Business Intelligence 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:
Por otro lado, los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:
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 datawarehouse, los datos están desnormalizados 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 desnormalizado, cuyos datos estén completamente integrados.
En definitiva, una solución BI completa permite:  Decidir ¿qué camino se debe seguir? |
Herramientas de inteligencia de negocios es un tipo de software de aplicaciones diseñado para colaborar con la inteligencia de negocios (BI) en los procesos de las organizaciones. Específicamente se trata de herramientas que asisten el análisis y la presentación de los datos. Pese a que algunas herramientas de Inteligencia de Negocios incluyen la funcionalidad ETL (Extracción, Transformación y Carga por sus siglas en inglés), las herramientas ETL no son consideradas generalmente como herramientas de Inteligencia de Negocios.
Fuente: http://es.wikipedia.org/wiki/Herramientas_de_inteligencia_de_negocios
Business Intelligence, ¿qué es y para qué sirve?
Administrar un negocio es, básicamente, gestionar información. El concepto de "business intelligence" resume una técnica de generación y organización de la información de una empresa para que sea útil para la toma de decisiones...
Por Luis Nikiel (Grupo Seidor)
Administrar una empresa es, en gran medida, gestionar información. Información sobre pedidos de clientes, facturación, cobros, etc.
Así, en los años '90, muchas organizaciones invirtieron enormes recursos en la sistematización de los procedimientos internos para obtener un registro confiable que incluyera información sobre las operaciones básicas de la empresa: comprar, vender, pagar y cobrar.
De esta forma, se ejecutaron masivos procesos de implantación de ERPs (Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales), con la intención de integrar el mundo de las transacciones en un ambiente único y consistente.
Dominar el mundo de las transacciones permite desarrollar una gestión de la información que integra y automatiza muchas de las prácticas de negocio asociadas con los aspectos operativos o productivos de una empresa. Gracias al ERP, pueden encontrarse respuestas rápidas a interrogantes del tipo: ¿qué puedo vender?, ¿hay stock?, ¿cuánto necesito producir?, ¿el cliente tiene límite de crédito?, etc.
Estas preguntas se encuentran relacionadas con el desarrollo del trabajo cotidiano de la empresa, es decir, con sus operaciones en el día a día. En el ERP, la información aparece con un máximo nivel de detalle, es decir, totalmente desagregada, con "alta granularidad". Estos datos son de suma utilidad en el nivel operativo, o sea, para el desarrollo habitual de las acciones de la empresa.
No obstante, cuando pasamos al nivel del proceso decisorio y de formulación estratégica, los detalles pierden su importancia fundamental. En este contexto, deja de ser relevante si el cliente A pagó en término o si compró el producto Z en lugar del Y. Para generar información útil para la toma de decisiones, los datos deben ser agregados y resumidos.
En este punto, la información relevante es, por ejemplo, el nivel de ventas del período, la facturación de cada línea de producto, su comparación con el mismo período del año anterior, etc.
Con los múltiples datos que se obtienen del mundo transaccional, debe generarse información histórica consistente, oportuna y comparable. A partir de allí, se habilita la posibilidad de estudiar tendencias y generar proyecciones.
El primer ambiente transaccional, de detalle, instantáneo y online es el ambiente del ERP. El segundo, donde se almacena información histórica para el análisis y toma de decisiones, es lo que se denomina "DataWarehouse" (DW).
De esta forma, hemos introducido los principales elementos de Business Intelligence. Básicamente, se trata de una técnica que apunta a generar soluciones de información para la toma de decisiones.
Business Intelligence para principiantes: ¿qué es y para qué sirve el DataMining?
Por Luis Nikiel (Grupo Seidor)
En la década del '90, ya existiendo el DataWarehouse, instituciones bancarias y empresas de servicios públicos desarrollaron otra rama de Business Intelligence: la "minería de datos" o DataMining (DM).
Básicamente, esta herramienta ofrece respuestas a preguntas que nunca se formularon. Con datos históricos correctamente almacenados y depurados, la aplicación de metodologías estadísticas permite "escarbar" entre la información para detectar patrones.
En un artículo anterior, hemos visto que el DataWarehouse registra múltiples transacciones con el cliente: qué compró, qué reclamó, qué pidió, cuándo lo recibió, etc. Esencialmente, concentra información histórica que registra lo que pasó en la empresa durante el pasado.
Ahora bien, apoyándose en estos datos históricos, el DataMining se enfoca hacia el futuro. Conocidos ciertos patrones de comportamiento pasado, es posible pronosticar, con alto grado de certeza, la demanda de un producto, el segmento de consumo de otro, la clientela de riesgo, etc.
Si bien no se encuentra directamente vinculado con la aplicación comercial, el siguiente ejemplo sirve para ilustrar la utilidad del DataMining.
Recientemente, en el aeropuerto de Buenos Aires fue detenido un ciudadano holandés que transportaba gran cantidad de droga. Aquella detención fue resultado de un análisis inteligente de información.
A través del análisis de datos estadísticos, los investigadores han logrado determinar que existe una serie de variables típicas que pueden manifestar que un pasajero podría estar traficando estupefacientes. Por ejemplo, cuando el turista proviene de determinado país y posee ciertas características de edad, sexo, estado civil, etc.
Así, cuando aparece en el aeropuerto un pasajero que reúne las características que coinciden con el "patrón riesgo", se debe proceder a un análisis preventivo de su equipaje.
Simulación dinámica
Por último, la simulación dinámica es otra poderosa herramienta de Business Intelligence que se utiliza en la definición de escenarios futuros.
En función de datos históricos (DataWarehouse) y la detección de patrones de conducta (DataMining), la introducción de ciertos supuestos permite proyectar escenarios futuros que tengan en cuenta la variable "tiempo".
A través de métodos de simulación dinámica, es posible proyectar lo que sucederá en un plazo de, por ejemplo, diez años (incluso en escenarios de alta complejidad). Así, es posible realizar distintos experimentos sobre la manera en que la evolución de las distintas variables del contexto afectará a los resultados de la empresa.
En definitiva, a lo largo de estos tres artículos, hemos desarrollado los conceptos fundamentales de Business Intelligence. Desde luego, estas poderosas herramientas estadísticas son incapaces de predecir con total exactitud el futuro. Business Intelligence no es magia.
No obstante, la utilización de estas técnicas ofrece un entorno adecuado para la toma de decisiones, un entorno donde el empresario y ejecutivo se encuentra en óptimas condiciones para decidir. Y, en este caso, el término "óptimo" es sinónimo de una reducción al mínimo del margen de incertidumbre. Es decir, minimizar el riesgo.
Luis Nikiel
Director de Improve Solutions, Crystalis Consulting, Grupo Seidor
Fuente: http://www.materiabiz.com/mbz/ityoperaciones/nota.vsp?nid=33192
Inteligencia de Negocios: Serie de herramientas que permiten analizar los datos para descubrir nuevos patrones, relaciones, y conocimientos profundos para orientar la toma de decisiones. Ejemplos de estas herramientas están los análisis de datos multidimensionales, procesamiento analítico en línea, etc
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