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Business Intelligence (BI)

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Definiciones

Hay tres definiciones muy interesantes de BI:

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  • Def2.: Conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

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  • Def3: Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administr. y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización (Medina la Plata, 2009). Los sistemas de BI obtienen datos de los Sistemas Operacionales y los convierten en información valiosa usada en los niveles tácticos y estratégicos.

Inconvenientes de los Sistemas de Información (SI) tradicionales

  • „Gran rigidez a la hora de extraer datos (se usan informes ya definidos)

  • „Necesidad de conocimientos técnicos

  • „Largos tiempos de respuesta (las consultas complejas requieren la unión de grandes tablas complejas)

  • „Deterioro en el rendimiento del SI (las consultas pueden causar grandes degradaciones del sistema)

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  • „„Falta de integración que genera “islas de datos” (en gral.las instituciones trabajan sus BD sin estar integradas)

  • „Datos erróneos, obsoletos o incompletos (mala calidad de los datos)

  • „Problemas para adecuar la información al cargo del Us.en la organiz.

  • „Ausencia de información histórica (los sistemas operacionales trabajan con  información diaria y no con datos de años anteriores)

Pautas para garantizar el exito en BI (Medina la Plata, 2012)

  • „Apoyo de la Gerencia

  • Compromiso de los usuarios

  • Metodología de la Implementación

  • Selección de la Herramienta analítica

  • Rapidez de Implementación

  • Experiencia (se necesitan profesionales con experiencia en BI)

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Errores comunes al implementar BI (Medina la Plata, 2012)

  • Enfoque netamente técnico

  • Compromiso de los usuario

  • Mala selección del equipo de trabajo o de la tecnología que se emplee

  • Mala calidad de datos

  • Falta de Planificación de la iniciativa de BI

  • Presupuesto inadecuado (costos de licencias, infraestructura tecnológica, consultoría, ampliación de requerimientos, etc) 

  • Mala selección de herramientas

  • No propiciar el cambio necesario

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Cuadrante mágico de Gartner para BI Enero 2.023

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Data Warehouse (DW)

Es una BD corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de 1 o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.

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Ventaja: en las estructuras se almacena la información (modelos de tablas en estrella/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.

Características de los DW

  • Orientado al tema: la información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la empresa (cliente, vendedor, actividad, etc).

  • Integrado: la información está integrada en convenciones de nombres consistentes, medida uniforme de variables, codificación de estructuras consistentes, atrib.físicos, fuentes múltiples, etc

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  • De tiempo variante:  la información en el DW puede ser solicitada en cualquier momento y los datos encontrados en el depósito se llaman de "tiempo variante o Batch".

  • No volátil: La informac.es estable a diferencia de datos operacionales que cambian continuamente.

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Data Marts (DM)

Es un subconjunto de un DW hecho a la medida de un dpto. (Inmon et al, 1998)

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                    Metodología Inmon                                                                 Metodología Kimball

  Existe una variante muy sencilla llamada Metodología HEFESTO (de Bernabeu)

Extract, Transform y Load (ETL)

Conjunto de procesos mediante los cuales los datos origen son preparados para el DW. Consiste en extraer datos operacionales de una aplicación de origen, transformarlo, cargarlo e indexarlo, asegurando su alta calidad y publicación. (Kimball et al, 2002)

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Bibliografía

  • Nuevas Tendencias en Business Intelligence Del Big Data al Social Intelligence de Stratebi

  • Business Intelligence: la información como arma competitiva. Portal de revistas UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas): Sinergia e Innovación. Revista Nº5. MEDINA LA PLATA, E (2009). 

  • Business Intelligence: Errores comunes en su implementación. Portal de revistas UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas): Sinergia e Innovación. Revista Nº17. MEDINA LA PLATA, E (2012). 

  • Sistemas de Información Gerencial – Administración de la Empresa Digital X Edición de Laudon y Laudon

  • Cubos de Información de José Farfán. 

  • Minería de Datos en Inteligencia de Negocios de Felipe Mullicundo y Leonardo Tito

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