Por Business Intelligence (&Decision) se entiende la búsqueda inteligente de datos, producción y análisis en tiempo real de información, ‘push’, pero sobre todo ‘pull’, para el apoyo a actividades de control y de decisión de managers y profesionales (Knowledge Information Worker) de cualquier nivel empresarial. Para descargar el texto completo y para obtener más información, haz clic AQUÍ
Los Sistemas de Business Intelligence (&Decision) son los sistemas dedicados a la B.I. (&D.) y constituidos por diversas soluciones de: • software aplicativo (aplicaciones analíticas, herramientas de consulta, navegación y presentación de datos, etc.) • software de entorno (RDBMS, MDBMS, administración de almacén, herramienta de modelado, herramienta ETL, catálogo de datos,…) • hardware y software básico (servidor BD, servidor de aplicaciones, servidor web, sistema operativo y de red, …) Los BI(&D)S se integran y complementan con los sistemas de Datawarehousing. Desde el punto de vista de la arquitectura tecnológica, se pueden identificar tres niveles básicos. El primer nivel de la arquitectura está constituido por los sistemas informativos “alimentadores” de tipo operativo que pueden ser sistemas integrados de tipo ERP (Enterprise Resource Planning), actuales o históricos, sistemas dedicados al Soporte al Cliente o varias aplicaciones de tecnologías web (eCommerce, Portales, eSupply Chain, Help Desk, etc.). En el caso de empresas que han implementado sistemas ERP o que de todos modos han renovado profundamente sus Sistemas Informativos operativos en el ámbito de la Cadena de Suministro o las relaciones con el cliente (CRM, Customer Relationship Management), una de las maneras para aprovechar el potencial informativo de los ERP (única base de datos amplia e integrada) es construir el segundo y tercer nivel arquitectónico, es decir, los sistemas de Datawarehousing y de Business Intelligence (B.I.). Entre el primer y segundo nivel se encuentran algunas herramientas de software especializadas dedicadas a la mapeo, limpieza y transferencia de datos elementales hacia las Bases de Datos físicas del segundo nivel. Este último representa el nivel de las Bases de Datos direccionales, realizadas con enfoques lógicos de Datawarehousing o Datamarting y alimentadas también con datos externos a la empresa (recogidos cada vez más del mundo Internet con sistemas de Web Farming): estas bases de datos direccionales “desacoplan“ el entorno operativo y transaccional del entorno de control, análisis, decisiones gerenciales e integran múltiples fuentes de datos. En este nivel, los datos direccionales pueden ser almacenados tanto con tecnologías de bases de datos relacionales como con tecnologías de bases de datos multidimensionales que permiten análisis específicos tipo OLAP y obtener un rendimiento técnico coherente en el análisis y navegación interactiva de los datos con fines de apoyo a la decisión. Estas Bases de Datos alimentan a su vez el tercer nivel de la arquitectura, el de los sistemas de Business Intelligence, constituido por variadas tipologías de herramientas de software (paquetes aplicativos + herramientas de software). Entre los paquetes aplicativos se pueden mencionar: • las aplicaciones analíticas, cuyo software aplicativo también contiene lógicas de control direccional o de apoyo a la decisión (ej. aplicaciones para el análisis de datos de ventas, para la consolidación administrativa, para el presupuesto de ventas, etc.), a parametrizar en base a las necesidades específicas de la empresa • las herramientas DSS, desglosables en dos partes a lo largo de la diagonal punteada que divide los sistemas de B.I.(figura 1): A) la porción más «cercana» a las aplicaciones analíticas, que incluye varias aplicaciones de soporte a la decisión basadas en métodos cuantitativos de análisis estadístico o de previsión (ej. correlación, clustering, escenarios, análisis de riesgos, etc.); B) la porción de herramientas DSS más orientada a la simulación empresarial (ej. análisis de qué pasaría si, análisis de búsqueda de objetivos, etc.), más cercana a las herramientas de software. Las herramientas de software están constituidas por: • una amplia gama de instrumentos de acceso y visualización «preconfigurada» («push»), gráfica o tabular, de los datos direccionales (EIS toolkit, destinados a la construcción de los paneles de control empresarial), herramientas OLAP (procesamiento analítico en línea), como el análisis multidimensional de un fenómeno o hecho empresarial, o herramientas para reportes oficiales, estándar y predefinidos (enterprise reporting), o herramientas para georreferenciación y visualización cartográfica de datos comerciales y de marketing. A veces, estas herramientas de software ponen a disposición «plantillas» o «contenido» (estructuras y modelos preconfigurados de indicadores o análisis), para funciones específicas de la empresa (ej. ventas, marketing, personal, etc.) o para sectores económicos (ej. bancos, industria química, etc.), que pueden parametrizarse según las necesidades de la empresa, funcionando como guía en la configuración lógica de los sistemas informativos de control y análisis. • herramientas de consulta, reportes, análisis y «navegación» libre («pull») en los datos direccionales, con el objetivo de producir informaciones ad hoc, altamente personalizadas y específicas (herramientas de consulta, reporte y análisis); generalmente, las herramientas de software disponibles en el mercado poseen ambos entornos de trabajo (Push y Pull), complementarios e integrados; el primero más estructurado y guiado por especialistas, el segundo más libre y manipulable directamente por el usuario. Con el fin de producir la información gerencial necesaria, los datos heterogéneos provenientes de diversas fuentes internas y externas a la empresa deben transformarse en información congruente. La técnica que se encarga de esta transformación se denomina «Data Warehousing» (almacenamiento de datos), que prevé un mapeo de las fuentes de datos elementales necesarias, su limpieza y transformación, y una modelización especial de los propios datos realizada en función de los fenómenos y hechos de marketing que se desean observar, analizar y sobre los cuales será necesario tomar decisiones. El Datawarehousing es el vínculo entre los datos, las aplicaciones y los sistemas informativos de tipo operativo y transaccional, y entre los sistemas informativos gerenciales de apoyo a las actividades de control y decisión en marketing, también llamados “Mktg Knowledge System”.
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