
Permite el análisis de decisiones a través del
acceso a los datos e información relevantes.
OLAP
Multidimensionalidad
Visualización de datos
GIS
Data Mining
Técnicas analíticas
avanzadas
BUSINESS INTELLIGENCE
Implica la adquisición de datos e
información de diferentes fuentes,
organizándolas en un data
warehouse, para después utilizarlas
en la toma de decisiones.
Business
Analytics
Business
Intelligence
BUSINESS ANALYTICS
Proporciona los modelos y los
procedimientos analíticos para la BI.
Monitoreo y Análisis para generar
Ventaja competitiva.
Almacenamiento
Reunión
Análisis
Acceso
BA
Permite:
 Automatizar el pensamiento y en la
mayoría de los casos, automatizar una
parte del proceso de toma de decisiones
del ser humano.
 Utilizar técnicas cuantitativas complejas:
como análisis de regresión, minería de
datos, inteligencia artificial y
programación no lineal.
Ejemplos:
 Automatizar solicitudes de crédito
crediticia, aceptación/rechazo, límite, interés, pagos, …)
(capacidad



Productos sobre almacenados en XXX
Asociaciones entre productos
Promociones adecuadas…

FORMATOS DIVERSOS reportes,
predicciones, alertas, gráficas.
Ejemplos:
 Actividades de Modelación (financiera,
presupuestos, localización de recursos,
inteligencia competitiva)
 Métricas y análisis del desempeño
 Obtención de perfiles

TIEMPO REAL.
Información y
descubrimiento del
conocimiento
BA
Soporte de
decisiones y sistemas
inteligentes
Visualización
OLAP
Ad hoc queries
y reportes
Información y
descubrimiento
del conocimiento
Data mining
Text mining
Web mining
Motores de
búsqueda
DSS
GDSS
SIE/EISS
Soporte de
decisiones y
Sistemas
inteligentes
ADS
Análisis de web
Ciencias
administrativas
Inteligencia
artificial
Análisis
visual
Scorecards
Visualización
Dashboards
Realidad
Virtual
Clasificación de herramientas según
MicroStrategy
Reportes de Análisis de
la empresa
cubos
Consultas y
análisis ad
hoc
Minería de
Reportes y
datos y
análisis
alertas
estadísticos
Clasificación de herramientas según
SAP AG
Operacional
Administrativo
Estratégico
EIS. Executive information systems
• Sistemas que apoyan las necesidades de información de los altos
directivos. Provee acceso rápido y directo a información
relevante que les ayude a monitorear el desempeño de la
organización y para mejora de la administración en general.
ESS. Executive support systems
• Sistemas de soporte que además de tener las funcionalidades de
un EIS, también incluye soporte al análisis, comunicación,
automatización y soporte inteligente.
EIS. Executive information systems
•
•
•
•
•
•
•
Drill Down
CSF
KPI
Reporte de Estatus
Análisis de tendencias
Reportes de Excepción
Slicing /Dicing

OLAP (Online Analytical Processing):
 Actividades realizadas por usuarios finales.
 Por lo general utilizan sistemas en línea.
 Incluye actividades tales como: generar y resolver
consultas, solicitar reportes ad hoc y gráficas para
ejecutarlos, análisis estadístico tradicional o
moderno, construcción de presentaciones visuales,
etc. Análisis multidimensional, EIS/ESS, modelación,
análisis y visualización de muchos datos usando DBMS
o sistemas de DW.
 Análisis de relaciones, tendencias y excepciones,
descubrimiento de patrones.
 Considerado un apoyo para la T.D.
Existen 3 Factores Multidimensionales, los
cuales son:
 Dimensiones: son los productos, segmentación de
marcado, unidades de negocio, locaciones
geográficas, ciudades e industrias.
 Medidas (Mesaures): son la moneda, volumen de
ventas, cuentas, inventario y beneficios
 Tiempo: son diarios, mensuales, cuatrimestres y
anuales
Multidimensional OLAP: es cuando OLAP se ejecuta a
través de una base de datos especializados
multidimensional.
 Relacional OLAP: es cuando una base de datos OLAP
es implementado en la parte superior de una base de
datos relacional.
 Base de Datos OLAP y Web OLAP: base de datos
OLAP se refiere a una base de datos relacional de
administración de sistema, que está diseñado para las
estructuras de OLAP y realizar cálculos
 Escritorio OLAP: involucra bajos precios.
Herramientas que realizan análisis
multidimensionales locales.





Análisis categórico es un análisis estático
basado en datos históricos.
Análisis exegética esta basado en datos
histórico y la ventaja es la capacidad del
análisis drill-down
Análisis contemplativo permite que el usuario
cambie valores que determinan su impacto
Análisis de formula permite los cambios de
múltiples variables



Reportes de rutina: son generados
automáticamente y distribuidos
periódicamente.
Ad Hoc Reportes: creados para algo en
específico y necesario.
Soporte Multilingüe: los proveedores ofrecen
informes para la traducción a varias lenguas ,
ejemplo: interfaces de ayuda.


Es usado para representar datos a través de
medidas de interés. Dos dimensiones, tres
dimensiones o más.
Limitaciones:
Más espacio
Costo mayor
Carga de datos: +tiempo.
Mantenimiento más complejo

Data Mining, herramienta automática para
extraer y predecir información de base datos.

Predictive Analysis, herramienta que ayuda a
determinar probablemente resultados
futuros para un evento o situación
concurrentes.


Se refiere a tecnologías que soportan la
visualización e interpretación de datos.
Incluye elementos como:
 Imágenes digitales
 GIS (Geographic Information System)
 Gráficas

La habilidad de identificar tendencias en los
datos se puede convertir en una ventaja
competitiva.

MS Excel es el programa más popular y
brinda herramientas como:
▪
▪
▪
▪
Fórmulas matemáticas
Estadísticas
Generación de reportes
What-if y goal seek

Dashboards y scorecards
 Evolución de tablas y gráficas a dashboards y
scorecards


Sistema de captura, almacenaje, modelado,
análisis y despliegue de datos referenciados
geográficamente usando mapas digitales.
Aplicaciones reales:
▪
▪
▪
▪
Determinar ubicación de cajeros y sucursales bancarias.
Analizar distribuciones demográficas del consumidor.
Áreas geográficas atendidas por una sucursal.
Evaluar el desempeño general de una sucursal.
Organización
Aplicación del GIS
PepsiCo.
Elegir la ubicación de nuevas sucursales
de Taco Bell y Pizza Hut. Combina datos
demográficos y patrones de tráfico
Sears, Roebuck & Co. y Kmart
Planear las rutas de camiones de reparto
CellularOne Corporation (ahora parte de
AT&T)
Mapeo de la red celular para identificar
zonas con fallas y enviar personal a
resolver el problema
Sun Microsystems
Administración de propiedades rentadas
a nivel mundial
FEMA (Federal Emergency Management
Agency)
Evaluar daños después de desastres
naturales al comparar videos de los daños
con las imágenes digitalizadas de las
áreas afectadas.
Empresas automotrices
Combinan GIS y GPS para ayudar al
cliente a llegar a su destino por la mejor
ruta.





Resume información
Mapeo de clientes
Mapeo temático
Análisis de áreas de venta
Localización de tiendas


MS Excel
HP Open View Management
 ArcView

Forest Tree 6.0




Extrae información oculta en Base de Datos.
Busca patrones en una gran cantidad de
transacciones.
Encuentra respuestas a preguntas no
cuestionadas.
Análisis predictivo: ayuda a determinar
resultados futuros a un evento o situación
ocurrida.



Mayor demanda de datos en tiempo real, no
estructurados y de forma remota.
Cambio de paradigma, de utilizar datos para
la toma de decisiones estratégica y táctica
(con información histórica) a la toma de
decisiones operativa gracias a la información
en tiempo real.
El tiempo de respuesta para queries, OLAP y
minería de datos debe ser cercano a 0.




Web Intelligence (Business Objects)
Supply Chain Analytics and BI Series (Cognos)
Intelligent Miner Scoring (IBM)
LiveSheet for Excel (KnowNow)

Business objects
 http://www.businessobjects.com/product/catalog/
web_intelligence/


Sistemas basados en reglas que proveen
soluciones a problemas repetitivos.
Tipos de reglas:
▪ Reglas de análisis (cálculo de métricas)
▪ Reglas de contexto (liga métricas con las metas del
negocio)
▪ Reglas de excepción (reglas en casos fuera de lo normal)
▪ Reglas de acción.





Rápida construcción de sistemas automatizados
basados en reglas que guían la toma de decisiones
Análisis predictivo
Minimizan los riesgos
Combinación de reglas de negocio y modelos
predictivos.
Se puede aplicar en: Configuración de productos o
servicios, Optimización de precios, Detección de
fraudes, control operacional.

Monitoreo de actividades de los
competidores e incremento del conocimiento
del mercado para mejorar la planeación
estratégica.

No se considera como inteligencia
competitiva al espionaje industrial ya que es
considerado ilegal.




La mayoría de las aplicaciones de BA utilizan
el Internet.
Web Analytics es la aplicación de actividades
de BA de procesos basados en Web
incluyendo comercio electrónico.
Clickstream analysis refiere al análisis de
datos que ocurre dentro de un ambiente Web.
Business Objects, Cognos 8, Google
Analytics, Informatica, Advisor Solutions, etc.







No se cuenta con un representante del área
funcional del negocio
Fallas para reconocer proyectos de BI como
iniciativas cross-funcional.
Falta de comprensión de que no son
soluciones aisladas.
No se tiene un “sponsor”
Falta de disponibilidad del personal
No tener una estructura o metodología.
Falta de análisis de negocios y
estandarización.