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• Maria Martinez Lainez

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Soluciones de Business Intelligence

Se puede definir Business Intelligence como el conjunto de teorías, metodologías, procesos y tecnologías que transforman datos en información útil para la toma de decisiones en la empresa. Es por ello que las empresas necesitan implementar herramientas adecuadas también conocidas como soluciones del Business Intelligence, a continuación, se describirán algunas de las soluciones existentes.

1. On-Line Analytical Processing (OLAP)

OLAP ofrece a los usuarios realizar análisis de datos ad hoc en múltiples dimensiones y ofrece la capacidad de realizar cálculos complejos, análisis de tendencias y modelos sofisticados de datos con el fin de proporcionar información para mejorar la toma de decisiones .Gracias a OLAP se han desarrollado aplicaciones empresariales para la gestión del rendimiento empresarial, la planificación, la presupuestación, la previsión, la información financiera, el análisis, los modelos de simulación, el descubrimiento del conocimiento y la información del almacén de datos. Si una empresa tiene acceso a una mayor cantidad de datos es mas probable que los planes de mejora sean más eficientes. Sin embargo, reunir grandes cantidades de datos continúa siendo un desafío. La capacidad de la tecnología OLAP para crear agregaciones y cálculos muy rápidos de conjuntos de datos subyacentes es de gran utilidad para los lideres de negocios porque ayuda a tomar decisiones informadas rápidas. Cada área de negocios requiere un cierto grado de personalización en la creación de “cubos” multidimensionales para la carga de datos

2. Data Mining o Minería de Datos

La minería de datos tiene el objetivo de facilitar la comprensión de enormes cantidades de datos para llegar a conclusiones que contribuyan a la mejora y crecimiento de las empresas .Mediante el uso de distintas técnicas y tecnologías explora bases de datos enormes

para encontrar patrones , tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos recopilados . Estos pueden ser la clasificación, regresión, segmentación, asociación y análisis de secuencias. Para llevar a cabo un análisis de Data Mining se realizan los siguientes pasos: 1. Determinación de los objetivos: El cliente determina qué objetivos quiere conseguir gracias al uso del Data Mining. 2. Procesamiento de los datos: Selección, limpieza, enriquecimiento, reducción y transformación de la base de datos. 3. Determinación del modelo: Primero se debe hacer un análisis estadístico de los datos y después visualización gráfica de los mismo 4. Análisis de los resultados: En este paso se deberán verificar si los resultados obtenidos son coherentes. Ventajas de la minería de datos  Permite descubrir información que no esperábamos obtener.  Es capaz analizar enormes cantidades de datos.  Resultados fáciles de interpretar  Permite encontrar, atraer y retener clientes.  La empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.  Da a las empresas la posibilidad de ofrecer a los clientes los productos o servicios que necesitan.  Antes de usar los modelos, estos son comprobados mediante estadísticas para verificar que las predicciones obtenidas son válidas.  Ahorra costes a la empresa y abre nuevas oportunidades de negocio Actualmente , la minería de datos se esta convirtiendo en uno de los trabajos con mayor proyección al futuro, ya se utiliza en seguridad de datos, finanzas, salud, marketing, detección de fraude, búsquedas online, procesamiento del lenguaje natural, coches inteligentes, entre otros

3.

Dashboard Dashboard o cuadro de mando es una solución de business intelligence que hace posible visualizar los KPI´s que afectan el logro de los objetivos de las estrategias de marketing digital, con el fin de analizar datos y los problemas del negocio, así como las posibles soluciones. El dashboard ayuda a que los negocios tengan mayor efectividad, reaccionen de forma

inmediata , decidir el rumbo de la compañía y conocer mejor los distintos aspectos de la empresa. Para desarrollar un dashboard se debe tener en cuenta los siguientes aspectos : - KPI’s adecuadas: Búsqueda profunda de las palabras claves que añadan valor al negocio online y ayuden a posicionarse en buscadores. -Visual: Crea gráficos ilustrativos, claros y fáciles de interpretar -Comprensible: Este debe facilitar la contextualización de datos para su interpretación. -Personalizado: Se recomienda que el dashboard sea de acuerdo a los objetivos específicos de cada empresa.

4. Datawarehouse

Es una base de datos corporativa que integra y depura información de una o mas fuentes distintas , para analizarlas desde diferentes perspectivas y con gran velocidad de respuesta .Su principal ventaja es que la información es homogénea y fiable en este tipo de bases de datos , la información se almacena en modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales, etc. .Un Datawarehouse se caracteriza por ser integrado , temático , histórico y no volátil El proceso de construcción de un Datawarehouse está comprendido por : Extracción: Obtención de información tanto de fuentes internas como externas. Transformación: Filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y de la información Carga: organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.

5. Sistema de soporte a la decisión (DSS)

Un DSS es una solución enfocada al análisis de datos de una organización , esta permite resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión. Algunas de sus características principales son las siguientes:

-Informes dinámicos , flexibles e interactivos -No requiere conocimientos técnicos -Rapidez en el tiempo de respuesta -Integración entre todas las áreas de la compañía -Cada usuario accede a información adecuada. -Disponibilidad de información histórica Tipos de sistemas de soportes de decisiones  Sistemas de información gerencial (MIS): Dan soporte a las tareas organizacionales  Sistemas de información ejecutiva (EIS): Provee a los gerentes acceder de forma sencilla 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): Son sistemas basados en el conocimiento, simulan el conocimiento de un experto utilizando redes neuronales para resolver un problema concreto .  Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS): Apoya a grupos de personas que tienen una tarea común, se basa en que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

Bibliografía  OLAP. Online Analytical Processing.Recuperado de :https://olap.com/olap-definition/.[Consulta: 17 de agosto de 2019].  IEBS. ¿Qué es el Data Mining o minería de datos? Recuperado de : https://www.iebschool.com/blog/data-mining-mineria-datos-bigdata/ .[Consulta: 17 de agosto de 2019].  We are marketing . ¿Qué es un dashboard de negocios y cuáles sus beneficios? .Recuperado de :https://www.wearemarketing.com/es/blog/que-es-un-dashboardde-negocios-y-cuales-sus-beneficios.html.[ Consulta: 17 de Agosto de 2019]  Sinnexus.Datwarehouse .Recuperado de : https://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx. [Consulta:17 de agosto de 2019]  Sinnexus. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) .Recuperado de: https://www.sinnexus.com/business_intelligence/sistemas_soporte_de cisiones.aspx. .[ Consulta: 17 de agosto de 2019].   ESAN .Cinco soluciones tecnológicas de business intelligence para la gestión de supply chain .Recuperado de : https://www.esan.edu.pe/apuntes-empresariales/2015/05/cincosoluciones-tecnologicas-de-business-intelligence-para-la-gestion-desupply-chain/.[ Consulta: 17 de Agosto de 2019].