5.1 Introducción a la Inteligencia de Negocios.
Vivimos en una
época en la que sin duda alguna la información es clave para obtener ventajas
competitivas en el mundo de los negocios. No obstante con frecuencia los
volúmenes de datos son sumamente altos y no se cuenta con herramientas que
permitan un rápido análisis de los mismos y faculten decisiones sustentados en
ellos; en otros casos, lo que es peor, se desconoce qué hacer con la
información.
La Inteligencia de Negocios es la clave absoluta para
enfrentar estos retos. Nos permite generar escenarios, pronósticos, determinar
tendencias, analizar fenómenos, detectar patrones y generar reportes que
sustenten el proceso de toma de decisiones sobre un marco científico y en
consecuencia plenamente cuantificable.
Son muchas las
empresas que hoy en día se han beneficiado del uso de herramientas de Inteligencia de Negocios que han sido empleadas en todo
tipo de áreas tales como Mercadeo, Finanzas, Ventas, Servicio al Cliente, etc.
Existen un
buen número de herramientas de Inteligencia de Negocios
disponibles hoy en día en el mercado con increíbles funcionalidades.
Fuente: http://excellentias.com/2009/10/introduccion-inteligencia-negocios/
5.2 Sistemas de Soporte a la Decisión.
Los Sistemas de
Soporte a la Decisión (Decision Support Systems, DSS) pueden considerarse como
una tercera generación de Sistemas de Información, cuyo objetivo es intentar
descubrir qué pasaría si se toman una serie de decisiones, o ir más allá
proporcionando automáticamente las decisiones o sugerencias que asistan al
administrador. Este tipo de sistemas comienza a surgir en la década de los 70,
y se definen (Sprague 1983) como:
Sistemas
basados en sistemas de cómputo que ayudan a quien toma decisiones enfocados a
problemas mal estructurados a través de una directa interacción con datos y
modelos de análisis.
El carácter genérico del término DSS ha dado origen a sistemas específicos enfocados a tipos concretos de problemas, como pueden ser los Sistemas de Información Gerencial (Management Information Systems, MIS), los Sistemas Expertos (Expert Systems, ES), las Redes Neuronales (Neural Networks, NN), los Sistemas de Información para Ejecutivos (Executive Information Systems, EIS), de Ayuda a la Decisión en Grupos (Group Decision Support Systems, GDSS), de Ayuda a la administración (Management Support Systems, MSS) o los de Ayuda a los Ejecutivos (Executive Support Systems, ESS) y la Automatización de Oficinas (Office Automation). Todos ellos tienen en común los 5 puntos anteriormente indicados.
Las aplicaciones
de estas herramientas, las más complejas, se dan a partir del análisis
multidimensional de los datos corporativos, las cuales, proporcionan la
habilidad de manipular y explorar los datos de la empresa desde cualquier
ángulo concebible, con lo cual pueden obtener una visión verdaderamente
multidimensional de la empresa.
En México el uso
de estos sistemas de soporte a la decisión se encuentra en pleno desarrollo,
las grandes empresas, sobre todo las trasnacionales instaladas en el país, son
las que están aplicando esta tecnología en sus procesos, sin embargo, existen
algunas empresas pequeñas y medianas (Pymes) que las están utilizando para
aprovechar todos los beneficios que ofrecen, tal como lo son la eficiencia y
eficacia en la toma de las decisiones.
5.2.1 Almacenes
de Datos (Data Warehouse)
Los
Almacenes de Datos son repositorios diseñador para facilitar la confección de
los informes y la realización de análisis; tal como ocurre con las bases de
datos, pueden ser completamende separados del sistema de información principal;
lo cual significa una ganancia enorme en el rendimiento de los sistemas cuando
se ejecuten las consultas.
El
Procesamiento de Transacciones Online, usado
normalmente por aplicaciones orientadas a la transacción como pueda ser vtiger
CRM, no han sido construidas teniendo en cuenta la creación de bases de datos
segregadas, y los potenciales análisis que puedan realizarse se hacen sobre los
mismos datos usados por la aplicación, y tampoco han sido diseñadas para
situaciones donde la cantidad de datos a ser analizados es considerable.
Los
Almacenes de datos (Datawarehouses) usados en OLAP (Analytical Processing)
utilizan un modelo de datos denominado multidimensional.
La
topología típica usada para construir un almacén de datos se denomina
"modelo en forma de estrella": La tabla central se llama "tabla
de hechos" y referencia un número de "dimensiones" (que son las
tablas que están alrededor). Usando este método es posible producir informes
que incluyan información tal como, por ejemplo, la cantidad de procesador
producidos en el segundo cuatrimestre del 2006. Por esta razón se construyen
(hiper)cubos, y mediante este modelo de datos desde diferentes dimensiones
(potencialmente todas variables) pueden ser enlazadas todas juntas.
Finalmente indicar que los almacenes
de datos crean versiones de la información con el objeto de conservar
"información histórica" en un intento de dar coherencia a los
informes a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si el nombre de una cuenta
(cliente) cambia, el sistema BI creará una nueva versión marcada con un nueva
marca de tiempo de forma que las entidades que existían antes del cambio
sigan estando relacionadas con la misma cuenta mientras que las nuevas
entidades que se vayan a crear a partir de ahora se relacionen con la nueva
versión.
5.2.2 Tableros
de control.
El tablero de
control (TdeC) 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.
El diagnóstico y monitoreo permanente de determinados indicadores e información ha sido y es la base para mantener un buen control de situación en muchas de las disciplinas de la vida. Como ejemplo de estos podemos señalar a la: medicina, basada en mediciones para el diagnóstico de la salud de los pacientes, a la aviación, cuyos indicadores de tablero de control sintetiza la información del avión y del entorno para evitar sorpresas y permite a los pilotos dirigir el avión a buen puerto; el tablero de un sistema eléctrico o de una represa son otros ejemplos. En todos estos casos el Tablero permite a través del color de las luces y alarmas ser el disparador para la toma de decisiones. En todos estos ejemplos es fundamental definir los indicadores a monitorear.
El diagnóstico y monitoreo permanente de determinados indicadores e información ha sido y es la base para mantener un buen control de situación en muchas de las disciplinas de la vida. Como ejemplo de estos podemos señalar a la: medicina, basada en mediciones para el diagnóstico de la salud de los pacientes, a la aviación, cuyos indicadores de tablero de control sintetiza la información del avión y del entorno para evitar sorpresas y permite a los pilotos dirigir el avión a buen puerto; el tablero de un sistema eléctrico o de una represa son otros ejemplos. En todos estos casos el Tablero permite a través del color de las luces y alarmas ser el disparador para la toma de decisiones. En todos estos ejemplos es fundamental definir los indicadores a monitorear.
La empresa como organización formal e informal es sujeta de parametrización en muchos de sus valores para facilitar el diagnóstico y la toma de decisiones. Si bien hay indicadores genéricos para todas las empresas, especialmente en áreas como las económicas financieras, cada empresa o sector requiere definiciones a medida de sus propios parámetros y definir quién y cómo va a monitorear esa información.
El Tablero de Control nace al no existir una metodología clara para enseñar a los directivos a organizar y configurar la información. En un campo en que las ciencias empresariales han podido evolucionar notoriamente dada la revolución de la información generada a finales del siglo XX. Es necesario generar metodologías gerenciales para que las empresas no se basen sólo en su intuición y conocimientos de cada directivo o por la sola inteligencia existente en herramientas informáticas.
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 warehouses
- 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
Conscientes de la
importancia del análisis de datos de negocio, el usuario tiene a su disposición
la funcionalidad de generación de reportes basados en Análisis Gráfico. Los usuarios pueden obtener acceso a los datos a
través de las consultas personalizadas mediante formas de consulta, las cuales
son utilizadas para hacer búsquedas que cumplen determinados criterios de
negocio y/o proceso, y con la opción de la generación de reportes basados en
Análisis Gráfico.
Los Reportes se conocen en Bizagi como Formas de Consulta. Éstas son Formas usadas para especificar los datos que forman una parte del caso de negocio o proceso que será usado como criterio para llevar a cabo búsquedas.
Los Reportes se conocen en Bizagi como Formas de Consulta. Éstas son Formas usadas para especificar los datos que forman una parte del caso de negocio o proceso que será usado como criterio para llevar a cabo búsquedas.
¿Cómo Hacer
Consultas en la Aplicación Web?
Una consulta
tiene siempre una forma asociada cuyos campos asociados constituyen el criterio
de selección. Existen dos tipos de Consultas que pueden ser diseñados en Bizagi
studio:
Aplicación
(proceso): Este tipo de consultas le permiten al usuario consultar
casos en Bizagi empleando la Entidad de Proceso cómo la Entidad de Contexto.
En una Consulta
de Aplicación, se pueden incluir dos tipos de campos: campos internos y
externos, y campos asociados con el modelo de datos de negocio. Un campo
interno en una Consulta hace referencia a la información relacionada con el
caso, y que no es almacenada en el modelo de datos de negocio, por ejemplo el
usuario radicador del caso, el número del caso, el proceso, etc.
Consultas
de Entidad: Permiten al usuario consultar únicamente la
información asociada a la Entidad definida como la Entidad de Contexto en la
Forma de consulta.
Las Consultas de Entidad
pueden incluir únicamente campos asociados con dicha entidad. Por lo
tanto, la información recolectada por las Consultas de Entidad corresponde
únicamente a información de negocio, no a información asociada a un caso en
particular. Los campos internos no se pueden aplicar a Consultas de Entidad, dado
que estas no traen información de casos.
5.3 Aplicaciones.
CollectPlus
utiliza la última tecnología para ofrecerle una herramienta poderosa para la
gestión de cobro y la recuperación de deudas e impagos.
|
No hay comentarios:
Publicar un comentario