1. Introducción. Inteligencia de Negocio

INTELIGENCIA DE NEGOCIO
2015 - 2016

Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

Tema 2. Retos en Inteligencia de Negocio

Tema 3. Minería de Datos. Ciencia de Datos

Tema 4. Modelos de Predicción: Clasificación,
regresión y series temporales

Tema 5. Preparación de Datos

Tema 6. Modelos de Agrupamiento o Segmentación

Tema 7. Modelos de Asociación

Tema 8. Modelos Avanzados de Minería de Datos.

Tema 9. Big Data
1
Objetivos

Entender el concepto de Inteligencia de Negocio

Conocer los elementos más importantes en el diseño
de una sistema de Inteligencia de Negocio
Motivación
La información en las organizaciones está
aumentando rápidamente, así como, las
decisiones críticas del negocio; el problema es
la actitud de las empresas para utilizar estos
datos.
Gartner Group
http://www.gartner.com/technology/home.jsp
El diseño de sistemas de información que procesen
esa información de forma inteligente y aporten
conocimiento a la empresa es el objetivo de la
Inteligencia de Negocio
Inteligencia de Negocio
TEMA 1. Introducción a la Inteligencia
de Negocio
1.
2.
3.
4.
Introducción. Inteligencia de Negocio
Arquitectura de un Sistema
Su aporte. Su importancia
Comentarios Finales
4
1. Introducción. Inteligencia de Negocio
p://www.slideshare.net/alrayon/cloud-computing-will-change-business
5
1. Introducción. Inteligencia de Negocio
 Se necesita entender no solo QUÉ está pasando, sino
CUÁNDO, DÓNDE, QUIÉN Y PORQUÉ.
 Solución a los requerimientos de información con
OPORTUNIDAD.
 Escalar, contribuir y compartir a todos los tipos de
usuarios en la organización.
Se necesita información y conocimiento a
partir de los datos de la empresa.
6
1. Introducción. Inteligencia de Negocio
Nace así el concepto de Inteligencia de Negocio
(Business Intelligence):
 No es una tecnología
 Es un conjunto de sistemas de información que trabajan de
forma coordinada.
 Sistemas de almacenamiento de datos (data
warehouse)
 Sistemas de minería de datos (data mining)
 Herramientas de procesamiento analítico de datos
(OLAP)
 Sistemas de administración de conocimiento (KBS)
 Herramientas de consulta y reporte de datos
 Tableros de información (Dashboards)
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1. Introducción. Inteligencia de Negocio
Definición
“ Business Intelligence se refiere
al proceso de convertir datos en
conocimiento y conocimiento en
acciones para crear la ventaja
competitiva del negocio “.
“Business Intelligence es una
herramienta crítica para el éxito y
sobrevivencia de su organización
hoy en día, no se trata solo de
herramientas y tecnología, sino
también de organización “.
Gartner Group
The Data Warehousing Institute
Información
“La inteligencia del negocio es
como convertir la información de
la empresa en una arma
estratégica “.
Teddy Dale
Consultor Internacional
“La información en las
organizaciones está aumentando
rápidamente, así como, las
decisiones críticas del negocio; el
problema es la actitud de las
empresas para utilizar estos datos “.
Gartner Group
8
1. Introducción. Inteligencia de Negocio
Definición
“ Inteligencia de Negocio se refiere al proceso de
convertir datos en conocimiento y conocimiento en
acciones para crear la ventaja competitiva del
negocio “
The Data Warehousing Institute
Datos
Información
Conocimiento
Ventaja
Competitiva
9
1. Introducción. Inteligencia de Negocio
Definición
“ Inteligencia de Negocio se refiere al proceso de
convertir datos en conocimiento y conocimiento en
acciones para crear la ventaja competitiva del
negocio “
The Data Warehousing Institute
Agregar
Datos
Database, Data Mart,
Data Warehouse, ETL
Tools, Integration
Tools
Presentar
Datos
Conocimiento
sobre los
datos
Reporting Tools, Add Context to Create
Dashboards,
Information, Descriptive
Static Reports,
Statistics, data mining
Mobile Reporting,
OLAP Cubes
Toma de
decisiones
Decisions are
Fact-based and
Data-driven
10
1. Introducción. Inteligencia de Negocio
Uso
11
1.
Introducción. Inteligencia de Negocio
What is Business Intelligence?
(AVITAS video)
(1’27’’)
http://www.youtube.com/watch?v=0aHtHl-jcAs
12
1.
Introducción. Inteligencia de Negocio
What is Business Intelligence?
https://www.youtube.com/watch?v=0aHtHl-jcAs
(1’27’’)
13
1.
Introducción. Inteligencia de Negocio
14
1.
Introducción. Inteligencia de Negocio
What is Business Intelligence?
Business Intelligence gives you the hearing now
Business analytics
is the subset of BI
based on statistics,
prediction, and
optimization.
Business analytics arms you with the information necessary to
take a proactive stance in managing the future of your business
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1.
Introducción. Inteligencia de Negocio
Business analytics
is the subset of BI
based on statistics,
prediction, and
optimization.
El
resumen
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Inteligencia de Negocio
TEMA 1. Introducción a la Inteligencia
de Negocio
1.
2.
3.
4.
Introducción. Inteligencia de Negocio
Arquitectura de un Sistema
Su aporte. Su importancia
Comentarios Finales
17
2. Arquitectura de un Sistema
Dashboards
(Tableros)
Reportes y
Consultas
• Análisis del Detalle
de Información
Procesos de Extracción,
Transformación y Carga
Data
Warehouse
(Data Mart)
• Modelo del Negocio
Datos
Externos
Integrado
• Repositorio de Información
• Metadata
OLAP (On-Line
Analytical
Processing)Análisis
Multidimensional
• Análisis de FCE
• Análisis de Datos
Sumarizados
Data Mining
(Business Analytics)
• Estadísticas
• Análisis de Tendencias
y Comportamientos
• Proyecciones
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2. Arquitectura de un Sistema
Data Warehouse. Proceso ETL
Asignatura: Sistemas
Multidimensionales,
3º Grado Informática
Procesos de Extracción,
Transformación y Carga
Data
Warehouse
(Data Mart)
• Modelo del Negocio Integrado
• Repositorio de Información
• Metadata
Datos
Externos
19
2. Arquitectura de un Sistema
Tableros, reportes y consultas
Dashboards
(Tableros)
Reportes y
Consultas
• Análisis del
Detalle de
Información
Data
Warehouse
(Data Mart)
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2. Arquitectura de un Sistema
Análisis multidimensional
Data
Warehouse
(Data Mart)
OLAP (On-Line Analytical
Processing)Análisis
Multidimensional
• Análisis de FCE
• Análisis de Datos
Sumarizados
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2. Arquitectura de un Sistema
Business analytics (minería de datos)
Data
Warehouse
(Data Mart)
Data Mining
(Business Analytics)
• Estadísticas
• Análisis de Tendencias y
Comportamientos
• Proyecciones
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2. Arquitectura de un Sistema
Herramientas software
23
Inteligencia de Negocio
TEMA 1. Introducción a la Inteligencia
de Negocio
1.
2.
3.
4.
Introducción. Inteligencia de Negocio
Arquitectura de un Sistema
Su aporte. Su importancia
Comentarios Finales
24
3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su
importancia
Valor para el Negocio
Cualquier organización
grande o pequeña,
necesita integrar la
información de su
cadena de valor, con el
objetivo de analizarla,
para poder tomar
decisiones y diseñar
estrategias de negocio
eficientes
Análisis de Información
.
Sistemas Operacionales y Datos Externos
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3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su
importancia
Herramienta de análisis para el conocimiento del negocio
C
O
N
O
C.
Extracción
Limpieza
Transformación
Carga
Diseño
Servidor
Red
Base de Datos
D
E
L
N
E
G
O
C
I
O
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3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su
importancia
Top 10 Business and Technology Priorities
Fuente: Insights from the 2013 Gartner CIO Agenda Report
27
3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su
importancia
Alex ' Sandy' Pentland, director del
programa de emprendedores del
'Media Lab' del Massachusetts
Institute of Technology (MIT)
Considerado por
'Forbes' como uno
de los siete
científicos de
datos más
poderosos del
mundo
http://www.elmundo.es/elmundo/2013/09/03/navegante/1378243782.html
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3. Inteligencia de Negocio. Su aporte. Su
importancia
Considerado por
'Forbes' como uno
de los siete
científicos de
datos más
poderosos del
mundo
http://www.elmundo.es/elmundo/2013/09/03/navegante/1378243782.html
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3. Inteligencia de Negocio. Su aporte.
Su importancia
http://www.youtube.com/watch?v=iFmElCkuNpc&list=PL4DF2FEE9424
01CB7
MicroStrategyBI: Introduction to Data Discovery and Visualization
(1’18’’)
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Inteligencia de Negocio
TEMA 1. Introducción a la Inteligencia
de Negocio
1.
2.
3.
4.
Introducción. Inteligencia de Negocio
Arquitectura de un Sistema
Su aporte. Su importancia
Comentarios Finales
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Comentarios Finales
Gartner's 2010 Hype Cycle Special Report Evaluates
Maturity of 1,800 Technologies
http://www.gartner.com/newsroom/id/1447613
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Comentarios Finales
La información en las organizaciones está
aumentando rápidamente, así como, las
decisiones críticas del negocio; el problema es la
actitud de las empresas para utilizar estos datos
Oportunidad: Se puede llegar a generar
392.000 empleos en España durante el
periodo 2010-2015. (Centre for Economics and
Business Research (CEBR), 2010)
Oportunidad: En 2015, Gartner predice que
4,4 millones de empleos serán creados en
torno a big data. (Gartner, 2013)
Fuente: http://www.gartner.com/technology/topics/big-data.jsp
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Comentarios Finales
6 retos de BI
(Top six BI trends for 2012)
http://www.cio.com.au/article/421700/top_six_bi_trends_2012/
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Mobile Business Intelligence (MBI)
BI in the Cloud
Analytics
In-memory analytics
The Agile approach to BI
Big Data
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Comentarios Finales
MBI será uno de los mayores impulsores
del mercado en BI
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INTELIGENCIA DE NEGOCIO
2015 - 2016
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Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio

Tema 2. Retos en Inteligencia de Negocio

Tema 3. Minería de Datos. Ciencia de Datos

Tema 4. Modelos de Predicción: Clasificación,
regresión y series temporales

Tema 5. Preparación de Datos

Tema 6. Modelos de Agrupamiento o Segmentación

Tema 7. Modelos de Asociación

Tema 8. Modelos Avanzados de Minería de Datos

Tema 9. Big Data
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