Intelgencia De Negocio

INTRODUCCIÓN

En la lucha por tener éxito en el competitivo y dinámico mercado de hoy, la capacidad de acceder a la información y analizarla se ha tornado más importante que nunca. Con el fin de mejorar los procesos empresariales, medir el éxito y tomar decisiones bien informadas, las organizaciones requieren un fácil acceso a sus bases de información. Satisfacer esta demanda de información se ha convertido en un reto continuo.

El análisis de la información confiere a los empleados el poder de utilizar la información decisiva para tener éxito. Sin embargo, los tipos de acceso y análisis de la información requeridos pueden variar en gran medida entre los diferentes tipos de usuarios. Por ejemplo, los ejecutivos de la alta gerencia, los analistas empresariales, profesionales de la informática y otros no solamente accederán a diferentes grupos de datos, sino que analizarán esta información para diferentes propósitos. Por esta razón, las empresas necesitan un conjunto integrado de productos que pueda ofrecer una gama completa de capacidades y funcionalidad de inteligencia empresarial.

Una solución completa de análisis de la información debe hacer más que sólo proporcionar acceso a los datos. También debe permitir a los usuarios analizar los datos de diversas formas, permitiéndoles anticipar las tendencias comerciales y evaluar hipótesis. Este tipo de análisis promueve una gestión y una toma de decisiones proactiva, necesaria para aprovechar oportunidades futuras.

Las estrategias de Inteligencia de Negocios le permitirán tener a la mano la información más relevante de su operación de una forma rápida, flexible y oportuna. Las herramientas que integra la Inteligencia de Negocios consolidan la información de las distintas áreas, mejorando el proceso de decisión. ¿Qué es Inteligencia de Negocios?

La Inteligencia de Negocios es una alternativa tecnológica y de administración de negocios, que cubre los aspectos del manejo de información para la toma de decisiones, desde su extracción en los sistemas, depuración, transformación, el diseño de estructuras de datos o modelos especiales para el almacenamiento de datos hasta la explotación de la información mediante herramientas comerciales de fácil uso para los usuarios. Este concepto es llamado también DataWarehouse (DWH).

Se denominan Sistemas de Inteligencia de Negocios a aquellos sistemas orientados al soporte de las funciones analíticas de la gestión empresarial para la planificación estratégica y táctica y el apoyo a la toma de decisiones. Dentro de esta categoría se encuadran las actividades siguientes:

Sistemas de previsión, planificación y control de gestión.

Sistemas de reporting y análisis on line de datos.

Sistemas de Data Mining.

Cuadros de mando genéricos y modelizados (Balanced Score

Card).

Para construir sistemas de este tipo, es necesario utilizar técnicas de Data Warehousing que permiten preparar y almacenar los datos de una forma que permita su análisis eficientemente y tecnologías analíticas especializadas.

La estrategia seguida por la WorldNet, una compañía de consultoría en el área de Inteligencia de negocio española, para conseguirlo se basa en:

• Conocimiento de la problemática de gestión de los negocios por la aportación real de experiencia en gestión de empresas.

• Dominio de las principales tecnologías de almacenamiento y explotación de datos.

• Experiencia real de gestión de proyectos.

• Acuerdos de integración y soporte de las tecnologías especializadas líderes del mercado.

A continuación se detalla cada uno de los elementos de los elementos del DWH.

Extracción: Procesos automatizados cuyo objetivo es el de obtener los datos necesarios para la toma de decisiones de la fuente oficial dentro de la organización, sistema transaccional, Microsoft Excel, etc.

Depuración: Detección y arreglo mediante reglas de negocio, las inconsistencias de información extraída.

Transformación: Aplicación de reglas para transformar los datos almacenados en las fuentes oficiales en información para toma de decisiones, aplicación de cálculos y fórmulas para indicadores.

Diseño de estructuras: Diseño y creación de bases de datos especiales para el almacenamiento de la información de toma de decisiones.

Herramientas de Explotación: Estas son sistemas que ayudan al usuario a la exploración de los datos y generación de vistas de información. Se dividen en Reportadores, Sistemas de Análisis Multidimensional, Sistemas de Apoyo a la Toma de decisiones y Sistemas de información ejecutiva.

Metodología de desarrollo de Ralph Kimball

Ralph Kimball, es reconocido como uno de los padres del concepto de Datawarehouse, se ha dedicado desde hace ya mas de 10 años al desarrollo de su metodología para que este concepto sea bien aplicado en las organizaciones y se asegure la calidad en el desarrollo de estos proyectos.

La metodología de Ralph Kimball se enfoca principalmente en el diseño de la base de datos que almacenará la información para la toma de decisiones.

El diseño se basa en la creación de tablas de hechos, es decir, tablas que contengan la información numérica de los indicadores a analizar, o sea la información cuantitativa de la información para la toma de decisiones.

Las tablas anteriores se relacionan con tablas de dimensiones, las cuales contienen la información cualitativa, de los indicadores, es decir, toda aquella información que clasifique la información requerida.

A este modelo de datos se le conoce como diseño estrella, existen variaciones de éste llamados copo de nieve y diseño "flat". Todos estos diseños tienen la característica de preparar la información de acuerdo a la necesidad de tomar decisiones y no a los argumentos técnicos de espacio de almacenamiento.

¿Qué es un Data Warehouse?

Un Data Warehouse (DWH) es un repositorio central que contiene la información más valiosa de la empresa. Los datos que aquí se almacenan han pasado por un proceso de calidad que asegura su consistencia. Además, el repositorio está construido de tal manera que el acceso sea lo más rápido posible.

Su construcción se va haciendo por etapas que normalmente corresponden

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