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HERRAMIENTAS DEL BUSINESS INTELLIGENCE Y SISTEMAS DE APOYOS EN LA TOMA DE DECISIONES

yamileth0221Ensayo20 de Febrero de 2020

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                                                      FACULTAD DE MAESTRÍA Y ESPECIALIZACIONES

 TEMA

HERRAMIENTAS DEL BUSINESS INTELLIGENCE Y SISTEMAS DE APOYOS EN LA TOMA DE DECISIONES

PROFESOR

 LUIS SUMAN

                                                           

                                                             

MATERIA:

ESTRUCTURA INFORMÁTICA DE LA EMPRESA

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IV TRIMESTRE

ENTREGA: 22 DE ENERO DE 2020

Índice

1.        Introducción        4

2.        Herramientas del Business Intelligence y Sistemas de apoyos en la toma de decisiones.        5

2.1.        Antecedentes y Actualidad        5

2.1.1.        Business Intelligence antes de la tecnología        5

2.1.2.        Business Intelligence en la era de la tecnología        6

2.2.        ¿Cuál es el proceso de Business Intelligence (BI)?        6

2.3.        ¿Cuáles son los componentes del Business Intelligence (BI)        6

2.4.        Ventajas del Business Intelligence        7

2.5.        ¿Cuáles son las áreas donde se aplica Business Intelligence (BI)?        7

2.6.        ¿Cuáles son las principales aplicaciones de Business Intelligence (BI)?        7

2.7.        Inteligencia de negocios nos permite responder algunas preguntas como:        8

2.8.        Tipos de Herramientas de Business Intelligence:        8

2.8.1.        Herramientas para la gestión de datos        8

2.8.2.        Las aplicaciones para descubrir nuevos datos        8

2.8.3.        Herramientas de reporting.        8

2.9.        Conclusiones del Estudio de Mercado BI de Wisdom of Crowds 2019        8

2.9.1.        La Democratización de BI está creciendo lento pero Seguro        8

2.9.2.        Las Empresas quieren Beneficios más Cuantificables de BI        9

2.9.3.        Las Organizaciones usan más de una Herramienta de BI        10

2.9.4.        “Hyped” las actividades de BI están disminuyendo en prioridad        10

2.9.5.        Dimensional Insight sigue manteniendo puntuaciones estelares        10

2.10.        Herramientas de business intelligence disponibles en el mercado        12

3.        Mercado de Datos        13

4.        Datawarehousing        14

4.1.        Función de un Datawarehousing:        14

5.        Data Mining (Minería de datos)        14

5.1.        Ejemplo de Minería de datos        15

5.1.1.        Análisis de la cesta de la compra        15

6.        Webmining        15

7.        Conclusión        17

8.        Bibliografía        18


  1. Introducción

El uso de los datos en estos tiempos que la tecnología domina con gran incremento su intervención en las decisiones empresariales, estudios de mercado y análisis financieros y de comportamiento entre muchos otros sectores, está tomando gran importancia y es por ello que debemos conocer algunos de los sistemas empleados para la recolección de datos.

No importa el sector que nos encontremos el uso de estos datos debe realizarse con gran discreción y deben ser manejados por las personas pertinentes dentro de la empresa. Con estas herramientas que detallaremos más adelante podremos ver lo aproximado a la realidad que son los datos, la segmentación que se puede realizar y que funciona excelentemente para el estudio del consumidor, información que es muy valiosa para abrir negocios, cerrar negocios o reestructurar con nuevo enfoque la compañía actual en que se encuentre.

Cada día aumentan los estudios en base a estos sistemas para que sean cada vez más específicos y detallados. Esto hace que las herramientas del Business Intelligence tengan mucho más que ofrecernos y que sean funcionales para poder encontrar lo que necesitamos para nuestra empresa.

  1. Herramientas del Business Intelligence y Sistemas de apoyos en la toma de decisiones.

La inteligencia de negocios (business intelligence, BI) es el conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características:

  • Accesibilidad a la información
  • Apoyo en la toma de decisiones
  • Orientación al usuario final

Apoyadas de las Tecnologías de Información, facilitan la explotación y el análisis de información para convertirla en conocimiento y con ello apoyar a la toma de decisiones. Toda toma de decisiones involucra aceptar un riesgo, lo que es indudable es que el objetivo es minimizar ese riesgo, aquí es donde entra el Business Intelligence.

  1. Antecedentes y Actualidad

  1. Business Intelligence antes de la tecnología

La primera vez que se usó el término "inteligencia de negocios" fue en 1865, en un libro de Richard Millar Devens. El autor narraba una anécdota en la que un banquero, Sir Henry Furnese, lucraba al adquirir y utilizar información sobre su entorno.

Henry construyó una red de información a lo largo de toda Europa. Con ella, podía adelantarse a su competencia en la adquisición de noticias sobre batallas y acontecimientos importantes. Posteriormente, usaba este conocimiento para guiar sus prácticas de negocios.

Ahí, con las estrategias de Sir Henry como las describe Millar, nació la inteligencia de negocios como existe hoy en día. El principio sigue siendo el mismo: ser el primero en obtener información, el primero en transformarla en conocimiento y el primero en utilizar ese conocimiento para guiar actividades empresariales.

Luego, muchos años después, llegaron las computadoras. Con ellas, la recolección y procesamiento de datos se intensificó exponencialmente y la inteligencia de negocios encontró y recibió un empujón monumental.

Las empresas de herramientas de BI (Business Intelligence) aparecen alrededor de 1956 cuando IBM inventa las unidades de disco duro que llegaron a empresas y hogares a manos de las PCs.

  1. Business Intelligence en la era de la tecnología

En 1958 el investigador de IBM Peter Luhn, utiliza el concepto Business Intelligence. Sus investigaciones fueron cruciales para entender el potencial del análisis de datos para mejorar las decisiones de negocio. Se le considera el padre del término inteligencia de negocio.

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