Tecnologías de información en la estrategia de negocio Unidad III

Presentación del tema: "Tecnologías de información en la estrategia de negocio Unidad III"— Transcripción de la presentación:

1 Tecnologías de información en la estrategia de negocio Unidad III
Estructuras de información Pierre Sergei Zuppa Azúa

2 KEYWORD

3 LOCUS DE CONTROL (CONTROL INTERNO-EXTERNO)
Para una tarea determinada, las personas se comportan según creen que su ejecución depende de ellos mismos o no.

4 LOCUS DE CONTROL Interno Externo
Tendencia a atribuir a causas internas todo aquello que les suceda. Estas personas perciben que los eventos positivos o negativos ocurren como efecto de sus propias acciones y que están bajo su control personal. Estos individuos están más inclinados a litigar en caso de crisis interpersonal. Tendencia a atribuir a causas externas todo aquello que les suceda. Estas personas perciben el refuerzo como no contingente a sus acciones, sino como resultado del azar, el destino, la suerte o un poder sobrenatural. Estos individuos pueden mostrarse más confiados al enfrentarse a problemas porque no depende de ellos.

5 DATA WAREHOUSE (ALMACÉN DE DATOS)
Es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. Su creación representa, en la mayoría de las ocasiones, el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de business intelligence. Su principal ventaja radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en 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 de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).

6 CARACTERÍSTICAS DEL DATA WAREHOUSE
Integrado: Los datos almacenados deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios. Temático: Son los datos necesarios para que en el proceso de generación del conocimiento del negocio se integren desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Histórico: La información almacenada sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones. No volátil: El almacén de información existe para ser leído, pero no modificado. Metadatos: Datos sobre los datos, es decir, permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo, etc., que serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.

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8 OBJETIVOS DE LOS METADATOS
Según el colectivo al que va dirigido, son: Dar soporte al usuario final, ayudándole a acceder al data warehouse con su propio lenguaje de negocio, indicando qué información hay y qué significado tiene. Ayuda a construir consultas, informes y análisis, mediante herramientas de business intelligence, como DSS, EIS o CMI. Dar soporte a los responsables técnicos del data warehouse en aspectos de auditoría, gestión de la información histórica, administración del data warehouse, elaboración de programas de extracción de la información, especificación de las interfaces para la realimentación a los sistemas operacionales de los resultados obtenidos, etc. Entender cual es el proceso de construcción del mismo, denominado ETK (extracción, transformación y carga), a partir de los sistemas y operaciones de una compañía. Extracción: Obtención de información de las distintas fuentes, tanto internas como externas. Transformación: Filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información. Carga: Organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.

9 PRINCIPALES APORTACIONES DE UN DATA WAREHOUSE
Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional, basándose en información integrada y global del negocio. Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén, obteniendo un valor añadido para el negocio de dicha información. Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios. Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la relación con el cliente. Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de centros de información, estadística o de generación de informes con retornos de las inversiones espectaculares.

10 DATA MINING (MINERÍA DE DATOS)
Es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto. Es una tecnología emergente, con varias ventajas: Encuentro entre los investigadores y las personas de negocios. Ahorro de dinero. Nuevas oportunidades de negocios. Esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra la "toma de decisiones".

11 ETAPAS DEL DATAMINING Determinación de los objetivos Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining. Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, limpieza, enriquecimiento, reducción y transformación de las bases de datos. Determinación del modelo. Se realiza un análisis estadístico de los datos y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos, para tener una primera aproximación. Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja.

12 DATA MART Es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer de la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle, desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Ésta puede ser alimentada desde los datos de un data warehouse, o integrar por sí mismo un compendio de distintas fuentes de información. Por tanto, para crear el data mart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, la estructura puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio data warehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada departamento.

13 BASES DE DATOS OLTP Y OLAP
OLTP - On-Line Transactional Processing Están orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con un rollback), que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. El proceso transaccional es típico de las bases de datos operacionales. El acceso a los datos está optimizado para tareas frecuentes de lectura y escritura (por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las BD de bancos o hipermercados diariamente). Los datos se estructuran según el nivel aplicación (programa de gestión a medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental, etc.). Los formatos de los datos no son necesariamente uniformes en los diferentes departamentos (es común la falta de compatibilidad y la existencia de islas de datos). El historial de datos suele limitarse a los datos actuales o recientes.

14 BASES DE DATOS OLTP Y OLAP
OLAP - On-Line Analytical Processing Están orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos, etc. El acceso a los datos suele ser solo de lectura. La acción más común es la consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones. Los datos se estructuran según las áreas de negocio y los formatos de los datos están integrados de manera uniforme en toda la organización. El historial de datos es a largo plazo, normalmente, de dos a cinco años. Suelen alimentar de información procedente de los sistemas operacionales existentes, mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

15 TIPOS DE DATA MARTS Data mart OLAP Se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento. Data mart OLTP Las estructuras más comunes son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas.

16 BUSINESS INTELLIGENCE
Es el 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, etc.), o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio. Es la 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.

17 BUSINESS INTELLIGENCE
Productos: Cuadros de Mando Integrales (CMI). Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS). Sistemas de Información Ejecutiva (EIS). Solución: Observar, ¿qué está ocurriendo? Comprender, ¿por qué ocurre? Predecir, ¿qué ocurriría? Colaborar, ¿qué debería hacer el equipo? Decidir, ¿qué camino se debe seguir?

18 ADMINISTRACIÓN DE CONOCIMIENTO
Tiene el fin de transferir el conocimiento desde el lugar en dónde se genera, hasta el lugar en dónde se va a emplear, e implica el desarrollo de las competencias necesarias al interior de las organizaciones para compartirlo y utilizarlo entre sus miembros, así como para valorarlo y asimilarlo si se encuentra en el exterior de éstas.

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20 DATOS Son la mínima unidad semántica, y corresponden a elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes, pero sirven de apoyo a la toma de decisiones. Comparación con otros elementos. Predicción de consecuencias. Búsqueda de conexiones. Conversación con otros portadores de conocimiento.

21 INFORMACIÓN Es un conjunto de datos procesados, que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Contextualizando: Se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron. Categorizando: Se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos. Calculando: Los datos pueden haber sido procesados matemática o estadísticamente. Corrigiendo: Se han eliminado errores e inconsistencias de los datos. Condensando: Los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación). Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la incertidumbre)

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23 CONOCIMIENTO El conocimiento es un conjunto de información almacenada mediante la experiencia o el aprendizaje (a posteriori), o a través de la introspección (a priori). En el sentido más amplio del término, se trata de la posesión de múltiples datos interrelacionados que, al ser tomados por sí solos, poseen un menor valor cualitativo.

24 DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO
Los datos son la materia prima bruta de la sabiduría. En el momento en que el usuario les atribuye algún significado especial, pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento.

25 DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO

26 BALANCED SCORECARD Sistema de planificación y gestión estratégica para alinear las actividades empresariales a la visión y estrategia de la organización, mejorar las comunicaciones internas y externas, además de monitorear el desempeño de la organización sobre la estrategia y los objetivos.

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28 USO DEL BALANCED SCORECARD
Son herramientas de comunicación que se utilizan para contar una historia de cómo se crea valor para la organización. Muestran una lógica, conexión paso a paso entre los objetivos estratégicos (que se muestran como óvalos en el mapa), en forma de una cadena de causa y efecto. En términos generales, la mejora del rendimiento en los objetivos que se encuentran en la perspectiva de aprendizaje y crecimiento (la fila inferior) permite a la organización mejorar sus objetivos interiores ante la perspectiva del proceso (la siguiente fila hacia arriba), que a su vez permite a la organización crear los resultados deseados en el cliente y las perspectivas financieras (las dos primeras filas).

29 INFRAESTRUCTURA EN TECNOLOGÍA DE INFORMACIÓN
Es la integración y relación de la informática, telecomunicaciones y la técnica para el procesamiento de datos, sus principales componentes son: Factor humano. La información. El equipo. El software. Los mecanismos de intercambio electrónico de información. Política. Regulaciones. Recursos financieros.

30 ARQUITECTURA DE TI Es la capa final de la arquitectura empresarial donde todas las definiciones y acuerdos definidos en las otras capas se deben concretar en plataformas de hardware y software específicas. Esto requiere un conocimiento particular de la actualidad tecnológica en sus varios ejes de desarrollo. Se debe estudiar, entonces, la evolución tecnológica de los distintos componentes de una solución de infraestructura, así como las posibles alternativas arquitecturales que se derivan de esta evolución.

31 SEGURIDAD DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
Área que se enfoca en la protección de la infraestructura computacional y todo lo relacionado con ésta y la información contenida o circulante. Existen una serie de estándares, protocolos, métodos, reglas, herramientas y leyes concebidas para minimizar los posibles riesgos en la infraestructura o en la información. Comprende software (bases de datos, metadatos, archivos), hardware y todo lo que la organización valore (activo) y signifique un riesgo si esta información confidencial llega a manos de otras personas, convirtiéndose, por ejemplo, en información privilegiada.

32 INFRAESTRUCTURA TECNOLÓGICA PARA COMERCIO ELECTRÓNICO
La implementación del comercio electrónico requiere la creación de una adecuada infraestructura tecnológica, un marco legal apropiado y una fuerte seguridad, que garanticen las transacciones comerciales y el pago electrónico. Requiere llevar un proceso que va desde determinar los productos y servicios que buscas promover en línea, hasta redefinir tus procesos de venta, distribución, cobranza, marketing y servicio al cliente. Crear una infraestructura tecnológica implica lograr un alto nivel de automatización y desarrollar las redes para proveer el máximo acceso a Internet y al correo electrónico.

33 LEYES INFORMÁTICAS Ley de Moore La potencia de cómputo se duplica cada 2 años.

34 LEYES INFORMÁTICAS Ley de Metcalfe A medida que los miembros de una red aumentan linealmente, el valor total del sistema aumenta exponencialmente.