Sistemas de información BI

Get Started. It's Free
or sign up with your email address
Rocket clouds
Sistemas de información BI by Mind Map: Sistemas de información BI

1. Beneficios

1.1. Abarcan todas las áreas funcionales de una organización

1.2. Incremento de la eficiencia en la toma de desiciónes

1.3. Mejora de comunicación entre las diferentes áreas de la organización

1.4. Mejor rentabilidad

1.5. Atracción de nuevos clientes

1.6. Retención de los clientes actuales

1.7. predicción de ventas

1.8. reducción del fraude

1.9. identificación de riesgos

1.10. presentación de soluciones basadas en el conocimiento del negocio

1.11. Tomar decisiones pro-activas

1.12. Valora a los clientes

1.13. Identifica patrones de riesgos

1.14. Reduce costos

1.15. Incrementa la productividad

2. Factores de éxito

2.1. Identificar un juego de factores críticos de éxito

2.2. Definición de métricas

2.3. Sistemas predictivos mediante la correcta identificación de KIPs

2.4. Conocer la infraestructura del negocio

2.5. Conocer el equipo humano

2.6. Conocer la política del negocio

2.7. Establecer los mejores CSFs posibles

2.7.1. Organización

2.7.1.1. El equipo de IT y el negocio deben estar coordinados y trabajar bajo un fin común

2.7.2. Procesos

2.7.2.1. Definir procesos bien estructurados que afecten al equipo, la metodología y a la dirección del negocio

2.7.3. Tecnología

2.7.3.1. Debe ser flexible y escalable

2.7.3.2. Trabajar conjuntamente con distintos tipos de herramientas

2.7.4. 5 pasos a seguir

2.7.4.1. 1.- Identificar el problema para saber como abordarlo

2.7.4.2. 2.- Determinar expectativas respecto al uso. Cuantificar correctamente el numero de usuarios y consultas que va a tener un sistema de BI

2.7.4.3. 3.- Comprender la entrega de datos.- Se debe identificar si los datos serán entregados por lotes o en tiempo real

2.7.4.4. 4.- Implementar iniciativas de capacitación. Debe realizarse durante o antes de la fase de implementación

2.7.4.5. 5.- Seleccionar un tipo de solución.

2.7.4.5.1. Soluciones verticales. Cumplen con los requisitos específicos de su normativa

2.7.4.5.2. Soluciones horizontales. Son mas versátiles y se pueden adaptar mas al funcionamiento específico de la empresa

3. Componentes de una solución BI

3.1. Fuentes de información

3.1.1. Sirve para alimentar el Data Warehouse

3.2. Extracción, transformación y carga (ETL)

3.2.1. Recupera los datos en bruto

3.2.2. Limpia los datos (elimina los duplicados)

3.2.3. Transforma los datos limpios en datos consistentes

3.2.4. Integra los datos en las definiciones de Data Warehouse

3.2.5. Actualiza los datos periódicamente

3.3. Data Warehouse

3.3.1. Proporciona información consistente, integrada, preparada e histórica lista para ser analizada por un sistema BI

3.4. Herramientas BI

3.4.1. OLAP

3.4.1.1. Son herramientas que permiten realizar consultas complejas a las bases de datos

3.4.2. Query & Reporting

3.4.2.1. Herramientas para la realización de consultas y la elaboración de informes

3.4.3. Cuadros de mando

3.4.3.1. Analíticos o Dashboard

3.4.3.1.1. Permiten obtener a partir de la Data Marts, la elaboración de informes e indicadores clave (KPI)

3.4.3.2. Integrales o Balanced Scorecard

3.4.3.2.1. Se desarrolla a nivel estratégico de toda la organización

3.4.4. Data Mining

3.4.4.1. Herramientas que a partir de la información disponible descubren patrones ocultos, tendencia... y presentan ésta información de forma sencilla a los usuarios

4. Herramientas BI Open Sorce

4.1. A la hora de elegir una base de datos debemos tener en cuenta una serie de criterios. En primer lugar la base de datos debe ser capaz de trabajar con grandes cantidades de datos, así como otros factores como la velocidad de realización de consultas, el particionado y la replicación de datos

4.2. ETL Extraction, Transformation, Load

4.2.1. Se encargan de tomar la información de diferentes fuentes y realizan su carga en el almacén de datos

4.2.2. Tenemos que considerar qué fuentes de datos y qué herramientas soportan

4.2.3. Algunas herramientas

4.2.3.1. Kettle utiliza dos herramientas para realizar la transformacion de los datos:

4.2.3.1.1. PAN

4.2.3.1.2. KITCHEN

4.2.3.2. JasperETL

4.2.3.2.1. Esta orientada a usuarios con conocimiento de lenguajes de programación

4.2.3.3. Palo ETL

4.2.3.3.1. Es una herramienta muy intuitiva y con una baja curva de aprendizaje

4.2.3.4. Bee

4.2.3.4.1. Posee una interfaz gráfica de usuario y el proceso de transformación se encuentra descrito en un fichero XML

4.2.3.5. Octopus

4.2.3.5.1. Permite implementar simultáneamente a varias bases de datos

4.3. Data Warehouse

4.3.1. Es el proceso de extraer datos de diferentes aplicaciones, ya sean internas o externas, después depurarlos y estructurarlos para que sean guardados en un almacén de datos.

4.4. OLAP

4.4.1. Se basa en el análisis multidimensional (análisis de hipercubo)de los datos y permite al usuario tener una visión mas rápida e interactiva de los mismos.

4.4.2. Segun el tipo de base de datos en la que almacenan los datos podemos clasificar éstos sistemas en:

4.4.2.1. ROLAP

4.4.2.1.1. Que almacena los datos en una base de datos de tipo relacional

4.4.2.2. MOLAP

4.4.2.2.1. Que almacena los datos en una base de datos de tipo multidimensional

4.4.2.3. HOLAP

4.4.2.3.1. que es un sistema híbrido que combina los dos sistemas anteriores

4.5. Reporting

4.5.1. Son los componentes de un sistema BI que se encarga de generar los informes

4.5.2. Algunos generadores de informes BI son:

4.5.2.1. Pentaho Reporting

4.5.2.1.1. Generador de informes incluido en la suite Pentaho

4.5.2.2. Jasper Reports

4.5.2.2.1. Desarrollado en Java

4.5.2.3. Eclipse Bird

4.5.2.3.1. Basado en Eclipse

4.6. Cuadros de mando

4.6.1. Permite alinear los objetos de las diferentes áreas con la estrategia de la organización y seguir su evolución

4.7. Data Mining

4.7.1. Consiste en seleccionar, explorar modificar y modelar grandes cantidades de datos para poder analizarlos, éste proceso debe ser automático o semiautomatico

4.7.2. Las herramientas de análisis en BI son un punto crítico dentro del proceso

4.7.3. WEKA es una herramienta Open Source de Data Mining realizada en Java

4.8. Suites BI

4.8.1. Pentaho

4.8.1.1. Ofrece una plataforma completa de herramientas BI Open Source.

4.8.1.2. Elimina el costo de la licencia de software y obtiene beneficios a traves del pago de una licencia anual que incluye soporte, servicios y una optimizacion del servicio

4.8.2. Birt

4.8.2.1. Es un plugin de Eclipse que permite una integración completa en proyectos J2EE

5. BI en Internet

5.1. Las pequeñas y medianas empresas tienen ahora la oportunidad de maximizar su rendimiento a través de soluciones Clud Computing, también llamadas Cloud BI, en las que el software es ofrecido como servicio, reduciendo los costos en la infraestructura de información y explotando al máximo los beneficios del Cloud Computing

5.2. El Data Warehouse del sistema BI en Internet debe prepararse para un acceso remoto, las interfaces de usuario deben estar preparadas para conectarse a través del navegador y la información a acceder puede ser interna o externa a la empresa.

5.3. La forma de hacer negocios en Internet también está cambiando. Por ese motivo el BI 2.0 analiza el uso de las redes sociales y propone estrategias de negocio para poder sacarles el máximo provecho

6. BI de Open Sourse

6.1. Reduce considerablemente los costos de implantacion sin prometer el nivel funcional a la calidad del servicio

6.2. Actualmente ha alcanzado un gran grado de madurez y calidad, un ejemplo es el sistema operativo Linux

6.3. Ventajas

6.3.1. Reducción de costos de implantación

6.3.2. Independencia de los proveedores

6.3.3. Empezar con una solucion de bajo costo e ir incrementando progresivamente sus funcionalidades

6.3.4. Resultados en estandares abiertos

6.3.5. compatibilidad con otras herramientas

7. Suite Pentaho

7.1. Características

7.1.1. Esta basada en Java

7.1.2. Integra diferentes proyectos open source

7.1.3. Hace funcionar los proyectos de forma integrada en su plataforma siguiendo el flujo de trabajo

7.2. Pentaho Data Integration

7.2.1. Es el proceso ETL de la Suite Pentaho. Utiliza la herramienta Kettle ETL para realizar el trabajo

7.3. Pentaho Analysis

7.3.1. Utiliza por defecto el cliente Jpivot

7.3.2. Permite al usuario seleccionar el esquema Mondrian a utilizar y muestra una visualización para un análisis rápido

7.4. Pentaho Reporting

7.4.1. Genera reportes de forma ágil y de gran capacidad

7.4.2. Los reportes se pueden programar e incluso que sean generados periódicamente

7.5. Pentaho Dashboards

7.5.1. Son los cuadros de mando de Pentaho

7.5.1.1. Se definen los KPI del sistema BI

7.5.1.2. Deben reflejar factores genuinos de éxito y ser cuantificables

7.6. Pentaho Datamining

7.6.1. Provee un completo conjunto de algoritmos que automatizan los procesos de transformación de datos a la forma en que la mineria de datos puede explotarlos

7.6.2. Es necesario tener conocimientos técnicos de TI para la construccion de cuadros de mando, esquemas y conocer lenguajes de software como SQL, PHP, JAVA, XML...

8. Tendencias en BI

8.1. Todas se centran en alinear los objetivos de la organización con la solución de BI a implantar

8.2. El análisis predictivo de los datos está relacionado con el Data Mining

8.3. El análisis en tiempo real de los datos es ahora una de las principales tendencias

8.4. El análisis en memoria se basa en guardar una memoria datos pre-calculados para obtener una mayor rapidez en futuras consultas

8.5. La unión de BI con internet es una de las principales tendencias en su uso para obtener informacion y detectar oportunidades de negocio