ITSMT IGE MERCADOTECNIA ELECTRONICA LIC. LUCELY ESCALANTE BARRAGAN ALUMNO: PAULINA RAMÍREZ CONTRERAS (110I0176) 7° SEMESTRE GRUPO “A”
5.1 Introducción a la Inteligencia de Negocios El término Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) hizo su aparición en 1996 cuando un reporte de GartnerGroup dijo textualmente lo siguiente: Para el año 2000, la Democracia de la Información emergerá en las empresas de vanguardia, con las aplicaciones de Inteligencia de Negocios ampliamente disponibles a nivel de empleados, consultores, clientes, proveedores y el público en general. La clave para surgir en un mercado competitivo es mantenerse delante de sus competidores. Se requiere más que intuición para tomar decisiones correctas basadas en información exacta y actualizada. Las herramientas de reporte, consulta y análisis de datos pueden ayudar a los usuarios de negocios a navegar a través de un mar de información para sintetizar la información valiosa que en él se encuentra - hoy en día esta categoría de herramientas se les llama "Inteligencia de Negocios" La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como el proceso de analizar los bienes o de datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la empresa.
5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión
El concepto de DSS se originó a finales de los sesenta con el procesamiento de tiempo compartido en las computadoras. G. Anthony Gorry y Michael S. ScothtMorton (1971), fueron los que acuñaron el término de DSS. Estos percibieron la necesidad de contar con un marco para orientar las aplicaciones de cómputo hacia la toma de decisiones gerenciales. Ellos, idearon la matríz de Gorry y Scott Morton. Se basa en dos conceptos fundamentales: el concepto de decisiones programadas y el concepto de niveles gerenciales.
Los DSS son "Sistemas informáticos interactivos que ayudan a los encargados de tomar decisiones utilizando datos y modelos para resolver problemas no estructurados" (Sprague y Carlson).
Un DSS "combina recursos intelectuales individuales con las capacidades de un ordenador para mejorar la calidad de las decisiones (son un apoyo informático para los encargados de tomar decisiones sobre problemas semiestructurados)" (Keen).
Podríamos decir que un DSS es un sistema de información que combinan datos y modelos, analíticos sofisticados o herramientas de análisis de datos para apoyar la toma de decisiones semi estructurada y no estructurada Peter G. W. Keen (1978), asociado con Scott Morton, definieron 3 objetivos que debe alcanzar un DSS: 1) Ayudar a los gerentes a tomar decisiones para tratar de resolver problemas semiestructurados. 2) Apoyar el juicio del gerente en lugar de tratar de remplazarlo. 3) Mejorar la eficacia del gerente en la toma de decisiones, más que su eficiencia. Características de DSS 1. 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.
2. No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos. Por tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática. 3. 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 información. 4. Integración entre todos los sistemas 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. 5. 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. 6. 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
5.2.1 Almacenes de Datos (Data Warehouse) Un almacén de datos del inglés data warehouse es una colección de datos en la cual se encuentra integrada la información de la empresa u organización. Esta información es de utilidad en el proceso de toma de decisiones gerenciales. Un data warehouse es como el expediente de una empresa con información transaccional y operacional, que es almacenada en una base de datos diseñada para favorecer análisis y la divulgación eficientes de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de los datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas, llamadas los centros comerciales, dependientes de los datos. Data Warehousing es el proceso que facilita la creación y explotación de un Almacén de Datos. Los Sistemas de Data Warehousing incluyen funcionalidades como: Integración de bases de datos heterogéneas (relacionales, documentales, geográficas, archivos, etc.) Ejecución de consultas complejas no predefinidas visualizando el resultado en forma gráfica y en diferentes niveles de agrupamiento y totalización de datos. Agrupamiento y desagrupamiento de datos en forma interactiva. Análisis del problema en términos de dimensiones. Control de calidad de datos. Características del Almacén de Datos Organizado en torno a temas. La información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la empresa. Integrado. Es el aspecto más importante. La integración de datos consiste en convenciones de nombres, codificaciones consistentes, medida uniforme de variables, etc. Dependiente del tiempo. Esta dependencia aparece de tres formas: La información representa los datos sobre un horizonte largo de tiempo.
Cada estructura clave contiene (implícita o explícitamente) un elemento de tiempo (día, semana, mes, etc.). La información, una vez registrada correctamente, no puede ser actualizada. No volátil. El Almacén de Datos sólo permite cargar nuevos datos y acceder a los ya almacenados, pero no permite ni borrar ni modificar los datos.
5.2.2 Tableros de control
El tablero de control, es una herramienta, del campo de la administración de empresas aplicable a cualquier organización y nivel de la misma, cuyo objetivo y utilidad básica es diagnosticar adecuadamente una situación. Se lo define como el conjunto de indicadores cuyo seguimiento y evaluación periódica permitirá contar con un mayor conocimiento de la situación de su empresa o sector apoyándose en nuevas tecnologías informáticas. Tipos de tableros de control: dadas las distintas necesidades de las empresas se pueden aplicar cuatro tipos genéricos de Tableros: ·
Tablero de Control Operativo
·
Tablero de Control Directivo
·
Tablero de Control Estratégico
·
Tablero de Control Integra
5.2.3 Consultas y reportes personalizados
Aunque las herramientas de inteligencia del negocio, los reportes estándar, las planillas de cálculo y las herramientas de consulta de SQL todos tienen su lugar importante dentro de una organización, muchos usuarios aún enfrentan brechas de funcionalidad con estas herramientas en tres áreas claves: · Las necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos que no están en warehouse. ·
La aplicación no soporta los análisis deseados y volúmenes de datos
· Se requieren significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas consultas a los datos
5.3 Aplicaciones Una de las claras tendencias en el mercado Business Intelligence es la mayor importancia que los clientes otorgan a visualizar la información de una manera sencilla, ágil y potente. Las gerencias de las compañías cada día más necesitan tener acceso a herramientas de inteligencia de negocio para poder tomar decisiones en una economía turbulenta. Según un estudio de InformationWeek Research y Optimize Research, el 76% de los entrevistados respondió que la información de ventas es la que utiliza como fuente para estas aplicaciones. El resultado de la encuesta a cuales son las fuentes de datos utilizados en estas aplicaciones es como sigue: 1.
76% Ventas
2.
58% Mercadeo
3.
55% Finanzas
4.
54% Operaciones y Logística
5.
30% Compras e Inventarios
6.
25% Información Financiera de Terceros
7.
24% Recursos Humanos
8.
14% Manufactura
9.
10% Ventas o Inventarios de la cadena de suministro
10.7% Otras fuentes Es clara la necesidad de integración de todas las aplicaciones y fuentes de información de la compañía siguiendo parámetros de no redundancia y uniformidad, como requisito indispensable para brindar aplicaciones de inteligencia de negocio.
Conclusión El principal beneficio que puede obtenerse en este tipo de negocios es la relación directa entre fabricante y cliente sin necesidad de intermediarios. Como consecuencia de ello, uno de los atractivos del comercio por la red es su teórica rebaja en el precio de venta. Entre otros posibles atractivos está el poder adquirir productos que no están disponibles en nuestro lugar de residencia o la comodidad de ir de compras sin salir de casa. Hace años que se prevé una explosión del comercio electrónico, pero tal y como se desprende del presente estudio, la crisis ha hecho rebajar la expectativas.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS: http://www.deltaasesores.com/estadisticas/estrategia/3265-fuentes-paraaplicaciones-de-inteligencia-de-negocios-bi http://alizet.blogspot.mx/2011/11/unidad-v-inteligencia-de-negocios.html file:///E:/Mercadotecnia%20electronica.tarea.html