Sistemas de Información de Negocios IEB Taller TI Aplicada 2009

Del Modelo Conceptual a lo Físico Modelo de Negocios Flujo de Procesos Flujo de Trabajo Conceptual Reglas Modelo de Datos Interacción de Procesos Secuencia de Formulario Lógico Desempeño Base de Datos Programa Formularios Pantalla Físico

Metodología de proyectos de Sistemas Requisitos Modelo de Datos Modelo Funcional Proyecto de la Aplicación

Un modelo para el planeamiento y desarrollo

Diagrama para un Proyecto de Sistemas Requisitos Base de Datos Proceso de Negocios Interfaz, flujo de trabajo Arquitectura Proyecto de la Aplicación Reglas del Negocio Estructura General

Tipos de Sistemas de Información Clientes Proveedores Competencia Nivel Gerencial Altos Ejecutivos Sistemas de apoyo a las decisiones Sistemas Estratégicos Sistemas Transaccionales Nivel Operativo Sistemas en la Empresa

Sistemas Transaccionales (características) Automatizan tareas operativas Primer tipo de S.I. Que se implanta en la empresa Manejo intensivo en entradas y salidas, de cálculos simples. Generan grandes volúmenes de información Autorizados frecuentemente por la alta gerencia Se adaptan a paquetes de aplicación que se localizan en el mercado. Sistemas Transaccionales

Ejemplos de S.I. Transaccionales Cuentas x pagar Logística Facturación Cuentas x cobrar Remuneraciones Inventarios Conciliaciones Bancarias Contabilidad General

SISTEMAS ADMINISTRATIVOS ORGANIZACIÓN CLASICA : SISTEMAS ORIENTADOS AL PROCESO D1 P1 a1 D2 a2 P2 D3 a3 D4 P3 a6 D5 a4 P4 D6 a5 P5 D7 DATOS ARCHIVOS PROCESOS RESULTADOS

SISTEMAS ADMINISTRATIVOS ORGANIZACIÓN DE BD : SISTEMAS ORIENTADOS A LOS DATOS D1 D2 DEPURACION RECUPERACION D3 ACTUALIZACION BD D4 TRATAMIENTO ALMACENAMIENTO D5 D6 CREACIÓN Y ACTUALIZACIÓN RECUPERACIÓN Y TRATAMIENTOS RESULTADOS D7 DATOS

(sistemas de información para la toma de decisiones). Una vez satisfecha la necesidad de tener un soporte informático para los procesos básicos de la organización (sistemas de información para la gestión). Las organizaciones exigen nuevas prestaciones de los sistemas de información (sistemas de información para la toma de decisiones).

Diversos Repositorios Metodología Habitual de Análisis Sistemas Analistas de Gestión Ejecutivos/Gerentes Sistemas Transaccionales Diversos Repositorios Información: Poco Oportuna Poco Amistosa Voluminosa Poco Relevante Sin Focalizar Poco Confiable Diferente entre Áreas Sin Cobertura Completa de Factores Críticos Sistemas orientados a resolver los problemas de la operación diaria. Áreas de Sistemas Saturadas por las necesidades operacionales del día a día y requerimientos para Análisis. Grandes esfuerzos de recopilación, transcripción y formateo de información. Largos plazos de obtención. Gran margen de error.

Tendencias, patrones y excepciones Extracción e Integración Inteligencia de Negocios (BI - Bussiness Intelligence) Aprendizaje Eventos Acciones Planes Reglas Conocimiento Tendencias, patrones y excepciones Sistemas Operacionales OLTP Datos Información Extracción e Integración

Diferencias en Diseño de Soluciones Sistemas Transaccionales (OLTP) Solución de Business Intelligence (BI - OLAP) Automatizar el proceso Soportar la toma de decisiones Diseñado para ser eficiente - tiempos de respuesta Diseñado para ser efectivo - información deseada Estructura al negocio - cambia solo si lo hace el negocio Se adapta el negocio - para responder nuevas preguntas Reacciona a eventos Se anticipa a eventos Optimizado para transacciones Optimizado para consultas

Sistemas de Análisis de Información

Evolución 60’s: Informes batch (TPS): la información es difícil de encontrar y analizar, poco flexible, se necesita reprogramar cada petición. 70’s: Primeros DSS (Decision Support Systems) y EIS (Executive Information Systems): basados en terminal, no integrados con el resto de herramientas. 80’s: Acceso a datos y herramientas de análisis integradas (conocidas como intelligent business tools): Herramientas de consultas e informes, hojas de cálculo, interfaces gráficos e integrados, fáciles de usar. Acceden a las bases de datos operacionales (“killer queries”). 90’s: Almacenes de Datos y herramientas OLAP. 00’s: Herramientas de Minería de Datos y Simulación.

Herramientas para la Toma de Decisiones ¿Cuál es la diferencia entre EIS y OLAP? Un EIS (Executive Information System) es un sistema de información y un conjunto de herramientas asociadas: Proporciona a los directivos acceso a la información de estado y sus actividades de gestión. Está especializado en analizar el estado diario de la organización (mediante indicadores clave) para informar rápidamente sobre cambios a los directivos. La información solicitada suele ser, en gran medida, numérica (ventas semanales, nivel de stocks, balances parciales, etc.) y representada de forma gráfica al estilo de las hojas de cálculo. Las herramientas OLAP (On-Line Analyitical Processing) son más genéricas: Funcionan sobre un sistema de información (transaccional o almacén de datos) Permiten realizar agregaciones y combinaciones de los datos de maneras mucho más complejas y ambiciosas, con objetivos de análisis más estratégicos.

Herramientas para la Toma de Decisiones ¿Cuál es la diferencia entre OLAP y minería de datos? Las herramientas OLAP proporcionan facilidades para “manejar” y “transformar” los datos. producen otros “datos” (más agregados, combinados). ayudan a analizar los datos porque producen diferentes vistas de los mismos. Las herramientas de Minería de Datos: son muy variadas: permiten “extraer” patrones, modelos, descubrir relaciones, regularidades, tendencias, etc. producen “reglas” o “patrones” (“conocimiento”).

Almacenes de Datos Actualmente, La tecnología OLAP generalmente se asocia a los almacenes de datos, aunque: Podemos tener Almacenes de Datos sin OLAP y viceversa. Los almacenes de datos y las técnicas OLAP son las maneras más efectivas y tecnológicamente más avanzadas para integrar, transformar y combinar los datos para facilitar al usuario o a otros sistemas el análisis de la información.

Minería de Datos La Minería de Datos es un conjunto de técnicas de análisis de datos que permiten: Extraer patrones, tendencias y regularidades para describir y comprender mejor los datos. Extraer patrones y tendencias para predecir comportamientos futuros. Debido al gran volumen de datos este análisis ya no puede ser manual (ni incluso facilitado por herramientas de almacenes de datos y OLAP) sino que ha de ser (semi-)automático.

la minería de datos “analiza” los datos La Minería de Datos se diferencia claramente del resto de herramientas en el sentido de que: no transforma y facilita el acceso a la información para que el usuario la analice más fácilmente. la minería de datos “analiza” los datos

Herramientas para la Toma de Decisiones ¿Qué interrelaciones existen entre todas estas herramientas? Fuentes Internas Herramientas de consultas e informes Base de Datos Transaccional Almacén de Datos Interfaz y Operadores Herramientas EIS Fuentes Externas Fuente de Datos Fuente de Datos 3 HTML Fuente de Datos 1 texto Herramientas OLAP Herramientas de Minería de Datos La aparición de algunas de ellas han hecho cambiar la manera de trabajar de otras herramientas.

Herramientas Open Source

Herramientas Open Source

Alcance de las Herramientas Open Source