martes, 14 de octubre de 2014

Data warehouse

Un Data warehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. 

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales). 

El término Data warehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se traduce literalmente como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer, es mucho más que eso. Según definió el propio Bill Inmon, un data warehouse se caracteriza por ser:

Integrado: los datos almacenados en el data warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.

Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación 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 única tabla del data warehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que toda la información reside en el mismo lugar.

 Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un data warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el data warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el data warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.

No volátil: el almacén de información de un data warehouse existe para ser leído, pero no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del data warehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.

Data mart

Un Data mart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento.

 Un data mart puede ser alimentado desde los datos de un data warehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.

Por tanto, para crear el data mart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio data warehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada departamento.


 Ligas de Interés

Procesos ETL

Los procesos ETL son una parte de la integración de datos, pero es un elemento importante cuya función completa el resultado de todo el desarrollo de la cohesión de aplicaciones y sistemas.

La palabra ETL corresponde a las siglas en inglés de:


    •   Extraer: extract.
    •   Transformar: transform.
    •   Y Cargar: load.

Con ello, queremos decir que todo proceso ETL consta precisamente de estas tres fases: extracción, transformación y carga. Vamos a definir en qué consisten cada una de estas fases.

La extracción, transformación y carga (el proceso ETL) es necesario para acceder a los datos de las fuentes de información al datawarehouse.

Los procesos ETL se divide en 5 subprocesos:

1. Extracción: Este proceso recupera los datos físicamente de las distintas fuentes de información. En este momento disponemos de los datos en bruto.

2. Limpieza: Este proceso recupera los datos en bruto y comprueba su calidad, elimina los duplicados y, cuando es posible, corrige los valores erróneos y completa los valores vacíos, es decir se transforman los datos -siempre que sea posible para reducir los errores de carga. En este momento disponemos de datos limpios y de alta calidad.

3. Transformación: Este proceso recupera los datos limpios y de alta calidad y los estructura y sumariza en los distintos modelos de análisis. El resultado de este proceso es la obtención de datos limpios, consistentes, sumarizados y útiles.

4. Integración: Este proceso valida que los datos que cargamos en el data warehouse son consistentes con las definiciones y formatos del data warehouse; los integra en los distintos modelos de las distintas áreas de negocio que hemos definido en el mismo. Estos procesos pueden ser complejos.


5. Actualización: Este proceso es el que nos permite añadir los nuevos datos al data warehouse.

Fuentes de informacion

Los componentes son de la inteligencia de negocios son:

  • Fuentes de información de las cuales partiremos para alimentar de información el datawarehouse.
  • Proceso ETL de extracción, transformación y carga de los datos en el datawarehouse. Antes de almacenar los datos en un datawarehouse, estos deben ser transformados, limpiados filtrados y redefinidos. Normalmente, la información que tenemos en los sistemas transaccionales no está preparada para la toma de decisiones.









Herramientas OLAP


OLAP es una herramienta que nos permite un análisis de base de datos mucho más eficiente, dinámica y para grandes niveles de información, su principal característica por lo tanto, es su facilidad de uso, la flexibilidad y la velocidad con que se obtiene  la información relevante y el objetivo de este tipo de herramienta es que el usuario “navegue” por la información de manera que vaya descubriendo cruces de interés para el análisis






Es una de las herramientas más utilizadas en el campo de las soluciones Business Intelligence, ya que brinda la posibilidad de disponer de una base de datos multidimensional que permite llevar a cabo el procesamiento analítico de la información de manera online. Proporcionan una de las más importantes funciones de análisis para los niveles de generación de información y soporte de decisión, que es la posibilidad del análisis multidimensional. Las aplicaciones OLAP son la principal herramienta de los sistemas de soporte de decisión (DSS).



Como referencia de apoyo ver esta página o acceder al siguiente documento Sistemas Olap y Oltp.



Como crear un cubo OLAP




Análisis de los componentes de BI

Para mostrar con mayor claridad que es lo que se puede obtener de los análisis avanzados voy a segmentar los beneficios puede encontrar en dos enfoques: (1) los beneficios de las suites de inteligencia de negocios y (2) los beneficios de los tipos de análisis avanzado. La siguiente figura muestra cómo se clasifican y dividen estos grupos.






Herramientas BI (Inteligencia de negocios)


La inteligencia de negocios es un campo de la tecnología en crecimiento que utiliza computadoras para la toma de decisiones importantes, teniendo en cuenta varios factores que afectan al negocio.[1]

Estas herramientas proporcionan gran detalle sobre cómo se está llevando a cabo actualmente el comercio e indican las áreas que deben mejorarse. 



  • Hojas de cálculolas hojas de cálculo son una herramienta estupenda de Business Intelligence. Los analistas pueden crear rápidamente informes y proporcionar a los gestores esta información tan importante para ayudar en su proceso de toma de decisiones. 
  • Herramientas de software de consultaTiene la capacidad del paquete para extraer, ordenar, resumir y presentar los datos rápidamente, lo que es extremadamente importante para la gestión.
  • Minería de datos: .La minería de datos se utiliza habitualmente para marketing, vigilancia y detección de fraude. Estas herramientas se dividen en cuatro procesos clave: clasificación, agrupación, regresión y aprendizaje de reglas de asociación.
  • Rendimiento del negocio: Este tipo de herramienta de Business Intelligence ha empezado a ganar importancia y tiene una forma estupenda de organizar, automatizar y analizar los métodos clave del negocio y los procesos que tienen gran impacto en el rendimiento del negocio. 
  • Tableros de mando digitales: Los tableros de mando digitales son herramientas populares de Business Intelligence, especialmente entre los gestores superiores, porque son visuales y fáciles de leer.




[1] ehowenespanol

Sistemas de información en las organizaciones


La Tecnología de Información (TI) nació como soporte a las necesidades dentro de las organizaciones. Entre las aplicaciones de TI están los Sistemas de Información automatizados que sirven para el registro diario  y la generación de reportes que presentan información con características de importancia, relevancia, claridad, sencillez y oportunidad de tal forma que sea útil para las personas a quienes se les entrega.



Los sistemas de información han madurado hasta convertirse en un campo de estudios superiores dentro de la administración. Son reconocidos como una herramienta básica para usar y acceder a la información además de facilitar el proceso de toma de decisiones en las organizaciones.



De acuerdo a su función se distinguen los siguientes tipos de sistemas de información:
SISTEMA DE PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES: cuando un sistema recopila, almacena y altera la información creada a partir de transacciones llevadas a cabo dentro de una organización se denomina sistema de procesamiento de transacciones. Tiene como finalidad procesar las transacciones diarias de una empresa, acumulando toda la información recibida en una base de datos para su posterior consulta.
SISTEMA DE INFORMACIÓN GERENCIAL: un sistema de información gerencial es aquel utilizado por la empresa para solventar inconvenientes en la misma. Es decir, el objetivo del mismo es la suministración de información para la resolución de problemas a través de la interacción entre tecnologías y personas.

Los datos aportados por el sistema deben disponer de cuatro cualidades elementales: calidad, oportunidad, cantidad y relevancia.

SISTEMA DE SOPORTE A DECISIONES: este sistema se basa en el estudio y la comparación entre un conjunto de variables con el objeto de contribuir a la toma de decisiones dentro de una empresa. El apoyo dado por el sistema involucra la estimación, valoración y balance entre alternativas. Al igual que el sistema de información gerencial, esta tecnología interacciona con personas en el filtrado de información que permite optar por la decisión mas acertada.
SISTEMA DE INFORMACIÓN EJECUTIVA: esta tecnología es utilizada por los gerentes de una empresa, ya que permite acceder a la información interna y externa de la misma, disponiendo de los datos que puedan llegar a afectar su buen rendimiento.

De esta manera, el ejecutivo podrá conocer el estado de todos los indicadores, incluso aquellos que no cumplan con las expectativas y a partir de esto, tomar las medidas que considere adecuadas.




Toma de decisiones e inteligencia de negocios.

Como tomarlas mejores decisiones para mi negocio???????



Uno de los recursos más importantes de cualquier organización es la información, gracias a ella se pueden tomar decisiones que permiten mejorar el rumbo de las empresas e instituciones. Hay que saber “escuchar” lo que nos dicen los datos que día con día genera una organización. La Inteligencia de Negocios es un concepto que hace referencia a las técnicas de análisis de datos destinados a encontrar información útil para la toma de decisiones, incluido el conjunto del software que aporta las interfaces y funciones necesaria que apoyan dicho proceso.


Los sistemas analíticos o de toma de decisiones recuperan los datos de las operaciones diarias de la organización, generados por los sistemas transaccionales, y los procesan, con objeto de tenerlos disponibles para los tomadores de decisiones.

La informática en la toma de decisiones. 

El valor que aporta el Business Intelligence es la diferencia entre tomar buenas o malas decisiones en las organizaciones.
El Business Intelligence permite minimizar los riesgos en la toma de decisiones. Una de las principales funciones de los roles directivos es decidir acerca de asuntos de diversa índole cada día, pero los managers y responsables no pueden permitirse el hacerlo sin saber realmente los resultados que dichas decisiones pueden conllevar. La información y el análisis que el BI proporcionan arrojan luz sobre el proceso de toma de decisiones. A través de un análisis interno de los datos existentes, la inteligencia de negocio trata de formar un conjunto de estrategias que otorguen información a las empresas.
Entre las herramientas y programas informáticos que los directivos tienen a su disposición para tomar mejores decisiones se encuentran:
  • Oracle BI: ofrece el acceso a la información y la posibilidad de compartir los datos obtenidos con otros departamentos de la empresa. Permite realizar un análisis de la información que conduce a tomar mejores decisiones, basadas en datos que se han conseguido de manera sencilla y rápida.

  • Cognos: permite a los roles directivos llevar a cabo evaluaciones correctas de la información y una posterior toma de decisiones objetiva. Además, hace posible la realización de pronósticos y simulaciones futuras de estrategias, que dibujen el futuro de las operaciones facilitando su planificación.

  • Business Objects: proporciona acceso de forma sencilla y clara a los datos relevantes, ello facilita el análisis de la información almacenada por la compañía y el posterior desarrollo de distintos informes para mejorar los procesos globales de la empresa.

  • WorkMeter: recopila información sobre el uso de las aplicaciones informáticas y de otros dispositivos paradeterminar el nivel de carga y el esfuerzo de las personas. WorkMeter ofrece a los directivos detallados informes de actividad y productividad de las personas que trabajan en la organización. Con el análisis de toda esta información se aporta inteligencia a la toma de decisiones en relación con un departamento entero, un equipo de trabajo o de forma individual. Además, puede  integrarse con otras plataformas, como el CRM o una centralita, enriqueciendo el posterior análisis y orientándolo a objetivos.


BI y la toma de decisiones. 

lunes, 13 de octubre de 2014

Utilidad de la inteligencia de negocios

La tecnología de Business Intelligence resulta entonces sumamente importante para las compañías medianas, las cuales típica mente no tienen tan vastos recursos como los líderes de la industria pero tienen la agilidad para implementar decisiones de negocio significativas de una manera rápida y relativamente sencilla. Estas herramientas aseguran que las decisiones tomadas sean siempre las mejores.

 El efecto que puede ocasionar una buena implementación de esta inteligencia de negocio es impresionante. Basta con ver, por ejemplo, la cantidad de fuentes de información que seguramente tenemos dispersas en nuestra empresa.

Una solución de Business Intelligence para empresas grandes no puede ser la misma para empresas medianas.

Las diferencias entre ambos tipos de compañías son demasiadas. Por suerte en el mercado podemos encontrar herramientas dirigidas a este tipo de empresas, que contemplan todo el poder del análisis, reporte y planeación de las soluciones de BI pero, gracias a su naturaleza "pre-empaquetada", a un costo mucho más bajo y con menores implicaciones en cuanto a implementación.


Definición de Inteligencia de Negocios

Es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio.

BIENVENIDOS!!!!!

ITESI Purísima del Rincón









INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

OBJETIVO

Adentrar al público  en el  mundo de la Inteligencia de Negocios, proporcionando información y dando a conocer algunas herramientas de BI existentes en la actualidad, con la finalidad de que conozcan los avances de la tecnología en cuestión de Sistemas de Información para el apoyo en la toma de decisiones.  

INDICE

Unidad 1 Introducción a la inteligencia de negocios.


1. Definición de inteligencia de negocios.
2. Utilidad y beneficios de la inteligencia de negocios.
3.Toma de decisiones e inteligencia de negocios.
4. Sistemas de información en las organizaciones.
         4.1 Categorías y topologías.
        5.1 Variables de Medición
        5.2 Variables de análisis



Unidad 2 Conceptos básicos componentes de Inteligencia de negocios.

1. Esquema de componentes de inteligencia de negocios.
2. Descripción de las fuentes de información.
         2.1 Orígenes de datos.
         2.2 Sistemas operacionales.
         2.3 Sistemas heredados.
         2.4 ERP´s, CRM´s.

3. Procesos ETL.
4. Data warehouse.
5. Data mart.
6. Herramientas BI
7. Herramientas OLAP.
8. Ejemplos de utilización OLAP.


Unidad 3 Construcción de un Data Warehouse


       6.1 Extraccióntransformación y carga.
       6.2 Estandarización y limpieza de datos.
       6.3 Primera carga y procesos de actualización.
       6.5 El acceso a los datos.












Autores

Ingenieros:

María Leticia Muñoz Muñoz
María de Jesús Murillo Rodríguez 
Juana Martínez Loredo
Araceli Isabel Pérez Sotelo
Leonardo Gutierrez Estrada
José Alcalá Gómez