Universidad Mariano Glvez
DISEO DE BASES DE DATOS
ING. EDUARDO DEL AGUILA
BUSINESS INTELLIGENCE
Hugo Antonio Daz Morales 0901 06 2475
Jos Mara Gonzlez Milian 0901 06 3053
Bryan Samuel Obando Meja 0901 02 3840
Guatemala, 03 de JUNIO de 2010
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
BUSINESS INTELLIGENCE HISTORIA
De 1992 a 2000, las empresas hicieron una enorme inversin en tecnologa. En la
economa actual, donde el gasto se debe disminuir, las empresas se preguntan,
"Qu tecnologas hemos invertido?" Y "Cmo podemos aprovechar estas
inversiones?" Sin embargo, aunque el gasto en TI (Tecnologias de Informacin) en
general ha disminuido, dentro de ese gasto, la porcin gastado en Business
Intelligence y Business Intelligence relacionadas con la tecnologa ha aumentado.
Investigacin de Negocios de Technographics Forrester encuesta de referencia
(febrero de 2003) de 877 empresas y responsables de la toma de decisiones sugiere
que el gasto en TI es probable que crezca slo un 1,9%, pero que el 45% de las
empresas encuestadas a comprar herramientas de trabajo de inteligencia. Por
qu y por qu ahora?
Hay dos razones principales por las que el aumento del inters en Business
Intelligence: la era de la informacin y la economa. En la era de la informacin, la
informacin es poder. Las empresas que aprovechar, explotar y aprovechar al
mximo sus activos de informacin tienen una ventaja estratgica sobre sus
competidores. Negocios se mueven hoy en la velocidad de la informacin.
Obtener la informacin adecuada a las personas adecuadas en el momento
oportuno es esencial.
Uno tiene que mirar ms all de Wal-Mart para un buen ejemplo de eficaz
aprovechamiento de los activos de informacin. Wal-Mart ha sido capaz de
desarrollar y mantener la coherencia entre los sistemas en toda la empresa, que,
entre otras cosas, les ha permitido recoger e integrar rpidamente la informacin
detallada sobre ventas hasta el nivel de SKU. La capacidad de integrar y analizar
datos en tiempo real, ha beneficiado a cerca de Wal-Mart en muchos niveles. La
visibilidad del rendimiento de los productos (vueltas) en las tiendas especficas, en
las estanteras especficas, les permite a las existencias slo las marcas que venden
dentro de una regin en particular. Tambin permite a los administradores para
analizar la rentabilidad de diversos productos tanto a travs de la rotacin del
inventario y el margen bruto, lo que mejora la velocidad general de la empresa.
QUE ES?
El trmino inteligencia empresarial se refiere al uso de datos en una empresa para
facilitar la toma de decisiones.
Abarca la comprensin del funcionamiento actual de la empresa, bien como la
anticipacin de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos
para respaldar las decisiones empresariales.
Algo peor que no tener informacin disponible es tener mucha informacin y no
saber qu hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) es
la solucin a ese problema, pues por medio de dicha informacin puede generar
escenarios, pronsticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se
traduce en una ventaja competitiva. La clave para BI es la informacin y uno de
sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones.
No es posible gestionar lo que no se puede medir, deca William Hewlet (HP
Company). En este sentido, en los tiempos que nos ocupan, hay una necesidad
an mayor de conocer el alcance de los principales indicadores del negocio.
Esta frase resume lo que en esencia es BI, ya que lo que pretende BI es tener
indicadores u otro tipo de seal que nos ayude a tomar decisiones en nuestra
empresa.
Mediante las herramientas y tcnicas ELT (extraer, cargar y transformar, por su
traduccin), o actualmente ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos
de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneizacin de los datos) para
luego cargarlos en un almacn de datos.
Especficamente, los sistemas de la inteligencia de negocio se basan en crear
modelos informticos de negocio de modo que pueda funcionar ms
eficientemente.
El almacenamiento de los datos est en la base de los procesos de la inteligencia
de negocio. En el mundo de ETL, la inteligencia de negocio se refiere
generalmente al espacio entero de los sistemas de la base de datos, del software,
del anlisis, y de la evaluacin del usuario que pretende entender y evaluar un
negocio.
PARA QUE SIRVE BI?
La inteligencia de negocios provee soluciones que permiten a los tomadores de
desiciones, transformar informacin clave de su negocio en acciones concretas
traducindose en beneficios tangibles.
La toma de desiciones tiene que ver directamente con el tipo de informacin que
existe en las organizaciones y la forma en que esa informacin es usada.
HERRAMIENTAS UTILIZADAS PARA MOSTRAR EL ANALISIS DE DATOS
Para conseguir la extraccin de datos y su conversin en informacin til, en todo
sistema de Business Intelligence se emplean tres tipos de herramientas distintas en
funcin del nivel de complejidad del anlisis de los datos:
1. Consultas e informes simples, Queries & Reports (Informacion Tecnico
Operativa): Es la informacin por el personal operativo para realizar las
operaciones que mantiene en funcionamiento el negocio. Son informes o
consultas realizadas directamente en la BBDD y que no requieren de ninguna
modificacin o elaboracin compleja. Por ejemplo, podramos consultar a la
BBDD cuantos clientes nos han comprado determinada referencia en la
ltima semana en una zona geogrfica concreta.
2. Cubos OLAP, On Line Analytic Processing (Informacion Tactica): Es la
informacin usada por los coordinadores de area y directores opearativos,
para dirigir la ejecucin de las operaciones por parte del personal operativo.
Son bloques multidimensionales de informacin, extrados previamente de la
BBDD general y que permite trabajar analizando mltiples dimensiones,
parmetros o variables, y con slo cambiar de una a otra, lo que les dota de
gran flexibilidad. Siguiendo con el ejemplo anterior, podramos estar
interesados en analizar los clientes que nos han comprado determinada
referencia, en cada una de las cinco ltimas semanas, por zona geogrfica,
y por canal de distribucin. Y podramos estar interesados en ir cambiando
de una variable a otra, es decir presentar los resultados por zona geogrfica
y por canal; por canal, semana, y tipo de cliente, etc.
3. Data Mining o minera de datos (Informacion Estrategica):
Es la informacin usada por los altos directivos para direccionar el negocio
hacia las consecucin de los objetivos gerenciales.
La informacin que se genera en la organizacin se consume en diferentes
momentos segn el nivel. Que es el conjunto de tcnicas ms avanzadas y
que en general incluyen anlisis estadsticos ms precisos y sofisticados,
como Anlisis de la Varianza (ANOVA), Anlisis Cluster, o regresiones
mltiples. Siguiendo con el ejemplo anterior, podramos analizar si existe
correlacin entre tipo de producto, canal de distribucin y segmento de
cliente que lo adquiere, o por ejemplo, analizar los efectos sobre las ventas
de una poltica de precios diferente en cada una de las zonas geogrficas y
para cada canal de distribucin.
COMO SE HACE BI?
EIS (Sistema de Informacion Ejecutivos)
Un Sistema de Informacion Ejecutivo o EIS, ofrece un conjunto de escenarios o
dashboards, compuestos por una serie de herramientas visuales e interactivas.
Algunas de ellas son: velocmetros, Termometros, Mapas Interactivos, Graficos
Interactivos.
Estas herramientas permiten a los usuarios identificar rpidamente el estado de
alguno de los indicadores de su inters y que adems puede proveer de
detalles y anlisis inmediato, con el fin de presentar alarmas visibles al usuario
ante situaciones criticas, de forma que estos realicen seguimiento a los datos
asociados para identificar la razn de un comportamiento o evento no
esperado.
DSS (Sistemas de Soporte de Desiciones)
Un Sistema de Soporte de Desiciones o DSD, permite al usuario navegar por la
informacin disponible en los cubos, realizando consultas no previstas en busca
de la exploracin del comportamiento de alguno de los indicadores.
BSC (Balanced Scorecard o Tableros de Control)
El Balanced Scorecard o Tablero de Control, esta enfocado a proveer a una
organizacin de mecanismos por los cuales establecer objetivos o metas y
realizarles seguimientos a travs de vistas informativas que muestran su estado y
avance a travs de la utilizacin de alertas, semforos, KPIs u otras utilidades
visuales con las que un usuario desee monitorear sus datos.
Esta estrategia es comnmente complementada con la vinculacin a un DSS
con el fin de permitir a los usuarios analizar las alertas que reporta el sistema y
tomar desiciones con un mayor nivel de detalle de la informacin relacionada
con estas.
Esta estrategia adems pueden verse complementada a travs del uso y envio
de notificaciones a cuentas de correo corporativas o incluso a dispositivos
mviles de acuerdo a la criticidad de las alertas encontradas.
CARACTERSTICAS DEL BI
Desde un punto de vista ms experto, y asocindolo directamente con las
tecnologas de la informacin, podemos definir Business Intelligence como el
conjunto de metodologas, aplicaciones y tecnologas que permiten reunir,
depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e informacin
desestructurada (interna y externa a la compaa) en informacin estructurada,
para su explotacin directa (reporting, anlisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su
anlisis y conversin en conocimiento, dando as soporte a la toma de decisiones
sobre el negocio.
La inteligencia de negocio acta como un factor estratgico para una empresa u
organizacin, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que
proporcionar informacin privilegiada para responder a los problemas de negocio:
entrada a nuevos mercados,
promociones u ofertas de productos,
eliminacin de islas de informacin,
control financiero,
optimizacin de costes,
planificacin de la produccin,
anlisis de perfiles de clientes,
rentabilidad de un producto concreto
ORIGENES DE DATOS DEL BI
Los principales componentes de orgenes de datos en el Business Intelligence que
existen en la actualidad son:
Datamart
Datawarehouse
DATAWAREHOUSE
Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por
integrar y depurar informacin de una o ms fuentes distintas, para luego
procesarla permitiendo su anlisis desde infinidad de pespectivas y con grandes
velocidades de respuesta. La creacin de un datawarehouse representa en la
mayora de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista tcnico, para
implantar una solucin completa y fiable de Business Intelligence.
Bsicamente DataWarehouse registra mltiples transacciones con el cliente: qu
compr, qu reclam, qu pidi, cundo lo recibi, etc. Esencialmente, concentra
informacin histrica que registra lo que pas en la empresa durante el pasado.
El objetivo de un Datawarehouse esta enfocado a proveer una visin histrica y
unificada de los datos de la empresa. Esto debe hacerse de una manera que
resulte comprensible para los usuarios, debido a que su semntica esta expresada
en los trminos de negocio que ellos conocen.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las
que se almacena la informacin (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve,
cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la informacin es
homognea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la
misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).
El trmino Datawarehouse fue acuado por primera vez por Bill Inmon, y se traduce
literalmente como almacn de datos. No obstante, y como cabe suponer, es
mucho ms que eso. Segn defini el propio Bill Inmon, un datawarehouse se
caracteriza por ser:
Integrado: los datos almacenados en el Datawarehouse deben integrarse en
una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los
diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La informacin suele
estructurarse tambin en distintos niveles de detalle para adecuarse a las
distintas necesidades de los usuarios.
Temtico: slo los datos necesarios para el proceso de generacin del
conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los
datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por
parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes
pueden ser consolidados en una nica tabla del datawarehouse. De esta
forma, las peticiones de informacin sobre clientes sern ms fciles de
responder dado que toda la informacin reside en el mismo lugar.
Histrico: el tiempo es parte implcita de la informacin contenida en un
datawarehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el
estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el
contrario, la informacin almacenada en el datawarehouse sirve, entre otras
cosas, para realizar anlisis de tendencias. Por lo tanto, el datawarehouse se
carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para
permitir comparaciones.
No voltil: el almacn de informacin de un datawarehouse existe para ser
ledo, pero no modificado. La informacin es por tanto permanente,
significando la actualizacin del datawarehouse la incorporacin de los
ltimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en l sin ningn
tipo de accin sobre lo que ya exista.
Otra caracterstica del datawarehouse es que contiene metadatos, es decir,
datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la
informacin, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de clculo...
etc.
Los metadatos sern los que permiten simplificar y automatizar la obtencin
de la informacin desde los sistemas operacionales a los sistemas
informacionales.
Que tipos de preguntas debe responder la Datawarehouse
Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre y por categora?
Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre, por categora y por ciudad del almacen?
Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas
por categoras?
DATAMART
Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el
almacenamiento de los datos de un rea de negocio especfica. Se caracteriza
por disponer la estructura ptima de datos para analizar la informacin al detalle
desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento.
Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o
integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de informacin.
Uno de los primeros conceptos con los que es necesario familiarizarse es el
concepto de Datamarts. Un Datamart se refiere a una porcin de un
Datawarehouse enfocada a resolver las necesidades de un tema especifico o bien
de un area particular en una organizacin. El Datawarehouse se refieren en
cambio al lugar nico y centralizado de almacenamiento en una organizacin,
donde deberamos encontrar todos los Datamarts.
De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:
Datamart OLAP
Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, segn
los requisitos de cada rea o departamento, las dimensiones y los
indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creacin,
explotacin y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogneo, en
funcin de la herramienta final que se utilice.
Datamart OLTP
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo
comn es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los
filtrados suelen ser las operaciones ms usuales) aprovechando las
caractersticas particulares de cada rea de la empresa. Las estructuras ms
comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables
reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas
materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores,
pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque slo es
posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Los datamarts que estn dotados con estas estructuras ptimas de anlisis
presentan las siguientes ventajas:
Poco volumen de datos
Mayor rapidez de consulta
Consultas SQL y/o MDX sencillas
Validacin directa de la informacin
Facilidad para la historizacin de los datos
Los cubos son construidos con base en los hechos del negocio que resultan de
inters para un cliente y que le permiten responder las preguntas de negocio a
travs de las cuales dara seguimiento a su estrategia y desempeo en el transcurso
del tiempo.
Ejemplo de un cubo
BI PERMITE
En definitiva, una solucin BI completa
permite:
Observar qu est ocurriendo?
Comprender por qu ocurre?
Predecir qu ocurrira?
Colaborar qu debera hacer el
equipo?
Decidir qu camino se debe seguir?
SOFTWARE DE BUSINESS INTELLIGENCE
Los siguientes programas de Business Intelligence se examinaron a fondo en 70
criterios considerados importantes para la alta productividad y sistemas de Business
Intelligence que realmente aaden valor a su organizacin:
Como se puede ver en la siguiente grafica, existen lderes, visionarios y nuevos
competidores, dentro del negocio de BI.
Tambin se puede mencionar las siguientes herramientas que existen para
desarrollar BI.
HERRAMIENTAS GRATIS
OpenI: Aplicacin Web simple orientada al reporting OLAP.
Pentaho
RapidMiner (antes YALE)
Sap netweaver ()
Erp Open bravo ()
HERRAMIENTAS COMERCIALES
Microsoft SQL Server - Suite de Herramienta de BI (Analysis Services,
Integration Services y reporting Services)
IBM Cognos
Hyperion Solutions Corporation(ahora Oracle)
Pentaho BI
QlikView
SAP Business Information Warehouse
Oracle BI Server Enterprise - Versin 7.8 - Oracle
Hyperion System - Versin 9 - Hyperion (ahora Oracle)
Tool Survey - 517.00 EUR
VENTAJAS DEL BI
BI permite a las empresas aprovechar sus activos de informacin como
ventaja competitiva.
Permite a las empresas a entender mejor la demanda del negocio y
gestionar relaciones con los clientes.
Permite a las organizaciones para monitorear los resultados del cambio -
tanto positivas como negativas.
Lo que tambin es evidente es que Business Intelligence es la ltima palabra
de moda abrindose paso a travs del mundo empresarial y la tecnologa.
Gran parte como ERP, CRM y SFA tiene ante s, el bombo se est
desplazando hacia el Business Intelligence.
Facilita la adquisicin de la informacin relevante y crtica de la empresa.
Habilita el uso de esta informacin; un uso til y cuantificable en resultados.
Mejora la aplicacin de los datos al convertir stos en conocimiento de
nuestro entorno.
Permite la implantacin de un CUADRO DE MANDO INTEGRAL.
Posibilita la alineacin del da a da de nuestra empresa con ESTRATEGIAS de
futuro.
DESVENTAJAS DEL BI
Precio
Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que
ceirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la
implantacin, y que no siempre responden a sus dudas reales.
Necesidad de conocimientos tcnicos. Para la generacin de nuevos
informes o mtricas suele resultar ineludible acudir al departamento tcnico,
solicitando una consulta adecuada para interrogar la base de datos.
Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen
implicar la unin de tablas operacionales de gran tamao, lo que se traduce
en una incmoda espera que dificulta la fluidez del trabajo.
Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la base de datos consultada,
para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el
operativo de la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse
hasta afectar y paralizar a todos los usuarios conectados.
Falta de integracin que implica islas de datos. Muchas organizaciones
disponen de mltiples sistemas de informacin, incorporados en momentos
distintos, para resolver problemticas diferentes. Sus bases de datos no suelen
estar integradas, lo que implica la existencia de islas de informacin.
Datos errneos, obsoletos o incompletos. El tema de la calidad de los datos
siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se
lleva al extremo de garantizar la fiabilidad de la informacin aportada.
Problemas para adecuar la informacin al cargo del usuario. No se trata de
que todo el mundo tenga acceso a toda la informacin, sino de que tenga
acceso a la informacin que necesita para que su trabajo sea lo ms
eficiente posible.
Ausencia de informacin histrica. Los datos almacenados en los sistemas
operacionales estn diseados para llevar la empresa al da, pero no
permiten contrastar la situacin actual con una situacin retrospectiva de
aos atrs.
PROCESO/FASES DE BI
Este proceso es dinmico e iterativo. El proceso comienza con preguntas, cuyas
respuestas siempre dar lugar a ms preguntas y las siguientes iteraciones del
proceso. As que el final de un ciclo es el comienzo de otro, en busca de nuevas
aclaraciones al lado o que conducen a nuevas preguntas en total.
Fase 1 - Directivo y planificacin:
El Directivo y planificacin de fase es el principio y el final del proceso. Es el
comienzo porque se trata de la elaboracin de requisitos especficos y el fin,
porque responde a las preguntas conducen a ms preguntas. El proceso de
inteligencia de negocio comienza cuando los consumidores (los ejecutivos
de la partida de los lderes empresariales, etc) generan las preguntas que les
ayudarn a alcanzar sus objetivos. Quines son mis clientes ms rentables?
Cul es el margen bruto para cada lnea de productos? Cuntos ingresos
se ha generado en el ltimo mes? Estas necesidades se expresan en las
necesidades percibidas en los distintos grupos de anlisis. El grupo de anlisis
utiliza los consumidores para desarrollar las necesidades de los requisitos
especficos y en dar a la planificacin y la direccin para guiar la
recopilacin de informacin y formulacin de respuestas.
Fase 2 - Recopilacin de informacin:
Hay muchas fuentes de informacin dentro de las empresas de hoy. La
automatizacin de los procesos de negocio ha creado una gran cantidad
de fuentes: Punto de Venta, ERP, CRM, SFA, las aplicaciones cliente de
servicios, etc Los diferentes sistemas de crear, transformar y almacenar
diferentes piezas de informacin cada da. Este proceso es continuo. Es
importante entender que los recuentos de estas fuentes de datos como la
informacin, no de inteligencia. La informacin es a menudo incompleta o
engaosa, posiblemente. La informacin se convierte de inteligencia a
travs del procesamiento y anlisis. El proceso de recopilacin de
informacin es donde las diferentes fuentes son analizados para determinar
las fuentes de datos necesarios para obtener datos para responder a las
preguntas.
Fase 3 - Procesamiento de datos:
La fase de procesamiento de datos es la integracin de los datos brutos en
un formato utilizable para el anlisis. Esto puede ser la creacin de una
nueva base de datos, adems de los datos en una base de datos existente o
la consolidacin en algn otro tipo de sistema de anlisis (es decir, utilizando
una herramienta analtica para extraer y manipular los datos). Esta fase
general, se puede considerar como la extraccin, transformacin y carga
(ETL) de transformacin que se produce dentro de Business Intelligence
ambientes.
Fase 4 - Anlisis y Produccin:
El grupo aprovecha analtica herramientas de minera de datos y tcnicas
para ordenar a travs de los datos y crear la inteligencia. El resultado final
de esta fase es la produccin de "inteligente", responde, en el contexto
adecuado, con los comentarios de apoyo. En algunos casos, esto es tan
simple como crear un informe. En otros casos, se trata de una evaluacin
detallada de los indicadores de prediccin para las campaas de venta
cruzada-. Las necesidades adicionales tambin pueden ser generados
durante esta fase como analistas identifican otras cuestiones pertinentes
para ser respondidas.
Fase 5 - Difusin:
La fase de difusin es la entrega de los productos de inteligencia a los
consumidores que as lo soliciten. Esto suele implicar el uso de una
herramienta de Inteligencia de Negocios para publicar un resumen
ejecutivo, informes estndar o la capacidad de revisar los datos de forma
activa. Esto se utiliza para la inteligencia de que no necesita explicacin.
Otros productos son entregados en forma de presentacin, que permite al
consumidor interactuar directamente con los analistas en una forma ms de
colaboracin.
Ejemplo:
El jefe de la hipoteca para una firma de servicios financieros hace la pregunta:
"Cmo muchas hipotecas se venden a los clientes existentes?" El equipo de
anlisis para el grupo de hipoteca se les pidi responder a esta pregunta - desde la
Inteligencia de procesos de negocio. El equipo comienza por comprender cul es
la informacin que necesitan para responder a la pregunta. Los datos que
necesitan es ser capturado en toda la compaa, sino que slo hay que determinar
dnde se encuentra y cmo conseguirlo. En este punto, puede involucrarse para
ayudar a identificar las fuentes de datos apropiadas.
Una vez que las fuentes de datos son identificados, el equipo trabaja
(probablemente en colaboracin con IT) para extraer e integrar la informacin. En
algunos casos, los datos que se encuentra dentro de una nica base de datos y no
de integracin de datos es necesaria. El siguiente paso es el anlisis y la
produccin. Utilizando los datos, el equipo de anlisis se ver en las hipotecas
vendidas e identificar aquellos que fueron vendidos a los clientes existentes - las
personas que actualmente poseen uno o ms productos.
La respuesta es a continuacin, siempre de vuelta al consumidor (jefe de la
hipoteca) que, en la revisin de la respuesta, ahora se pregunta: "Cmo vender
ms hipotecas a los clientes existentes?" Y la siguiente iteracin del proceso de
nacer. El equipo de anlisis a continuacin, se mueve hacia atrs a la
comprensin de los atributos de las hipotecas que tienen los titulares de otros
productos e identificar las perspectivas de la venta cruzada de productos de la
hipoteca.
Proceso BI dentro de una organizacin:
BALANCED SCORECARD
El Cuadro de Mando Integral (CMI), tambin conocido como Balanced Scorecard
(BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite
establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes reas o
unidades.
Tambin se puede considerar como una aplicacin que ayuda a una compaa a
expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia,
mostrando de forma continuada cundo la empresa y los empleados alcanzan los
resultados definidos en su plan estratgico.
BI EN LOS DIFERENTES DEPARTAMENTOS DE LA EMPRESA
En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos: sobre sus
clientes, sus inventarios, su produccin, sobre la efectividad de las campaas de
mrketing, informacin sobre proveedores y socios, adems de los datos que
pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores. En este sentido,
el Business Intelligence puede realizar distintas aportaciones a cada departamento,
siempre con el objetivo de integrar y optimizar la informacin disponible en la
organizacin:
Departamento de marketing
El BI permite identificar de forma ms precisa los segmentos de clientes y
estudiar con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir
anlisis capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las
promociones en cada segmento.
Departamento de compras
El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculndolos con la
informacin bsica necesaria para hallar las relaciones entre coste y
beneficio. Al mismo tiempo, permite monitorizar la informacin de cada
factora o cadena de produccin, lo que puede ayudar a optimizar el
volumen de las compras.
Departamento de produccin
El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de
cualquier tipo de proceso operativo, ya que comprende desde el control de
calidad y la administracin de inventarios hasta la planificacin y la
historizacin de la produccin.
Departamento de ventas
El BI facilita la comprensin de las necesidades del cliente, as como
responder a las nuevas oportunidades del mercado. Tambin son posibles
anlisis de patrones de compra para aprovechar coyunturas de ventas con
productos asociados.
Departamento econmico-financiero
El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real,
mejorando as ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos,
proyecciones, control de gestin, tesorera, balances y cuentas de
resultados.
Departamento de atencin al cliente
Aplicado a este mbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los
segmentos del mercado y de los clientes individuales, adems de ayudar a
retener a los clientes ms rentables.
Departamento de recursos humanos
Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar
los parmetros que ms pueden afectar al departamento: satisfaccin de
los empleados, absentismo laboral, beneficio-hora/hombre etc.
Que tipos de preguntas debe responder la Datawarehouse
Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre y por categora?
Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas,
por trimestre, por categora y por ciudad del almacen?
Importe total de las ventas durante este ao de los productos del grupo Bebidas
por categoras?
Despues de entender con claridad los conceptos, el siguiente paso es disear el
Datawarehouse, existen dos tipos de modelos, Modelo Estrella, y Modelo copo de
nieve