IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE BUSINESS INTELLIGENCE TFG / Alumno: Juan Ignacio Debiasse / Catedra: Prof. Dr. Carlos Daniel Martinez.

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1 IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE BUSINESS INTELLIGENCE TFG / Alumno: Juan Ignacio Debiasse / Catedra: Prof. Dr. Carlos Daniel Martinez

2 MACROAMBIENTE ANÁLIS FODA CONCLUSIONES FINALES ASPECTO TECNOLÓGICO ARQUITECTURA BI FUTURAS LINEAS DE INVESTIGACIÓN INTRODUCCIÓN/BUSINESS INTELLIGENCE PROPUESTA ESTRATÉGICA

3 Datos Información Conocimiento Business Intelligence 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.

4 2009: BI como soporte a BIG DATA. 2001: Inicios de data mining. 2000: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas Business Intelligence (Oracle, SAP, IBM, Microsoft). 1990: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI. 1989: Introducción del término Business Intelligence (Howard Dresner). 1980: Creación del concepto Datawarehouse (Ralph Kimball, Bill Inmon), y aparición de los primeros sistemas de reporting. 1970: Desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). 1969: Creación del concepto de base de datos (Codd).

5 POLITICO LEGAL Ministerio de cienciencia y tecnlogía MACRO ECONÓMICO Incremento en el mercado Segmentación de productos SOCIO CULTURAL Ventaja Competitiva DEMOGRÁFICO Democratización de la información Mayores Beneficios TECNOLÓGICO Inteligencia de negocio Infraestructura modular

6 Aumento de ingresos y reducción de gastos Agilidad en el proceso de toma de decisiones Existe un mal concepto del software del BI Competencia directa empresas posicionadas en el mercado

7 EstrategiaFUNCIONAL CalidadInnovaciónEficiencia Estrategia de NEGOCIOS Segmentación Diferenciación Ventaja Competitiva

8 ETL ERP CRM OPERATIONAL SYSTEM Archivos planos ETLExtracción Transformación Carga Información resumida Metadatos DATA WAREHOUSE GENERACIÓN DE ANALISIS MINERIA DE DATOS GENERACIÓN REPORTES (KPIs) ARCHIVOS PLANOS Datos atómicos

9 Meta 4 España y Portugal Meta 4 España y Portugal Denarius Argentina Hyperion Denarius Chile Denarius Uruguay CCMX Sistema UNO Colombia RHEVOLUTION Brasil Datawarehouse Corporativo Navision Rumania Adryan/sap Peru ORIENTADO A TEMAS – VARIENTE EN EL TIEMPO – NO VOLATIL –INTEGRADO

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11 EMAIL DATABASE BIG DATA DATABASE

12  Orientación hacia BIG DATA, almacenamiento de grandes volúmenes de información, análisis por parte del usuario final sin predefinir dimensiones.  Incremento en IN MEMORY para que las organizaciones puedan procesar información de manera más rápida.

13 La importancia de integrar el BI al trabajo diario en las posiciones de decisión y la inmejorable oportunidad para los departamentos de IT que deberían ser el puente de contacto y promoción del intercambio que proponemos. El avance e importancia del BI debe inducir a mejorar la escucha a sus end user y profundizar la calidad del modelado de datos como apoyo a la toma de decisiones, entendiendo los criterios de evaluación de alternativas. Deben aportar experiencia en la preparación de una estructura de datos eficiente para la construcción del Datawarehouse. BI tendrá que beneficiarse de las mejoras metodológicas aportadas por el pensamiento sistémico para abordar situaciones o programas complejos, permitiendo priorizar oportunidades de mejora de negocio con sus métricas y KPIs. BI deberá evolucionar de la misma forma que en otras ingenierías han evolucionado con éxito de las metodologías. El beneficio esperado es un mayor potencial de éxito, al contemplar las acciones necesarias: tecnológicas, organizacionales, de proceso y de comportamiento.

14 Juan Ignacio Debiasse ¡Gracias!