Unidad 5 Software de Inteligencia de Negocios (Bussines Intelligence)

SOFTWARE DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (Business Intelligence).

COMPETENCIA ESPECÍFICA:

Conoce y analiza las herramientas de la inteligencia de negocios que facilitan el análisis de información contenida en base de datos para implementarlas en las empresas como apoyo en el proceso de toma de decisiones.

DEFINICIÓN PERSONAL:

Es la habilidad para transformar los datos en información, y la misma en conocimiento, de tal manera que se puedan ocupar para optimizar el proceso en la toma de decisiones para una empresa.

HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS DEL BI (Business Intelligence).

La inteligencia de negocios combina un amplio conjunto de aplicaciones de análisis de datos que incluyen análisis y consultas ad hoc, informes empresariales, procesamiento analítico en línea (OLAP), BI móvil, BI en tiempo real, BI operacional, BI en la nube y BI en la modalidad de software como servicio, BI de código abierto, BI colaborativo e inteligencia de ubicación. Las herramientas de visualización de datos se han convertido en el estándar de la BI moderna en los últimos años. Un par de proveedores líderes definieron la tecnología desde el principio, pero los proveedores de BI más tradicionales han seguido su camino. Ahora, prácticamente todas las herramientas principales de BI incorporan características de descubrimiento de datos visuales.

Los programas de BI también pueden incorporar formas de análisis avanzado, como extracción de datos, análisis predictivo, extracción de texto, análisis estadístico y análisis de big data. Sin embargo, en muchos casos, los proyectos analíticos avanzados son dirigidos y administrados por equipos separados de científicos de datos, estadísticos, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis cualificados, mientras que los equipos de BI supervisan consultas y análisis de datos empresariales más directos.

Los datos de inteligencia empresarial generalmente se almacenan en un data warehouse o en data marts más pequeños que contienen subconjuntos de información de una empresa. Además, los sistemas Hadoop se utilizan cada vez más en las arquitecturas de BI como repositorios o plataformas de aterrizaje para datos de BI y análisis, especialmente para datos no estructurados, archivos de registro, datos de sensores y otros tipos de big data.

Antes de que se utilice en aplicaciones de BI, los datos sin procesar de diferentes sistemas de origen deben integrarse, consolidarse y limpiarse utilizando herramientas de integración y calidad de datos para garantizar que los usuarios analicen información precisa y coherente.

EJEMPLOS DE HERRAMIENTAS:

Tal y como hemos comentado las herramientas B.I. se integran dentro de un software de aplicaciones. Dentro de este organigrama contamos con múltiples soportes para poder realizar correctamente el proceso de inteligencia de negocios, aunque principalmente se dividen en cinco en concreto: microstrategy, Orable B1, Business Objects, WorkMeter y Cognos.

Microstrategy: Es una herramienta de B.I. que tiene como objetivo otorgar soluciones a los usuarios. Podríamos definirla como una especie de ventana de ayuda que intentan dar respuesta a todas las dudas o problemas que se vayan presentando a medida que vamos accediendo a la información.

Oracle Bl: Por su parte Oracle Bl va a facilitar el acceso a todos los datos que se mueven en la empresa. Gracias a esta herramienta se puede consultar toda la información que necesitemos y además nos permite la posibilidad de compartirla con otros usuarios. Así mismo, Oracle Bl se utiliza para poder analizar los datos que han sido recopilados y redactar posteriormente diferentes informes sobre los mismos.

Business Objects: La tercera de las herramientas bi es la conocida como Business Objects. Sin duda una de las más utilizadas, ya que proporciona al usuario el acceso a la información del negocio de una manera rápida y sencilla. Es parecida a Oracle Bl, puesto que a través de ella se pueden desarrollar múltiples informes sobre los datos almacenados, al igual que elaborar diversos análisis en relación a la información obtenida.

WorkMeter: Una de las herramientas de Business Intelligence más populares es WorkMeter, debido a la funcionalidad que presenta. Principalmente esta herramienta se encarga de agrupar la información que proviene de los movimientos que los usuarios han llevado a cabo al usar las diferentes aplicaciones o incluso los que han realizado a través de otros dispositivos. Todos los datos que recopila los envía tanto al gestor como al propio empleado, lo que permite que se puedan elaborar evaluaciones y además incluir propuestas de mejora para el futuro.

Cognos: Se utiliza básicamente para elaborar evaluaciones sobre la información utilizada. Cognos nos ayudará a tomar las decisiones más adecuadas y además cuenta con otras herramientas adicionales que permiten llevar a cabo una planificación sobre los datos del negocio.

SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIÓN:

Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización. Los sistemas de soporte a la decisión (Decision Support Systems, DSS) permiten explotar al máximo la información residente en una base de datos corporativa o DW, mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla. El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión.

Tipos de sistemas de soporte a decisiones:

1. Sistemas de información gerencial (MIS): Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.
2. Sistemas de información ejecutiva (EIS): Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
3. Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE): Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
4. Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS): Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es “un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido”. El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

INDICADORES DE CONTROL DE RENDIMIENTO:

La sigla KPI corresponde al término inglés “Key Performance Indicator”, que traducido al español significa literalmente” indicador clave de rendimiento”. KPI son herramientas de gestión ampliamente utilizadas por las empresas en todo el mundo para medir y evaluar el desempeño de sus procesos y gestionarlos de la manera más eficaz y eficiente posible, con miras a la consecución de metas y objetivos previamente establecidos por las organizaciones. Hay varios tipos de indicadores de desempeño, cada uno con un propósito diferente en una circunstancia diferente. Estas herramientas pueden ser cuantitativas o cualitativas, lo que significa que dependiendo de la intención del gestor y los tipos de KPI elegido, pueden evaluar numéricamente los procesos o también medir la calidad con la que se están ejecutando.

Además de ser potentes herramientas de gestión de procesos, los indicadores clave de rendimiento también funcionan como vehículos de comunicación organizacional, porque a través de ellos, el desarrollo de las empresas se comparte con empleados de diferentes niveles jerárquicos. Por lo tanto, los diferentes tipos de indicadores de rendimiento ayudan a transmitir simultáneamente la misión, la visión y los valores de las empresas a sus empleados, manteniéndolos integrados y asegurando de que entiendan la importancia de sus funciones dentro de un contexto colectivo.

Para facilitar el proceso de toma de decisiones, el método más utilizado es Balanced Scorecard (Indicadores equilibrados de rendimiento), por su capacidad de integrar las acciones estratégicas, de funcionamiento y de organización de una empresa, al mismo tiempo que permite la definición de las estrategias de negocio, la gestión empresarial o gestión de los servicios y el enfoque total en la calidad.

Algunos de los principales tipos de indicadores de rendimiento son:

• Time to Market o El tiempo de comercialización: corresponde al tiempo de lanzamiento de un producto, desde la creación del concepto hasta su disponibilidad para la venta.
• Lead Time o Plazo de entrega: es el tiempo de duración de un proceso determinado.
• Stock Out: indica el número de veces o días que un artículo o producto en stock tiene su saldo en cero.
• Market Share o Participación en el mercado: indica la cuota de mercado ganada por un producto durante un determinado periodo.
• Ociosidad: calcula el porcentaje de tiempo que una máquina, equipo o una unidad de construcción no está produciendo.
• Rotación de inventario: relación directa entre el consumo (o salida) y el saldo medio en stock.
• Turnover: tasa de reemplazo de los empleados, corresponde a la diferencia numérica entre las admisiones y despidos.
• Ticket Medio: los ingresos totales dividido por las ventas totales.