1. Beneficios
1.1. Tangibles/ cuantificables
1.1.1. Reducción de costos, aumento de ingresos y reducción de tiempo en procesos del negocio.
1.2. Intangibles/ no cuantificables
1.2.1. Más información disponible= Mayor cantidad de usuarios la usan para tomar decisiones y buscar aumentar su posición competitiva en el mercado.
1.3. Estratégicos
1.3.1. ¿Qué clientes? ¿Qué mercados? ¿Qué producto?
2. Definición
2.1. 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.
2.2. Proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones.
2.3. Para tecnologías de la información: Conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa de la compañía) en información estructurada para su explotación directa. Para su análisis y conversión en conocimiento dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.
3. Indicadores clave de negocio (KPI)
3.1. Evalúan el alcance de los objetivos.
3.2. Son cuantitativos y miden el progreso de actividades críticas.
3.3. Relación directa con objetivos y actividades fundamentales de la organización.
4. Componentes
4.1. Fuentes de información
4.1.1. Sistemas operacionales
4.1.2. Sistemas departamentales
4.1.3. Fuentes de información externas
4.2. Extracción de información (ETL)
4.2.1. Calidad de información atributos
4.2.1.1. Precisión: Debe representar los datos con precisión una realidad o fuente de datos que pueda verificarse.
4.2.1.2. Integridad: Se mantiene constantemente la estructura de los datos y las relaciones a través de las entidades y los atributos.
4.2.1.3. Coherencia: los elementos de datos son constantemente definidos y comprendidos
4.2.1.4. Totalidad: Están todos los datos necesarios.
4.2.1.5. Validez: Los valores son aceptables en los rangos definidos por el negocio.
4.2.1.6. Disponibilidad: los datos están disponibles cuando se necesitan.
4.2.1.7. Accesibilidad: Se puede acceder a los datos fácil y comprensiblemente.
4.2.2. Funcionalidades
4.2.2.1. Control de extracción de datos y su automatización.
4.2.2.2. Acceso a diferentes tecnologías.
4.2.2.3. Proporción de gestión integrada del Data Warehouse.
4.2.2.4. Acceso a fuentes de datos diferentes.
4.2.2.5. Planificación, logs, interfaces a schedulers de terceros.
4.2.3. Reglas de negocio
4.2.3.1. Selección de ciertas columnas para su carga.
4.2.3.2. Traducción de códigos.
4.2.3.3. Codificación de valores libres.
4.2.3.4. Obtención de nuevos valores calculados.
4.2.3.5. Unión de datos de múltiples fuentes.
4.2.3.6. Calculo total de múltiples filas de datos.
4.2.3.7. Generación de campos clave en el destino.
4.2.3.8. Transponer o pivotar.
4.2.3.9. Dividir una columna en varias.
4.2.3.10. Aplicación simple o compleja de validación de datos y su aplicación de la acción
4.2.4. Procesos
4.2.4.1. Extracción: Recuperación de datos físicamente de las distintas fuentes de información. (Datos en bruto)
4.2.4.2. Limpieza: Recuperación de datos en bruto y comprobación de su calidad, elimina duplicados y corrige los valores erróneos y completa los valores vacíos. (Datos limpios y de alta calidad)
4.2.4.3. Transformación: Recuperación de los datos limpios y de alta calidad, los estructura y sumariza en los distintos modelos de análisis. (Datos limpios, consistente, sumarizados y útiles)
4.2.4.4. Integración: Validación de la consistencia de los datos cargados en el datawarehouse.
4.2.4.5. Actualización: Permite añadir nuevos datos al datawarehouse.
4.3. Datawarehousing
4.3.1. Proceso completo de extracción de información, transformación y carga en un datawarehouse de la misma.
4.3.2. Datawarehouse
4.3.2.1. Servidor
4.3.2.2. Bases de datos
4.3.2.3. Metadata
4.3.2.4. Datamart
4.3.3. Componentes
4.3.3.1. Metadata
4.3.3.1.1. Repositorio central de información de la información. Da el significado de cada uno de los componentes y sus atributos que residen en el datawarehouse (o Data Mart).
4.3.3.2. ODS Operational data store
4.3.3.2.1. Consolidan datos de multiples fuentes provenientes de diversos sistemas de información no integrados y facilitan un acceso online integrado sobre esta información. Su objetivo, es proporcionar información integrada, con el fin de facilitar la toma de decisiones en entornos operacionales.
4.3.3.2.2. :Datos de los ODS son volátiles y se actualizan en tiempo real. Los ODS se convierten en una fuente datos para el datawarehouse.
4.4. OLAP Server
4.4.1. Provee capacidad de calculo, consultas, funciones de planificación, pronósticos y análisis de escenarios.
4.4.2. Modalidades
4.4.2.1. ROLAP (Relational OLAP). Accede directamente a la base de datos relacional (RDBMS).Accede habitualmente a un modelo estrella. No tiene limitaciones en cuanto el tamaño pero es más lento que el MOLAP.
4.4.2.2. MOLAP (Multidimensional OLAP). Accede directamente a la base de datos MULTIDIMENSIONAL (MDDB). Es muy rápido pero al momento de cambiar las dimensiones se tiene que cargar de nuevo el cubo.
4.4.2.3. HOLAP (Hybrid OLAP). Accede a los datos de alto nivel en una base de datos multidimensional y a los atómicos directamente sobre la base de datos relacional. Usa las ventajas del ROLAP y el MOLAP.
4.5. Herramienta Front-End
5. Planificación de recursos empresariales (ERP)
5.1. Un ERP es un sistema de computación que abarca desde planificación estratégica de la empresa (frontoffice) hasta la parte operativa y funcional de la corporación (backoffice).
5.2. Módulos
5.2.1. Planeación
5.2.2. Finanzas
5.2.3. Ventas
5.2.4. Inventario
5.2.5. H.R
5.3. Sistemas operacionales
5.3.1. Basados en mainframes, Bases de datos Jerárquicas y Sistemas de procesamiento de transacciones complejas
5.3.1.1. ROP
5.3.1.1.1. Punto de re orden e introducción de mainframes.
5.3.1.2. MRP
5.3.1.2.1. Se basa en la demanda y reportes de producción.
5.3.1.3. MRP II
5.3.1.3.1. Capacidad de planeación de requerimientos, integración de materiales y capacidad de producción.
5.3.2. En tiempo real
5.3.2.1. MES
5.3.2.1.1. Unifica procesos de manufactura con sistemas de demanda y requerimientos del cliente.
5.3.2.2. ERP
5.3.2.2.1. Integración horizontal, mejora continua de los procesos con el proveedor.
5.4. Ejemplos de ERP
5.4.1. BANN
5.4.2. ORACLE
5.4.3. SAP
5.4.3.1. Módulos
5.4.3.1.1. Estratégico
5.4.3.1.2. Business Operation
5.4.3.1.3. SAP IT Implementación
5.5. R/3 Client Server ABAP/4
5.5.1. Abierto, flexible, integración de tiempo real de procesos controles y funciones. Arquitectura cliente servidor. Modelo de gestión empresarial mundial,
5.5.2. Modulos
5.5.2.1. SD: Comercial, MM. Materiales, PP: Producción, QM: Calidad, PM: Mantenimiento, HR: Recursos humanos, FI: Gestión financiera, CO: Controlling, PS: Proyectos, TR: Tesoreria, WF: Workflow, IS: Soluciones sectoriales.
5.6. Ambientes de un ERP
5.6.1. Sandbox
5.6.1.1. No aplica en capa de transporte.
5.6.1.2. No importa si el mandante está bloqueado.
5.6.1.3. Baja capacidad de almacenamiento.
5.6.1.4. Capacitación.
5.6.2. Aplica en capa de transporte y el mandante debe estar bloqueado.
5.6.2.1. Desarrollo (DEV)
5.6.2.1.1. Desarrollo de programas.
5.6.2.1.2. Capacidad de almacenamiento media.
5.6.2.1.3. Hace pruebas unitarias.
5.6.2.2. Calidad (QA)
5.6.2.2.1. Hace pruebas integrales
5.6.2.2.2. Capacidad de almacenamiento media.
5.6.2.3. Productivo (PRD)
5.6.2.3.1. Sistema transaccional.
5.6.2.3.2. Alta capacidad de almacenamiento.
5.6.2.4. Pre Productivo (Pre PRD)
5.6.2.4.1. Prueba de estrés.
5.6.2.4.2. Alta capacidad de almacenamiento.
6. Gestión y análisis de información en diversas áreas de la empresa
6.1. Marketing: Segmentos de clientes y estudiar con mayor detalle su comportamiento.
6.2. Abastecimientos: Acceder a los datos de mercado, vinculándolos con información básica necesaria para hallar las relaciones entre el coste y beneficio.
6.3. Producción: Analiza el rendimiento de cualquier proceso operativo (control de calidad, administración de inventarios e historia de producción).
6.4. Ventas: Facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responde a las nuezas oportunidades de mercado.
6.5. Finanzas: Acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real.
6.6. Atención al cliente: Permite evaluar con exactitud el valor de los segmentos del mercado y de los clientes individuales.
6.7. Recursos humanos: Analizar los parámetros que más pueden afectar al departamento.
7. Rentabilidad
7.1. Proyecto busca generar beneficios y no perdidas.
7.2. Rentabilidad de un proyecto en el retorno de la inversión (ROI).
7.2.1. ROI=Valor para el negocio/ Costo del proyecto
7.3. En 6 meses identificas si tu proyecto es rentable o no.
7.4. Pasos para definir la rentabilidad de un proyecto.
7.4.1. Identificar objetivos y problemática a resolver.
7.4.2. Establecer requerimientos del negocio.
7.4.3. Se genera el proyecto de B.I
7.4.4. Se analizan los beneficios de B.I
7.4.5. Se establece el punto de partida de costos e ingresos.
7.4.6. Se calcula el coste total de propiedad (TCO).
7.4.6.1. Software, hardware, gastos internos, mantenimiento, formación, etc.
7.4.7. Finalmente, se calcula el ROI y determinamos si el proyecto es rentable.
7.5. Después de aprobar un proyecto se realiza un seguimiento de beneficios y costos.
7.5.1. Relación directa con indicadores clave de negocio.
8. Arquitectura empresarial
8.1. Esta compuesta por diversas áreas:
8.1.1. Servidores
8.1.2. Email/ groupware: Microsoft exchange
8.1.3. Aplicaciones de escritorio: Office, Norton, Adobe reader
8.1.4. Comunicación por voz: Telmex, Telcel
8.1.5. Plataformas remotas/ móviles: VPN y celulares
8.1.6. Plataformas client desktop: Windows, Dell
8.1.7. Herramientas de aplicaciones de desarrollo: ABAP (SAP), SOL/PL
8.1.8. Middleware: Java, datasources
8.1.9. Seguridad: Tripwire, websense, windows server
8.1.10. Database, data interface: SQL server, Oracle
8.1.11. Software operacional: Check point, Apache
8.1.12. Protocolos de comunicación: Routers
8.1.13. Network
8.2. Representación de todos los componentes, procesos y políticas de la empresa.
9. Modelo de evaluación de herramientas de BI
9.1. Diagnóstico tecnológico
9.1.1. Busca identificar la tecnología actual disponible en la organización y checar que se usa efectivamente.
9.1.2. Inventario tecnológico
9.1.2.1. Registro de insumos, procesos, productos, técnicas y tecnologías que describen, evalúan y seleccionan las tecnologías de la empresa.
9.1.3. Tipos:
9.1.3.1. Interno
9.1.3.1.1. Se enfoca en las operaciones tecnológicas propias de la empresa. Indispensable para cumplimiento de objetivos y estrategias.
9.1.3.1.2. Análisis de Brechas
9.1.3.2. Externo
9.1.3.2.1. Se enfoca al entorno tecnológico que le rodea y su lugar en el mercado.
9.1.3.3. Tercero
9.1.3.3.1. Analiza tecnologías que le dan ventaja competitiva a la organización.
9.1.4. DOFA Tecnológico
9.1.4.1. Analiza la situación actual de una organización tecnológicamente. Busca conocer el entorno, oportunidades y amenazas que ofrece el mercado.
9.1.5. Análisis Industrial
9.1.5.1. Evalúa las fuerzas que determinan el mercado e interactuan entre la empresa y el entorno tecnológico.
9.1.5.2. Son las Fuerzas de Porter.
9.2. Transferencia tecnológica
9.2.1. Proceso de incorporar a una unidad productiva de un conocimiento desarrollado fuera de ella.
9.2.2. Transferencia de capacidad tecnológica para adaptar, usar y mejorar la tecnología actual.
9.2.3. Mecanismos tratados:
9.2.3.1. Información libre.
9.2.3.2. Know- how de personas.
9.2.3.3. Información no-libre.
9.2.3.4. Inversión extranjera directa.
9.2.3.5. Licencias.
9.2.3.6. Franquicias.
9.3. Evaluación tecnológica
9.3.1. Valoración que se deber realizar previo a adquirir tecnología considerando el costo y el mejoramiento.
9.3.2. Análisis de factores como la compatibilidad, dependencia y la pertinencia de implementación.
9.3.3. Métodos de evaluación
9.3.3.1. Delone and Mc lean (D&M)
9.3.3.1.1. Calidad de información
9.3.3.1.2. Calidad del sistema
9.3.3.1.3. Calidad del servicio
9.3.3.2. Balanced Scorecard
9.3.3.2.1. Financiera
9.3.3.2.2. Clientes
9.3.3.2.3. Aprendizaje y crecimiento
9.3.3.2.4. Procesos internos
9.3.3.3. Variables de Kendall
9.3.3.3.1. Efectividad
9.3.3.3.2. Eficiciencia
9.3.3.3.3. Facilidad de uso
9.3.3.3.4. Flexibilidad
9.3.3.3.5. Calidad
9.3.3.3.6. Soporte del fabricante
9.4. Modelo estructurado
9.4.1. Evaluación de la empresa
9.4.1.1. Diagnóstico de presupuesto
9.4.1.2. Diagnóstico de personal
9.4.1.3. Diagnóstico funcional
9.4.2. Evaluación del software
9.4.2.1. Diagnostico del software
9.4.2.1.1. Criterios funcionales
9.4.2.1.2. Criterios técnicos
9.4.2.1.3. Criterios del proveedor
9.4.2.1.4. Criterios del servicio
10. Herramientas de BI
10.1. Generador de informes: Crea informes estándar para grupos, departamentos o la organización.
10.2. Herramientas de usuario final de consultas e informes: Empleadas por usuarios finales para crear informes para ellos mismos.
10.3. Herramientas OLAP: Información de manera multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo.
10.4. Herramientas de Dashboard y Scorecard: Permiten al usuario final ver información crítoca para el rendimiento con un simple vistazo utilizando íconos gráficos. Pueden ver información más detallada e informes para su análisis.
10.5. Herramientas de planificación, modelización y consolidación: Permite a analistas y usuarios finales crear planes de negocio y simulaciones con la información de Business Intelligence. Proveen a los dashboards y scorecards con los objetivos y los umbrales de las métricas.
10.6. Herramienta datamining: Permite a estadísticos o analistas de negocio, crear modelos estadísticos de las actividades de los negocios.
10.6.1. Minería de datos
10.6.1.1. Extracción no trivial de la información que reside de manera implícita en los datos.
10.6.1.2. Tecnología que ayuda a las compañías en concentrarse en la información más importante de sus bases de información.
10.6.1.3. Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo la toma de decisiones proactiva y conducida con un conocimiento acabado de la información.
10.6.1.4. Reúne las ventajas de varias áreas como: La estadística, inteligencia artificial, computación gráfica, bases de datos, procesamiento masivo.