Presentacion de BI asignacion 5
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Transcript of Presentacion de BI asignacion 5
Business IntelligencePresentado por:
Aracellys AlvarengaHyara ApolayoSergio Gomez
Historia
Inteligencia Empresarial/Inteligencia de Negocio/BI
Inteligencia: La capacidad de aprender la interrelación de los hechos presentados de forma que puedan ser orientados hacia la meta deseada.
Inteligencia + Información
= Decisión Correcta
BI= RIGHT DATA + RIGHT TIME + RIGHT PERSON
Conceptos Importantes
Datos, Información y Conocimiento
CONOCIMIENTO
INFORMACIÓN
DATOS
BUSINESS INTELLIGEN
CE
BUSINESS
OPERATION
Datos, Información y Conocimiento
Información: un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:
• Contextualizando• Categorizando• Calculando.• Corrigiendo• Condensando
Datos, Información y Conocimiento
Datos: Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos para la acción.
Datos, Información y Conocimiento
Conocimiento: es una mezcla de experiencia, valores, información, que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario realizar acciones como:•Comparación con otros elementos.•Predicción de consecuencias.•Búsqueda de conexiones.•Conversación con otros portadores de conocimiento.
Conocimiento, El Activo mas Valioso
Las organizaciones son sistemas cognitivos que acumulan información con base en la experiencia
DATOS
CONOCIMIENTO
Analizar
Decidir
Actuar
Capturar
Data Warehouse
El concepto de Data Warehouse existe desde hace más de quince años, sin embargo, muchas empresas grandes y pequeñas, aún no logran consolidar su información de manera útil en un depósito central de datos.
El Data Warehouse es el cerebro de todo proyecto de Business Intelligence.
De su diseño correcto depende la capacidad de la empresa para analizar la información fácil y oportunamente.
Un Data Warehouse debe..
Hacer que la información de una empresa y organización esté fácilmente accesible.
Presentar la información de forma consistente.
Ser adaptable y resistente al cambio.Proteger la información confidencial.Servir como la piedra angular para una mejor
toma de decisiones.
Minería de Datos (Data Mining - DM)
Data Mining o Minería de Datos es un área que se agrupa en torno a la gestión del conocimiento y que es un conjunto de metodologías y herramientas que permiten extraer el conocimiento útil (patrones de comportamiento, modos de operación, información útil para descubrir fallos, tendencias, etc.).
La minería de datos es considerara como un gran soporte para la toma de decisiones, comprensión y mejora de procesos o sistemas, etc. partiendo de grandes cantidades de datos.
DEFINICIÓN OBJETIVOS
Fases de un proceso de DM
•Conocer el desarrollo y dominio de la aplicación
•Establecer objetivos
•Identificación correcta y completa del problema
•Utilizar mapas cognitivos
DEFINICIÓN OBJETIVOS
Fases de un proceso de DM
•Selección de los datos más relevantes.
•Creación de subconjuntos de datos atendiendo a diversas características (homogeneidad, disponibilidad, etc).
DEFINICIÓN OBJETIVOS
Fases de un proceso de DM
•Transformar conjunto original de datos en uno nuevo y más manejable.
•Se estima que ocupa un 60 % del tiempo total.
•Identificación y conversión de atributos según utilización posterior de algoritmos.
DEFINICIÓN OBJETIVOS
Fases de un proceso de DM
•Extraer las características más útiles de los datos
•Representación más intuitiva
•EDA y clusterizado
DEFINICIÓN OBJETIVOS
Fases de un proceso de DM
•Algoritmos de DM de modelizado descriptivo y predictivo.
DEFINICIÓN OBJETIVOS
Fases de un proceso de DM
•Técnicas de visualización
•Verificación de resultados con respecto a objetivos marcados
•Asentamiento información
OLAP – Online Analytical Processing
Base de datos MultidimensionalesAlmacenamiento físico de datos en
vectores multidimencionalesEn lugar de crear un cubo disperso, a veces
es mejor crear otro distinto, pero vinculado, cubo en el que un subconjunto de los datos se pueden analizar con gran detalle. La vinculación asegura que los datos de los dos cubos mantienen una coherencia.
OLAP – On Line Analytical Processing
LocationAtlanta
DenverDetroit
Q4Time
Q1 Q2 Q3
ProductGrapes
Apples
Melons
Cherries
Pears
OLAP – On Line Analytical Processing
LocationAtlanta
DenverDetroit
Q4Time
Q1 Q2 Q3
ProductGrapes
Apples
Melons
Cherries
Pears
OLAP – On Line Analytical Processing
LocationAtlanta
DenverDetroit
Q4Time
Q1 Q2 Q3
ProductGrapes
Apples
Melons
Cherries
Pears
OLAP – On Line Analytical Processing
LocationAtlanta
DenverDetroit
Q4Time
Q1 Q2 Q3
ProductGrapes
Apples
Melons
Cherries
Pears
OLAP – On Line Analytical Processing
LocationAtlanta
DenverDetroit
Q4Time
Q1 Q2 Q3
ProductGrapes
Apples
Melons
Cherries
Pears
DATAMART
Base de Datos Departamental
Se especializa en almacenamiento
Dispone de estructura óptima de datos para analizar la información.
Sistemas Transaccionales Diversos
Repositorios
Analistas de GestiónSistemas
• Sistemas orientados a resolver los problemas de la operación diaria.
• Áreas de Sistemas Saturadas por las necesidades operacionales del día a día y requerimientos para Análisis.
• Grandes esfuerzos de recopilación, transcripción y formateo de información.
• Largos plazos de obtención.
• Gran margen de error.
• Información:• Poco Oportuna• Poco Amistosa• Voluminosa• Poco Relevante• Sin Focalizar• Poco Confiable• Diferente entre Áreas• Sin Cobertura
Completa de Factores Críticos
Ejecutivos/Gerentes
Metodología Habitual
Business IntelligenceLa diferencia con los sistemas Tradicionales
EL CICLO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Análisis: comienza por determinar los datos a recopilar
Reflexión: implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además de considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio
Acción: 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
Medición: es saber donde estas, como estas y hacia donde vas.
Entorno de Trabajo
Los sistemas de la Inteligencia de Negocios son susceptibles de emplearse en diversa organizaciones, niveles jerárquicos y plataformas de cómputo.
La administración de la empresa requiere tomar decisiones para elegir los cursos de acción a seguir en apego a sus objetivos, en consecuencia, los resultados que se obtengan tendrán como antecedente lo acertado y oportuno que fueron las decisiones hechas
Es necesario considerar un marco conceptual compuesto por las actividades regulares que se realizan una organización, a partir de la definición de un problema específico.
Planteamiento de La Solución
Los modelos de solución de la Inteligencia de Negocios procuran aprovechar las bondades de la tecnología de cómputo para resolver un problema de Administración del Conocimiento
Ante tal postura las aplicaciones de la Inteligencia de Negocios tienden a: "Crear sistemas especializados en una función específica de la empresa, que contribuya a ser eficiente el diagnóstico de una situación y tomar la decisión adecuada para su solución; mediante la sistematización del manejo de datos, refinamiento de la información, representación del conocimiento".
Sistemas
Concentración de esfuerzos:
• Soportar las operaciones diarias
• Garantizar calidad y consistencia de datos
• Eliminación de esfuerzos de desarrollo de informes.
Control de Gestión
• Flujo de Información sin transcripciones ni manipuleos
• Sin papeles intermedios para la generación
• Tiempo libre para analizar y dar valor agregado a la información
Gerentes/Ejecutivos
• Cobertura completa de factores clave
• Focalización: Menor cantidad y mayor valor agregado
• Amigabilidad: información con formato amistoso y esquemas de navegación intuitivos
• Oportunidad: información (consolidada) según la necesidad del momento
• Información en la “Punta de los dedos”
Objetivos
Solución Business Intelligence
Marco Conceptual
Proceso en la toma de Desicions
Modelo de Nivel Jerárquico en la Empresa
Proceso Administrativo
Utilización de Información
Tendencias,Pronósticos,Modelos.
SistemasAnalíticos
Administración de sistemas
de información
Gráficas,Reportes a la medida.
Sistemas deReportesAgregados y Datos
Sumarizados
Búsquedas,Reportes Estándar.
SistemasOperacionales
Registros, Transacciones,Historia y Archivos
Al Conocimiento
Inteligencia de Negocios, Balanced Scorecard,Indicadores clave.
Sistemas deDecisión
Sistemas Ejecutivos
De los Datos
Proceso
Plande
Proyecto
Crecimiento
Puesta en Producció
n
Proceso de
Carga
Diseño Físico
Mantenimiento
Desarrollo de Aplicación de BI
Administración de Proyecto
Definición Detallada de Requerimient
os
Modelo Dimension
al OLAP
Sistemas de Soporte a las Decisiones
Características Principales de un Programa de Soporte a las Decisiones
Informes Dinámicos, flexibles e interactivoNo requiera conocimientos técnicos
especializados.Rapidez en el tiempo de RespuestaIntegración entre todos los
Sistemas/Departamentos de la Compañía.Cada usuario dispone de Información
adecuada a su Perfil.Disponibilidad de la Información Histórica.
Tipo de Sistemas de Soporte a Decisiones
Sistemas de información gerencial (MIS)Sistemas de información ejecutiva (EIS)Sistemas expertos basados en inteligencia
artificial (SSEE)Sistemas de apoyo a decisiones
de grupo (GDSS)Estructura del SSD con Base a las
Actividades Administrativas
Relación del SSD con las Actividades y Funciones.
Arquitectura de una solución de Inteligencia de negocios
La Inteligencia De Negocio En Los Diferentes Departamentos De La Empresa
Departamento de MarketingDepartamento de ComprasDepartamento de ProducciónDepartamento de VentasDepartamento Económico-FinancieroDepartamento de Atención al ClienteDepartamento de Recursos Humanos
Componentes De Una Solución Bi
Diseño conceptual de los sistemas.Construcción y alimentación del
datawarehouse y/o de los datamarts.Herramientas De Explotación De La
Información◦Query & Reporting◦Cuadro de Mando Analítico◦Cuadro de Mando Integral O Estratégico
Olap (On-Line Analytical Processing)Datamining (minería de datos)
Sistemas Más Conocidos de BI
Conclusión
El objetivo del BI es eliminar las conjeturas y la ignorancia en los ambientes empresariales, aprovechando los vastos volúmenes de datos cuantitativos que las empresas recolectan todos los días en sus diversas aplicaciones corporativas
BI como tecnología la integraBI como ventaja competitiva te ayuda a
obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión.
GRACIAS…