Las implicaciones del uso de la inteligencia de negocios (business intelligence) en la toma de decisiones en los negocios

INDICE

1. INTRODUCCION. 3

2. LAS IMPLICACIONES DEL USO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE) EN LA TOMA DE DECISIONES EN LOS NEGOCIOS. 4

2.1 Datos, información, conocimiento. 7

2.1.1 Datos. 7

2.1.2 Información. 8

2.1.3 Conocimiento. 9

2.2 Origen. 11

2.3 Apoyo a la gestión de negocios. 15

2.4 El BI en los diferentes departamentos de empresas. 16

Cuadro de Mando Integral 16

2.5 Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence 17

2.6 Tipos de Cuadros de Mando. 18

2.7 Beneficios de la implantación de un Cuadro de Mando Integral. 21

2.8 Riesgos de la implantación de un Cuadro de Mando Integral. 22

Razones por las que invertir en Business Intelligence 23

2.9 BI como solución tecnológica. 24

2.10 BI como ventaja competitiva. 25

2.11 Indicadores y Herramienta. 26

3 CONCLUSION. 31

4 ANEXOS. 32

5 BIBLIOGRAFIA. 33

1. INTRODUCCION.

El término inteligencia empresarial (en inglés "Business intelligence", a veces sólo "inteligencia") se refiere al uso de los datos de una empresa para facilitar la toma de decisiones a las personas que deciden, es decir, la comprensión del funcionamiento actual y la anticipación de acciones para dar una dirección bien informada a la empresa. Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de los datos de producción, con información relacionada con la empresa o sus ámbitos y con datos económicos.

Por lo tanto, una herramienta llamada ETL (extraer, transformar y cargar) es responsable de extraer los datos de distintas fuentes, depurarlos y cargarlos en un almacén de datos. Por último, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelado de las representaciones en base a consultas para crear tablas de bordes: esto se conoce como presentación de informes. La vida o el periodo de éxito de un software de inteligencia de negocios dependerá únicamente del éxito de su uso en beneficio de la empresa; si esta empresa es capaz de incrementar su nivel financiero, administrativo y sus decisiones mejoran la actuación de la empresa, el software de inteligencia de negocios seguirá presente mucho tiempo, en caso contrario será sustituido por otro que aporte mejores y más precisos resultados.

2. LAS IMPLICACIONES DEL USO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE) EN LA TOMA DE DECISIONES EN LOS NEGOCIOS.

Se puede definir como el conjunto de estrategias y aspectos relevantes enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.

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.

Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc...

Los principales productos de Business Intelligence que existen hoy en día son:

Cuadros de Mando Integrales (CMI)

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Por otro lado, los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:

Datamart

Datawarehouse

Los sistemas y componentes del BI se diferencian de los sistemas operacionales en que están optimizados para preguntar y divulgar sobre datos. Esto significa típicamente que, en un data warehouse, los datos están des normalizados para apoyar consultas de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. En este sentido, los procesos ETL (extracción, transformación y carga), que nutren los sistemas BI, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema des normalizado, cuyos datos estén completamente integrados.

En definitiva, una solución BI completa permite:

Observar ¿qué está ocurriendo?

Comprender ¿por qué ocurre?

Predecir ¿qué ocurriría?

Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?

Decidir ¿qué camino se debe seguir?

2.1 Datos, información, conocimiento.

¿En qué se diferencia el conocimiento de los datos y de la información? En una conversación informal, los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto puede llevar a una interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la forma más sencilla de diferenciar los términos sea pensar que los datos están localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes de cualquier tipo (personas, empresas, máquinas...), mientras que la información adopta un papel mediador entre ambos.

Los conceptos que se muestran a continuación se basan en las definiciones de Davenport y Prusak (1999).

2.1.1 Datos.

Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el porqué de las cosas y no son orientativos para la acción.

Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la toma de una

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