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Topicos Avanzados de Ingeniería Profesor: Ing. Pedro Chávez Farfán Semana 4.

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1 Topicos Avanzados de Ingeniería Profesor: Ing. Pedro Chávez Farfán Semana 4

2 Sistemas de Soporte a la Decisiones e Inteligencia de Negocios Conceptos generales El Problema de las Decisiones Visión general de los DSS Tipos de Sistemas DSS Concepto y elementos de Inteligencia de Negocios Plataformas de BI existentes en el mercado. Arquitectura de los Sistemas de Business Intelligence. Objetos y componentes. Cubos y Data Targets. Explotación de Información. Topicos Avanzados de Ingeniería

3 El entorno de las decisiones Muchos directivos se enfrentan a la paradoja de que cada vez tienen más información y menos tiempo para analizarla. La internacionalización de los mercados, y la consiguiente intensificación de la dinámica competitiva, convierten lo anterior en un auténtico reto de gestión. La capacidad para tomar decisiones con rapidez, basadas en un adecuado conocimiento de la realidad de la empresa así como del mercado y sus tendencias, ha pasado a convertirse en una nueva fuente de ventaja competitiva.

4 El problema de las Decisiones

5 Tipos de Decisiones Repetitivas Descuentos a clientes Comisiones de ventas Depreciaciones o amortiz. Compras de suministros Entregas a consignación Clasif. de desembolsos No repetitivas Asociaciones estratégicas Fusiones Nuevas líneas de produc. Nuevos mercados Materiales sustitutos Costeo ABC

6 Matriz de Soporte a las Decisionesc(by Gory and Scott-Morten, 1971) Tipos de Decisiones

7 Sistemas de Apoyo a las Decisiones Se define como un conjunto de programas y herramientas que permiten obtener de manera oportuna la información que se requiere durante el proceso de la toma de decisiones que se desarrolla en un ambiente de incertidumbre Ej.Como invertir en el mercado agrícola considerando la crisis financiera, la devaluación de las divisas y la alta competitividad ?

8 Sistemas de Apoyo a las Decisiones Los DSS (Sistema de Soporte a las Decisiones), son sistemas de información basados en computadora, las cuales combinan modelos y datos para intentar resolver problemas no estructurados o semiestructurados utilizando una interfaz amigable para el usuario.

9 Tipos de DSS Sistemas de Información Gerencial: También llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS o MIS). Se fundamentan en información de los sistemas internos de la organización.

10 Tipos de DSS Sistemas de Información Ejecutiva (EIS): Son el tipo de DSS que mas se usa en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información externa e interna de su empresa.

11 Tipos de DSS Sistemas expertos basados en Inteligencia Artificial (SSEE). Simulan el conocimiento de un experto y lo usan de forma efectiva para resolver un problema concreto.

12 Compra de materiales Programación de la producción Proyecciones financieras Modelos de Simulación de NegociosModelos de Inventario Control de proyectos Ejemplos de S.I. De Apoyo a las Decisiones

13 Sistemas de Apoyo a las Decisiones A partir de 1990 aproximadamente, los almacenes de datos (datawarehouses), el procesamiento analítico en línea (OLAP), la minería de datos (data mining), comenzaron a ampliar el ambito de los DSS y condujerón a lo que se conoce como BI. Con el cambio de milenio se introdujeron nuevas aplicaciones analíticas basadas en la web.

14 Sistemas de Apoyo a las Decisiones Es evidente que los DSS pertenecen a un entorno con fundamentos multidisciplinarios, incluyendo (pero no exclusivamente) la investigación en base de datos, inteligencia artificial, iteracción hombre-maquina, métodos de simulación, ingeniería de software y telecomunicaciones.

15 Business Intelligence BI es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área (normalmente almacenada en un datawarehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones.

16 Business Intelligence Business Intelligence (BI) es un término paraguas que abarca los procesos, las herramientas, y las tecnologías para convertir datos en información, información en conocimiento y planes para conducir de forma ecaz las actividades de los negocios. BI abarca las tecnologías de datawarehousing los procesos en el back end, consultas, informes, análisis y las herramientas para mostrar información y los procesos en el front end.

17 Business Intelligence (BI) BI es una tecnología que combina arquitecturas, herramientas, DB, herramientas analíticas, aplicaciones y metodologías. El objetivo principal de BI es facilitar el acceso a los datos (y modelos) para facilitar a los gerentes de empresas sus actividades de analisis de negocios.

18 Business Intelligence: arquitectura Fuentes de datos corporativos. Extracción, Transformación y carga de los datos Almacenamiento masivo de datos estructurado para soportar consultas multidimensionales ágilmente. Integración del sistema de B.I. con el entorno de seguridad corporativo Generación y publicación de análisis para los informes. Acceso global vía web a la información según definición de perfiles de usuario.

19 Heterogeneous data sources END USER TOOLS AND PERFORMANCE MANAGEMENT APPS Excel PerformancePoint Server BI PLATFORM SQL Server Reporting Services SQL Server Reporting Services SQL Server Analysis Services SQL Server Analysis Services SQL Server DBMS SQL Server Integration Services SharePoint Server DELIVERY Reports Dashboards Excel Workbooks Excel Workbooks Analytic Views Analytic Views Scorecards Plans BI – MS Sql Server

20 Business Intelligence: Procesos IMPLANTACIÓN DE PROCESO OLAP DE ANÁLISIS Creación de una estructura multidimensional para el acceso a la información. Posibilidad de realizar consultas de datos e informes a diferentes niveles de detalle. DESARROLLO DE UN MODELO DE DATAMINING Extracción de tendencias ocultas en grandes volúmenes de datos. Explicaciones de las tendencias descubiertas en función de parámetros accionables de negocio. CONSTRUCCIÓN DE UN DATA WAREHOUSE Integración y normalización de las diferentes fuentes de datos involucrados en el proyecto. Data Warehouse estructurado para el acceso óptimo a la información. ANÁLISIS DE NEGOCIO Y ANÁLISIS TECNOLÓGICO Definición y análisis de los objetivos de negocio del proyecto. Definición de las necesidades tecnológicas asociadas a los objetivos de negocio.

21 Business Intelligence: arquitectura

22 Data Warehouse Bill Inmom (teórico): Un Data Warehouse es una colección de datos orientada al negocio, integrada, variante en el tiempo y no volátil para el soporte del proceso de toma de decisiones de la gerencia. Conceptos generales de BI

23 Data Warehouse Es una base de datos que contiene datos que provienen de diferentes sistemas operacionales (integración), consolidados a una determinada fecha (variante en el tiempo) y centrados en una determinada materia de negocio (ventas, consumos, uso del sitio Web...). Su estructura se diseña para dar respuesta ágil a las consultas y facilitar la distribución de sus datos, no para soportar procesos de gestión. No se actualizan sus datos, sólo son incrementados (no volátil).

24 Conceptos generales de BI DataMart Los Data Mart están dirigidos a una comunidad de usuarios dentro de la organización, con objetivos comunes. Los Data Mart almacenan información de un número limitado de áreas; por ejemplo, pueden ser de marketing y ventas o de producción. Normalmente, los Data Mart son más pequeños que los datawarehouses. Tienen menos cantidad de información, menos modelos de negocio y son utilizados por un número inferior de usuarios.

25 Metadata El Metadata es el repositorio central de información de la información. Nos da el signii cado de cada uno de los componentes y sus atributos que residen en el datawarehouse (o Data Mart). Conceptos generales de BI

26 ODS Los ODS son una extensión de la tecnología de los datawarehouses. Los ODS consolidan datos de múltiples fuentes provinientes de distintos sistemas de información no integrados y facilitan un acceso online integrado sobre esa información. La principal diferencia con los datawarehouses es que los datos de los ODS son volátiles y se actualizan en tiempo real. Conceptos generales de BI

27 OLAP On-Line Analyitical Processing) : Estructura de almacenamiento que permite realizar diferentes agregaciones y combinaciones de datos según distintas perspectivas de observación. Producen otros datos (más agregados, combinados).

28 Data Mining - Segmentación Conceptos generales de BI

29 Las herramientas de Minería de Datos: Son muy variadas: permiten extraer patrones, modelos, descubrir relaciones, regularidades, tendencias, etc. Producen reglas o patrones (conocimiento). Aunque los algoritmos son importantes, la solución es más que un conjunto de técnicas y herramientas. Las técnicas se tienen que aplicar en el caso correcto a los datos correctos Conceptos generales de BI

30 Beneficios de BI Los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI pueden ser de distintos tipos: Beneficios tangibles, por ejemplo: reducción de costes, generación de ingresos, reducción de tiempos para las distintas actividades del negocio. Beneficios intangibles: el hecho de que tengamos disponible la información para la toma de decisiones hará que más usuarios utilicen dicha información para tomar decisiones y mejorar nuestra posición competitiva

31 Beneficios de BI Los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI pueden ser de distintos tipos: Beneficios estratégicos: Todos aquellos que nos facilitan la formulación de la estrategia, es decir, a qué clientes, mercados o con qué productos dirigirnos

32 Mercado de BI El mercado de software BI alcanzo los $10 billones en 2010 (Gartner Research).

33 SAP BI – BO


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