OCTUBRE 2006 (dashworth@aerolineas.com.ar alberto_chehebar@aerolineas.com.ar)

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OCTUBRE 2006(dashworth@aerolineas.com.ar

alberto_chehebar@aerolineas.com.ar)

INDICE

Cuál es el problema? Qué es BI? Etapas Tipos de BI Descripción de Proyecto en AR

PROBLEMA

El mayor peligro para un área de negocio son sus “puntos ciegos”.

Es el peligro que uno no ha notado y por ende no ha enfrentado.

Las características del negocio que uno ignora Las buenas noticias se elevan a las jefaturas

rápidamente, las malas quedan sepultadas en las profundidades de la jerarquía de la organización

Dijo Gartner Group en 1996

Para el año 2000 la “Democracia de la Información” surgirá en las empresas con visión de futuro, con información de inteligencia del negocio y sus aplicaciones disponibles para los empleados, consultores, clientes, proveedores y el público. La clave para sobrevivir en un mercado competitivo es estar delante de la competencia. Tomar buenas decisiones de negocio basadas en información precisa y actualizada requiere más que la intuición. El análisis de datos, herramientas de reporte y query pueden ayudar a los usuarios del negocio a navegar por un mar de datos para sintetizar información vaiosa a partir de ello. Estas herramientas, hoy día caen colectivamente bajo la categoria de “BUSINESS INTELLIGENCE”

¿Que es BI?

Proceso para recolectar, procesar y diseminar en forma profesional información para toma de decisiones a los líderes de las áreas de negocio

¿Que es BI?

BI es una amplia categoría de aplicaciones y tecnologías para recolectar, almacenar, analizar y proveer acceso a datos para ayudar a usuarios en una empresa a tomar mejores decisiones.

¿Qué es BI?

Incluye las actividades de– Sistemas de Apoyo a la decisión (DSS)– Queries y reportes– On Line Analytical process (OLAP)– Análisis estadístico– Pronósticos– Data mining.

Etapas del proceso

1. Búsqueda de las fuentes de datos (sourcing)– Se extrae información de múltiples fuentes de datos

Etapas del proceso

2. Análisis de datos – Síntesis de conocimiento útil a partir de conjuntos de datos. Se

estiman tendencias, se integra y sumariza información, se validan modelos de comprensión de la realidad y se predicen tendencias. Este proceso se conoce también como “data mining” y se usan herramientas como

Teoría de probabilidades, métodos estadísticos (regresión), investigación operativa (teoría de colas) e inteligencia artificial

Etapas del proceso

3. Alerta ante la situación (Situation awareness) – Se debe filtrar la información irrelevante para el

negocio y su entorno. Nos referimos a poner en perspectiva la información disponible relacionada con el contexto del negocio

Etapas del proceso

4. Análisis de riesgo Una vez que se descubre posibles acciones a

tomar, este análisis ayuda a pesar los riesgos presentes y futuros, costos o beneficios de tomar una determinada acción.

De aquí se obtienen las mejores opciones disponibles.

Etapas del proceso

5. Soporte de la decisión Se busca ayudar a analizar y tomar mejores

decisiones de negocio. Presenta la información que uno necesita, cuando la necesita.

TIPOS DE BI

INFORMES EMPRESARIOS Las herramientas de construcción de reportes se

usan para generar reportes estáticos altamente formateados (desde la década del ’50)

Se destinan a una amplia distribución entre muchas personas

TIPOS DE BI

ANALISIS DE CUBOS Se usa para análisis básicos que pueden

anticiparse previamente Ej: análisis de ventas por región para

determinado período de tiempos y su análisis por producto y vendedor

TIPOS DE BI

ANALISIS Y QUERIES AD-HOC Permite investigación de datos de la empresa. Se va al nivel de transacción El comprador accede al análisis del cubo pero no puede

determinar que está pasando basado en lo que comparó a través del cubo

Debe investigar muchas áreas de la base de datos para determinar que sucede usando queries ad-hoc

TIPOS DE BI

ESTADISTICAS Y MINERIA DE DATOS (D.Mining)

Se usa para descubrir relaciones sutiles entre los datos y formular tendencias

Se usa estadística y funciones matemáticas avanzadas.

TIPOS DE BI

Data mining es analizar los datos para identificar patrones y establecer relaciones. En ello incluimos

– Asociación: búsqueda de patrones de conexión entre eventos– Secuencia: búsqueda de patrones en que un evento implica otro– Clasificación: búsqueda de nuevos patrones– Clustering: hallazgo de grupos de hechos no conocidos

previamente– Forecasting: descubrimiento de comportamiento de los datos que

pueden llevar a predicciones razonables sobre el futuro

TIPOS DE BI

DISTRIBUCION Y ALERTAS Mecanismos automáticos de distribución de

reportes y alertas a muchas personas Mecanismos de suscripción a informes

PROYECTO FRACASADOPROYECTO FRACASADO

Que hicimos mal?

Muchas cosas

ALINEAMIENTO NEGOCIO-TIALINEAMIENTO NEGOCIO-TI

No había en la compañía alguien que, conociendo el negocio, tuviera orientación hacia Tecnología de la Información.

GLOBALIDAD DEL PROYECTOGLOBALIDAD DEL PROYECTO

No se hizo un proyecto global.Se compró lo que se consideró la herramienta líder del mercado.Se minimizaron las condiciones de implantación (dimensionamiento de HW y software asociado).

EXPERIENCIAEXPERIENCIA

Se trabajó pensando que con solo leer los manuales y asistir a cursos alcanza, minimizando el valor de la experiencia en la implantación de nuevas tecnologías.

DEFINICION DEL PRIMER DEFINICION DEL PRIMER PROYECTOPROYECTO

Se comenzó con un proyecto de data-warehouse muy grande que pretendió modelizar el funcionamiento de gran parte del área comercial de la compañía

ROL DEL PROVEEDORROL DEL PROVEEDOR

No se asoció al proveedor al éxito o fracaso del proyecto en su totalidad, sino sólo con la instalación de la herramienta

MODERNIDADMODERNIDAD

No se puede estar en la “cresta de la ola” tecnológica sin disponer del dinero suficiente para desandar los eventuales errores.

20042004

NUEVO PROYECTO

Estadísticas operacionales y

Tráfico

BusinessIntelligence

Gerencia de Sistemas – Oct 2003

2004-NUEVO PROYECTO2004-NUEVO PROYECTO

Analizamos herramientas... y volvimos a seleccionar la mismaDecidimos lanzar un proyecto

inicial más limitado con la idea de en un futuro unir varios “data-marts” (enfoque bottom-up)

2004-NUEVO PROYECTO2004-NUEVO PROYECTO

Contratamos consultoría que fue a su vez coaching para nuestro personal (expertos en temas operacionales y contables del negocio)

El futuro del proveedor en la compañía era dependiente del resultado de este proyecto (compromiso con el máximo nivel del proveedor)

2004-NUEVO PROYECTO2004-NUEVO PROYECTO

Datos de vuelos, principalmente relacionados con:– Puntualidad

DemorasCancelacionesDesvíos

– Consumo de combustible– Utilización de flota y seguimiento vuelos– Ocupación de asientos

Aerolineas Argentinas Modelo Fisico – Business Inteligence

Datos

Datos

1ST. TIER

FRONT END

2ND. TIER

INTELIGENCE SERVER

3RD. TIER

DATA BASE SERVER

IBM-INFORMIX 9.30

WINDOWS 2000/NT

MICROSOFT INTERNET INFORMATIONSERVICES I.I.S.

MICROSTRATEGY INTELLIGENCE SERVER

MICROSTRATEGY WEB SERVER

MICROSTRATEGY DESKTOP

MICROSOFT INTERNETEXPLORER

MICROSOFT INTERNETEXPLORER

HTTP

HTTP

TCP/IP

ODBC

METADATA

SOURCE DATA BASE

Sun Fire Enterprise4800 Server

WINDOWS 98 / XP

Arquitectura en 3 capas - Tiers

Tabla: NEWTRO

VUELO REALIZADO

Tabla: NEWSEG

VUELO SEGMENTOS

Tabla: DEMORA

VUELO DEMORADO

Tabla: DESVIOS

VUELO DESVIADO

Tabla: CANCELADOS

VUELO CANCELADO

Tabla: PLAN DEVUELO

VUELO PLANIFIC.

Tabla: DEMORA

VUELO DEMORADO

Tabla: FUEL

VUELO COMBUST.

Tabla: LINEA NUEVA

VUELO LINEA

Tabla: PLM

VUELO PLM

VUELOLook up

(Maestro de vuelos)

FECHA - NRO-VUELO - ORIGEN - DESTINO

JERARQUIATIEMPO

TIEMPO

TRAFICO POR TRAMOSFECHAS

PAXCARGA

TRAFICO POR SEGMENTOFECHAS

PAXCARGA

CLASIFICACION DEMORAFECHASTIPOS

MINUTOS

CLASIFICACION DESVIOSFECHASTIPOSAREAS

CLASIFICACION CANCELADOSFECHAS

CODIGOS

PLANIFICACION VUELOSFECHAS

INFORMACION TECNICA

OPERACION COMBUSTIBLEFECHASREMITOS

VOLUMENES

INF. LINEAS CONTABLESFECHAS

AREAS, MERCADOS DISTANCIAS

CLASIFICACION DEMORADOSFECHAS

CODIGOS

CLASIFICACION TARIFASFECHAS

CODIGOS

TIEMPODIA SEMNA

FECHAMES

BIMESTRE,TRIMESTRE,SEMESTREAÑO

Aerolineas Argentinas Modelo Lógico – Business Inteligence

Aerolineas Argentinas Jerarquías – Drilling – Reports (ejemplo de navegación entre cuatro jerarquías)

JERARQUÍA LÍNEA

JERARQUÍA VUELO

Reporte navegable: Red -> mercado -> mercado origen / destino -> Origen /

destinoAnálisis de Indicadores de tráfico por área y mes de operación.

JERARQUÍAS VARIAS: TIEMPO, TRAMOS

Estadísticas

operacionales y Tráfico

BusinessIntelligence

Data Marts implantados y en curso Data Marts implantados y en curso (2006)(2006)

Estadísticas operacionales y de tráfico.Pasajeros frecuentes (Relación con CRM).Presupuesto económico y financiero.

Billetes Pendientes de Utilización y Revenue Accounting.

Utilización de material aeronáutico.Call Center.Costos Aerocomerciales.

ASPECTOS CLAVE

BI es una disciplina apoyada por un conjunto de herramientas.

Varios tipos de análisis Análisis de un caso de fracaso. Análisis de un caso de éxito posterior

Gerencia de Sistemas