BUSINESS INTELLIGENCE Y GESTIÓN DOCUMENTAL

BUSINESS INTELLIGENCE Y GESTIÓN DOCUMENTAL

María Azucena López Aranguren, matriculada el programa Máster en Dirección Estratégica en Tecnologías de la información.

Con Base en el documento “Business Intelligence y Gestión Documental”, se desarrolla el presente Ensayo, acerca del análisis y comprensión del proceso de los sistemas de información (SI). Dentro de las empresas, estos sistemas han evolucionado, a través del tiempo, afrontado múltiples dificultades, en cuanto a los procesos y mecanismos en la recopilación, análisis, manejo y volumen de datos, por lo que el problema, en algunos casos ha sido muy complejo para tener acceso a la información. Actualmente, si la empresa conoce las fuentes de datos, se pueden establecer algunos de los objetivos de un SI; con respecto a los principales objetivos, es muy importante el del intercambio de información con el entorno, ya que se se aplica a las tres generaciones de los SI. De donde se puede afirmar que la Segunda Generación de Sistemas de Información, esta información es limpia y consistente, histórica y sumarizada. A esto se añádase que trajo consigo la funcionalidad de los primitivos sistemas Data Warehouse (almacenamiento masivo DW). Otro objetivo, que se debe resaltar, es el de facilitar el acceso y tratamiento de información para la toma de decisiones. Desglosando un poco éste concepto, los datos en un DW tienen diversas características, entre ellas, la de Integración.

Los datos en un DW deben responder a todas las necesidades de la empresa, teniendo en cuenta que todos los datos sean únicos, que el criterio tecnológico de Gestión de un DW tenga la capacidad de gestionar la extracción y la transformación de los datos operacionales y la administración de los usuarios, entre otros aspectos.

Luego, un Data Mart, está definido como la implementación para un almacenamiento masivo de información, con alcance y funciones más restringidas, orientadas a dar servicio a un único departamento o parte de una organización. Por consiguiente, un Data Mart satisface las necesidades de grupos, en una empresa y consolida datos de interés corporativo.

Es necesario resaltar que las empresas generan y recopilan enormes volúmenes de datos provenientes de sus operaciones diarias. Igualmente, el problema de muchas de estas empresas radica en su incapacidad para capitalizar el valor presente en los datos que maneja.

Sin embargo, la información implícita en los datos no es fácil de discernir. Una solución a lo mencionado, es que el Data Mining (DM), juega un papel fundamental, dentro del enfoque al descubrir y extraer la información residente en los datos.

Por otro lado, la Minería de Datos, es un proceso de extracción de información comprensible, válida y previamente conocida, a partir de grandes volúmenes de datos, que ayuda, de una forma muy positiva, a Pre-procesar los datos, como parte de Data Mining, el cual permite implementar mapas de conocimiento y también, detecta patrones para construir un Data Mart. Luego, es oportuno tener en cuenta el análisis estadístico en un DM, donde se resaltan las llamadas Técnicas de visualización y las descriptivas, lo cual establece el desarrollo de varios análisis como el de clusters, el de correlaciones, el de factores y la regresión.

Con respecto a las herramientas de verificación, con las que se consulta la información de interés, dando soluciones analíticas para las principales áreas funcionales del negocio, se realiza un Análisis Multifuncional (MA). Es decir, se permite la exploración de los datos a través de varias dimensiones. Este tipo de análisis es posible, gracias a la utilización de las herramientas

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