Inteligencia De Negocios
Enviado por clayanuor • 3 de Abril de 2014 • 1.433 Palabras (6 Páginas) • 253 Visitas
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)
La Inteligencia de Negocios es el conjunto de productos y servicios que permiten a los usuarios finales acceder y analizar de manera rápida y sencilla, la información para la toma de decisiones de negocio a nivel operativo, táctico y estratégico.
Es una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), usualmente residiendo en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales.
El concepto de BI no es nuevo, desde que la idea fue introducida a mediados de los años 60, no ha dejado de evolucionar a soluciones más efectivas y adaptadas al nuevo entorno tecnológico imperante. Con el precio del hardware en franco descenso, procesadores más potentes, la hegemonía de Internet-Web y software de gestión más eficientes, el concepto de inteligencia de negocio (BI) se coloca al alcance de muchas organizaciones modernas quienes están interesadas en maximizar sus inversiones en el área informática.
BI es una necesidad del negocio. Entre las principales razones que justifican una inversión en BI se pueden señalar:
1. Visibilidad de lo que está pasando en el negocio
2. Informes / reportes centralizados
3. Análisis de tendencias y “predicción” del futuro
4. Toma de decisiones efectivas sobre productos que funcionan y lo que no funcionan
5. Centraliza datos dispersos
6. “Valida” sistemas transaccionales
Los principales “productos” de BI usualmente son los siguientes: Cuadros de Mando Integrales, desbordas corporativos, KPI (Key Performance Indicators), CPI (Corporate Performance Indicadotors), reportes y gráficos de todo tipo, entre muchos otros. Por el contrario, los insumos de BI es inmensa “estela” de datos que va dejando la empresa de sus operaciones diarias. Podríamos afirmar que la empresa está cimentada sobre una inmensa “mina” de datos, explotarla y obtener que los datos se conviertan en información de valor es el reto de los proyectos de BI. Su implantación requiere de un análisis, diseño e implementación cuidadosa. Usualmente las empresas emprenden proyectos de BI corporativos, o Data Warehouse corporativos. Tienden a ser por rango o nivel de necesidad de la información: Estratégica, de Gestión u Operacional.
Desde un punto de vista tecnológico, el elemento central de BI suele ser un data warehouse o data marts (o ambos). Son grandes bases de datos corporativas que albergan datos agrupados y procesados usualmente por dimensiones: región, tiempo, producto, unidad de negocio, entre otras.
Los proyectos de inteligencia de negocios suelen iniciarse a través de la alta dirección, los departamentos de planificación estratégica o de marketing, y requieren el concurso de informática para su implementación.
Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un reservorio de business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas tradicionales como MS Excel. De lo que se trata es de explotar al máximo las potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la inversión del negocio.
Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto de minería de datos (Data Mining) es el más apropiado para realizar una explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los datos.
• Software de Business Intelligence
Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al menos los siguientes componentes:
Multidimensionalidad: la información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc. Una herramienta de BI debe de ser capaz de reunir información dispersa en toda la empresa e incluso en diferentes fuentes para así proporcionar a los departamentos la accesibilidad, poder y flexibilidad que necesitan para analizar la información. Por ejemplo, un pronóstico de ventas de un nuevo producto en varias regiones no está completo si no se toma en cuenta también el comportamiento histórico de las ventas de cada región y la forma en que la introducción de nuevos productos se ha desarrollado en cada región en cuestión.
Data Mining: Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes. Pero el éxito de los negocios depende por lo general de la habilidad para ver nuevas tendencias o cambios en las tendencias. Las aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que
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