Inteligencia de Negocios

Inteligencia de NegociosALUMNO:FALCON TADEO, Horacio Marlon

SInteligencia de negocios( informtica)Desde un punto ms asociado con los sistemas de informacin podemos redefinir esta definicin y decir que la Inteligencia de Negocios es un conjunto de tecnologas, aplicaciones y metodologas que permiten reunir, depurar y trasformar los datos de los sistemas transaccionales e informacin desestructurada, para la explotacin directa de (reportes, anlisis OLTP/OLAP, aletas).

Modelo Conceptual Solucin Inteligencia de Negocios

Entre las herramientas de bases de datos encontradas en el apartado de la inteligencia de negocios se encuentran:

La minera de datosLas herramientas OLAPData WarehousesData MartsQuery & Report

Data Warehouse

Un Data Warehouse (DW) o almacn de datos es una coleccin de datos que es extrada desde diferentes fuentes de informacin a lo largo de la empresa (bases de datos departamentales, intranet, sistemas transaccionales, etc.) con la finalidad de permitir la realizacin de consultas y anlisis, fundamentalmente, para ayudar a la toma de decisiones.

Modelo estrella

Data MartAunque para algunos se trata casi de un sinnimo de Data Warehouse, un Data Mart o cubo de datos puede entenderse como un subconjunto del repositorio de datos, que se orienta a un rea especfica del negocio, como recursos humanos, ventas o marketing, por ejemplo. En otras palabras, un Data Mart corresponde a un almacn de datos ms restringido que un DW en cuanto al volumen de datos que contiene y al alcance dentro de la organizacin.

Desde ese punto de vista, se trata de un repositorio que requiere menores costos y tiempo para construirse respecto de un DW, teniendo en comn el que ambos permiten la realizacin de consultas, a travs del uso de las herramientas OLAP.Data Mart

Herramientas OLAPOLAP (Online Analytical Processing) son un conjunto de herramientas capaces de responder rpida y gilmente a las solicitudes de informacin de los usuarios y que deben reflejar cualquier lgica de negocio por las que se consulte.

En contraste con los sistemas transaccionales, OLTP (Online Transaction Processing), las herramientas OLAP presentan informacin multidimensional, es decir, desde mltiples perspectivas. Del mismo modo, los sistemas analticos, al igual que los datos del Data Warehouse, estn orientados a temas, y no slo operan con datos actuales, sino tambin con datos histricos.OLAP: Dimenciones regularesSon aquellos datos que se quieren medir, por ejemplo, si desea seguir el control de sus ventas, puede utilizar:Clientes: Quines son los mejores, donde se encuentran, que es lo que compran?Productos: Con respecto a los clientes, quien los compra? Qu productos se estn vendiendo?Tiempo: Cmo voy ahora con respecto al ultimo ao o ltimo mes?OLAP: Operaciones basicas.

Hay dos operaciones bsicas que se pueden realizar en un cubo OLAP: Rotar y RebanarTaladrar o DrillingData MiningEl Data Mining (DM) o minera de datos es una tcnica orientada a extraer informacin desde grandes volmenes de datos y corresponde a una de las claves de la inteligencia de negocios. El DM es un proceso conocido como KDD (Knowledge Discovery in Databases) que consta de tres fases: preparacin de los datos, extraccin de informacin e interpretacin de los resultados.Data MiningNormalmente, el DM se realiza con las llamadas tcnicas de verificacin -en donde se prueba una hiptesis del usuario- y los mtodos de descubrimiento -bsqueda de patrones (incluyendo las tcnicas de prediccin)-. Lo anterior se traduce en anlisis exploratorios, los cuales se apoyan en herramientas de visualizacin de datos y construccin de modelos, con el objetivo de realizar predicciones utilizando los patrones detectados en los datos conocidos con informacin del pasado. De all que el DM no es una herramienta orientada slo a las asociaciones estadsticas, sino una tecnologa que es fundamentalmente prospectiva, esto es, que permite descubrir nuevos factores, tendencias y asociaciones desconocidas previamente, llegando incluso a ser predictiva.

DM: Tcnicas de minera de datosLas tcnicas de la minera de datos provienen de la Inteligencia artificial y de la estadstica, dichas tcnicas, no son ms que algoritmos, ms o menos sofisticados que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados.DM: tcnicas ms representativasRedes neuronalesRegresin linealrboles de decisinModelos estadsticosAgrupamiento o ClusteringEjemplos de uso de la minera de datosNegociosHbitos de compra en supermercadosPatrones de fugaFraudesRecursos humanosComportamiento en InternetTerrorismoJuegosCiencia e IngenieraGenticaAnlisis de gasesQuery & ReportLas herramientas de Query (consulta) y Report (reporte) son quiz las ms conocidas en este mbito, ya que son fundamentales para el desarrollo y manejo de listados e informes basados en la informacin presente en los almacenes de datos y Data Marts.

Herramientas de Data Mining y DatawarehouseOracleIBMKNIME SPSS Clementine (software) SAS Enterprise Miner RapidMiner Weka KXEN Orange

Principales AplicacionesEsto acta como un factor necesario en las empresas hoy en da ya que es considerado informacin privilegiada para responder a los problemas de negocio (entradas de nuevos mercados, control financiero, etc.), los principales productos de la inteligencia de negocios son:

Cuadros de mando integrales (mirada global del negocio).Sistemas de soporte de decisin ( Sistema que sirve de apoyo en la toma de desiciones).Sistemas de informacin ejecutiva(Herramienta de BI monitoriza el estado de las variables de un area de la empresa apartir de informacion externa o interna).

Principales aplicacionesOptimizacin del stockFidelizacin de clientesDeteccin y correccin de desviaciones presupuestariasProblemas de pequeos negocios

Acta sobre..Los principales componentes que integran hoy en da la inteligencia de negocios son:DatamartData Warehouse

Una solucin de inteligencia de negocios completa nos permite:Observar qu est ocurriendo?Comprender por qu ocurre?Predecir qu ocurrira?Colaborar qu debera hacer el equipo?Decidir qu camino se debe seguir?

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