BUSINESS INTELIGENCE

Definimos Bussines Inteligence como la transformación de los datos de una compañía en conocimiento con el objetivo de conseguir una ventaja competitiva frente a las demás compañías. En cambio sí lo miramos desde un punto de vista más pragmático y lo asociamos con las tecnologías de la información, lo definiremos como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que consiguen agrupar y transformar la información  de los sistemas de transacciones e información estructurada, para su explotación directa, es decir, para su análisis y conversión en conocimiento soporte a la toma de decisiones.

“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.”

Los BI te permiten:

                Observar

                Comprender

                Predecir

                Colaborar           

                Decidir

En un BI no se relaciona de la misma forma los datos, la información y el conocimiento.

Los datos son la unidad mínima y se refiere a los elementos primarios de información, si se presentan solos no tienen significado ni importancia a la hora de afrontar una toma de decisiones ya que serian un conjunto de valores sin más.

La información es el global de datos ya procesados y que tienen un significado, es decir, una relevancia, propósito y contexto). Son necesarios para la toma de decisiones ya que disminuyen el “factor sorpresa/desconocido”.

Los datos pueden pasar a ser información si le añadimos valor:

Por lo tanto, la información contiene datos dentro de un contexto, y además son útiles.

El conocimiento es un sumando de experiencias, valores e información que se utilizan como contexto/marco para añadir nuevas experiencias e información. Su mayor uso se reconoce a la hora de actuar y tomar decisiones.

Los principales productos BI que tenemos actualmente son:

                Cuadros de Mando Integrales (CMI)

                Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

                Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Los componentes de orígenes de datos más reconocidos en el BI actualmente son:

                Datamart

                Datawarehouse

La mayoría de las soluciones que son ofrece BI originan su labor en bases de datos, ERPS, ficheros de texto… Para ello se hace un primer paso de extracción, transformación y carga de datos, este proceso se ayuda de un almacén intermedio (ODS), que actúa de intermediario entre la fuente y el destino para evitar la saturación de los servidores.

La información final, ya depurada, se guarda en un datawarehouse corporativo. Los datamarts se cara se caracterizan por poseer la estructura óptima para el análisis de los datos mediante bases de datos transaccionales (OLTP) o mediante bases de datos analíticas (OLAP).

Todas las empresas acumulan datos sobre sus clientes, producción, efectividad de las campañas llevadas a cabo, datos sobre proveedores y asociados… Algunas aplicaciones de la BI son:

Departamento de recursos humanos: satisfacción de los empleados, absentismo laboral, beneficio hora/hombre…

Departamento de atención al cliente: el BI permite saber con certeza el valor de los segmentos del mercado, los clientes más beneficiosos y los clientes de forma individual.

Departamento económico-financiero: el BI accede a los datos de forma inmediata y en tiempo real, haciendo de forma rápida eficaz tareas como presupuestos, proyecciones, tesorería, balances y cuentas de resultados.

Departamento de ventas: el BI facilita la compresión de las nuevas formas de mercado y las nuevas necesidades de los consumidores.

Departamento de producción: el BI es también un mecanismo para analizar el rendimiento de cualquier proceso operativo, puesto que va desde el control de calidad hasta la planificación y la historizacion de la producción.

Departamento de compras: el BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información básica necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio.

Departamento de marketing: el BI permite identificar de forma precisa los segmentos de clientes y estudiar el comportamiento de estos.

QUE ES UN DATAWAREHOUSE

La definición de “datawarehouse” fue dada por primera vez de manos de Bill Inmon, y se traduce literalmente como almacén de datos.

Hoy en día un datawarehouse es una base de datos corporativa que ejecuta los datos transacciones depurados y estructurados para actividades de query y reporting. Un datamart es una base de datos especializada, dirigida a complacer las necesidades de clientes/usuarios.

Las principales características de un datawarehouse son:

                Integrado: los datos almacenados tienen que formar parte de una estructura consistente. La información suele ser configurarse también según los niveles de detalle.

                Temático: los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del conocimiento se forman según el entorno operacional y se agrupan según temas para facilitar su entendimiento y acceso.

                Histórico: el tiempo es una parte implícita en un datawarehouse y sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias.

                No volátil: el almacén de información existe para usarlo como referencia como para modificarlo, por lo tanto, la información que este comprende es permanente.

                Contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de regreso, su fiabilidad, forma de cálculo… y entre sus funciones destaca simplificar y automatizar la obtención de información.

El proceso de construcción del datawarehouse, denominado ETL (Extracción, tranformación y carga), desde los sistemas de operaciones de una compañía comprende:

                Extracción: obtención de información de las distintas fuentes, tanto internas como externas.

                Transformación: filtrado, limpieza, depuración, homogeneizacion y agrupacion de información.

Carga: organización y actualización de los datos y metadatos en la base de datos.

QUE ES UN DATAMART:

Un datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de una seccion espcifica de los negocios.

Sus principal caracterisca es: disponer de una estrcutura optima de datos para analizar la información.

Por lo tanto, para crear el datamart de un area funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura optima para el analisis de su informació, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP o una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependera de los datos, requesitos y caracteristicas de cada departamento. Según esta estructua hay dos tipos de datamarts:

                Datamart OLAP: se basa en los cubos OLAP, que se contruyen agregando las dimensiones y los indicadores de cada cubo relacional.

                Datamart OLTP: pueden basar en un simple extracto del datawarehouse, pero lo comun es introducir mejoras en su rendimiento aprivechando las caracteristicas particulares de cada area de la empresa. Las mas usadas son las tablas report y las vistas materializadas.

Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisispresentan las siguientes ventajas:

Poco volumen de datos

Mayor rapidez de consulta

Consultas SQL y/o MDX sencillas

Validación directa de la información

Facilidad para la historización de los datos

CUADRO DE MANDO:

Un Cuadro de Mando Integral (CMI), También conocido como Balance Scorecard (BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o unidades.

También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia, mostrando de forma continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan los resultados definidos en su plan estratégico.             

Los tipos de Cuadros de Mando son varios: Cuadro de Mando Operativo y Cuadro de Mando Integral     .