HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE

DATAWAREHOUSING

Y DATAMINING

QUE ES BUSINESS INTELLIGENCE

*Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administracin y creacin de conocimiento mediante el anisis de

datos existentes en una organizacin.

*Abarca la comprensin del funcionamiento actual de la empresa, y la anticipacin de acontecimientos futuros, con el objetivo de

ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.

Los principales productos que existen hoy en da son:

Cuadros de Mando Integrales (CMI): tambin conocido como Balanced Scorecard (BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes reas o unidades.

Sistemas de Soporte a la Decisin (DSS): Un Sistema de Soporte a la Decisin (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al anlisis de los datos de una organizacin

Sistemas de Informacin Ejecutiva (EIS): es una herramienta software, basada en un DSS, que provee a los gerentes panorama completo del estado de los indicadores de negocio que le afectan al instante.

Componentes de Origen de Datos

Datamart

Datawarehouse

Datamart

Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un rea de negocio especfica. Se caracteriza por disponer la estructura ptima de datos para analizar la informacin al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de informacin.

DATAWAREHOUSE

*Es un gran almacn de datos para consultar

*Es un repositorio de datos de muy fcil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de informacin sobre

temas especficos de negocios, para permitir nuevas consultas, anlisis, toma de y decisiones.

*Tiene gran capacidad de almacenamiento, pues los datos pueden ser de

grandes perodos de tiempo.

Un DWH tiene varias caractersticas:

Es una coleccin de datos orientada a un tema, integrada, variable en el tiempo y que sea tl para la toma de decisiones.

Es integrado porque agrupa a todos los sistemas operacionales en un sistema de informacin con formatos y cdigos consistentes.

Un DWH tiene varias caractersticas:

Es variante en el tiempo porque los datos se organizan y almacenan en jerarquas en el tiempo, lo que permite anlisis comparativos de estados actuales y de perodos anteriores.

Etapas en la construccin de un DWH

1. Captura de los datos de las fuentes seleccionadas (extraer de otras fuentes -excel, documentos, etc- datos al DWH)

2. Tratamiento, conversin y transformacin de los datos (operaciones de limpieza, homogeneizacin, etc).

- Detectar y corregir errores (duplicados, eliminar valores sin sentido).

- Consistencia del uso de valores (codificacin igual de los valores por ejemplo DD/M/AAAA).

- Tratamiento de la ausencia de valores (por default).

- Codificar campos (ej. Pasar de fechas de nacimiento a intervalos de edades).

- Reestructurar y aadir nuevos campos (enriquecer el sistema).

Etapas en la construccin de un DWH

Herramientas para explotacin del Datawarehouse

Queries and reporting:

Generacin de consultas y reportes de las bases de datos

relacionales que generan informes predefinidos a partir de campos

calculados.

Anlisis multidimensional (OLAP online analytical

processing)

Facilitan el anlisis de datos a travs de dimensiones y

jerarquas, utilizando consultas rpidas

predefinidas

Herramientas para explotacin del Datawarehouse

Herramientas de datamining:

tcnicas avanzadas que permiten detectar y modelizar relaciones entre los datos y obtener informacin no

evidente como patrones de consumo, prediccin del comportamiento de los clientes, asociaciones de productos.

Herramientas para explotacin del Datawarehouse

Herramientas de Datamining

Estadsticas: regresin, anlisis multivariable, anlisis cluster.

Simblicas: rboles de decisin, reglas.

Tcnicas de inteligencia artificial: redes neuronales, algoritmos.

Metodologa de un proceso de Datamining

Muestreo: seleccin de muestra de datos para reducir costos y tiempos.

Exploracin: determinar tendencias principales, rango de variables, frecuencia de valores.

Modificacin: transformacin y filtrado de variables para adecuarse a los requisitos del problema o cuestin que se quiere analizar.

Modelizacin del comportamiento: empleando redes neuronales, rboles, etc.

Evaluacin: comprobacin de la validez del modelo obtenido.

Presentacin grfica de los resultados.

Metodologa de un proceso de Datamining

Herramientas de Datamining

y Datawarehouse

Cognos - IBM

Business Objects - Oracle

SAP

SharePoint - Microsoft

BENEFICIOS

Con los sistemas de datawarehousing y datamining los directivos pueden disponer de la informacin necesaria en poco tiempo y con validez y dedicarse a su anlisis.

Permiten conocer el comportamiento de los clientes logrando la eficacia en operaciones de marketing y comunicaciones.

Se pueden detectar tendencias y previsiones de cara al futuro.

QUE ES BUSINESS INTELLIGENCE

*En definitiva, una solucin BI completa permite:

Observar qu est ocurriendo?

Comprender por qu ocurre?

Predecir qu ocurrira?

Colaborar qu debera hacer el equipo?

Decidir qu camino se debe seguir