DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO
En una conversación informal, los tres términos
suelen utilizarse indistintamente y esto puede llevar a una
interpretación libre del concepto de
conocimiento.
Quizás la forma más sencilla de diferenciar los
términos sea pensar que los datos
están localizados en el mundo y el
conocimiento está localizado en agentes de cualquier
tipo (personas, empresas,
máquinas…), mientras que la información adopta un papel mediador entre
ambos.
Los conceptos que se muestran a continuación se basan
en las definiciones de Davenport y Prusak (1999).
Datos
Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos
primarios de información que por sí solos son
irrelevantes como apoyo a la toma de
decisiones. También se pueden ver como un conjunto
discreto de valores, que
no dicen nada sobre el por qué de las cosas y no son
orientativos para la acción.
Un número telefónico o un nombre de una persona, por
ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un
contexto no sirven como base para apoyar la toma de una
decisión. Los datos pueden ser una colección de
hechos almacenados en algún lugar físico como un
papel, un dispositivo electrónico, o la mente de una
persona. En este sentido las tecnologías de la
información han aportado mucho a recopilación de
datos.
Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes
externas o internas a la
organización, pudiendo ser de carácter objetivo o
subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc.
Información
La información se puede definir como un conjunto de
datos procesados y que tienen un significado (relevancia,
propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad
para quién debe tomar decisiones, al disminuir su
incertidumbre. Los datos se pueden transforman en
información añadiéndoles valor:
Contextualizando: se sabe en qué contexto y para
qué propósito se generaron.Categorizando: se conocen las unidades de medida que
ayudan a interpretarlos.Calculando: los datos pueden haber sido procesados
matemática o estadísticamente.Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de
los datos.Condensando: los datos se han podido resumir de forma
más concisa (agregación).
Por tanto, la información es la
comunicación de conocimientos o inteligencia,
y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo,
impactando sobre sus juicios de valor y sus comportamientos.
Información = Datos + Contexto (añadir valor) +
Utilidad (disminuir la incertidumbre)
Conocimiento
El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores,
información, que sirve como marco para la
incorporación de nuevas experiencias e información,
y es útil para la acción. Se origina y aplica en la
mente de los conocedores. En las organizaciones
con frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o
almacenes de
datos, sino que también está en rutinas
organizativas, procesos,
prácticas, y normas.
El conocimiento se deriva de la información, así
como la información se deriva de los datos. Para que la
información se convierta en conocimiento es necesario
realizar acciones
como:
Comparación con otros elementos.
Predicción de consecuencias.
Búsqueda de conexiones.
Conversación con otros portadores de
conocimiento.
LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
La Inteligencia de Negocios es el
término y procura caracterizar una amplia variedad de
tecnologías, plataformas de software, especificaciones
de aplicaciones y procesos. El objetivo primario de la a
Inteligencia de Negocios es contribuir a tomar decisiones que
mejoren el desempeño de la empresa y
promover su ventaja competitiva en el mercado. En
resumen, la Inteligencia de Negocios faculta a la organización a tomar mejores decisiones
más rápidas. Este concepto se requiere analizar
desde tres perspectivas: Hacer mejores decisiones más
rápido, convertir datos en información, y usar una
aplicación relacional para la
administración.
Con respecto a la primera perspectiva, el objetivo primario de
la Inteligencia de Negocios es contribuir a tomar decisiones que
mejoren el desempeño de la empresa y
promover su ventaja competitiva en el mercado. La Inteligencia de
Negocios faculta a la organización a tomar mejores
decisiones más rápidas. En relación con la
conversión de datos en información la Inteligencia
de Negocios se orienta a establecer el "puente" que una las
grandes cantidades de datos y la información que los
tomadores de decisiones requieren cotidianamente. Para ello se
emplean "indicadores de
desempeño clave" destinados a colectar información
de las métricas que afectan unidades particulares de la
empresa así como al todo de la misma
La Inteligencia de Negocios puede describirse como una
aplicación relacional para la administración, como un estado
organizacional o una filosofía de administración. En resumen la Inteligencia
de Negocios se caracterizada por: Buscar hechos cuantitativos
medibles y objetivos
acerca de la empresa, usar métodos y
tecnologías para el análisis de hechos, desarrollar modelos que
expliquen la causa-efecto de las relaciones entre las acciones
operacionales y los efectos que estas han alcanzado las metas, y
experimentar con aplicaciones alternativas y supervisar los
resultados que sirven de retroalimentación.
EL CICLO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
La Inteligencia de Negocios en una plataforma de
administración del desempeño que representa al
ciclo en el que las empresas establecen sus objetivos, analizan
sus progresos, reflexionan, actúan, miden su éxito y
empiezan una nueva fase. Su ciclo se compone de cuatro etapas a
saber: Análisis, reflexión, acción y
medición.
El análisis comienza por determinar los datos a
recopilar. La selección
se basa en un entendimiento básico y en supuestos de
cómo opera la organización, considerando aquello
que es relevante a los clientes,
proveedores,
empleados, los factores que afectan los insumos, la producción, el costo y la
calidad. A la
colección de todo aquello que se debe conocer acerca de la
empresa se conoce como modelo mental.
Este concepto aplica a nivel de las personas y de la
organización como un todo. Los modelos mentales son
esenciales para los ejecutivos para tomar decisiones, puesto que
representan las bases para reconocer una buena idea, pero
también constituyen los límites
para no ver aspectos que se encuentran afuera.
La reflexión implica el estudio minucioso de los hechos
y de la situación, además de considerar el rumbo
que puede tomar el caso de estudio. El escenario que abarca la
reflexión depende del nivel jerárquico que la
está realizando y la consideración del ambiente
externo. La reflexión nace de un análisis libre de
preguntas que solo los ejecutivos pueden formular y que se
encaminan al descubrimiento de patrones relevantes. Al encontrar
algunos hechos que pueden ser contradictorios a los postulados
establecidos, implica una labor de convencimiento y de
superación de resistencias
al cambio, sin
embargo para que la iniciativa tenga éxito, es necesario
compartirla y allegarse de aliados. La conexión de la
acción al ciclo de la Inteligencia de Negocios es a
través del proceso de
toma de decisiones, en donde las acciones se suceden como
resultado de las decisiones. La toma de decisiones al estar
basada en la Inteligencia de Negocios ofrece mejores condiciones
para identificar oportunidades, orientar las acciones, la
experimentación, la prueba y la
retroalimentación.
ENTORNO DE TRABAJO
Los sistemas de la
Inteligencia de Negocios son susceptibles de emplearse en diversa
organizaciones, niveles jerárquicos y plataformas de
cómputo. Se ilustra la aplicación de la
Inteligencia de Negocios al proceso de toma de decisiones
involucrado en la planeación
y control del
comercio de
una empresa.
El dominio de la
aplicación se relaciona con el diagnóstico y la elección del curso
de acción correspondiente, al detectar desviaciones en los
resultados obtenidos en contraste con las metas establecidas.
La administración de la empresa requiere tomar
decisiones para elegir los cursos de acción a seguir en
apego a sus objetivos, en consecuencia, los resultados que se
obtengan tendrán como antecedente lo acertado y oportuno
que fueron las decisiones hechas. Por tal motivo, es necesario
apoyar el desempeño de la función
rodeándola de los elementos necesarios para realizarla
eficientemente. Para ello es necesario considerar un marco
conceptual compuesto por las actividades regulares que se
realizan una organización, a partir de la
definición de un problema específico.
PLANTEAMIENTO DE LA SOLUCIÓN
Los modelos de solución de la Inteligencia de Negocios
procuran aprovechar las bondades de la tecnología de
cómputo para resolver un problema de Administración
del Conocimiento, como el expuesto anteriormente. Ante tal
postura las aplicaciones de la Inteligencia de Negocios tienden
a: "Crear sistemas especializados en una función
específica de la empresa, que contribuya a ser eficiente
el diagnóstico de una situación y tomar la
decisión adecuada para su solución; mediante la
sistematización del manejo de datos, refinamiento de la
información, representación del conocimiento".
CAPÍTULO 2:
Marco
conceptual
El ambiente de la Inteligencia de Negocios se conforma por el
concurso de diversas disciplinas que en conjunto integran un
Marco Conceptual. Este universo de
conocimiento se organiza en dos niveles: El primero corresponde a
las disciplinas de la Administración, la Informática, la Computación y la Inteligencia
Artificial. Mientras que el segundo nivel representa las
ramas que están directamente involucradas en el desarrollo de
aplicaciones de la Inteligencia de Negocios.
Cada disciplina
contribuye con un par de pilares que representan las ramas
seleccionadas. La Administración aporta la Toma de
Decisiones y el Proceso Administrativo. La Informática
brinda la Ingeniería
de Sistemas y los Sistemas de Soporte a la Toma de
Decisiones. La Computación suma las Bases de Datos y
los Almacenes de
Datos. La Inteligencia Artificial agrega la Ingeniería del Conocimiento y los Sistemas
basados en Conocimiento. A lo largo del capítulo son
descritas las ocho ramas identificadas en la Figura 1.
Figura 1: Marco
teórico y conceptual
TOMA DE DECISIONES
Definición
La toma de decisiones (TD) es una actividad intelectual que
una persona realiza para escoger un curso de acción o
elegir un objeto determinado de entre varias opciones, con el
objeto de satisfacer una necesidad específica. Es decir,
la Toma de Decisiones es una expresión de la voluntad del
individuo.
El ser humano es un tomador natural de decisiones, su forma de
vida, éxitos y fracasos están en función en
buena medida de sus decisiones. De igual forma las empresas, como
organizaciones compuestas por personal cuidan
el proceso de toma de decisiones e invierten en los recursos y
actividades que les provean los elementos necesarios para
realizar una correcta elección, pues su curso y destino
dependen de ello
Dentro del marco organizacional de una empresa, cada uno de
los miembros debe tomar decisiones de acuerdo con su labor,
responsabilidad y jerarquía. Sin embargo,
la cantidad, frecuencia y relevancia de las decisiones
será mayor entre más autoridad
ostente. Por lo tanto, el tomador de decisiones debe reunir los
elementos intelectuales,
logísticos e informativos necesarios para efectuar
atinadamente su función. Pues el tomador de decisiones es
el responsable de los resultados que se obtengan al poner en
práctica su voluntad.
El Proceso de la Toma de Decisiones
El proceso de TD puede definirse de acuerdo a las etapas y
resultados que se ilustran en la Figura 2, denominada "El proceso
de toma de decisiones", cuya representación y
explicación se ofrece a continuación:
La Investigación es una tarea de
discernimiento e interpretación compuesta por:
Identificación de problemas, el
rol del tomador de decisiones y la formulación de
problemas, de acuerdo con la siguiente descripción.
Identificación de problemas. Busca alguna diferencia
entre la situación existente y un estado deseado. Es
decir, compara el modelo del estado esperado con el existente,
precisa y evalúa las diferencias para determinar si existe
un problema esperado con el existente, precisa y evalúa
las diferencias para determinar si existe un problema. Por
ejemplo, Pounds usa cuatro modelos para desarrollar expectativas
frente a las cuales se compara la realidad:
Históricos. Las expectativas se delinean como
resultado de las experiencias anteriores.De planeación. La expectativa está definida
por el plan.Otras personas en la empresa. Son las expectativas de
terceros.Extra organizacionales. Se derivan de la competencia,
clientes y mercado entre otros.
El rol del tomador de decisiones. Es la función que
está vela no solamente de la aparición de las
diferencias entre la expectativa y la realidad, sino
también a prevenir a que esto no ocurra; asumiendo
entonces un papel pro y reactivo de acuerdo con las
circunstancias. La formulación de problemas. Para resolver
un problema es indispensable identificar su origen, desarrollo y
resultados que se han producido o están por suceder. Esta
definición debe ser clara, procurando reducir la
complejidad conforme a las siguientes estrategias:
Precisión de los límites. Identifica
claramente los elementos implicados en el problema.Examen de los argumentos. Los cuales pueden haber
precipitado el problema.Descomposición del problema. En varios problemas
más pequeños y específicos.Concentración. En los elementos controlables.
Figura 2: El proceso de la Toma de
Decisiones
El Diseño
es la abstracción, planteamiento de hipótesis, invención,
análisis y desarrollo de cursos de acción. Para
ello, el responsable debe comprender el problema, generar
opciones, considerar su repercusión y estimar la factibilidad de
ejecución con base a tres elementos: Condiciones, Acciones
y Consecuencias, los cuales se presentan a
continuación.
Condiciones. Describen la situación conforme a los
valores que toman ciertos atributos, como los números
"rojos" en las finanzas de una empresa, constituye un modelo
del problema en sí.Acciones. Es la secuencia de actividades a realizar bajo
un programa y recursos determinados, que representa la
respuesta de solución al problema.Consecuencias. Estiman la situación que
ocurrirá al cumplir las acciones establecidas,
describiendo los valores de los atributos que caracterizan al
problema, como en el caso anterior la obtención de
números "negros" en los saldos financieros.
La Elección es la toma de decisión que el
responsable realiza con el afán de resolver el problema de
acuerdo con los criterios considerados en su definición,
además de los recursos disponibles e intereses
organizacionales en vigor. El desarrollo de esta función
clave, es matizado por diversos factores como la magnitud del
problema, urgencia en resolverlo, consecuencias, los elementos de
certidumbre al alcance del tomador, lo extraordinario que resulta
ser el problema, así como los lineamientos establecidos
por la propia empresa para normar el proceso.
El modelo prescriptivo o normativo de toma de decisiones. Es
aquel modelo que instruye en como tomar una clase de
decisión, basado en el criterio de la maximización
u optimización de la utilidad o valor esperado que se
expresa cuantitativamente viene a ser la función objetivo
para una decisión procurando la utilidad máxima,
rendimiento o menor costo. Observa los supuestos de conocer todas
las alternativas y sus consecuencias, se busca maximizar el
beneficio o utilidad y existe un marco de referencia completo de
conocimiento y razonamiento.
El modelo descriptivo de toma de decisiones. Precisa la manera
como se toman actualmente las decisiones, procurando la
satisfacción, donde el decisor no está
completamente informado sobre las alternativas, ni aplica una
racionalidad plena en su búsqueda pues simplifica los
factores considerados y limita la exploración de opciones,
por lo que acepta la primera que satisfaga todas las
restricciones del problema, en lugar de proseguir hasta encontrar
el camino óptimo. El modelo está basado en la
heurística, asumiendo que el decisor no conoce todas las
alternativas ni todas los resultados, hace una exploración
limitada para descubrir unas pocas alternativas exploratorias y
escoge una opción que cumpla con el nivel mínimo de
satisfacción.
La Comunicación e implementación de la
decisión es una vez tomada la opción es necesario
proceder a expresarla a los involucrados (personal, superiores,
clientes, etc.), además de precisar el plan para su
ejecución, organizar los recursos necesarios y proceder a
la dirección de su puesta en marcha para que
se realice conforme a los tiempos y formas estipuladas.
Seguimiento y retroalimentación insta a supervisar la
ejecución de las actividades para detectar y corregir
desviaciones del curso y resultados planeados, ejerciendo la
retroalimentación constante que inspire a modificar las
acciones, los recursos y procedimientos
participantes, en aras de llevar alcanzar su objetivo en la
solución del problema planteado.
El proceso administrativo.
Definición
El Proceso
Administrativo (PA) es el conjunto de etapas de trabajo
encaminadas a conducir el rumbo de una empresa. El Proceso
Administrativo es la columna logística de la compañía
donde se establecen sus objetivos, organizan los recursos, se
dirigen las acciones y evalúan los resultados obtenidos
para después iniciar un nuevo ciclo.
El Proceso Administrativo constituye la principal herramienta
de trabajo en el establecimiento y dirección de las
actividades de una empresa con el propósito de lograr su
éxito, representa en sí mismo la naturaleza y
calidad de administración que se realiza. Involucra a todo
el personal desde los niveles operativos hasta el
estratégico, otorgando a cada uno de ellos un papel
protagónico en expresión de sus funciones y
responsabilidades. En suma una empresa sin un Proceso
Administrativo claro y formal difícilmente puede
sobrevivir.
Estructura jerárquica
Generalmente el rol que ocupa el personal de las empresas se
agrupa en alguno de los tres niveles jerárquicos de
autoridad y responsabilidad, confiriéndoles atribuciones
específicas dentro del marco de competencias del
PA, particularmente en la toma de decisiones, empleo de
recursos, ejecución del trabajo y supervisión de resultados. Estos niveles
jerárquicos se conocen como:
Estratégico. Es el máximo órgano de
autoridad y liderazgo, integrado por el consejo
administrativo, presidente y directores donde descansa la
conducción de la empresa.Táctico: es el nivel intermedio de autoridad,
compuesto por los responsables de aplicar los lineamientos
dispuestos por los superiores y de dirigir al personal
encargado de las tareas.Operativo. Formulado por el personal y supervisores
especializados en el desempeño de actividades
específicas del proceso de producción de bienes
o de prestación de servicios representantes del giro
comercial de la empresa.
Tradicionalmente los niveles anteriores se ilustran como una
pirámide dividida en tres partes, para destacar el orden
ascendente de autoridad, el impacto de las decisiones y competencia de
las funciones que cada rango realiza, como se puede apreciar en
la Figura 3.
Figura 3: Modelo de Nivel Jerárquico en
la Empresa.
Descripción del proceso administrativo
Existe una amplia variedad de modelos que describen el proceso
administrativo, entre las cuales se eligió la propuesta
por Mercado5 compuesta por las cuatro etapas mostradas en la
Figura 4.
Planeación. Es la etapa donde se establecen los
objetivos, políticas, estrategias, planes y programas;
en suma establece la visión y curso de acción
de la empresa.Organización. Identifica, obtiene y ordena los
recursos necesarios para la realización de las
actividades, amén de precisar su desarrollo mediante
la edición de manuales de puestos, funciones,
métodos y procedimientos entre otros.Dirección. Pone en marcha las actividades y orienta
su desarrollo con base al liderazgo de los directivos a
través de la toma de decisiones.Control. Supervisa el desempeño de las tareas,
procurando detectar desviaciones en su ejercicio y
diferencias en los resultados que se obtienen con base a lo
estipulado en las etapas previas. También genera la
información que retroalimenta el inicio de nuevos
ciclos.
Figura 4: El Proceso Administrativo.
Integración del proceso administrativo y la
estructura jerárquica
Las tareas de las cuatro etapas del Proceso Administrativo se
ejercen para los tres niveles jerárquicos de la
organización, en cada uno se define su alcance e impacto,
motivan al desarrollo de áreas de estudio especializadas y
a la preparación del responsable en campos como la
planeación estratégica a cargo de los mandos
superiores, la dirección táctica correspondiente a
los gerentes y al control operativo por parte de los
supervisores. Todo esto dentro de un marco integral como se
representa en la Tabla 1, donde el cruce entre una etapa del
Proceso Administrativo y un nivel jerárquico produce una
"especialidad de la función administrativa" con
características particulares como las siguientes:
Planeación estratégica. Define los objetivos,
políticas y criterios generales para
planear el curso de la organización. Normalmente sus
consideraciones son a largo plazo, ligadas a las directrices
empresariales, estrategias de mercados e
incorporación de productos.
Planeación y control táctico. Son las fases
donde se identifican y obtienen los recursos, se planea y
controla el ejercicio del presupuesto,
además de implementar y evaluar las funciones de la
empresa. Su alcance es de mediano plazo e incluye la
adquisición de recursos, contratación de personal y
las operaciones
financieras, como muestra de su
función.
Planeación y control operativo. Son las etapas
responsables del empleo de los recursos asignados para la
ejecución de las actividades conforme a los lineamientos
definidos, vigilando el cumplimiento de las disposiciones,
observando y corrigiendo las desviaciones. Generalmente su
visión es a corto plazo pues se relaciona con las operaciones
actuales.
Tabla 1. Integración del Proceso Administrativo con
los Niveles Jerárquicos.
Sistema de soporte a las decisiones
Definición
El sistema de
soporte a las decisiones (SSD) es un concepto que define un
ambiente de trabajo compuesto por el usuario, procedimientos para
el tratamiento de información y el equipo de
cómputo, orientado a proveer información que apoye
las operaciones, la administración y la función de
toma de decisiones en una organización.
El SSD es una federación de subsistemas funcionales
(producción, contabilidad,
recursos
humanos, etc.) y de actividades (como la planeación,
el control y la estadística) estrechamente integrados; en
donde el personal participa en la alimentación de
datos, proceso de información y explotación
conforme a los requerimientos que exige el desempeño de su
labor. Por ejemplo, los empleados suministran el ingreso y
control de las transacciones, los supervisores obtienen informes
detallados de los resultados de las operaciones, mientras que la
gerencia
realiza consultas específicas y resúmenes de
resultados útiles para el análisis y toma de
decisiones.
Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una
herramienta de Business
Intelligence enfocada al análisis de los datos de una
organización.
En principio, puede parecer que el análisis de datos es
un proceso sencillo, y fácil de conseguir mediante una
aplicación hecha a medida o un ERP
sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones
suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los que
presentan la información de manera estática,
pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos,
manejarlos desde distintas perspectivas… etc.
El DSS es una de las herramientas
más emblemáticas del Business Intelligence ya que,
entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las
limitaciones de los programas de
gestión. Estas son algunas de sus
características principales:
Informes dinámicos, flexibles e
interactivos, de manera que el usuario no tenga que
ceñirse a los listados predefinidos que se
configuraron en el momento de la implantación, y que
no siempre responden a sus dudas reales.No requiere conocimientos técnicos. Un
usuario no técnico puede crear nuevos gráficos
e informes y navegar entre ellos, haciendo
drag&drop o drill through. Por tanto,
para examinar la información disponible o crear nuevas
métricas no es imprescindible buscar auxilio en el
departamento de informática.Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base
de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o
un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de
nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas
para el análisis de grandes volúmenes de
informaciónIntegración entre todos los
sistemas/departamentos de la compañía. El
proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema
de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la
integración de los datos entre las diferentes unidades
de la empresa. Existe lo que se llama: integridad
referencial absoluta.Cada usuario dispone de información adecuada a
su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso
a toda la información, sino de que tenga acceso a la
información que necesita para que su trabajo sea lo
más eficiente posible.Disponibilidad de información
histórica. En estos sistemas está a la
orden del día comparar los datos actuales con
información de otros períodos históricos
de la compañía, con el fin de analizar
tendencias, fijar la evolución de parámetros de
negocio.
DIFERENCIA CON OTRAS HERRAMIENTAS DE BUSINESS
INTELLIGENCE
El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones
es, a diferencia de otras herramientas como los Cuadros de
Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva
(EIS), explotar al máximo la información
residente en una base de datos
corporativa (datawarehouse o
datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran
potencial de navegación, pero siempre con una interfaz
gráfica amigable, vistosa y sencilla.
Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que
están destinadas las plataformas DSS: cualquier nivel
gerencial dentro de una organización, tanto para
situaciones estructuradas como no estructuradas. (En este
sentido, por ejemplo, los CMI están más orientados
a la alta dirección).
Por último, destacar que los DSS suelen requerir
(aunque no es imprescindible) un motor OLAP subyacente,
que facilite el análisis casi ilimitado de los datos para
hallar las causas raices de los problemas/pormenores de la
compañía.
TIPOS DE SISTEMAS DE SOPORTE A DECISIONES
Sistemas de información gerencial (MIS)
Los sistemas de
información gerencial (MIS, Management Information
Systems), tambien llamados Sistemas de
Información Administrativa (AIS) dan soporte a un
espectro más amplio de tareas organizacionales,
encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y
una aplicación CRM/ERP
implantada en la misma compañía.
Sistemas de información ejecutiva (EIS)
Los sistemas de información ejecutiva (EIS,
Executive Information System) son el tipo de DSS que
más se suele emplear en Business Intelligence, ya que
proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información
interna y externa de su compañía, y que es
relevante para sus factores clave de éxito.
Sistemas expertos basados en inteligencia artificial
(SSEE)
Los sistemas
expertos, también llamados sistemas basados en
conocimiento, utilizan redes
neuronales para simular el conocimiento de un experto y
utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este
concepto está muy relacionado con el
datamining.
Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)
Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS,
Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en
computadoras
que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo)
común, y que sirve como interfaz con un entorno
compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se
mejoran las comunicaciones
se pueden mejorar las decisiones.
Estructura del SSD con Base a las Actividades
Administrativas
Puesto que el SSD tiende a suministrar la información
requerida para la administración de la empresa, su
diseño considera los requerimientos que las etapas del
Proceso Administrativo fundamentadas en la organización
jerárquica solicitan. De acuerdo a la visión
expresada por Gorry y Scott las características de la
información que se debe proporcionar a las diversas
especialidades de la función administrativa son las que se
ilustran en la Tabla 2 que aparece a continuación:
Tabla 2. Tipo de Información por
Especialidad Administrativa
Estos atributos se consideran al momento de definir las
aplicaciones de proceso de información que demandan las
especialidades de función administrativa y cuyos rasgos
principales son:
Control operativo. Usa procedimientos y reglas de
decisión preestablecidas altamente programables, con
cursos de acción claros y estables que cubren periodos
cortos, enfocándose al proceso de transacciones,
informes y consultas, como el control de inventarios,
solicitud de pedidos, clasificación de
información, reportes de saldo y resumen de
actividades.Planeación y control táctico. Atiende las
demandas del mando medio, concentrándose en la
información que ayude a medir el rendimiento, formular
nuevos cursos de acción y reorganizar los recursos.
Los datos deben tener un nivel de agregación apropiado
que facilite la apreciación de las tendencias y la
explicación de las variaciones en la operación
que ayude a vislumbrar soluciones, todo esto a través
de mecanismos de consulta y reporte eficientes.En la planeación estratégica. La
información requerida por el nivel superior es
diversa, variable y proveniente de fuentes
heterogéneas como indicadores económicos, medio
ambiente político, tendencias del mercado y fusiones
con otras empresas. Muchos elementos son basados en juicios
de valor, algunos son estimados, otros imprecisos e
incompletos.
Estructura de un SSD Basado en las Funciones
Organizacionales
La composición de un SSD se puede describir en
relación con las funciones de la empresa, la naturaleza de
las aplicaciones depende del giro y organización, aunque
generalmente se debe atender a las tareas contables, financieras,
de recursos humanos, control de
inventarios, compra, venta y
producción. Cada función exige la operación
de un sistema ad-hoc que atienda sus requerimientos, sin embargo
no es conveniente que se desarrollen como entes aislados, pues
existen datos, procesos y recursos que deben compartirse entre
dos o más áreas, por lo que su planeación
debe estar inscrita en un marco de integración para toda
la empresa. Al relacionar el SSD con las actividades y funciones
administrativas, se podrá atender las exigencias de
los niveles de mando, contribuir al desempeño de las
etapas del Proceso Administrativo y respaldar las funciones
adjetivas y sustantivas, bajo un ambiente exclusivo y
común de datos, procesos y recursos para los sistemas y
usuarios integrantes del SSD, como se ilustra a
continuación:
Figura 9. Relación del SSD con las
Actividades y Funciones.
Estructura de un SSD Basado en Niveles de Sistemas de
Información
El SSD se orienta a cubrir los requerimientos de los niveles
jerárquicos de una organización, por medio de
diversas versiones que integran en conjunto un SSD con los
siguientes rasgos:
Sistema de proceso de transacciones (SPT). Soporta las
operaciones cotidianas de la empresa, proporciona
información detallada, reportes de estado, imagen de
documentos y consulta, procurando la precisión,
rapidez de respuesta y facilidad de empleo.Sistema de administración de la información
(SAI). Brinda la información requerida por los mandos
medios para la planeación y control, por medio de
reportes agregados, de excepción de resultados,
consultas, enfatizando la operación flexible y
sencilla.Sistema de información gerencial (SIG). Provee
información y herramientas para analizar situaciones
complejas, tomar decisiones no estructuradas y obtener
parámetros de control generales de la empresa.
Dirigido a los mandos medios y superiores de la empresa.
Figura 10. Niveles de Sistemas de
Información Integrantes de un SSD
BASE DE DATOS
Definición
Una BD es una colección integrada de datos
organizada para satisfacer los requerimientos de
información de los usuarios de una empresa, por medio de
procesos de captura, validación, almacenamiento,
actualización, integridad, cálculo,
presentación, respaldo y restauración de datos;
además de incluir los recursos, políticas y
métodos de diseminación de la información.
Congruente con los niveles jerárquicos y las expectativas
que un SSD debe satisfacer, se puede clasificar a la BD en las
tres categorías que se presentaron en la figura anterior,
donde se aprecia el flujo de información procedente de las
transacciones procesadas y almacenadas en BD operativas para
satisfacer los requerimientos del personal del mismo nivel,
además de surtir información refinada a la BD del
rango táctico, está a su vez provee la
información solicitada por los mandos medios y surte
a la BD estratégica que apoya a la alta dirección.
También se aprecia el uso de datos de fuentes externas,
cuya naturaleza y magnitud están en función de la
jerarquía.
Componentes de la Base de Datos
Una BD es un sistema heterogéneo compuesto por
usuarios, programas, recursos y por supuesto datos, como se
ilustra en la Figura 11 de acuerdo con la siguiente
descripción:
Figura 11: Componentes de la Base de
Datos
Base de datos. Es el depósito
físico donde se almacenan los datos por medio de
tablas, índices, ventanas, procedimientos y otras
facilidades, cuya administración, respaldo y
restauración requiere una estrecha relación con
los recursos físicos y lógicos del
computador.Sistema manejador de base de datos (DBMS). Es
el programa que permite la definición y
construcción de los elementos (tablas, reglas y
procedimientos.) de la BD, amén de controlar el
ingreso, almacenamiento, actualización, integridad y
recuperación de la información.Repositorio. Son las definiciones de base de
datos, tablas, tipos de dato, consultas, ventanas, reglas,
valores por omisión "default", procedimientos,
reportes y otras definiciones que establecen la naturaleza
del sistema y base de datos del usuario.Lenguaje estructurado de consulta (SQL). Es
un programa orientado a crear, administrar y explotar la base
de datos, por medio de un lenguaje estándar
equivalente al inglés que se puede usar en cualquier
manejador de base de datos.Programas para desarrollo de aplicaciones.
Son programas que facilitan la creación, prueba y
mantenimiento de procesos de consulta, cálculo y
explotación de la base de datos.Programas de aplicación. Son los
procedimientos creados para servir de interface entre el
usuario y la base de datos para introducir, validar,
actualizar y explotar la información, ejecutar
procesos de cálculo, conversión,
exportación, replicación y
administración de datos, los cuales emplean
instrucciones de SQL y programas para desarrollo de
aplicaciones.Administrador. Crea, mantiene y administra la
BD, supervisa su operación y empleo de recursos,
establece y aplica las políticas de acceso, seguridad
e integridad en el uso de datos a cargo de los usuarios.
También vigilia el rendimiento y tiempo de respuesta
del sistema.Desarrollador. Es el personal técnico
encargado de crear los programas para operar la
BD.Usuario. Son las interesadas en introducir,
actualizar y consultar los datos, conforme a las
políticas establecidas por el administrador,
utilizando los programas de aplicación.
Proceso de Transacciones en
Línea
Proceso de transacciones en línea (OLTP)
Representa a los sistemas de información que utilizan
bases de datos para introducir, verificar, registrar y realizar
un gran número de transacciones – atiende a las
operaciones de una empresa, como pedidos, ventas,
compras y
actualización de inventarios
– en línea – las operaciones se reflejan en el
sistema en el mismo momento en que ocurren dentro del ambiente
real.
Un ambiente OLTP requiere recursos físicos de
cómputo con alta capacidad de comunicación en
línea, proceso, memoria, acceso y
capacidad de almacenamiento auxiliar (como discos duros,
medios ópticos y arreglos de discos) principalmente.
También, es necesario el empleo de programas como sistemas
operativo, manejador de base de datos, monitor de
transacciones y de respaldo, con un alto grado de eficiencia en el
manejo de esta clase de procesos.
Almacenamiento de Datos
Definición
Para hablar del Data Warehouse se
menciona al Data Warehousing, el proceso de extraer y filtrar
datos de las operaciones comunes de la empresa, procedentes de
los distintos subsistemas operacionales, para transformarlos,
estandarizarlos, integrarlos, sumarizarlos y almacenarlos en un
repositorio o base consolidada, para poder acceder
a ellos cada que vez que se necesite. Por ello, la ventaja
principal de este tipo de sistemas se basa en la estructura de
la información. Este concepto considera el almacenamiento
de información homogénea y fiable, en una
estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de
la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas
operacionales, para optimizar la toma de decisiones.
Marco de Trabajo para Crear un Almacén de
Datos
Un Almacén de
Datos es una plataforma tecnológica compuesta por
módulos con estructuras de
datos y procedimientos como los mostrados en la Figura 13. Los
procesos están integrados en una secuencia de tratamiento
de información que evoluciona en diversos modelos de
almacenamiento, acceso y explotación ad-hoc a las
necesidades de consulta de los usuarios. En este flujo de
trabajo, se requiere la participación de dos conjuntos de
elementos, el primero es el de alimentación al modelo de
datos compuesto de tres componentes:
Datos primarios. Es la información
proveniente de cualquier ambiente de proceso y que es
seleccionada para alimentar el AD, considerando cualquier
tipo (texto, número o multimedia), código
(ASCII, propietario, etc.), organización (archivo,
índice, tabla o base de datos), administración
(diversos sistemas operativos y manejador de archivos o base
de datos), plataforma de trabajo (computadores grandes "main
frame", medianos, servidores y personales), lugar (en un
computador o distribuidos a lo largo de una red local o
amplia) y nivel de agregación (transacción o
consolidado).Servicios de transformación de datos
(DTS). Representan las funciones de acceso a fuentes
heterogéneas de datos por medio de búsquedas,
extracción, conversión y
almacenamiento.Modelo de depósito de datos. Es la
arquitectura de almacenamiento, acceso y
administración de los datos importados por el
DTS.
Mientras que el segundo, conocido como "soporte a las
decisiones", tiene dos elementos:
Procesos de análisis de datos en
línea (OLAP). Es una plataforma de
replicación, almacenamiento y disposición de
los datos adecuada para servir a las demandas de
consulta.Explotación de la información.
Representa los procedimientos y herramientas de trabajo para
que el usuario consulte al modelo de datos preparado, por
medio del planteamiento de preguntas, la búsqueda de
información, la identificación de tendencias y
todos aquellos elementos que contribuyen a la
evaluación y toma de decisiones.
Figura 13. Marco de Trabajo y Componentes
del Almacén de Datos.
Procedimiento para la construcción de un
Almacén de Datos
La construcción de un almacén de datos
observa los métodos de la IS, sin embargo, por tratarse de
una aplicación que se apoya en otras que ya existen, su
concepción y desarrollo incorpora nuevos elementos que
descansan en una estrategia
denominada "inteligencia de negocios", compuesta por los
procedimientos que transforman "datos primarios" – son
aquellos que provienen de las operaciones y transacciones
soportadas por los sistemas de información y BD a nivel
operativo, como los OLTP – en información refinada y
concentrada para incrementar la eficiencia de las actividades de
las áreas de una organización, mediante el empleo
de las tecnologías del AD. Conforme a esta visión,
la construcción atraviesa por las siguientes
etapas:
Determinación de los requerimientos de
información del negocio. Realiza las actividades
definidas en la etapa de visualización y el
diseño conceptual de la planeación.Ubicación de las fuentes de
información. Elige los datos primarios que va
emplear,Definición de los servicios de
transformación de datos (DTS). Establece las
actividades de transformación que se aplican a los
datos primarios conforme a un calendario de
proceso.Creación y administración del modelo
de depósito de datos. Conforme al modelo de AD se
determina, construye y maneja la arquitectura de datos
adecuada a la explotación.Formulación de los procesos de
análisis de datos en línea (OLAP). En
función al tipo de explotación se construye el
ambiente OLAP que satisfaga eficientemente las
exigencias.Instrumentación de la plataforma de
explotación de la información. Se encarga de
integrar las funciones y programas adecuados al manejo de la
consulta del AD.
Descripción del Almacén de
Datos
Un Datawarehouse es una base de datos corporativa
que se caracteriza por integrar y depurar información de
una o más fuentes distintas, para luego procesarla
permitiendo su análisis desde infinidad de pespectivas y
con grandes velocidades de respuesta. La creación de un
datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el
primer paso, desde el punto de vista técnico, para
implantar una solución completa y fiable de Business
Intelligence.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos
radica en las estructuras en las que se almacena la
información (modelos de tablas en estrella, en copo de
nieve, cubos relacionales… etc). Este tipo de persistencia de
la información es homogénea y fiable, y permite la
consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un
entorno diferente a los sistemas operacionales).
La finalidad del Data Warehouse o Almacén de
datos es reunir y consolidar las bases de datos diferentes, que
se mantienen en los diferentes departamentos o áreas
funcionales de la empresa, como subsistemas de información
independientes, en una gran base de datos, recogiendo datos muy
dispares y, muchas veces infrautilizados, procedentes de fuentes
internas, repartidas por toda la organización.
También, recolecta datos o informaciones externas que,
rutinariamente, se reciben sobre las diferentes entidades u
objetos de información, es decir, clientes, proveedores,
productos y servicios,
canales, estructura organizativa, competencia, mercado, coyuntura
económica, etc., en resumen, los derivados de las
relaciones de la empresa con su entorno.
A diferencia de las bases de datos tradicionales, las
cuales son vistas en dos dimensiones (campos y registros,
fig.16), los Data Warehouse tienen una estructura tridimensional
que le da forma de cubo , lo que permite agrupar la
información en base a más variables, lo
que la hace más útil en la búsqueda,
así podemos por ejemplo, obtener la cantidad referente a
un producto en un
tiempo
determinado y en una zona determinada, o las Ventas dimensionadas
por Producto y Región.
Si las consultas que se requiere responder son del tipo
¿Cuál fue la venta de Leche en el
norte ?, o ¿Cuál fue la venta de Queso en el sur?,
y otras consultas que retornan sólo un valor, entonces no
es necesario poner los datos en una base de datos
multidimensional. Sin embargo, si se quiere responder a preguntas
como ¿Cuáles fueron las ventas totales de leche por
zona?, o ¿Cuáles fueron las ventas totales por
producto en el norte?, entonces estamos hablando de consultas que
involucran la recuperación de múltiples valores y
su agregación.
ESQUEMAS MULTIDIMENSIONALES:
ESQUEMA ESTRELLA: Un esquema en estrella es un
modelo de datos que tiene una tabla de hechos (o tabla fact) que
contiene los datos para el análisis, rodeada de las tablas
de dimensiones. Este aspecto, de tabla de hechos (o central)
más grande rodeada de radios o tablas más
pequeñas es lo que asemeja a una estrella, dándole
nombre a este tipo de construcciones. Las tablas de dimensiones
tendrán siempre una clave primaria simple, mientras que en
la tabla de hechos, la clave principal estará compuesta
por las claves principales de las tablas dimensionales.
ESQUEMA COPO DE NIEVE: Un esquema en copo de
nieve es una estructura algo más compleja que el esquema
en estrella. Se da cuando alguna de las dimensiones se implementa
con más de una tabla de datos. La finalidad es normalizar
las tablas y así reducir el espacio de almacenamiento al
eliminar la redundancia de datos; pero tiene la contrapartida de
generar peores rendimientos al tener que crear más tablas
de dimensiones y más relaciones entre las tablas (JOINS)
lo que tiene un impacto directo sobre el rendimiento.
Descripción de los Servicios de
Transformación de Datos
El DTS son los servicios de transformación de
datos proveniente de la fuente denominada "datos primarios" hacia
un modelo de almacenamiento, encargándose de su importación, validación, limpieza,
transformación, integración, ajuste,
consolidación, almacenamiento y actualización, tal
como se ilustra en la Figura 17.
Figura 17. Servicios de
Transformación de Datos
Los DTS utilizan procedimientos y herramientas
especializadas en la extracción de los datos primarios,
capaces de explotar diversas plataformas de computadora,
sistema
operativo, marca de
manejador de base de datos y ambiente de programación. Por medio de tareas de acceso
en línea, proceso por lotes, replicación programada
o por evento; cuya ejecución es calendarizada.
La programación de las funciones de
extracción se codifica en un marco de trabajo denominado
"paquete DTS", compuesto por tareas de transformación de
datos especializadas que son realizadas en una secuencia, donde
hay ejecuciones simultáneas y otras condicionadas. Las
tareas de transformación realizan operaciones de
validación, identificación de valores faltantes,
limpieza y manejo de excepciones, homogeneización de datos
heterogéneos, eliminación de duplicados, mapeo,
almacenamiento, fusión
y división de columnas entre otras.
Descripción de los Procesos de
Análisis en Línea
Los servicios OLAP constituyen un ambiente de proceso
equivalente a las bases de datos y almacenamiento de datos, por
que al igual que ellos, se encarga de recolectar, organizar y
presentar la información de acuerdo con un modelo que
facilite su explotación, requiriendo de un motor semejante a
los manejadores de base de datos denominado "servidor OLAP",
encargado de brindar una función de sistema de soporte a
las decisiones (SSD) a partir del análisis
multidimensional de datos que satisfacen los requerimientos de
una amplia variedad de usuarios.
Bases De Datos Olap – On-Line Analytical
Processing, Los sistemas OLAP son bases de datos orientadas
al procesamiento analítico. Este análisis suele
implicar, generalmente, la lectura de
grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún
tipo de información útil: tendencias de ventas,
patrones de comportamiento
de los consumidores, elaboración de informes
complejos… etc.
Como se puede apreciar en la Figura 18, el ambiente OLAP
se compone de estructuras de datos y motores
encargados de su administración y explotación. El
flujo de operación inicia con la extracción de la
información registrada en el depósito para
organizarla en una estructura denominada almacén OLAP, a
partir de ella se producen las "tablas pivote" cuyo contenido y
formato está adaptado a facilitar los tipos de consulta
que el usuario espera realizar.
Es el programa que
provee los servicios de análisis de información a
través de la definición de una serie de
parámetros que especifican el modelo de almacén de
datos OLAP, la estructura de las tablas pivote y los procesos que
responden a los planteamientos del tomador de
decisiones.
Figura 18. Modelo de un Ambiente
OLAP.
El modelo de almacenamiento OLAP el área donde se
organiza la información de acuerdo a un modelo
cúbico de diversas dimensiones, que procura optimizar la
respuesta a cierto tipo de requerimientos de explotación.
Los usuarios y aplicaciones reciben una "vista" – son
perspectivas de información que se ponen al alcance del
interesado – del cubo, a pesar de que internamente cuente con
alguna de las tres clases de arquitectura
OLAP, cuya descripción se presenta a continuación e
ilustra en la Figura 19:
Proceso analítico en línea
multidimensional (MOLAP). El modelo está
especializado en tareas de consulta sin alteración de
la información original, emplea una estructura
multidimensional con los datos agregados y los de
detalle.Proceso analítico en línea
relacional (ROLAP). Esta arquitectura separa los datos
agregados en una estructura relacional y los de detalle se
mantienen en el depósito original para efectos de
registrar actualizaciones, sin embargo ofrece una perspectiva
basada en un cubo virtual.Proceso analítico en línea
híbrido (HOLAP). Combina las ventajas de los
modelos multidimensional y relacional, al mantener los datos
de detalle en una estructura relacional y los agregados en
MOLAP, ofreciendo diversas vistas virtuales que enlazan los
dos modelos.
Es un marco de servicio
compuesta por un área temporal de almacenamiento de datos
para un tipo de consulta específica – conocida como
"cache" – y un motor responsable de su carga,
organización, acceso y mantenimiento,
con el propósito de reducir la carga de transferencia de
la información durante la explotación y aumentar la
rapidez de los procedimientos de análisis que el operador
ejecuta aún sin estar conectado en línea al
ambiente de trabajo.
Figura 19. Arquitecturas OLAP
El diseño de una plataforma OLAP requiere emplear
conceptos que permiten definir y organizar los datos que se van a
usar durante la operación, entre los elementos más
importantes, están:
Medidas. Son las variables cuantificables que se
consideran, como el saldo promedio y volumen de
ventas.Dimensiones. Son las variables cualitativas que se
relacionan con las medidas y cuya asociación se va
analizar, ejemplo el tiempo, región, área,
etc.Jerarquías. Son niveles de agregación
de las dimensiones, como semana, estado y
comercial.Métricas: son las unidades que se asocian a
las medidas: días, moneda, tienda, cliente,
etc.Agregaciones. Reflejan como las métricas son
agrupadas para cada nivel de las jerarquías, como:
total de ventas en dólares y promedio de permanencia
de la mercancía.Tabla de hechos. Es la información con el
máximo nivel de desagregación para el
análisis.Cubo: es un grupo de dimensiones y medidas, donde
cada dimensión tiene varias
jerarquías.Miembro. Es el valor de una dimensión en un
determinado nivel de una jerarquía.Conjunto de datos. Es el resultado de realizar una
consulta multidimensional a uno o más cubos, se
compone de uno o más ejes.Eje. Contienen una o más dimensiones con una
serie de miembros de ellas.Explosión de datos. Es la carga del proceso,
rango de exploración y requerimientos de espacio de
almacenamiento que se deriva de las dimensiones, sus
jerarquías y agregaciones.
Servicios de Explotación
Los servicios de explotación integran una
plataforma de procedimientos y herramientas que trabajan sobre el
ambiente OLAP aprovechando las facilidades que le brinda el
servidor, su almacén y tablas pivote. Esta infraestructura
es operada por el usuario en sus labores de consulta,
explotación, modelado, evaluación
y toma de decisiones, por lo cual se utilizan instrumentos muy
variados como por ejemplo:
Interfaces de lenguaje natural. Para realizar
consultas y obtener respuestas.Programas de minería de datos. Destinados a
determinar patrones y descubrir información a partir
de un conjunto de datos, es decir proponen hipótesis
para corroborarlas o refutarlas.Módulos estadísticos. Extraen y
representan la información por medio de
gráficas, tabulares, mapas y otras formas de
representación que facilitan la
interpretación.
2.5.8. Esquema De Funcionamiento De Un Data
Warehouse
Los datos de origen están en los diferentes
Sistemas Operacionales, a la izquierda del esquema. Mediante
ciertos programas, se Extraen de allí, se
Transforman para hacerlos coherentes unos con otros, y por
fin se Cargan en las Bases de Datos que componen el Data
Warehouse.
Una vez éste cargado, se puede replicar parte de
la información para cargarla en otras tablas más
pequeñas y especializadas, orientadas generalmente a un
Departamento o Área concreto de la empresa (Finanzas,
Contabilidad, Marketing,
etc), y que proveen ni más ni menos que una vista parcial
del Data Warehouse. A estos "mini-Data-Warehouses" se les conoce
como Data Marts, y suelen ser más pequeños
en tamaño, y más manejables, que los Data
Warehouses de los que proceden (hay empresas que poseen Data
Marts de 8 ó 10 Teras)
Posteriormente los usuarios, acceden a los datos del uno
o de los otros, en función de su conveniencia, bien para
obtener información de algo que preguntan
(Query&Reporting), donde se consigue como salida un informe o
gráfico con la información solicitada, bien para
navegar por la información contenida allí, mediante
la técnica conocida como OLAP, de OnLine Analytical
Processing, que es como el online de toda la vida
(OLTP), pero sobre la información de negocio contenida en
los Data Warehouses o Data Marts. La idea es que, una vez hecho
cierto informe en el que se detecta que pasa algo interesante en
una o varias líneas del mismo, se pueda navegar
jerárquicamente, para obtener más detalles de ese
interesante hecho encontrado, hasta poder determinar sus causas
últimas.
Las herramientas que se pueden utilizar por ejemplo para
la creación de un data WareHouse asi como para implementar
una solución de BI es SqlServer, que brinda las
herramientas Analisys Services, IntegrationServices, y Reporting
Services.
2.5.8.1. SQL Server
Analysis Services
Microsoft SQL Server
2005 Analysis Services (SSAS) ofrece funciones de procesamiento
analítico en línea (OLAP) y minería de
datos para aplicaciones de Business Intelligence. Analysis
Services admite OLAP y permite diseñar, crear y
administrar estructuras multidimensionales que contienen datos
agregados
desde otros orígenes de datos, como bases de datos
relacionales. En el caso de las aplicaciones de minería de
datos, Analysis Services permite diseñar, crear y
visualizar modelos de minería de datos que se construyen a
partir de otros orígenes de datos mediante el uso de una
gran variedad de algoritmos de
minería de datos estándar del sector.
2.5.8.2. SQL Server Integration
Services
Microsoft SQL
Server 2005 Integration Services (SSIS) es una plataforma que
permite generar soluciones de
integración de datos de alto rendimiento, entre las que se
incluyen paquetes de extracción, transformación y
carga (ETL) para el almacenamiento de datos.
Integration Services incluye herramientas gráficas y asistentes para generar y
depurar paquetes, tareas para realizar funciones de flujo de
trabajo, como las operaciones de FTP, tareas
para ejecutar instrucciones SQL o para enviar mensajes de
correo
electrónico, orígenes y destinos de datos para
extraer y cargar datos, transformaciones para limpiar, agregar,
mezclar y copiar datos, un servicio de administración, el
servicio Integration Services para administrar Integration
Services e interfaces de programación de aplicaciones
(API) para programar el modelo de objetos de Integration
Services.
Integration Services reemplaza Servicios de
transformación de datos (DTS), que se incluyó por
primera vez como componente de SQL Server 7.0.
2.5.8.3. SQL Server Reporting Services
Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS)
ofrece funcionalidad empresarial de informes habilitados para
Web con el fin
de poder crear informes que extraigan contenido a partir de una
variedad de orígenes de datos, publicar informes con
distintos formatos y administrar centralmente la seguridad y las
suscripciones. Para obtener información sobre otros
componentes, herramientas y recursos de SQL Server
2005.
Los siguientes InfoCenters organizan los temas en
Libros en
pantalla de SQL Server con áreas de contenidos que
resultan útiles para funciones específicas. Puede
utilizar los InfoCenters para buscar temas que le brinden la
información más importante para su trabajo.
Además de las páginas de InfoCenter, cada tema de
los Libros en pantalla indica el destinatario al que está
dirigido, de modo que de un vistazo pueda saber si el tema
contiene el contenido que está buscando.
¿Por qué Business
Intelligence?
La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y
de forma rápida se ha convertido en una de las claves para
que una empresa llegue al éxito. Sin embargo, los sistemas
de información tradicionales (como la mayoría de
los programas de gestión, las aplicaciones a medida, e
incluso los ERP más sofisticados), suelen presentar una
estructura muy inflexible para este fin. Aunque su diseño
se adapta con mayor o menor medida para manejar los datos de la
empresa, no permite obtener la información de los mismos,
y mucho menos extrapolar el conocimiento almacenado en el
día a día de las bases de datos. Las principales
características que limitan estos sistemas son:
Gran rigidez a la hora de extraer datos, de
manera que el usuario tiene que ceñirse a los informes
predefinidos que se configuraron en el momento de la
implantación, y que no siempre responden a sus dudas
reales.Necesidad de conocimientos técnicos.
Para la generación de nuevos informes o
métricas suele resultar ineludible acudir al
departamento técnico, solicitando una consulta
adecuada para interrogar la base de datos.Largos tiempos de respuesta, ya que las
consultas complejas de datos suelen implicar la unión
de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se
traduce en una incómoda espera que dificulta la
fluidez del trabajo.Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la
base de datos consultada, para generar informes o ratios de
negocio, es la misma que la que soporta el operativo de la
empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta
afectar y paralizar a todos los usuarios
conectados.Falta de integración que implica islas de
datos. Muchas organizaciones disponen de múltiples
sistemas de información, incorporados en momentos
distintos, para resolver problemáticas diferentes. Sus
bases de datos no suelen estar integradas, lo que implica la
existencia de islas de información.Datos erróneos, obsoletos o
incompletos. El tema de la calidad de los datos siempre
es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se
lleva al extremo de garantizar la fiabilidad de la
información aportada.Problemas para adecuar la información al
cargo del usuario. No se trata de que todo el mundo tenga
acceso a toda la información, sino de que tenga acceso
a la información que necesita para que su trabajo sea
lo más eficiente posible.Ausencia de información
histórica. Los datos almacenados en los sistemas
operacionales están diseñados para llevar la
empresa al día, pero no permiten contrastar la
situación actual con una situación
retrospectiva de años atrás.
Para superar todas estas limitaciones, el Business
Intelligence se apoya en un conjunto de herramientas que
facilitan la extracción, la depuración, el
análisis y el almacenamiento de los datos generados en una
organización, con la velocidad
adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones
de los directivos y los usuarios oportunos.
No es que los productos de BI sean mejores que las
aplicaciones actuales: se trata de sistemas con objetivos
distintos, eficientes en sus respectivas ramas, pero que deben
complementarse para optimizar el valor de los sistemas de
información.
Arquitectura De Una Solución De Business
Intelligence
Una solución de Business Intelligence parte de los
sistemas de origen de una organización (bases de datos,
ERPs, ficheros de texto…),
sobre los que suele ser necesario aplicar una
transformación estructural para optimizar su proceso
analítico.
Para ello se realiza una fase de extracción,
transformación y carga (ETL) de datos. Esta etapa suele
apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que
actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los
sistemas destino (generalmente un datawarehouse), y cuyo
principal objetivo consiste en evitar la saturación de los
servidores
funcionales de la organización.
La información resultante, ya unificada, depurada y
consolidada, se almacena en un datawarehouse corporativo, que
puede servir como base para la construcción de distintos
datamarts departamentales. Estos datamarts se caracterizan por
poseer la estructura óptima para el análisis de los
datos de esa área de la empresa, ya sea mediante bases de
datos transaccionales (OLTP) o mediante bases de datos
analíticas (OLAP).
Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se
explotan utilizando herramientas comerciales de análisis,
reporting, alertas… etc. En estas herramientas se basa
también la construcción de productos BI más
completos, como los sistemas de soporte a la decisión
(DSS), los sistemas de información ejecutiva (EIS) y los
cuadros de mando
(CMI) o Balanced
Scorecard (BSC).
Figura 20: Arquitectura de una solución
de Inteligencia de negocios
La Inteligencia De Negocio En Los Diferentes
Departamentos De La Empresa
En todas las empresas cada departamento acumula diferentes
datos: sobre sus clientes, sus inventarios, su producción,
sobre la efectividad de las campañas de marketing,
información sobre proveedores y socios, además de
los datos que pueden proveer del exterior, como los referentes a
competidores. En este sentido, el Business Intelligence puede
realizar distintas aportaciones a cada departamento, siempre con
el objetivo de integrar y optimizar la información
disponible en la organización:
Departamento de Marketing
El BI permite identificar de forma más precisa los
segmentos de clientes y estudiar con mayor detalle su
comportamiento. Para ello se pueden incluir análisis
capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las
promociones en cada segmento.
Departamento de Compras
El BI permite acceder a los datos del mercado,
vinculándolos con la información básica
necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio. Al
mismo tiempo, permite monitorizar la información de cada
factoría o cadena de producción, lo que puede
ayudar a optimizar el volumen de las
compras.
Departamento de Producción
El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el
rendimiento de cualquier tipo de proceso operativo, ya que
comprende desde el control de
calidad y la administración de inventarios hasta la
planificación y la historización de
la producción.
Departamento de Ventas
El BI facilita la comprensión de las necesidades del
cliente,
así como responder a las nuevas oportunidades del mercado.
También son posibles análisis de patrones de compra
para aprovechar coyunturas de ventas con productos asociados.
Departamento Económico-Financiero
El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en
tiempo real, mejorando así ciertas operaciones, que suelen
incluir presupuestos,
proyecciones, control de
gestión, tesorería, balances y cuentas de
resultados.
Departamento de Atención al Cliente
Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con
exactitud el valor de los segmentos del mercado y de los clientes
individuales, además de ayudar a retener a los clientes
más rentables.
Departamento de Recursos Humanos
Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI
permite analizar los parámetros que más pueden
afectar al departamento: satisfacción de los empleados,
absentismo laboral,
beneficio-hora/hombre…
etc.
Finalmente, en caso de aprovechar la integración de la
información con proveedores y socios, el BI ofrece niveles
de análisis sobre cuestiones como nuevas oportunidades de
inversión, o nuevas ocasiones para la
colaboración con terceros.
Componentes De Una Solución De Inteligencia De
Negocios (Bi)
Diseño conceptual de los sistemas.
Para resolver el diseño de un modelo BI, se deben
contestar a tres preguntas básicas: cuál es la
información requerida para gestionar y tomar decisiones;
cuál debe ser el formato y composición de los datos
a utilizar; y de dónde proceden esos datos y cuál
es la disponibilidad y periodicidad requerida. En otras palabras,
el diseño conceptual tiene diferentes momentos en el
desarrollo de una plataforma BI: En la fase de
construcción del Datawarehouse y Datamarts,
primarán los aspectos de estructuración de la
información según potenciales criterios de
explotación. En la fase de implantación de
herramientas de soporte a la alta dirección, se desarrolla
el análisis de criterios directivos: misión,
objetivos estratégicos, factores de seguimiento,
indicadores clave de gestión o KPIs, modelos de
gestión y en definitiva, información para el
qué, cómo, cuándo, dónde y para
qué de sus necesidades de información. Estos
momentos no son, necesariamente, correlativos, sino que cada una
de las etapas del diseño condiciona y es condicionada por
el resto.
construcción y alimentación del
datawarehouse y/o de los
datamarts.
Un datawarehouse es una base de datos corporativa que replica
los datos transaccionales una vez seleccionados, depurados y
especialmente estructurados para actividades de query y
reporting. Un datamart (o mercado de datos) es una base de datos
especializada, departamental, orientada a satisfacer las
necesidades específicas de un grupo
particular de usuarios (en otras palabras, un datawarehouse
departamental, normalmente subconjunto del corporativo con
transformaciones específicas para el área a la que
va dirigido).
La vocación del datawarehouse es aislar los sistemas
operacionales de las necesidades de información para la
gestión, de forma que cambios en aquéllos no
afecten a éstas, y viceversa (únicamente
cambiarán los mecanismos de alimentación, no la
estructura, contenidos, etc.). No diseñar y estructurar
convenientemente y desde un punto de vista corporativo el
datawarehouse y los datamarts generará problemas que
pueden condenar al fracaso cualquier esfuerzo posterior:
información para la gestión obtenida directamente a
los sistemas operacionales, florecimiento de datamarts
descoordinados en diferentes departamentos, etc. En definitiva,
según la estructuración y organización de
cada compañía, pueden originarse situaciones no
deseadas y caracterizadas generalmente por la ineficiencia y la
falta de calidad en la información resultante.
Herramientas De Explotación De La
Información
Es el área donde más avances se han producido en
los últimos años. Sin embargo, la
proliferación de soluciones mágicas y su
aplicación coyuntural para solucionar aspectos puntuales
ha llevado, en ocasiones, a una situación de
desánimo en la organización respecto a los
beneficios de una solución BI. Sin entrar a detallar las
múltiples soluciones que ofrece el mercado, a
continuación se identifican los modelos de funcionalidad o
herramientas básicas (cada producto de mercado integra,
combina, potencia, adapta
y personaliza dichas funciones):
Query & Reporting: herramientas para la
elaboración de informes y listados, tanto en detalle
como sobre información agregada, a partir de la
información de los datawarehouses y datamarts.
Desarrollo a medida y/o herramientas para una
explotación libre.Cuadro De Mando Analítico (EIS
tradicionales): elaboración, a partir de
datamarts, de informes resumen e indicadores clave para la
gestión (KPI), que permitan a los gestores de la
empresa analizar los resultados de la misma de forma
rápida y eficaz. En la práctica es una
herramienta de query orientada a la obtención y
presentación de indicadores para la dirección
(frente a la obtención de informes y listados).Cuadro De Mando Integral O Estratégico
(Balanced Scorecard): este modelo parte de que la
estrategia de la empresa es el punto de referencia para todo
proceso de gestión interno. Con él los
diferentes niveles de dirección y gestión de la
organización disponen de una visión de la
estrategia de la empresa traducida en un conjunto de
objetivos, iniciativas de actuación e indicadores de
evolución.
Los objetivos estratégicos se asocian mediante
relaciones causa-efecto y se organizan en cuatro áreas o
perspectivas: financiera, cliente, procesos y formación o
desarrollo. El cuadro de mando
integral es una herramienta que permite alinear los objetivos
de las diferentes áreas o unidades con la estrategia de la
empresa y seguir su evolución.
Olap (On-Line Analytical Processing): Herramientas
que manejan interrogaciones complejas de bases de datos
relacionales, proporcionando un acceso multidimensional a los
datos, capacidades intensivas de cálculo y
técnicas de indexación especializadas. Permiten
a los usuarios trocear sus datos planteando queries sobre
diferentes atributos. Utilizan un servidor intermedio para
almacenar los datos multidimensionales precalculados de forma
que la explotación sea rápida.
Datamining (minería de datos): Son
auténticas herramientas de extracción de
conocimiento útil, a partir de la información
contenida en las bases de datos de cualquier empresa. El objetivo
que se persigue es descubrir patrones ocultos, tendencias y
correlaciones, y presentar esta información de forma
sencilla y accesible a los usuarios finales, para solucionar,
prever y simular problemas del negocio. El datamining incorpora
la utilización de tecnologías basadas en redes neuronales, árboles
de decisión, reglas de inducción, análisis de series
temporales y visualización de datos
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