A continuación se describen algunas aplicaciones

complementarias que sirven para generar y gestionar dichos datos.

• ERP (Enterprise Resource Planning): el concepto más antiguo de aplicación. Son

los sistemas que gestionan los procesos básicos de una empresa, tales como

finanzas, fabricación, gestión de servicios, personas, compras, ventas, etc.

• CRM (Customer Relationship Management): son los denominados sistemas de

gestión de clientes, y cubren todos los procesos centrados en el cliente, tales

como gestión de las fuerzas de ventas, gestión de campañas de márketing,

postventa, etc.

Como se ha comentado todas las aplicaciones de negocio incluyen un nivel

mínimo de funcionalidades de Inteligencia de Negocio. En muchos casos con ellas

una empresa pequeña o mediana puede cubrir sus necesidades más básicas sin

necesidad de incorporar más aplicaciones.