Business Intelligence.

Presentación del tema: "Business Intelligence."— Transcripción de la presentación:

1 Business Intelligence.
L.S.C.A. David Reyes Hernández

2 ¿Qué es inteligencia de negocios?
Es el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la empresa. Uso de un almacén de información como herramienta estratégica y táctica para ganar ventaja competitiva, así como apoyar el proceso de toma de decisiones. Habilidad de explorar y analizar datos para revelar la existencia de tendencias dentro de un negocio.

3 Inteligencia de Negocios ¿Por qué?
Bases de datos más y grandes y complejas. Diferentes lenguajes y tipos de bases de datos. Exceso de trabajo al cubrir requerimientos del lado del negocio. Diferentes servidores. Muchos reportes. Respuesta lenta. Sin comparaciones ni tendencias.

4 ¿Qué puede hacer con Business Intelligence?
Con BI se puede: Generar reportes globales o por secciones. Crear una base de datos de clientes. Crear escenarios con respecto a una decisión. Hacer pronósticos de ventas y devoluciones. Compartir información entre departamentos. Análisis multidimensionales. Generar y procesar datos. Cambiar la estructura de toma de decisiones. Mejorar el servicio al cliente.

5 Áreas más comunes en las que las soluciones de inteligencia de negocios son utilizadas:
Ventas: Análisis de ventas; Detección de clientes importantes; Análisis de productos, líneas, mercados; Pronósticos y proyecciones. Marketing: Segmentación y análisis de clientes; Seguimiento a nuevos productos. Finanzas: Análisis de gastos; Rotación de cartera; Razones Financieras. Manufactura: Productividad en líneas; Análisis de desperdicios; Análisis de calidad; Rotación de inventarios y partes críticas.

6 ¿Quién necesita soluciones de Business Intelligence?
Si usted puede contestar afirmativamente por lo menos a una de las siguientes preguntas, entonces usted es candidato a beneficiarse de las soluciones de BI. ¿Pasa más tiempo recolectando y preparando información que analizándola? ¿En ocasiones le frustra el no poder encontrar información que usted está seguro que existe dentro de la empresa? ¿Pasa mucho tiempo tratando de hacer que los reportes en Excel luzcan bien? ¿Quisiera tener una guía sobre las cosas que han sucedido cuando los administradores anteriores implementaban determinada estrategia? ¿No sabe qué hacer con tanta información que tiene disponible en la empresa? ¿Quiere saber qué productos fueron los más rentables durante un periodo determinado? ¿No sabe cuáles son los patrones de compra de sus clientes dependiendo de las zonas? ¿Ha perdido oportunidades de negocio por recibir información retrasada? ¿Trabaja horas extras el fin de mes para procesar documentos o reportes? ¿No sabe con certeza si su gente está alcanzando los objetivos planeados? ¿No sabe si mantiene una comunicación estrecha entre las diversas áreas de su empresa hacia una estrategia común? ¿No tiene idea de por qué sus clientes le regresan mercancía?

7 Componentes de Business Intelligence.

8 Data Warehouse. Conceptos Básicos
Un Data Warehouse es un almacenamiento separado y homogéneo donde son cargados datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.

9 Conceptos Básicos Data Warehouse. Colección integrada de información corporativa diseñada para la recuperación y el análisis en apoyo a los procesos de toma de decisiones. Repositorio completo de datos de la empresa, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica

10 Ventajas - Data Warehouse.
Conceptos Básicos Ventajas - Data Warehouse. Datos de toda la compañía, organizados para facilitar las consultas más analíticas que transaccionales. Los procesos de transformación han sido aplicados a los datos para permitir un tiempo de respuesta mínimo a las consultas. Modelo de datos multidimensional para hacer más fácil la navegación y explotación de datos. La administración de la seguridad está centralizada para garantizar la necesidad de información dependiendo del perfil de los usuarios.

11 Datamart. Conceptos Básicos
Un subconjunto del Data Warehouse para cierto grupo de usuarios o funciones del negocio.

12 Datamart. Conceptos Básicos Qué es Es una parte de un DWH
De un fin específico o actividad de negocio Una solución táctica Por qué construir un Datamart Consultas más rápidas y menos usuarios Tiempo de desarrollo más rápido Datamarts integrados Asegurar la consistencia de datos Requiere de una planeación avanzada

13 Metadatos. Conceptos Básicos
Los metadatos son datos sobre los datos almacenados. Por ejemplo, definir los tipos de datos, tamaños, diccionario de datos, etc. Es fundamental para una bodega de datos conocer la naturaleza de los datos y su localización. Los metadatos pueden proporcionar una visión estandarizada, facilitan hacer transformaciones y cambios de los datos. Para desarrollar aplicaciones exitosas es importante compartir la información de los metadatos.

14 OLTP (Online Transaction Processing).
Conceptos Básicos OLTP (Online Transaction Processing). Son sistemas de información operacionales que facilitan y manejan aplicaciones orientadas a transacciones. Manejan gran detalle de cada operación Ejemplos: Banca Aerolíneas Manufactura Supermercados

15 OLAP (Online Analytical Processing).
Conceptos Básicos OLAP (Online Analytical Processing). Tecnología que permite la explotación de datos en diferentes puntos de vista o dimensiones

16 Tipos de OLAP. OLAP Relacional (ROLAP) OLAP Multidimensional (MOLAP)
OLAP Híbrida (HOLAP)

17 MOLAP En un sistema MOLAP (OLAP multidimensional) los datos se encuentran almacenados en una estructura multidimensional. Para optimizar los tiempos de respuesta, el resumen de la información es usualmente calculado por adelantado. Estos valores precalculados o agregaciones son la base de las ganancias de desempeño de este sistema. Algunos sistemas utilizan técnicas de compresión de datos para disminuir el espacio de almacenamiento en disco debido a los valores precalculados.

18 ROLAP ROLAP (OLAP Relacional) es un sistema en el cual los datos se encuentran almacenados en una base de datos relacional. Típicamente, los datos son detallados, evitando las agregaciones y las tablas se encuentran normalizadas.

19 HOLAP Un sistema HOLAP (OLAP Híbrido) mantiene los registros detallados en la base de datos relacional, mientras que los datos resumidos o agregados se almacenan en una base de datos multidimensional separada. Este método de almacenamiento es una combinación de los dos anteriores e intenta rescatar lo mejor de cada uno.

20 Conceptos Básicos OLTP - OLAP

21 Indicador, Medida,Variable, Fórmula.
Conceptos Básicos Indicador, Medida,Variable, Fórmula. Objeto de estudio. Cada indicador tiene asociada una serie de dimensiones sobre las que se pueden clasificar sus valores. Por ejemplo, algunos indicadores son: Ingresos(<Tiempo>, <Geografía>, <Producto>) Número de Empleados(<Tiempo>, <Geografía>) Si el indicador contiene datos almacenados se habla de Variable Multidimensional. Si por el contrario, lo que se almacena es la expresión para calcular esos datos a partir de otros (que puede ser una fórmula o un programa), se habla de Fórmula Multidimensional

22 Dimensiones. Enfoque bajo el cual se está evaluando el indicador.
Conceptos Básicos Dimensiones. Enfoque bajo el cual se está evaluando el indicador. Ventas Netas, que en el mes de Enero fueron $2 Millones, pero usted quiere ver desglosado ese valor por tipo de cliente y luego por zona.

23 Conceptos Básicos Drill Down. Descomponer (visualmente) en detalle un dato según una jerarquía de una dimensión.

24 Conceptos Básicos Data-Mining. Proceso no trivial de análisis de grandes cantidades de datos con el objetivo de extraer información útil. Por ejemplo, se trata de aplicar algoritmos de clasificación de datos para realizar predicciones futuras, o estudios de correlación entre variables aparentemente independientes. Para ello, es común la utilización de Redes Neuronales o Algoritmos Evolutivos.

25 Tipos de Sistemas de información: Sistema de información Ejecutivo.
Conceptos Básicos Tipos de Sistemas de información: Sistema de información Ejecutivo. Métricas que le permitirán ver como va el negocio en una forma rápida, resumida y actualizada. Sistemas integradores de datos de diferentes sistemas operacionales.

26 Conceptos Básicos Tipos de Sistemas de información: Sistema para el Soporte de Decisiones Muestra a profundidad cómo va el negocio. Ahondar en las causas de por qué ha obtenido ese resultado. Tomar decisiones más acertadas para planear los próximos objetivos o corregir alguna desviación a los mismos.

27 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos
EIS DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización de Información

28 Proceso de desarrollo Análisis y definición del alcance Mapeo de datos
Extracción de información Creación de vistas ejecutivas Creación de cubos multidimensionales Transformación de información Capacitación a usuarios y sistemas Documentación Proceso de desarrollo

29 Proceso de desarrollo Extracción de información
Análisis y definición del alcance Mapeo de datos Creación de vistas ejecutivas Transformación de información Creación de cubos multidimensionales Capacitación a usuarios y sistemas Documentación Proceso de desarrollo

30 Análisis y definición del alcance.
Esfuerzo conjunto Clientes principales Sistemas Equipo de Desarrollo Posibles elementos del alcance del proyecto: Fecha de entrega del proyecto Productos a entregar Beneficios cuantitativos potenciales del proyecto Administración general del proyecto Significativo, quiere decir que debe dar valor a la organización, al atender requerimientos claramente definidos. Manejable significa que sea capaz de ser realizado, es decir, iniciar con un proyecto pequeño, controlable y sobre todo medible. Enfocarse inicialmente en un requerimiento estratégico específico de la organización, soportado por datos que se obtienen de una sola fuente de datos Se deberá definir el alcance en términos de un proceso de negocio (atención a las órdenes de clientes, o procesamiento de los pagos de clientes, por ejemplo).

31 Mapeo de Datos de la fuente al destino.

32 Proceso de desarrollo Extracción de información
Análisis y definición del alcance Mapeo de datos Creación de vistas ejecutivas Transformación de información Creación de cubos multidimensionales Capacitación a usuarios y sistemas Documentación Proceso de desarrollo

33 ETL. Extraction Transformation and Load.
Permite conectarse a diferentes bases de datos, extraer información de las mismas, transformarla y cargarla a una base de datos diferente. Permiten almacenar la información tal y como se requiere en un diagrama estrella o relacional.

34 Procedimientos de extracción.
Los procesos de extracción de información dependen de la base de datos en la que se depositará el data warehouse. Son programados para conectarse a las bases de datos transaccionales del cliente, transformar los datos, sumarizarlos y almacenarlos en el data warehouse.

35 Proceso de desarrollo Extracción de información
Análisis y definición del alcance Mapeo de datos Creación de vistas ejecutivas Transformación de información Creación de cubos multidimensionales Capacitación a usuarios y sistemas Documentación Proceso de desarrollo

36 CUBO. El cubo nos permite modelar los datos y visualizarlos en multiples dimensiones.

37 El centro de la estrella es la tabla de hechos
Esquema Estrella. Tabla central rodeada por muchas tablas de dimensiones que contienen descripciones desnormalizadas de los hechos. El centro de la estrella es la tabla de hechos Los puntos de la estrella son las tablas de dimensiones

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39 Componentes de una estrella.
Tablas de Dimensiones Tienen relaciones de uno a muchos a la tabla de hechos Incluye menos renglones que la tabla de hechos Consiste en la información descriptiva Contiene múltiples columnas para ayudarnos en la jerarquía de datos Tiene una llave primaria de la dimensión Está estructurada para permitir cambios. Tabla de hechos Contiene las medidas Que deben ser aditivas y numéricas Llaves compuestas forman la llave primaria Llaves foráneas Datos Estáticos

40 Esquema Copo de Nieve. Similar a un diagrama estrella, pero con dimensiones normalizadas Evita duplicidad de información en las dimensiones Requiere mayor tiempo de procesamiento, pues involucra más joins.

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42 Proceso de desarrollo Extracción de información
Análisis y definición del alcance Mapeo de datos Creación de vistas ejecutivas Transformación de información Creación de cubos multidimensionales Capacitación a usuarios y sistemas Documentación Proceso de desarrollo

43 Documentación y Capacitación.
Toda la documentación que se genere del proyecto, como los manuales de usuario, manual técnico operativo, minutas, etc. Capacitación Usuario Final Capacitación Sistemas

44 Herramientas para la creación de modelos.

45 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos
EIS DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización de Información

46 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos Visualización EIS
DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización

47 Fuentes de Datos. Bases de datos relacionales (transaccionales) Oracle
MS SQL Server Informix DB2 Sybase MySQL

48 Fuentes de Datos (cont.)
ERPs SAP R/3 JD Edwards Peoplesoft Otros Otras fuentes Hoja de cálculo (Excel, Lotus 123, etc.) Bases de datos pequeñas (dBase, FoxPro) Archivos planos

49 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos Visualización EIS
DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización

50 ETL. DataStage (Ascential) Oracle Warehouse Builder (Oracle)
DTS (Microsoft) DecisionStream(Cognos) Warehouse Administrator (SAS) Extractores de SAP Informatica Ab Initio

51 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos Visualización EIS
DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización

52 DWH: BD Relacional Oracle DB2 Teradata MS SQL Server Sybase RedBrick
Informix

53 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos Visualización EIS
DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización

54 Motor OLAP. ROLAP MOLAP Cualquier base de datos relacional
Estructuras propietarias Cognos (Power Cubes) Hyperion (Essbase) Analysis Services (Microsoft) SAS (OLAP Server) MicroStrategy (construcción de cubos al vuelo) SAP Business Information Warehouse (SAP)

55 E T L DWH BD Relacional Motor OLAP Fuentes de Datos Visualización EIS
DSS DWH E T L Reporteador BD Relacional Motor OLAP Balanced Scorecard Dispositivos Móviles Tecnología Push Fuentes de Datos Visualización

56 Visualización. EIS Artus (Bitam) Business Objects Cognos (Visualizer)
MicroStrategy Oracle BI Beans SAP Business Explorer DSS Hyperion (Analyzer, Brio) Cognos (PowerPlay) Oracle Discoverer Web AF (SAS) Temtec Executive viewer

57 Visualización (cont.) Reporteo Papiro (Bitam)
Cognos Impromptu o ReportNet Hyperion Brio EIS (SAS) Balanced Scorecard Stratego (Bitam) SAS SPM Oracle Balanced Scorecard

58 Visualización (cont.) Dispositivos móviles Artus (Bitam) Oracle iAS
Tecnología Push Advisor (Bitam) MicroStrategy NarrowCast Server

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62 Conclusiones. ¿Qué es BI?
Es un set de tecnologías que van desde arquitecturas para almacenar datos, metodologías, técnicas para analizar información y software entre otros, con un fin común para el apoyo a la toma de decisiones. ¿Qué es un Datawarehouse? Es una base de datos que contiene datos de la empresa, además de integrar una serie de datos históricos. Tiene una orientación a uno o varios temas, con datos consolidados y consistentes, estructurados para su distribución y consulta.

63 Conclusiones. ¿Qué limitantes tengo para un sistema de información ejecutivo? La principal limitante es la falta de datos, es decir que los mismos no se estén capturando. ¿Cuál es la fortaleza de un SIE? Fundamentalmente darle a los tomadores de decisiones la información correcta, en el momento correcto y en el lugar correcto, permitiéndoles tomar mejores decisiones. ¿Es un sistema exclusivo para el área financiera? No, las soluciones de BI proveen respuestas a preguntas reales, involucrando todas las unidades funcionales del negocio.

64 Conclusiones. ¿Qué puedo esperar de una solución de BI?
Una rápida recuperación de mi inversión. Incentivar a los usuarios a tomar decisiones y acciones. Que crezca y se adapte a las necesidades cambiantes de la organización. Ser adoptado por los usuarios como un camino a la toma de decisiones.  Tengo varias Bases de Datos, ¿puedo almacenar la información en un mismo Data Warehouse? Desde luego que sí, al concentrar la información en una Data Warehouse, el acceso a la información es más rápido, además de que es posible hacer cruces entre la información de diferentes Bases de Datos.