Inteligencia de Negocios

1. Concepto

1.1. Métodos que se utilizan para obtener provecho de los datos, para visualizar esta información de una manera que el ser humano los entienda. Métodos que analizan la información automáticamente.

1.1.1. Text book p. 55-60

1.1.2. Joseph Conrad "Heart of Darkness"

1.2. Almacenes enormes de datos. Modelos matemáticos Minería de datos Estadística Inteligencia computacional Redes Sociales

1.3. Aplicaciones

1.3.1. Bancos: monitoreo y prevención de fraudes.

1.3.2. Medicina: estudios descriptivos y predictivos.

1.3.3. Justicia: investigación de casos penales y civiles.

1.3.4. Política: transparencia en la gestión, decisiones, plan de gobierno.

1.3.5. Naturaleza: predicción de desastres meteorológicos.

2. Aprovechamiento de los datos

2.1. Datos

2.1.1. Actividades

2.1.2. Transacciones

2.1.3. Individuos

2.2. Para qué se guardan los datos

2.2.1. Para aprovechar los datos y sacar información útil que ayude en la toma de decisiones.

3. ¿Porqué las empresas no realizan mediciones?

3.1. Porque las bases de datos están dispersas, al igual que las aplicaciones ERP.

3.1.1. Proceso.

3.1.1.1. Datos crudos

3.1.1.2. Información, reagrupando conocimiento

3.1.1.3. Conocimiento Empresarial, mantener actualizado

3.1.1.4. Decisiones seguras y rentables

4. Informática en tiempo real

4.1. (Verdadero tiempo real)

4.1.1. Saber lo que pasa realmente en la empresa inmediatamente pasen las cosas. Preparar informen es cuestión de segundos.

4.1.2. Datos análiticos in-memory

4.1.2.1. En vez de pasar los datos de los discos duros a un procesador, toda la información se va guardando comprimida en la memoria.

4.1.2.2. Los datos se actualizan constantemente, no hay límites en cuanto a la cantidad de datos que podemos utilizar, se tiene una instantánea del estado de la empresa en segundos.

4.1.3. Decisiones más rápidas e inteligentes

5. Importancia de los datos

5.1. La importancia está en como se administre la información, no el volumen de esta.

5.1.1. Text book, exercises 34, 35, 36, 37

5.2. Business Intelligence

5.2.1. Principales productos

5.2.1.1. Datamart

5.2.1.2. Datawarehouse

5.2.1.3. Sistema de información ejecutiva

5.2.1.4. Sistema de soporte a la decisión

5.2.1.5. Cuadro de mando integral

5.2.2. Elementos

5.2.2.1. Data Warehousing y Data Marts

5.2.2.2. Aplicaciones analiticas

5.2.2.3. Data Mining

5.2.2.4. OLAP, herramientas de procesamiento analitico de datos

5.2.2.5. Herramientas de consulta y reporte de datos

5.2.2.6. Herramientas de producción de reportes personalizados

5.2.2.7. ELT, Herramientas de extracción, traducción y carga de datos

5.2.2.8. Herramientas de administracion de sistemas

5.2.2.9. Portales de informacion empresarial

5.2.2.10. Sistemas de base de datos

5.2.2.11. Sistemas de administración del conocimiento

5.2.3. Problemas que resuelve

5.2.3.1. Gran rigidez a la hora de extraer datos

5.2.3.2. Necesidad de conocimientos técnicos

5.2.3.3. Largos tiempos de repsuesta

5.2.3.4. Deterioro en el rendimiento del SI

5.2.3.5. Falta de integración que implica islas de datos

5.2.3.6. Datos erroneos, obsoletos o incompletos

5.2.3.7. Problemas para adecuar la informacion al cargo de usuario

5.2.3.8. Ausencia de información histórica

5.2.4. Razones para invertir en BI

5.2.4.1. Solucion tecnologica

5.2.4.1.1. Centralizar, depurar y afienzar datos.

5.2.4.1.2. Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales.

5.2.4.1.3. Optimizar el rendimeinto de los sistemas.

5.2.4.2. Ventaja competitiva

5.2.4.2.1. Seguimiento real del plan estrategico

5.2.4.2.2. Aprender de errores pasados

5.2.4.2.3. Mejorar la competitividad

5.2.4.2.4. Obtener el verdadero valor de las aplicaciones durante la gestión.