Aproximación a la Inteligencia de Negocios
José Manuel Rodríguez GrilleCibess 2013
Margarita, 12 de noviembre
Contenido
1. Definiciones
2. Estrategia e inteligencia de negocios
3. Aplicaciones en las organizaciones y
productos tipo
4. Evolución de los sistemas BI
5. Factores claves de éxito
6. Ejemplos
7. El futuro
1. Definición
Inteligencia de negocios:
Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos
existentes en una organización.
“Una organización puede ser rica en datos y pobre en información, si no sabe como
identificar, resumir y categorizar sus datos”Prof. Stuart Madnick, 1993
Cadena de valor de la información
Datos
Información
Conocimiento
Cadena de valor de la información
Conocimiento
Información
Datos
Permite adelantarse a los acontecimientos
Ayuda a responder a eventos
Registro de los datos de la organización
Tipos de información
Información estratégica
Información táctica
Información técnico-
operativa
Manejada por la alta gerencia para dirigir a la organización hacia
la consecución de sus objetivos
Manejada por coordinadores y gerentes operativos para dirigir
las operaciones
Manejada por el personal base de la organización para mantener las
operaciones
Largo plazo
Mediano plazo
Corto plazo
Estrategia e inteligencia de negocios
Estrategia e inteligencia de negocios
Estrategia
Análisis
Planeación
Supervisión
¿Qué ocurrirá?¿Qué quiero que ocurra?
BI Predictiva
BI Histórica¿Qué ocurrió?
¿Qué está ocurriendo?
BI Analítica¿Por qué ocurrió?
70% de las estrategias fallan por mala implementación
… y generalmente la mala implementación es por fallas en la medición de indicadores clave
Algunos beneficios de la inteligencia de negocios
• Visibilidad de lo que está pasando en el negocio
• Centralización de datos dispersos
• Facilita la mejora de procesos
• Toma de decisiones efectivas sobre productos que funcionan y lo que no funcionan
• Análisis de tendencias y “predicción” del futuro
Aplicaciones en la empresa
Cono-cimiento
Modelación y segmentación
Análisis multidimensional
Reportes standard
• Análisis de Canasta de Mercado• Tendencias de uso de servicios• Fraude, propensión a la compra
• Comparaciones de Ingresos• Histórico de clientes• Reportes de Ventas
• Movimiento de Productos• Análisis por Estructuras• Análisis comparativo por año
• Ventas cruzadas• Elasticidad de Precios• Análisis RFM / Valor del Cliente
Productos tipo
• Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
• Sistemas de Soporte de Decisión (DSS)
• Herramientas de reporteo
• Indicadores clave de resultado (Key Perfomance Indicators–KPI)
• Análisis multidimensional (Data Warehousing)
• Cuadro de mando integral (Balanced Score Card - BSC)
• Minería de datos (Data Mining )
¿Qué es un Data Warehouse?
Colección de datos diseñada para dar apoyo a los procesos de toma de decisiones
Características:• Orientada a hechos, no a procesos• Se enfoca en lo relevante para la información• Integra datos• Datos no volátiles (solo se incrementan)• Variable en el tiempo
Diferencias entre sistemas transaccionales y Data Warehouse
¿Qué es Minería de Datos (Data Mining)?
Es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos.
Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.
Ejemplos: Refrescos y películas / Publicidad contextual / Patrones delictivos
Arquitectura
Factores claves de éxito
• Visión -> Hay que saber adónde se quiere llegar
• Útil -> Orientado a soportar los objetivos gerenciales
• Consistencia -> Calidad de datos (¡Garbage in, garbage out!)
• Usable -> Involucrar a los usuarios
• Integrado -> Equipos multidisciplinarios
• Eficaz -> Piense en grande y ejecute en pequeño. Secuencial.
Ejemplo 1: Nimbox Cobranzas
Ejemplo 1: Nimbox Cobranzas
Ejemplo 2: Pentaho (ventas)
Ejemplo 2: Pentaho (RRHH)
Ejemplo 2: Pentaho (geolocalización)
Ejemplo 3: Podio
El futuroCloud Computing
Movilidad
Social business intelligence
Inteligencia artificial
Ej. : Numbeo.com
¡Muchas gracias!
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