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• Juan Pablo Yepez

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Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones Huacho, 30 de Junio del 2011

Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

Informar Analizar

Integrar 1

Agenda • • • •

Introducción Inteligencia de Negocios Datawarehouse Técnicas de Inteligencia de Negocios: • • • • •

E.T.L. Motor de base de datos multidimensional. OLAP. Minería de Datos. Reporting Services.

• Conclusiones. 2

3

Impacto del entorno dinámico de los negocios en las empresas • Para tener éxito en los negocios de la actualidad, las empresas necesitan sistemas de información que apoyen las diversas necesidades de información y toma de decisiones de sus administradores y profesionales de negocios.

4

Bases de datos Relacional Normalizada

 Así almacenados los datos, no facilitan la labor de los usuarios que toman decisiones para el negocio. 5

Bases de datos Relacional Normalizada

6

Bases de datos Relacional DesNormalizada

7

Inconveniente de los modelos normalizados  Cuando se tiene la información almacenada en bases de datos relacionales normalizadas, para que el usuario pueda obtener cualquier reporte es necesario:

 Además esto únicamente estará disponible para el usuario mediante un reporte con formato preestablecido elaborado por el Área de Sistemas. 8

Diversidad de SGBDR utilizados en los diferentes Sistemas de Información • Las empresas por lo general cuentan con aplicaciones que utilizan diferentes plataformas para los servidores de base de datos de cada una de las aplicaciones de negocio.

9

Arquitectura de Aplicaciones Empresariales

Planeacion de recursos empresariales Procesos internos de negocio

Administración de relaciones con los clientes - Mercadotecnia – Ventas - Servicio

Socios

Administración de la cadena de suministro - Subcontratacion - Suministros

Administración de relaciones con los socios - Ventas - Distribución

Administración del conocimiento - Colaboración – Apoyo a decisiones

Empleados

Proveedores

Clientes 10

SAP: Módulos de aplicación R/3 • • • • • • • • • • • • • • • • •

Gestión Financiera (FI): Libro mayor, libros auxiliares, ledgers especiales, etc. Controlling (CO): Gastos generales, costes de producto, cuenta de resultados, centros de beneficio, etc. Tesorería (TR): Control de fondos, gestión presupuestaria, flujo de efectivo Sistema de proyectos (PS): Grafos, contabilidad de costes de proyecto, etc. Gestión de personal (HR): Gestión de personal, cálculo de la nómina, contratación de personal, etc. Mantenimiento (PM): Planificación de tareas, planificación de mantenimiento, etc. Gestión de calidad (QM): Planificación de calidad, inspección de calidad, certificado de, aviso de calidad, etc. Planificación de producción (PP): Fabricación sobre pedido o para stock, fabricación en serie, Kanban, etc. Gestión de material (MM): Gestión de stocks, compras, verificación de facturas, etc. Ventas y Distribución (SD): Ventas, expedición, facturación, precios, clientes, etc. Workflow (WF), Soluciones sectoriales (IS): Contienen funciones que se pueden aplicar en todos los módulos Activos Fijo (AF), Ingresos , depreciación y amortización de activos fijos. (Sub módulo de FI) AM Cuentas contractuales Cuentas para clientes masivos (telefonia, cia de electricidad, universidades,etc) Presupuestos (FM): Presupuestacion publica o privada. Viajes (TM): Manejo de viajes, reservas y gastos adicionales. xApp Manufacturing Integration and Intelligence(XMII): integración de manufactura e inteligencia. Bussines Warehouse (BW): Sistema de soporte para la toma de decisiones (Business Intelligence). 11

Información, Decisiones y Administración Estructura de decisión

Características de la Información

No estructurada

Administración estratégica

Ejecutivos y directores Semiestructurada

Administración táctica Administradores de unidades de negocios y equipos autodirigidos Administración operativa

Estructurada

Específico No programada Resumida Poco frecuente Prospectiva Externa De amplio alcance

Directivos de operaciones y equipos autodirigidos

Predefinido Programada Detallada Frecuente Histórica Interna De enfoque reducido

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Niveles de Toma de Decisiones Administrativas • Estratégica – grupo de ejecutivos de alto nivel desarrollan las metas, estrategias, políticas y objetivos organizacionales generales como parte de un proceso de planeación estratégica. • Táctica – profesionales de negocio en equipos autodirigidos y administradores de unidades de negocio desarrollan planes, programas y presupuestos de corto y mediano plazo, y además especifican las políticas, procedimientos y objetivos de negocio para las subunidades de la empresa. • Operativa – administradores o miembros de equipos autodirigidos desarrollan planes de corto plazo, como programas de producción semanal. 13

Estructura de las decisiones • Estructurada – situaciones en las que se pueden especificar los procedimientos a seguir por adelantado cuando se necesita tomar una decisión. • No estructurada – conllevan situaciones de decisión en las que no es posible especificar por adelantado la mayoría de los procedimientos de decisión a seguir. • Semiestructurada - se pueden predefinir algunos procedimientos de decisión, pero no lo suficiente como para conducir a una decisión recomendada definitiva 14

Estructura de las decisiones • Ejemplos de decisiones según el tipo de estructura y nivel de administración Estructura de decisión

Administración operativa

Administración táctica

Administración estratégica

No estructurada

•Manejo del efectivo

•Reingeniería de procesos de negocio •Análisis del desempeño de los empleados

•Nuevas iniciativas de negocios electrónicos •Reorganización de la empresa

Semiestructurada

•Manejo de crédito •Programación de la producción •Asignación del trabajo diario

•Evaluación del desempeño de los empleados •Presupuestación de capital •Presupuestación de programas

•Planeación de productos •Fusiones y adquisiciones •Ubicación del sitio

Estructurada

•Control de inventarios •Control de programas 15

MIS vs. DSS Sistemas de información administrativa

Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Apoyo a la toma de decisiones proporcionando

Proporcionan información acerca del rendimiento de la organización

Proporcionan información y técnicas de apoyo a la toma de decisiones para analizar oportunidades o problemas específicos

Forma y frecuencia de la información

Reportes y respuestas periódicos, de excepciones, bajo demanda y automáticos

Preguntas y respuestas interactivas

Formato de la información

Formato predefinido y fijo

Formato específico, flexible y adaptable

Metodología de Información producida por la procesamiento de la extracción y manipulación de información datos de negocio

Información producida por medio de la modelación analítica de datos de negocio 16

Tendencias en el apoyo a la toma de decisiones

• La clase emergente de aplicaciones se centra en el apoyo a la toma de decisiones personalizadas, la modelación, la recuperación de información, la creación de almacenes de información, los escenarios de supuestos y la generación de reportes.

17

18

¿Por qué son necesarios los Sistemas de Soporte para la Toma de Decisiones? • A medida que las empresas se dirigen hacia modelos sensibles de negocios electrónicos, invierten en nuevas estructuras de aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones dirigidas por información que las ayudan a responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado y a las necesidades de sus clientes.

19

Datos – Informacion - Inteligencia DATA

INFORMATION

FACTS + CONTEXT = INFORMATION

INTELLIGENCE

INFORMATION + INFERENCE = INTELLIGENCE

KNOWLEDGE

WISDOM

INTELLIGENCE + CERTITUDE = KNOWLEDGE

KNOWLEDGE + SYNTHESIS = WISDOM

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Software para la Toma de Decisiones • El software sofisticado para administrar la inteligencia de negocios proporciona herramientas valiosas para la toma de decisiones.

21

Inteligencia de Negocios • La entrega de información de “clase ejecutiva” y de las herramientas de software de apoyo a la toma de decisiones por los niveles inferiores de administracion e individuos y equipos de profesionales de negocios. 22

Sistemas de apoyo a la toma de decisiones Definición: • Sistemas de información basados en computadora que proporcionan apoyo de información interactiva a administradores y profesionales de negocios durante el proceso de toma de decisiones, usando para apoyar la toma de decisiones semiestructurada de negocios los siguientes : • Modelos analíticos • Bases de datos especializados • Las propias percepciones y juicios de quien toma las decisiones. • Un proceso de modelación interactivo basado en computadora. 23

Componentes de un Sistema de apoyo a la toma de decisiones Software antiguo de legado

Navegador Web

Otro software

Funciones de interfase de usuario Multimedia con hipervínculos, visualización en tercera dimensión.

Funciones de administración de modelos Modelación analítica, análisis estadístico

Funciones de administración de datos Extracción, validación, saneamiento, integración y replicación de datos

Datos operativos

Datos de mercado

Datos de ventas

Datos de cuentas de clientes

Mercados de datos y otras bases de datos

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Ejemplos de Paquetes de Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones de propósito general Paquetes de sistemas de apoyo a la toma de decisiones •Ventas minoristas: Information Advantage y Unisys ofrecen el Category Management Solution Suite, un sistema de apoyo a la toma de decisiones para el procesamiento analítico en línea (OLAP, siglas del termino Online Analytical Procesiing) y un modelo de datos para industrias específicas. •Seguros: Computer Associates ofrece RiskAdvisor, un sistema de apoyo a la toma de decisiones para riesgo de seguros, cuyo modelo de datos almacena información en tablas especificas para la industria de seguros, diseñadas para el rendimiento óptimo de las búsquedas. •Telecomunicaciones: NCR y SABRE Decision Technologies han unido fuerzas para crear el programa NCR Customer Retention para la industria de las comunicaciones que incluye mercados de datos para empresas telefónicas, los cuales se utilizan en apoyo a la toma de decisiones para la administración de la lealtad de clientes, la calidad del servicio, la administración de redes, el fraude y las actividades de mercadotecnia. 25

Uso de Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones • Análisis de escenarios – un usuario final realiza cambios en las variables, o en las relaciones entre variables, y observa los cambios resultantes en los valores de otras variables. • Análisis de sensibilidad – se cambia de manera repetida el valor de sólo una variable y se observan los cambios resultantes en las demás variables. 26

Uso de Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones • Búsqueda de objetivos – establece un valor meta para una variable y después cambia en forma repetida otras variables hasta que se alcanza el valor meta. • Optimización – el objetivo es encontrar el valor optimo para una o mas variables meta, dadas ciertas restricciones. Entonces una o mas variables se cambian en forma repetida , sujetas alas restricciones específicas, hasta que se descubren los mejores valores para las variables meta. 27

28

OLTP: Bases de datos Relacional Normalizada

29

DW: Bases de datos Relacional DesNormalizada

30

Almacén de datos (Data Warehouse) Definición: • Guarda datos que se han extraído desde diversas bases de datos operativas, externas y otras bases de datos de una organización

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Mercado de datos (Data Mart) Definición: • Bases de datos que contienen subconjuntos de datos del data warehouse y que se enfocan en aspectos específicos de una empresa, tales como un departamento o un proceso de negocio.

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Almacén de datos y sus Mercados de datos

Ventas Distribución

Compras

Contabilidad

Reportes de administración

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Un panorama de la arquitectura de referencia del datawarehouse

• c

Administración de datos

Fuentes de datos

Construcción del data warehouse

ConstrucAceso y ción del uso del mercado data de datos warehouse

Administración de metadatos Transporte

Infraestructura 34

Bloque de Fuente de Información Datos de producción

Bases operacionales de datos que contienen la información recopilada de las OLTP.

Datos de herencia

Estan fuera de linea, en archivos perdidos, porque ya no son necesarios para apoyar aplicaciones operacionales actuales.

Sistemas internos de oficina

No estan almacenados en bases de datos operacionales (formas no electrónicas, hojas de cálculo, documentos de procesadores de palabras, reportes anuales)

Fuentes externas

Metadatos para fuentes

No las controla, posee ni opera la empresa. Dow Jones, Nasdaq, estudios de mercado, articulos o revistas ( Wall Street Journal, Fortune, Business Week)

Información de definición acerca de los datos de las fuentes. (nombre del campo, definición del contenido, fecha creación y origen de datos) 35

Poblando el Datawarehouse / Datamart OLTP

ERP

CRM

OTROS SI

DW, DATA MART

SCM

(ETL)

DATOS EXTERNOS

36

DATAMART - Modelo de datos relacional DESNORMALIZADO

37

Tabla VentasHecho SUMARIZADO

38

Tabla GEOGRAFIA DESNORMALIZADA

39

FUENTE DE DATOS

40

DATAMART

41

42

Sistema de Inteligencia de Negocios OLTP

Cliente

ERP OTRO S SI

CR M

DW, DATA MART

SCM

(ETL) Plataforma Analítica

Portal

IINTERFAZ DEL USUARIO

Data Analysis (OLAP, DataMining)

DATOS EXTERNOS

43

Técnicas para Inteligencia de Negocios

44

Plataforma BI en SQL Server 2008 DELIVERY

SharePoint Server Reports

Excel Dashboards Workbooks

Analytic Views

Scorecards

Plans

END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS

Excel

PerformancePoint Server BI PLATFORM

SQL Server Reporting Services

SQL Server Analysis Services

SQL Server DBMS SQL Server Integration Services

45

Aplicaciones Administración Rendimiento

Business Scorecarding (BSM)

Portal and Collaboration (Office “12” SharePoint Servers) Herramientas Usuario Final

Plataforma BI

End-user Analysis (Excel)

Integration SSIS

Analysis SSAS

Reporting SSRS

Data Warehousing SQL RDBMS

46

47

S.S. Integration Services •

• • • •

Unión de información de distintas fuentes de datos: • Archivos de Texto • Mainframes • Hojas de cálculo • Múltiples RDBMS Refrescar los datos en Data Warehouses y Datamarts Limpieza de datos Carga de información a las BDs OLAP Enviar notificaciones de error

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SSIS • Microsoft Integration Services es una plataforma para la creación de soluciones empresariales de transformaciones de datos e integración de datos • Los paquetes pueden funcionar por separado o conjuntamente con otros paquetes para hacer frente a las complejas necesidades de la empresa. • Integration Services puede extraer y transformar datos de muchos orígenes distintos, como archivos de datos XML, archivos planos y orígenes de datos relacionales, y, posteriormente, cargarlos en uno o varios destinos. 49

ETL con SSIS • Un paquete contiene un conjunto de tareas.

50

ETL con SSIS • En cada tarea se coloca un script SQL

51

ETL – Flujos de Datos de Tareas

52

53

Analysis Services • Una sola version de la verdad • Modelo del negocio • Vistas OLAP • Key Performance Indicators • Unified Dimensional Model • Data Mining • Integrado a la herramienta de desarrollo

54

Bases de Datos OLAP • Esquema Optimizado para dar respuestas rápidas a las consultas de los usuarios • Son Bases de Datos con Modelos Intuitivos • Provee vistas Multidimensional de los Datos • Drill down y drill up • Pivot de los datos en las vistas

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Base de Datos Multidimensional

• Cubos • Dimensiones • Medidas

56

Cubos Tabla de

• Tabla de Hechos • •

Claves externas Medidas

Producto

Hechos

Cliente

Id

Id

Nombre

Nombre

Tamaño

Provincia

…

…

Ciudad

Tiempo Fecha

• Dimensiones

Año Mes Dia …

Producto1

Producto1

Producto2

Producto2

Producto 3

Producto 3

57

Componentes de la Tabla de Hechos Tabla Dimensional

Tabla VentasHecho

empledo_dim 201 ALFI Alfreds

Foreign Keys

empleado_key producto_key producto_dim 25 123 Chai

201

25

Medidas

tiempo_key 134

Ventas_Unid 400

Ventas_Dolar 10,789

tiempo_dim 134 1/1/2000

El grano de la tabla VentasHecho esta definida por el más bajo nivel de detalle almacenada en cada dimensión 58

Modelo de datos relacional DESNORMALIZADO

59

Dimensiones

60

Estructura de la Dimensión

61

Jerarquías de los atributos

Dimension Producto: Una jerarquía

Total

Total

Total Clase

Dimension Tienda: Dos jerarquías

Region

Clase

Grupo

Producto

Grupo

Region

Distrito

Tienda Jerarquia de Mercado

Estado Estado

Distrito

Ciudad Ciudad

Tienda Jerarquia Geografica 62

Modelo Relacional vs.Modelo Multidimensional

Observe que en ambos modelos se guardan los mismos datos pero en estructuras de datos distintas 63

Data Marts Relacionales y Cubos OLAP Data Mart Relacionales

Cubos OLAP

Almacen de la Data

Estructuras Relacionales

Estructuras N-dimensional

Contenido de la Data

Detallada y Sumarizada

Sumarizada

Fuentes de Datos

Fuentes Relacionales y No Relacionales

Fuentes Relacionales y No Relacionales

Recuperación de Datos

Rápida

Muy Rápida

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Medidas

• Son valores numéricos • Corresponde a los hechos de la Fact Table • Intersecta todas las Dimensiones y Todos los niveles • Son agregados

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66

Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) Definición: • Permite a los administradores y analístas, analizar y manipular en forma interactiva grandes cantidades de datos detallados y consolidados desde diferentes perspectivas.

67

Desglose (Drill) Lambayeque

Chiclayo Leonardo Ortiz Juan Aurich Vera

Cambiar el Nivel de Detalle de la Consulta 68

Desglose (Drill)

69

Operaciones Analíticas • Consolidación – agregación de datos • Desglose – datos detallados que abarcan datos consolidados • Fragmentación en cortes y cubos – habilidad de observar la base de datos desde diferentes puntos de vista. 70

OLTP y OLAP OLTP

OLAP

Objetivo

Control de los proc. oper.

Toma de Decisiones

Cliente

Personal Operacional

Gestores del Negocio

Datos

Atómicos, Actualizados y Dinámicos

Consolidados, Históricos y Estables

Estructura

Normalizada

Dimensional

Tiempo resp.

Segundos

De Seg. a Minutos

Orientación

Orientado a aplicaciones

Orient. a Información

Acceso

Alto

Moderado a bajo

Actualización

Continua

Periódica

Aplicación

Estructurada y Procesos repetitivos

No Estructurada y Procesos Analíticos 71

72

Minería de datos para el apoyo a la toma de decisiones. • El software de minería de datos analiza los vastos depósitos de información de negocio histórica que han sido preparados para su análisis en almacenes de datos corporativos y trata de descubrir patrones, tendencias y correlaciones ocultos en los datos que pueden ayudar a una empresa a mejorar en su rendimiento empresarial. • El software de minería de datos puede realizar análisis de regresión, árbol de decisiones, redes neuronales, detección de grupos y de canastas de mercado para una empresa.. 73

Minería de datos para el apoyo a la toma de decisiones

74

Minería de datos para el apoyo a la toma de decisiones

75

DM – Tareas y Técnicas Comunes PREDICTIVO Nombre

DESCRIPTIVO

Clasificación

Regresión

Agrupamiento

Redes Neuronales







Árboles de decisión ID3, C4.5, C5.0



Árboles de decisión CART





Otros árboles de decisión





Correlaciones/ Factorizaciones





Redes de Kohonen 

Regresión lineal y logarítmica Regresión logística



Reglas de Asociación





 

Kmeans



Apriori Naive Bayes



Vecinos mas próximos





 

Análisis factorial y de comp. ppales.



Twostep, Cobweb Algoritmos genéticos y evolutivos







Maquinas de soporte vectorial







CN2 rules (cobertura)



Análisis discriminante multivariante









76

DM – Caso Predictivo – Jugar Tenis •

• •

En este primer ejemplo, vamos a trabajar con los datos acerca de los días que se ha podido jugar al tenis, dependiendo de diversos aspectos meteorológicos. El objetivo es poder determinar (predecir) si hoy podremos jugar al tenis. Los datos de que disponemos están en el archivo:JugarTenis.txt” y son los siguientes: Cielo Soleado Soleado Nublado Lluvioso Lluvioso Lluvioso Nublado Soleado Soleado Lluvioso Soleado Nublado Nublado Lluvioso

Temperatura Alta Alta Alta Media Baja Baja Baja Media Baja Media Media Media Alta Media

Humedad Alta Alta Alta Alta Normal Normal Normal Alta Normal Normal Normal Alta Normal Alta

Viento Debil Fuerte Debil Debil Debil Fuerte Fuerte Debil Debil Debil Fuerte Fuerte Debil Fuerte

JugarTenis No No Si Si Si No Si No Si Si Si Si Si No

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DM – Caso Agrupación de Empleados • La empresa de software para Internet “Memo Web” quiere extraer tipologías de empleados, con el objetivo de hacer una política de personal más fundamentada y seleccionar a qué grupos incentivar. • Las variables que se recogen de las fichas de los 15 empleados de la empresa son: • Sueldo: sueldo anual en Soles. • Casado: si está casado o no. • Coche: si viene en coche a trabajar (o al menos si lo estaciona en la empresa). • Hijos: si tiene hijos. • Alq/Prop: si vive en una casa alquilada o propia. • Sindic.: si pertenece al sindicato revolucionario de Internet • Bajas/Año: media del nº de bajas por año • Antigüedad: antigüedad en la empresa • Sexo: H: hombre, M: mujer. 78

DM – Caso Agrupación de Empleados

#Ej 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Sueldo 10000 20000 15000 30000 10000 40000 25000 20000 20000 30000 50000 8000 20000 10000 8000

Casado Coche Hijos Alq/Prop Sindic. Bajas/Año Sí No 0 Alquiler No 7 No Sí 1 Alquiler Sí 3 Sí Sí 2 Prop Sí 5 Sí Sí 1 Alquiler No 15 Sí Sí 0 Prop Sí 1 No Sí 0 Alquiler Sí 3 No No 0 Alquiler Sí 0 No Sí 0 Prop Sí 2 Sí Sí 3 Prop No 7 Sí Sí 2 Prop No 1 No No 0 Alquiler No 2 Sí Sí 2 Prop No 3 No No 0 Alquiler No 27 No Sí 0 Alquiler Sí 0 No Sí 0 Alquiler No 3

Antigüedad Sexo 15 H 3 M 10 H 7 M 6 H 16 M 8 H 6 M 5 H 20 H 12 M 1 H 5 M 7 H 2 H

79

DM – Caso Agrupación de Empleados • Podemos ver a qué conglomerado va a parar cada ejemplo.

• Pero además, podemos ver la distancia al centro de su conglomerado. •

Cuanto menor es ese valor la pertenencia a su conglomerado es más fuerte. En cambio, cuanto mayor es ese valor el empleado no está tan claramente asignado dentro de su conglomerado.

80

DM - Análisis de Canastas de Mercado (MBA) • El propósito es determinar que productos compran los clientes junto con otros productos.

81

82

Reporting Services • Reporting Services es una platafoma que permite definir, administrar y distribuir distintos formatos de reportes dentro de una organización o a través de múltiples organizaciones. • Este servicio es una extensión a las capacidades Business Intelligence que nos provee de herramientas para almacenar información (Report Server), herramientas para crear reportes (Report Designer) y herramientas para administrar reportes (Report Manager). 83

Reporting Services • • • •

Información “verdadera” a nivel organizacional Reportes con múltiples Fuentes de Datos. Permite acceso interactivo a la información. Permite al usuario final la construcción o codificación de su propio reporte • Formato apropiado al usuario

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Reporting Services • Escalabilidad • Plataforma de reportes • Múltiples fuentes de datos con múltiples opciones de entrega • Escalable, administrada y embebida en una arquitectura de web service • Scheduling, Snapshots, Caching, más… • Herramientas de Creación • Visual Studio IDE • Especificación XML (RDL) • Report Builder •Personalización • SOAP Web Service APIs • Report Manager • Modelo de seguridad • Integrado con AS, IS, Management.

85

Reporting Services

86

Medidores en Reporting Services

87

88

Calidad de la Información Definición: • Productos de información características, atributos o cualidades hagan que la información sea más valiosa para ellas.

89

Atributos de Calidad de la Información Dimensión de tiempo  Oportunidad La información se debe proporcionar cuando sea necesaria.  Actualidad La información debe estar actualizada cuando se proporcione.  Frecuencia La información se debe proporcionar con la frecuencia necesaria.  Periodo de tiempo Se puede proporcionar información referente a períodos de tiempo pasados, presentes y futuros. 90

Atributos de Calidad de la Información Dimensión de contenido  Exactitud.- La información no debe presentar errores.  Importancia.- La información debe relacionarse con las necesidades de información de un receptor específico para una situación específica.  Integridad.- Se debe proporcionar toda la información necesaria.  Especificidad Se debe proporcionar sólo la información necesaria.  Alcance.- La información puede tener un alcance amplio o reducido o un enfoque interno o externo.  Desempeño.- La información puede revelar el desempeño al medir las actividades realizadas, el progreso logrado o los recursos acumulados. 91

Atributos de Calidad de la Información Dimensión de forma  Claridad.- La información se debe proporcionar de tal forma que sea fácil de entender.  Detalle.- La información se debe proporcionar de modo detallado o resumido.  Orden.- La información se puede ordenar en una secuencia predeterminada.  Presentación.- La información se puede presentar en una forma narrativa, numérica, gráfica o de otro tipo.  Medio de comunicación La información se puede proporcionar mediante documentos impresos en papel, presentaciones de video u otras más. 92

Resumen • Sistemas de Información apoyan diversos niveles de toma de decisiones administrativas incluyen estratégicas, tácticas y operativas, así como estructurados, semi estructurados y no estructurados. • El apoyo a la toma de decisiones esta cambiando en los negocios, impulsado por los rápidos avances en computación para usuarios finales y conexión de redes, tecnologías Web y de Internet. 93

Resumen • Sistemas de información administrativa proporcionan a los administradores reportes y respuestas predefinidos de manera periódica, excepcional, bajo demanda o automática para satisfacer sus necesidades de información y apoyar la toma de decisiones. • El procesamiento analítico en línea analiza de manera interactiva las relaciones complejas entre grandes cantidades de datos almacenados en bases de datos multidimensionales. 94

Resumen • La minería de datos analiza las enormes cantidades de datos históricos que se han preparado para su análisis en almacenes de datos. • Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son sistemas de información interactivos, basados en computadora, que utilizan software de sistemas de apoyo a la toma de decisiones, así como una base de modelos y bases de datos, con el fin de proporcionar información adaptada para apoyar las decisiones semiestructuradas y no estructuradas de administradores individuales. 95

Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones Huacho, 30 de Junio del 2011

Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

Informar Analizar

Integrar 96