UNIVERSIDAD NACIONAL “JOSÉ F. SÁNCHEZ

CARRIÓN”

FA C U L T A D D E IN G E N I E R Í A IN D U S T R I A L , S I S T E M A S E

IN F O R M Á T I C A

E S C U E L A D E I N G E N I E R Í A D E S I S T E M A S

IN T E L I G E N C I A D E NE G O C I O S

P R O F . : I N G . R O M E L I V A N M A N D A M I E N T O G R A D O S

M o n o g r a f í a q u e c o m o p a r t e d e l a a s i g n a t u r a d e S i s t e m a s d e

I n f o r m a c i ó n p r e s e n t a n l o s a l u m n o s :

ASENCIOS ROJAS Humberto Faustino

DELGADO FLORES AngeloMARTINEZ MARTINEZ Angel

RIVERA MERAMENDIS JuanCarlos

Inteligencia de Negocio

O C T U B R E , 2 0 1 3

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Inteligencia de Negocio

Í N D I C E

INTRODUCCIÓN.......................................................................................................................................3

1. INTELIGENCIA DE NEGOCIO.....................................................................................................4

1.1. ¿QUÉ ES INTELIGENCIA DE NEGOCIO?........................................................................................41.2. CICLO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIO...................................................................................4

2. COMPONENTE Y SOLUCIÓN INTEGRAL DE BI....................................................................5

2.1. SISTEMAS FUENTES.....................................................................................................................52.2. BASE DE DATOS OPERACIONALES: OLTP..................................................................................52.3. REQUERIMIENTO ESTRATÉGICO (PLAN ESTRATÉGICO)..............................................................62.4. ETL (EXTRAER, TRANSFORMAR, CARGAR POBLAR)..................................................................62.5. DATA WAREHOUSE....................................................................................................................62.6. DATA MARTS..............................................................................................................................62.7. TECNOLOGÍAS OLAP (ON LINE ANALYTICAL PROCESS)...........................................................72.8. MINERÍA DE DATOS....................................................................................................................72.9. APLICACIONES PARA SOPORTE DE DECISIONES..........................................................................72.10. SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA EJECUTIVOS...........................................................................7

3. BENEFICIOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS..................................................................8

4. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS..............................8

4.1. VENTAJAS...................................................................................................................................84.2. DESVENTAJAS.............................................................................................................................8

5. APLICACIÓN DE LA BI EN EMPRESAS PERUANAS..............................................................9

5.1. INTERBANK LIDERA LA ADOPCIÓN DE BI EN EL SECTOR FINANCIERO......................................95.2. BACKUS: INFORMACIÓN DE VALOR SAP BUSINESSOBJECTS...................................................115.3. MODASA: INNOVACIÓN TECNOLOGÍA AVANZADA CON SAP BI..............................................12

6. CONCLUSIONES............................................................................................................................13

7. BIBLIOGRAFÍA..............................................................................................................................14

7.1. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.................................................................................................147.2. REFERENCIAS ELECTRÓNICAS...................................................................................................14

L I S T A D E I L U S T R A C I O N E S

Ilustración 1.1: Visión Organizacional.................................................4Ilustración 2.2: Ciclo de BI..................................................................5Ilustración 3.1: Componente de BI......................................................8Ilustración 4.1: Interbank....................................................................9Ilustración 5.2: Backus......................................................................11Ilustración 6.3: Modasa.....................................................................12

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Inteligencia de Negocio

Introducción

Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y no

saber qué hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) es la

solución a ese problema, pues por medio de dicha información puede generar

pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se traduce en una

ventaja competitiva. La clave para BI es la información y uno de sus mayores

beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones.

BI apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el

momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de negocios.

La información adecuada en el lugar y momento adecuado incrementa efectividad de

cualquier empresa.

En la actualidad hay una gran variedad de software de BI con aplicaciones similares

que pueden ser utilizados en las diferentes áreas de la empresa, tales como, ventas,

marketing, finanzas, etc. Son muchas las empresas que se han beneficiado por la

implementación de una sistema de BI, además se pronostica que con el tiempo se

convertirá en una necesidad de toda empresa.

Vivimos en una época en que la información es la clave para obtener una

ventaja competitiva en el mundo de los negocios. Para mantenerse competitiva una

empresa, los gerentes y tomadores de decisiones requieren de un acceso rápido y

fácil a información útil y valiosa de la empresa.

Una forma de solucionar este problema es por medio del uso de Business Intelligence

o Inteligencia de Negocios.

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Inteligencia de Negocio

1. Inteligencia de Negocio

1.1. ¿Qué es Inteligencia de Negocio?

La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como

el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer

conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases de datos

de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier

actividad de marketing o fuente de información relevante para la empresa.

La inteligencia de negocios engloba el conjunto de sistemas y tecnologías enfocadas a

la toma de decisiones. La toma de decisiones tiene que ver directamente con el tipo de

información que existe en las organizaciones y la forma en que esa información es

usada.

Ilustración 1.1: Visión Organizacional

1.2. Ciclo de la inteligencia de Negocio

Su ciclo se compone de cuatro etapas:

Análisis: comienza por determinar los datos a recopilar.

Reflexión: implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además

de considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio. Nace de un

análisis libre de preguntas que sólo los ejecutivos pueden formular y que se

encaminan al descubrimiento de patrones relevantes.

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Inteligencia de Negocio

Acción: en ciclo de la Inteligencia de Negocios es a través del proceso de toma

de decisiones, en donde las acciones se suceden como resultado de las

decisiones. La toma de decisiones al estar basada en la Inteligencia de

Negocios.

Medición: procura evaluar los resultados al compararlos contra los estándares

cuantitativos y las expectativas planteadas originalmente; con lo cual se da vida

a otro ciclo de análisis, reflexión, acción y medida.

Ilustración 2.2: Ciclo de BI

2. Componente y Solución Integral de BI

2.1. Sistemas Fuentes

Son los sistemas transaccionales que han sido diseñados fundamentalmente

para el  soporte de las operaciones del negocio como: Compras, Ventas, Almacenes,

Contabilidad, etc. Estos sistemas deben cumplir un requisito fundamental: ya deben de

estar consolidados en cuanto al registro de información de las operaciones. No sería

limitante si le carece de reportes para toma de decisiones, ya que es ahí el vacío que

cubrirá la Inteligencia de Negocios adicionando módulos de gestión para las

decisiones operacionales.

2.2. Base de Datos Operacionales: OLTP

Los sistemas transaccionales registran o graban las operaciones dentro de las

base de datos operacionales (On Line Transactional Process: OLTP). Estos datos

permitirán generar información para la toma de decisiones a nivel operacional. Estas

bases de datos lo que persiguen fundamentalmente son el registro de transacciones y

la consistencia de los datos.

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Inteligencia de Negocio

2.3. Requerimiento Estratégico (Plan Estratégico)

Es altamente recomendable tener definido el Plan Estratégico de la

Organización. En caso extremo no se obtenga, a partir de las entrevistas se pueden

buscar: objetivos, estrategias, indicadores de estrategias que permitan orientar el

producto a diseñar. Son bastante útiles además del plan y las entrevistas los reportes

de gestión que los tomadores de decisiones poseen para medir su gestión. Estos

requerimientos estratégicos deberán contrastarse con la Base de Datos Operacional,

ya que muchos de ellos se obtendrán de esta fuente. En caso no puedan ser

obtenidos se recomienda reestructurar la Base de datos y las aplicaciones, a fin de

satisfacer estos requerimientos estratégicos.

2.4. ETL (Extraer, Transformar, Cargar Poblar)

Es el componente que permitirá 2 cosas fundamentalmente

Integrar Datos cuando se tengan distintas fuentes (Diferentes

manejadores de Base de Datos)

Llevar información de las base de datos operacionales a las base de

datos dimensionales.

2.5. Data WareHouse

Es el gran almacén de datos que está estructurado para analizar la

información, a diferente nivel de detalle, de todos los procesos de negocios que tiene

la organización. Es la Base de Datos llamada estratégica o multidimensional. Una vez

diseñadas mediante el ETL es poblada o llenada a partir de las Bases de Datos

operacionales. El diseño va orientado a encontrar medidas (Por ejemplo: montos

vendidos, montos cobrados, horas hombre utilizadas, etc.) y dimensiones (Clientes,

Productos, Tiempo, Organización, Servicios, etc.).

2.6. Data Marts

Constituyen una parte de un DWH. Si un DWH está formado por todos los

procesos de la organización, un Data Mart constituye un determinado proceso. Por

ejemplo podríamos tener un Data Mart para Finanzas, otro para Logística. Pueden ser

preparados a partir de un DWH o ser elaborados independientemente.

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Inteligencia de Negocio

2.7. Tecnologías OLAP (On Line Analytical Process)

Es la tecnología que permite aprovechar como está estructurada la información

de un DataMart o un Data WareHouse. Fundamentalmente es una tecnología que

permitirá analizar información dinámicamente a los niveles táctico y estratégico

basados en Cubos que contienen las medidas y las Dimensiones.

2.8. Minería de Datos

Constituyen algoritmos avanzados (estadísticas, inteligencia artificial) que

intenta descubrir cosas ocultas en los datos capturados a lo largo de las operaciones

del negocio. Es el llamado el descubrimiento del conocimiento y va direccionado al

nivel estratégico directamente.

2.9. Aplicaciones para Soporte de Decisiones

Van diseñadas para cubrir las decisiones tácticas y estratégicas. En el mercado

existen una serie de herramientas que permiten construir estas aplicaciones, que se

montan sobre una solución OLAP o Bases de Datos transaccionales.

2.10. Sistema de Información para Ejecutivos

Son sistemas diseñados para la alta dirección y que están basados en alertas o

semáforos que indican el estado de un determinado indicador de negocio. Este

indicador se le llama KPI (Key Performance Indicator). Estos estados están reflejados

en símbolos como un semáforo (rojo, verde, ámbar) entre otros. Generalmente son

obtenidos a partir de un Balance ScoredCard).

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Inteligencia de Negocio

Ilustración 3.3: Componente de BI

3. Beneficios de Inteligencia de Negocios

Beneficios tangibles, por ejemplo: reducción de costes, generación de ingresos,

reducción de tiempos para las distintas actividades del negocio.

Beneficios intangibles: el hecho de que tengamos disponible la información

para la toma de decisiones hará que más usuarios utilicen dicha información

para tomar decisiones y mejorar la nuestra posición competitiva.

Beneficios estratégicos: Todos aquellos que nos facilitan la formulación de la

estrategia, es decir, a qué clientes, mercados o con qué productos dirigirnos.

4. Ventajas y Desventajas de la Inteligencia de Negocios

4.1. Ventajas

Ofrece a los empleados, socios y altos ejecutivos acceso a la información clave

que necesitan para realizar sus tareas del día con día, y principalmente para

poder tomar decisiones basadas en datos correctos y certeros.

Ayuda a proveer oportunamente y acertadamente acceso a información acerca

de cualquier servicio o producto (con el cual se comercialice), para sus

usuarios finales.

Simplifican muchas operaciones y procesos en el negocio.

Aceleran la velocidad de cambio.

Innovación de nuevos modelos de negocio.

Crea nuevas estructuras de relaciones entre las empresas, sus clientes y

asociados, la conectividad de personas, organizaciones y países, y el valor del

conocimiento residente en la empresa.

Su conocimiento y habilidades y el uso de sistemas inteligentes para la toma

de decisiones.

4.2. Desventajas

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Inteligencia de Negocio

Los agentes son programas que "piensan". Ellos pueden realizar tareas a un

nivel muy básico sin necesidad de intervención humana, y esto reduce lamano

de obra.

La base de datos de las empresas se encuentra en una copia digital vulnerable

ante cualquier amenaza viral con el riesgo de perder la información y en el peor

de los casos por el hecho de ser fácil de transportar y de copiar, cualquier

empresa podría infiltrarse en la base de datos de un negocio y así extraer o

simplemente espiar sus secretos de marketing y así sacar ventaja llevándolo a

la ruina.

La inteligencia empresarial está sujeta al tipo de software utilizado, y muchas

veces este no puede llenar las expectativas de uso ya que su capacidad puede

ser menor a la necesaria para una empresa o incluso puede ser demasiado

lento para toda la demanda que tengan.

5. Aplicación de la BI en Empresas Peruanas

5.1. Interbank Lidera la Adopción de BI en el Sector Financiero

Ilustración 4.4: Interbank

Interbank, una de las empresas pioneras en el sector financiero peruano,

confirma los beneficios que ofrece SAP BusinessObjects, en la gestión de datos,

brindando visibilidad del negocio para la toma de decisiones. A través de la

herramienta SAP BusinessObjects, el banco ha logrado la democratización la

información, facilitando su acceso y obtención de manera inmediata y confiable.

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Inteligencia de Negocio

Hoy en día más de 300 usuarios de Interbank obtienen múltiples reportes en

línea en solo un click orientados a responder a las necesidades de información, desde

la gestión de tiendas y atención al cliente, hasta la gestión de reportes de mayor

análisis requeridos por las áreas comerciales como: tarjetas de crédito, captaciones y

segmentación de clientes. De igual forma, las áreas financieras lideradas por el CFO y

la gerencia financiera del banco pueden generar datos vinculados a la gestión de la

estrategia, facilitando la evaluación comparativa de los negocios, rediseño de la

rentabilidad, gestión de riesgos entre otras.

Antes de la implementación de BusinessObjects, el banco no contaba con

ninguna herramienta de análisis de información, que les permitiera tener visibilidad de

los datos obtenidos en las diferentes áreas de la organización.. Los reportes se

limitaban a cuadros en formatos de Excel lo que impedía contar con información

oportuna y confiable. "Elegimos SAP BusinessObjects por su reconocido liderazgo

mundial en el desarrollo de soluciones de inteligencia de negocios, además de la

facilidad de uso y accesibilidad que ofrece al usuario. Así mismo contar con un socio

tecnológico como BCTS nos da el soporte y tranquilidad necesarios para afrontar

nuevos retos" señala Luis Miranda de la Peña, Sub-Gerente de Data Warehouse de

Interbank.

Con la plataforma SAP BusinessObjects se ha logrado la integración de gran

parte de la información que se maneja en la compañía, cubriendo los canales; es decir

de tiendas (Money, Lima y Provincia), Telemarketing y Servicio al Cliente, enfocados a

la atención masiva de clientes y las áreas de staff, incluyendo Planeamiento, Gestión y

Seguimiento de Banca Personal y Comercial, Cobranzas, Riesgo de Mercado, además

de las áreas comerciales.

"El contar con una herramienta altamente sofisticada como SAP

BusinessObjects nos permite entregar información detallada de nuestros clientes,

clasificar datos de forma integrada, impactando positivamente la calidad del servicio lo

que permite a Interbank desarrollar programas de marketing y fidelización y generar

una ventaja competitiva en el mercado" resaltó el ejecutivo. Los reportes que brinda

SAP BusinessObjects cuentan con un layout de navegación y análisis de información

de donde es posible tomar datos de una base central y complementarlos con otras

para llevar a cabo los análisis a profundidad que se requieran en función de las

necesidades de los usuarios.

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Inteligencia de Negocio

5.2. Backus: Información de valor SAP BusinessObjects

Ilustración 5.5: Backus

Backus es la empresa líder en el mercado de bebidas alcohólicas en el Perú y

pertenece al grupo mundial SABMiller. La compañía, que es el principal consorcio

cervecero del país, se caracteriza por su filosofía de mejora continua. La compañía

contaba con una plataforma tecnológica que permitía generar información para la

empresa, pero estos datos no podían ser analizados y no aportaban un valor real para

la gestión corporativa. Para lograr analizar y sacar provecho de esa información,

Backus decidió incorporar SAP BusinessObjects.

Luego de analizar los productos disponibles en el mer- cado, Backus se inclinó

por SAP BusinessObjects, ya que SAP fue el único proveedor que ofreció soluciones

integrales para unificar la información y optimizar la gestión de la empresa.

La primera implementación tuvo una duración de 6 meses y luego se llevaron

adelante proyectos de mantenimiento que, dependiendo de la magnitud del alcance,

tomaron entre 1 y 3 meses.

Se incorporaron SAP BusinessObjects Desktop Intelligence, SAP

BusinessObjects Web Intelligence y SAP BusinessObjects Performance Management

para el área de ventas, con la misión de organizar el departamento comercial en torno

a información detallada por punto de venta, brindando acceso a los datos,

independientemente de la ubicación geográfica del usuario.Estas soluciones se imple-

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mentaron a través de un proyecto que comprendía herramientas de base de datos y

que contemplaba las necesidades de información de los usuarios finales.

Además, la empresa desarrolló un programa de capacitación de un mes a 120

usuarios iniciales y administradores de la solución para asegurar el éxito de la

implementación, que actualmente es utilizada por 1.200 personas en los sectores de

ventas, marketing, finanzas y contabilidad. Esta capacitación implicó una estricta

definición de roles y perfiles: solo un grupo de usuarios, con una capacitación muy

avanzada, acorde con sus funciones, tiene atribuciones para intervenir en los datos

maestros; luego, hay unos 100 colaboradores que acceden a la generación de

reportes o búsquedas.

5.3. Modasa: Innovación Tecnología Avanzada con SAP BI

Ilustración 6.6: Modasa

Motores Diesel Andinos (Modasa) es una empresa peruana fundada hace 35

años que cuenta con capitales 100% nacionales. Es líder en el mercado y posee 3

líneas de negocio: fabricación y venta de ómnibus, fabricación y venta de grupos

electrógenos y un taller Multimarca que brinda servicio no solo a las 2 líneas de

negocio, sino también al público en general. En vistas de convertirse en una empresa

de clase mundial, innovadora y con tecnología de avanzada, Modasa decidió

implementar SAP Business Intelligence.

Una vez que Modasa implementó BI encontró mejoras en la eficiencia

operativa. Hubo grandes cambios en los procesos de negocio y un mayor rendimiento

del ERP.

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Inteligencia de Negocio

Se eliminaron los retrasos en los reportes, lo que se trasladó en una reducción

en los tiempos de los procesos. Además, la empresa logró mejorar la negociación con

sus clientes y proveedores e incrementar la habilidad de los usuarios para entender los

resultados. Todo esto llevó a una mejora significativa en la toma de decisiones gracias

al esfuerzo y compromiso tanto del equipo de Modasa como del partner.

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Inteligencia de Negocio

6. Conclusiones

La inteligencia de negocio recopila información para poder aplicarla mejor a la

organización, es importante ya que podrán haber más oportunidades así como

nuevas, ayudando a que se puedan anticipar a un problemas y poder resolverlo antes

de que sea un riesgo para nuestra organización.

Como se menciona existen desventajas y ventajas pero todo dependerá de

cómo se lleve administrada nuestra organización y siempre optando por tener los

mejores resultados.

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Inteligencia de Negocio

7. Bibliografía7.1. Referencias bibliográficas

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