Posted Mié, 10/20/2010 - 23:41 by admin-inf
En otro artículo ya se comentó sobre la relación que
existe entre la toma de decisiones en los ámbitos
estratégico, táctico y operativo y la Inteligencia de
Negocio, indicando la importancia que esta última
ocupa en los procesos de decisión. Se podría definir la
Inteligencia de Negocio como un conjunto de
estrategias, técnicas y herramientas orientados a la
creación de conocimiento para servir como ayuda a la
toma de decisiones. Cuando una organización decide incorporar seriamente la inteligencia de
negocio en sus operaciones, implantará un sistema de información, fomentará su uso e intentará
crear una cultura tendente a nutrir, cuidar y explotar dicho sistema. Vemos pues que la
inteligencia de negocio se soporta en un sistema de información, pero no se limita a ello pues su
uso racional es responsabilidad de prácticamente todas las áreas de la organización, de nada
sirve el mejor de los sistemas si éste es dejado en el olvido o su uso es incorrecto.
Pero centrémonos ahora en ese sistema de información, línea base sobre la que se soporta un
entorno Business Intelligence. Como primera aproximación tenemos un típico sistema
operacional, en la que se dan una serie de entrada de datos y la salida aparece en forma de
listados, muchas veces de cientos de páginas. Por ejemplo un sistema de entradas de llamadas
de teléfono móvil, un
sistema de gestión de
quejas y reclamaciones,
donde el directivo puede
acceder a informes de
esas llamadas y
desglosarlo por varios
conceptos, tales como
localización geográfica,
franja horaria, etc. y
utilizar esta información
para la toma de
decisiones.
Es un sistema simple de
reporting, la característica
de esta primera
aproximación es que la
toma de decisiones se basa en la información proporcionada por el propio aplicativo, esto no es
malo en sí mismo, pero se pierde visión global pues la información de un aplicativo nada tiene
que ver con la información de otro.
La siguiente aproximación consiste en juntar todos los datos de diferentes aplicativos de un
mismo área funcional en un espacio de almacenamiento común donde la información diversa
pueda explotarse y conseguir relaciones donde antes no se podía. Por ejemplo, el área de
marketing puede consolidar la información de aplicativos independientes de ventas, campañas,
vendedores, reclamaciones, clientes, distribución, bajas, etc. en un espacio común, llamado
datamart, donde con las herramientas adecuadas se puede tener una visión global del
funcionamiento del área y posibles cambios en su entorno. Al estar la información de los
diferentes aplicativos junta en el mismo lugar, se podrían investigar relaciones antes inexistentes.
Esta aproximación incorpora elementos interesantes, tales como la necesidad de identificar la
información origen en los diferentes aplicativos y de consolidarla en un mismo formato. Por
ejemplo, un código de cliente puede ser de 4 dígitos en un aplicativo y de 15 letras en otro, para
identificar el mismo cliente. De esto se encargan los sistemas ETL (Extracción de la información,
Transformación de la misma en un formato común, Carga [Load] de la información en su nueva
ubicación).
Una aproximación más, pero con el mismo modelo consiste en incorporar al almacenamiento
común la información proveniente de los diferentes sistemas operacionales de las distintas áreas
de la compañía. Así pues, tendríamos el acceso a información financiera, de marketing, de
recursos humanos, etc. donde la visión global de la compañía aumenta. En este modelo, el
almacenamiento común de información se denomina Datawarehouse.
Pero si se desea añadir más información se podría incorporar al sistema, información externa a
la compañía, por ejemplo la que se publica en el BOE, INE, ICEX, etc. con el objetivo no sólo de
tener una visión del funcionamiento de la compañía si no también del entorno en el que ésta
opera.
Hasta aquí hemos hablado de información, pero un sistema de Business Intelligence se
caracteriza por la transformación de los datos, materia prima, en conocimiento. De esto último se
van a encargar las herramientas de explotación de la información, de entre las que podemos
citar:
- Herramientas de reporting. Lo más parecido a las herramientas clásicas, donde se generan
informes pero esta vez con información consolidada de diferentes fuentes y confeccionados con
cierto dinamismo.
Pueden presentar un
primer nivel de
conocimiento.
- Herramientas de análisis de la información. Permiten
crear asociaciones entre información de distintas fuentes y
generar visiones diferentes de una misma realidad. Son muy
útiles para la navegación por todo el volumen de información
encontrando relaciones y causas.
Pongamos un ejemplo ilustrativo sobre el uso de una
herramienta de análisis de la información. Sería rápido
comprobar que nuestro volumen de ventas no ha conseguido
los objetivos propuestos. Un inmediato desglose de las
ventas por zona geográfica nos mostraría que una de ellas
ha sido el cuello de botella. Podríamos entonces cruzar esa
zona con la información de campañas realizadas por
marketing y veríamos que una de ellas es la que produce el efecto contrario al deseado. Un análisis de esa campaña nos muestra
que consiste en el lanzamiento de dos nuevos productos, cuya intención es aumentar la cuota de mercado. A continuación
analizaríamos las cuotas de mercado desglosadas por zona, campaña y producto y veríamos que el lanzamiento de estos productos
“canibalizarían” la cuota de mercado de otros ya existentes generando además confusión en los consumidores donde una buena
parte de ellos se convertirían en clientes de la competencia.
Las herramientas de análisis de información son precisamente eso, para analizar, moverse entre los datos buscando relaciones que
pueden estar ocultas. Con estas herramientas se pueden generar listados, plantillas, etc. pero no es este su propósito. Este es un
error que personalmente he encontrado con demasiada frecuencia, fruto quizás de la falta de formación de los usuarios del sistema.
No tiene sentido utilizar una herramienta de este tipo para generar 200 folios de listado, para ello ya están las herramientas de
reporting.
- Cuadros de mando. Aunque se puede aplicar a cualquier nivel dentro de la organización, en sus orígenes estaba diseñado para
proporcionar una visión global sobre la marcha del negocio en el ámbito estratégico. Basado en un conjunto de indicadores, es un
sistema de control en forma de tablero de mando, al estilo de los que se pueden encontrar en las cabinas de aviones o, más simple,
en los indicadores típicos de los vehículos (temperatura del motor, velocidad, revoluciones, temperatura externa, estado del aceite,
etc.). Una visión global de este cuadro de mando permite tener una idea sobre la situación de la compañía en cuanto a la
implementación de la estrategia prevista.
- Minería de datos. Son herramientas que buscan patrones significativos y reglas, basados en tratamientos estadísticos, consiguen
anticiparse a acontecimientos futuros. Por ejemplo, podrían determinar la probabilidad de que un determinado cliente se dé de baja
de nuestros servicios, si ésta es superior a un margen previamente definido, se pondría en marcha programas de fidelidad
personalizados.
El modelo ampliamente aceptado queda pues como se indica en la figura y básicamente consiste en:
1. La información de origen. Pueden ser datos internos o externos.
2. Un sistema de almacenamiento de la información de origen, ya tratada, en el que se puede realizar un tratamiento integral de la
misma. Se le llama Datamart si su destino es un área de la compañía, o datawarehouse si es para la compañía entera.
3. Un módulo encargado de llevar la información de origen al almacenamiento destino, y realizar las transformaciones oportunas
para que tengan un formato homogéneo.
4. Un conjunto de herramientas para la explotación de la información y que sirven como ayuda para las decisiones en los ámbitos
estratégico, táctico y operativo. Son las que finalmente convierten la información en conocimiento.
Proyecto de expresión y espacio para la tecnología, cultura,
empresa, estética y humanidades en general
Información legal
Modelo BI: Aproximaciones sucesivas
ÚLTIMAS ENTRADAS
INFORMÁTICA
Las v’s de los datos (I). Volatilidad.
Introducción a la programación
para dispositivos móviles.
La eterna presencia del fantasma
del número mágico.
Introducción
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BUSINESS
ADMINISTRATION
La carrera profesional también se
gestiona.
Orientación al servicio informático:
Una relación gana-gana.
Cuadrante mágico para
plataformas ETL y BI.
Introducción
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PSICOLOGÍA
El miembro fantasma.
Criterios diagnósticos.
Psicología científica, básica y
aplicada.
Introducción
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FOTOGRAFÍA
Galería fotos de Córdoba.
Introducción
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AJEDREZ
IX torneo media hora, ciudad Ávila.
I open ciudad de Jaca.
Torneos en Mislata - Valencia.
Introducción
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MERCADOS BURSÁTILES
Elliot, Fibo y el 61,8%.
1 año del juego de las tres
carteras.
Señal TCM en Telefónica.
Introducción
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MISCELÁNEO
RABASCO-MENDÍVIL recital
piano cuatro manos.
Ciclo de conferencias del CEC.
Ética radical, la puerta de Texas y
la tía Norica.
Introducción
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existe entre la toma de decisiones en los ámbitos
estratégico, táctico y operativo y la Inteligencia de
Negocio, indicando la importancia que esta última
ocupa en los procesos de decisión. Se podría definir la
Inteligencia de Negocio como un conjunto de
estrategias, técnicas y herramientas orientados a la
creación de conocimiento para servir como ayuda a la
toma de decisiones. Cuando una organización decide incorporar seriamente la inteligencia de
negocio en sus operaciones, implantará un sistema de información, fomentará su uso e intentará
crear una cultura tendente a nutrir, cuidar y explotar dicho sistema. Vemos pues que la
inteligencia de negocio se soporta en un sistema de información, pero no se limita a ello pues su
uso racional es responsabilidad de prácticamente todas las áreas de la organización, de nada
sirve el mejor de los sistemas si éste es dejado en el olvido o su uso es incorrecto.
Pero centrémonos ahora en ese sistema de información, línea base sobre la que se soporta un
entorno Business Intelligence. Como primera aproximación tenemos un típico sistema
operacional, en la que se dan una serie de entrada de datos y la salida aparece en forma de
listados, muchas veces de cientos de páginas. Por ejemplo un sistema de entradas de llamadas
de teléfono móvil, un
sistema de gestión de
quejas y reclamaciones,
donde el directivo puede
acceder a informes de
esas llamadas y
desglosarlo por varios
conceptos, tales como
localización geográfica,
franja horaria, etc. y
utilizar esta información
para la toma de
decisiones.
Es un sistema simple de
reporting, la característica
de esta primera
aproximación es que la
toma de decisiones se basa en la información proporcionada por el propio aplicativo, esto no es
malo en sí mismo, pero se pierde visión global pues la información de un aplicativo nada tiene
que ver con la información de otro.
La siguiente aproximación consiste en juntar todos los datos de diferentes aplicativos de un
mismo área funcional en un espacio de almacenamiento común donde la información diversa
pueda explotarse y conseguir relaciones donde antes no se podía. Por ejemplo, el área de
marketing puede consolidar la información de aplicativos independientes de ventas, campañas,
vendedores, reclamaciones, clientes, distribución, bajas, etc. en un espacio común, llamado
datamart, donde con las herramientas adecuadas se puede tener una visión global del
funcionamiento del área y posibles cambios en su entorno. Al estar la información de los
diferentes aplicativos junta en el mismo lugar, se podrían investigar relaciones antes inexistentes.
Esta aproximación incorpora elementos interesantes, tales como la necesidad de identificar la
información origen en los diferentes aplicativos y de consolidarla en un mismo formato. Por
ejemplo, un código de cliente puede ser de 4 dígitos en un aplicativo y de 15 letras en otro, para
identificar el mismo cliente. De esto se encargan los sistemas ETL (Extracción de la información,
Transformación de la misma en un formato común, Carga [Load] de la información en su nueva
ubicación).
Una aproximación más, pero con el mismo modelo consiste en incorporar al almacenamiento
común la información proveniente de los diferentes sistemas operacionales de las distintas áreas
de la compañía. Así pues, tendríamos el acceso a información financiera, de marketing, de
recursos humanos, etc. donde la visión global de la compañía aumenta. En este modelo, el
almacenamiento común de información se denomina Datawarehouse.
Pero si se desea añadir más información se podría incorporar al sistema, información externa a
la compañía, por ejemplo la que se publica en el BOE, INE, ICEX, etc. con el objetivo no sólo de
tener una visión del funcionamiento de la compañía si no también del entorno en el que ésta
opera.
Hasta aquí hemos hablado de información, pero un sistema de Business Intelligence se
caracteriza por la transformación de los datos, materia prima, en conocimiento. De esto último se
van a encargar las herramientas de explotación de la información, de entre las que podemos
citar:
- Herramientas de reporting. Lo más parecido a las herramientas clásicas, donde se generan
informes pero esta vez con información consolidada de diferentes fuentes y confeccionados con
cierto dinamismo.
Pueden presentar un
primer nivel de
conocimiento.
- Herramientas de análisis de la información. Permiten
crear asociaciones entre información de distintas fuentes y
generar visiones diferentes de una misma realidad. Son muy
útiles para la navegación por todo el volumen de información
encontrando relaciones y causas.
Pongamos un ejemplo ilustrativo sobre el uso de una
herramienta de análisis de la información. Sería rápido
comprobar que nuestro volumen de ventas no ha conseguido
los objetivos propuestos. Un inmediato desglose de las
ventas por zona geográfica nos mostraría que una de ellas
ha sido el cuello de botella. Podríamos entonces cruzar esa
zona con la información de campañas realizadas por
marketing y veríamos que una de ellas es la que produce el efecto contrario al deseado. Un análisis de esa campaña nos muestra
que consiste en el lanzamiento de dos nuevos productos, cuya intención es aumentar la cuota de mercado. A continuación
analizaríamos las cuotas de mercado desglosadas por zona, campaña y producto y veríamos que el lanzamiento de estos productos
“canibalizarían” la cuota de mercado de otros ya existentes generando además confusión en los consumidores donde una buena
parte de ellos se convertirían en clientes de la competencia.
Las herramientas de análisis de información son precisamente eso, para analizar, moverse entre los datos buscando relaciones que
pueden estar ocultas. Con estas herramientas se pueden generar listados, plantillas, etc. pero no es este su propósito. Este es un
error que personalmente he encontrado con demasiada frecuencia, fruto quizás de la falta de formación de los usuarios del sistema.
No tiene sentido utilizar una herramienta de este tipo para generar 200 folios de listado, para ello ya están las herramientas de
reporting.
- Cuadros de mando. Aunque se puede aplicar a cualquier nivel dentro de la organización, en sus orígenes estaba diseñado para
proporcionar una visión global sobre la marcha del negocio en el ámbito estratégico. Basado en un conjunto de indicadores, es un
sistema de control en forma de tablero de mando, al estilo de los que se pueden encontrar en las cabinas de aviones o, más simple,
en los indicadores típicos de los vehículos (temperatura del motor, velocidad, revoluciones, temperatura externa, estado del aceite,
etc.). Una visión global de este cuadro de mando permite tener una idea sobre la situación de la compañía en cuanto a la
implementación de la estrategia prevista.
- Minería de datos. Son herramientas que buscan patrones significativos y reglas, basados en tratamientos estadísticos, consiguen
anticiparse a acontecimientos futuros. Por ejemplo, podrían determinar la probabilidad de que un determinado cliente se dé de baja
de nuestros servicios, si ésta es superior a un margen previamente definido, se pondría en marcha programas de fidelidad
personalizados.
El modelo ampliamente aceptado queda pues como se indica en la figura y básicamente consiste en:
1. La información de origen. Pueden ser datos internos o externos.
2. Un sistema de almacenamiento de la información de origen, ya tratada, en el que se puede realizar un tratamiento integral de la
misma. Se le llama Datamart si su destino es un área de la compañía, o datawarehouse si es para la compañía entera.
3. Un módulo encargado de llevar la información de origen al almacenamiento destino, y realizar las transformaciones oportunas
para que tengan un formato homogéneo.
4. Un conjunto de herramientas para la explotación de la información y que sirven como ayuda para las decisiones en los ámbitos
estratégico, táctico y operativo. Son las que finalmente convierten la información en conocimiento.
Proyecto de expresión y espacio para la tecnología, cultura,
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