Sistemas de la información y de la empresa

Sistemas de la Información y de la Empresa
Tema 1 − Introducción
No existe un sistema sin propósito, lo que no quiere decir que ese propósito se alcance por medio de ese
sistema.
Definición de sistema −> Es un conjunto de elementos relacionados para un fin. Por tanto, se compone de
varios elementos estructurados y relacionados. Los objetivos no son elementos del sistema.
Definición de sistema de información −> Podemos identificar los siguientes elementos:
Información, personas, T.I.C. y técnicas de trabajo, todos ellos con un objetivo común.
Será un conjunto de información, personas, técnicas de trabajo y de la comunicación.
Punto 1. Usuarios, gestores y proveedores de la información:
Para que el S.I. alcance los objetivos debe funcionar con algún tipo de procedimiento. La manera en que las
personas utilizan los elementos es lo que se llama técnicas de trabajo. El punto clave de S.I. es la técnica de
trabajo. Debe haber un equilibrio entre los distintos componentes.
Diversidad de enfoque en la visión del S.I.:
· Visión del profesional de S.I.
· Visión empresarial
[GRÁFICAS]
Punto 2. Uso de los sistemas de información en la empresa
Las empresas pretenden utilizar los S.I. para ayudar a generar valor o generar valor directamente.
Se puede añadir valor a un producto de 3 maneras distintas:
• porque cambiamos la forma de la cosa: FORMA
• porque guardamos los productos para un consumo posterior: TIEMPO
• cambiándolo de sitio: LUGAR
Cadena de valor de la empresa: Ver la empresa en forma de cadena
Cadena de valor del proveedor
Cadena de valor del consumidor
Una empresa en más competitiva si:
• Considera el producto más valioso (igual precio más valor)
• Con igual valor menos caro (igual valor menor precio)
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Con cada etapa de la cadena de valor de la empresa se añade valor al producto; por tanto, el valor final no es
el resultado de un única actividad.
Proveedor −> Empresa −> Consumidor
Los S.I, facilitan el mejorar el desempeño de actividades, que añaden valor, y en otros casos, son capaces de
añadir valor por sí mismo.
S.I. ayuda a mejorar la actividad.
S.I. para generar valor −> S.I. estratégicos (S.I. y sistema de producción se unen en uno (+ ó −)).
Punto 3. Relación entre el cambio tecnológico y los nuevos métodos de trabajo.
Dependencia de técnicas de trabajo con las técnicas existentes.
Tema 2
Sistema es un conjunto de partes o elementos donde se dan:
• Conexión: esas partes están conectadas de manera organizada
• Afectación: esas partes están afectadas por pertenencia al sistema, es decir, si abandonan el sistema variarán
• Acción: el conjunto hace algo
• Identificación: el conjunto ha sido identificado por alguien como algo interesante
Los sistemas no son preexistentes, existen porque nosotros lo decimos.
Holismo, es un enfoque que destaca el hecho de que el todo es diferente a la mera suma de las partes. Se
fundamenta en el concepto de propiedad emergente.
Los componentes de un sistema pueden ser: abstractos o concretos; por ejemplo, la estrategia de una empresa
es un componente abstracto.
Los componentes tienen también propiedades de tipo hard y soft, es decir, se puede medir si es de tipo hard
(tengo 500 pesetas en la mano) y soft sería por ejemplo tengo mucho dinero.
La información es un componente abstracto de los sistemas.
La diferenciación entre propiedades hard y soft es una diferenciación importante.
Un sistema contenido en otro sistema es un subsistema y el sistema que lo contiene es un supersistema. Una
empresa es un típico sistema en el que a su vez se pueden identificar distintos subsistemas.
Los sistemas abiertos se caracterizan porque los podemos aislar, es decir, realizan intercambios con su
entorno, que es aquello ajeno el sistema que tiene algún tipo de conexión con el mismo.
Retroalimentación es un tipo especial de información relativa al desempeño que está realizando el sistema.
Asegura que está funcionando correctamente, si no fuera así lo avisa para arreglarlo.
La división del trabajo consiste en diferenciar las diferentes tareas en la empresa. Producir algo es la resultante
de la actividad de todo el sistema. Cada componente de la cadena empresa son subsistemas.
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Punto de vista dinámico: ver secuencia de los componentes.
Sistemas de planificación y control
Los sistemas de información:
• pueden participar en la ejecución de tareas
• enlazar planificación, ejecución y control
• coordinar subsistemas
• integrar subsistemas (colaborar en dicha información)
La planificación es el proceso de definir el trabajo a realizar.
La ejecución es el proceso de realización de ese trabajo.
El control es el proceso de utilizar la información del trabajo realizado.
Algunos S.I. sólo desempeñarán alguno de los puntos anteriormente citados.
• Participar en la ejecución
Puede ocurrir de 3 formas distintas.
• automatizar tareas, como por ejemplo, cajeros automáticos
• formalización de las tareas, es decir, imponer a las personas que desempeñan las tareas una determinada
forma de trabajar, como por ejemplo, los procesos de facturación
• facilitando herramientas y/o información, como por ejemplo, elaborar presupuestos
• Enlazar ejecución, planificación y control
Planificación y control son siempre formas intensivas de información. En cualquier sistema tiene que haber
vinculación entre los tres procesos (ejecución, planificación y control).
Planificación produce un flujo de información y debe generar estándares.
Estándar: todo sistema tiene un propósito (idea general de lo que queremos que haga el sistema), que es el
objetivo de la empresa (más concreto). Diremos que estándar es la cuantificación de los objetivos, hace
referencia a ellos, nos permite medir el objetivos.
Para el proceso de control tenemos que saber que es lo que ocurre y que debería estar ocurriendo para
comprobar si funciona bien. Produce información sobre el rendimiento actual y pasado.
Genera un flujo de información hacia el proceso de ejecución, por tanto, necesitra el plan de trabajo a realizar
y la información sobre la ejecución.
• Coordinación de subsistemas mediante la planificación y control
Proceso de enlazar las actividades de diferentes subsistemas para alcanzar los objetivos generales. Necesita
sistema de coordinación central de dichos subsistemas. Es necesario que se cumplan los objetivos específicos
para que se cumplan los generales.
• Integración de subsistemas
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La conexión entre sistemas es muy estrecha, dejando de ser individuales (se agrupan en uno). Por ejemplo:
pedidos en la venta pasan al sistema de producción, flujo directo entre ambos subsistemas sin pasar por el
sistema central, por tanto, estarían ambos subsistemas integrados en uno solo.
Es complicada cuando se produce en sistemas que tienen distinto ritmo de trabajo (por ejemplo: venta −
producción).
Aplicación (proceso y datos): si se pretende hacer algún cambio, hay que cambiarlo absolutamente todo al
estar relacionado con los procesos y datos. Son aplicaciones dependientes. El proceso no se puede cambiar
porque la aplicación está en dependencia con él.
Primer avance: que la aplicaciones sean independientes de los datos (lo permiten las nuevas tecnologías de
B.D.).
Segundo avance: independizar la aplicación del proceso.
WORKFLOW −> hace referencia a la idea de aplicaciones (sistemas) independientes de tareas.
Medidas de rendimiento del sistema: eficacia y eficiencia.
Todo sistema debe ser evaluado. Si nos fijamos en lo que produce el sistema estamos atendiendo a la eficacia.
Eficacia es alcanzar los resultados propuestos. La eficiencia se fija en la calidad de las entradas y el proceso;
significa la optimización de los recursos utilizados.
Por ejemplo: tú eres eficaz por la audiencia obtenida, pero muy ineficiente por la cantidad de recursos que se
gasta para conseguirlo.
Tema 3
Tipos de datos:
• formateados : items, números alfabéticos que se organizan según un formato establecido; del
significado de cada item no deriva la visión del dato; está predefinido.
• textos : serie de letras, números, signos cuyo significado se obtiene de la lectura de ese dato.
• las imágenes : gráficos, fotos o dibujos; el significado viene dado por la observación.
• audio (sonido) : interpretación derivada de escucharlos.
• animación : combinación de imágenes en movimiento y, a veces, sonido.
En función de lo que queremos hacer, ver que tipo de dato nos interesa utilizar o realizar.
Exactitud: que sean exactos y los datos deben tener un grado de precisión. Cuanto más preciso es un dato su
coste es mayor.
Antigüedad y horizonte: factor tiempo
Antigüedad −> tiempo que ha transcurrido desde que el dato ha sido obtenido. El dato debe llegar cuando es
necesario.
Horizonte −> intervalo de tiempo que cubre el dato. Dependiendo del propósito del sistema varía el horizonte.
El proceso de decisión o toma de decisiones.
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FASES:
• Hacer un análisis de la decisión a tomar (Inteligencia).
• Diseño: se formulan las posibles estrategias.
• Selección: criterios para elegir la estrategia.
• Implementación: implantar la estrategia.
La recogida de datos es el sentido de la primera fase de inteligencia. Las decisiones no se plantean de forma
arbitraria.
El buscar o recoger datos que permiten detectar problemas que requieren tomar una decisión −> Inteligencia.
Obtener de las decisiones resultados óptimos.
Cualquiera de las fases es altamente dependiente de la información.
A mayor información mejor desarrollo, diseño, etc...
Obtener y utilizar información tiene costes de todo tipo.
Cuanta menos información importante estemos manejando es probable que el proceso de decisión no sea
correcto (elevado nivel de incertidumbre).
Por tanto, reducir el nivel de incertidumbre requiere un alto coste. Normalmente, se acepta un cierto nivel de
incertidumbre tolerable, y trabajamos a partir de ahí.
Los sistemas basados en ordenador limitan mucho el nivel de incertidumbre a un coste razonable.
MODELO: Representación simplificada de una entidad; es más fácil de estudiar que la propia entidad. Existen
dos clases de modelos:
• Mentales
Se constituye con el conjunto de presunciones y creencias de la gente sobre una determinada cuestión. Hay
que ver qué factores son importantes y cuáles son las relaciones entre esos factores.
Nos indica qué información se considera importante; por tanto, sabemos la que no se considera importante al
no estar incluidos. Es importante definir los modelos mentales de los usuarios, nos determinan qué
información se va a utilizar y cómo.
• Matemáticos
Son series de ecuaciones o gráficos que describen relaciones precisas entre variables. Hay múltiples. Hay tres
tipos de relaciones que son relevantes a los efectos del Sistema de Información, que son:
• las relaciones contables: son siempre verdaderas por definición, como por ejemplo B = I − C
(Beneficio = Ingreso − Coste)
• las relaciones empíricas: se sacan por observación (regularidad), puede ser cierta hoy pero falsa
mañana, como por ejemplo B = 0,15 * Ventas ( Beneficio es el 15% de las ventas).
• Las relaciones hipotéticas o presunción: predicción del valor de una variable a partir del valor de
otra/s variable/s.
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Complementan siempre los modelos mentales en el sentido de que con el modelo mental identificamos
variables y sus conexiones; los modelos matemáticos expresan esas ideas de forma cuantitativa (precisa).
Tema 4
• TPS: sistemas de proceso de transacción, donde entendemos por transacción cualquier evento que
modifica o genera datos.
Los TPS son sistemas orientados para informatizar a procesamientos de esas transacciones, mantenimiento y
captura de los datos de la empresa. Constituyen el primer sistema que se aplican en la empresa. Son sistemas
muy estructurados, se aplican a tareas que ya de por sí en su versión manual eran procesos estructurados;
refuerzan procedimientos. Normalmente, es de ámbito organizativo, los procedimientos que automatiza son
relativos a las transacciones de la empresa. La gestión de la seguridad (utilización del sistema) es una cuestión
importante (el acceso total o parcial al sistema, etcétera...).
• MIS: sistemas de información para dirección.
Para facilitar un tipo específico de información, producir información que debía servir a los directivos (tareas
no estructuradas) para desarrollar sus tareas. Automatizar la dirección.
Es un fracaso. Enfocada a mejorar el rendimiento de los directivos, topó con que los beneficios, si los había,
eran intangibles (no perceptibles) y a medio y largo plazo. Difícil de medir su impacto y a largos años vistas.
Podían tomar la información de TPS y reprocesarla de manera que el MIS generara distintos informes para los
directivos periódicamente.
Sus virtudes eran :
• se plantea como un sistema organizativo; distribuye los mismos informes al conjunto de la empresa.
• facilita la coordinación de la empresa.
• tipo de información que el sistema facilita. Le sirve para realizar un control del funcionamiento de la
empresa; maneja modelos mentales.
Todo S.I. tiene un componente MIS.
Existen dos tipos de usuarios:
• HANDS−OFF (no tienen contacto con la máquina que produce la información)
• HANDS−ON (el usuario tiene contacto con la máquina)
• DSS: sistemas de ayuda a la decisión
Son sistemas que resuelven las partes estructuradas de cualquier proceso de decisión y gestión; actúan
facilitando acceso a la información, modelos para procesar dicha información, y finalmente, facilitando la
herramienta para los modelos e información.
Es posible el diálogo con la aplicación (interactivo).
En el campo de sistemas para la ayuda a la decisión, hay dos ramas:
• Orientados a datos
El valor añadido que se obtiene al utilizar el sistema estaría en los mismos datos. Accesibilidad a los datos y la
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libertad para manipularlos son la clave. Por ejemplo: sistemas EIS (Sistema de información para ejecutivos),
dirigido para usuarios inexpertos.
• Orientados a modelos
Sistema en el que su valor está condicionado por la calidad del modelo que implementa y por la calidad del
interfaz. Hay que modelizar bien. El problema desde el punto de vista de la empresa es que sólo me sirve si
tengo muy claro cual es el problema que estoy abordando; no descubre nada, sólo ahorra horas de cálculo
laborioso. Facilita herramientas y gestión de la información.
OLAP : Procesamiento analítico en línea
Son sucesoras de OLTP : Proceso de transacciones en línea; hace referencia a las tecnologías de los sistemas
de procesos de transacciones. El término 'en línea' hay que destacarlo (en tiempo real).
Los primeros sistemas de BD se basan en la tecnología ISAM (método de acceso secuencial). La BD es un
archivo.
Cuando el volumen de datos es muy grande llegamos a un problema; mientras la tecnología en vigor en BD es
ISAM (método de acceso secuencial indexado), existe una evolución hacia los sistemas de gestión de BD
relacionados (RDBMS) −> SQL es un lenguaje de interrogación de bases de datos.
Empiezan a desarrollarse los primeros EIS (eran muy caros, millones) y sólo eran interfaces con una capa
añadida, es decir, lo que para el usuario era un mandato internamente era una sentencia SQL.
Sistemas de última generación: se trata de una combinación de dos tecnologías: DW y OLAP.
DW es un almacén de datos (BD especialmente de diseñadas para responder a interrogaciones de negocios; es
un depósito de otras BD).
OLAP se materializa en interfaces muy potentes (el módulo que interactúa con el usuario), que permiten la
manipulación de los datos, permiten trocear los datos y analizarlos multidimensionalmente.
Por tanto, DW captura y organiza los datos y OLAP permite su manipulación.
DATOS
DW Cargar
Conversión de datos
Limpiar
Transformar (agrupación o sumarización)
Servidor OLAP Multidimensional (posibilidad de que el usuario bucee en los datos)
|_> Facilitarlo al cliente OLAP
El almacén de datos (DW) es accedido por el servidor OLAP que es el que finalmente facilita al usuario la
información.
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Como decíamos antes, un cambio importante es el de las BD relacionales. Ésta supone la normalización de los
datos. La información se organiza por tabla. Con esto, las empresas no sólo disponen de datos sino que
también hacen consultas a los datos de forma ambigua.
Por ejemplo, supongamos una empresa juguetera que tiene un responsable de marketing, el cual piensa que las
ventas en el mercado alemán no están funcionando correctamente (se podría vender más). En principio tendría
que investigarlo: ¿qué es lo que determina o dirige las ventas en alemania?
Desde el punto de vista de los datos, la pregunta es más difícil porque a priori no se puede saber los datos que
son necesarios. Esto se debe contestar de modo interactivo. Los sistemas relacionales no sirven para este tipo
de consulta o análisis (análisis en el que el usuario pretende de modo interactivo la manera en que ve la
información) porque el usuario debe saber 'SQL' y además conocer la estructura de la BD (tablas y atributos).
En un sistema orientados a datos hay un componente de almacén de datos (organización y depósito de datos),
DW y las herramientas OLAP para la gestión de datos.
Desde diversas fuentes que proporcionan al sistema hasta el usuario, un DW es una BD orientada a la decisión
que se genera a partir de las BD transaccionales de la empresa y de fuentes externas. En esta BD volcamos
toda la información a utilizar para la decisión y además es una BD en la que el componente temporal cobra
especial importancia (no es volátil). Las componentes de DW son: cargar datos, transformarlos, limpieza de
datos, transformación y el almacén de datos (comentados anteriormente).
Los recursos blancos son INPUTS en los sistemas OLAP. Los recuadros grises son OUTPUTS (son totales
por fila y columna).
Toma de decisiones
La mejora en la toma de decisiones o su calidad se suele denominar una variable latente, no se manifiesta, es
difícil de medir. Podemos pensar en sucedáneos de esta calidad (tiempos de respuestas, de aciertos, ...),
variables intermedias.
Las decisiones pueden ser:
· Estructuradas (formalizadas)
· No estructuradas (se adoptan esporádicamente)
En función de la característica de la decisión, el tipo de apoyo se puede facilitar a las decisiones mediante la
tecnología de la información es distinto. En las no estructuradas, sería facilitar herramientas; cuando son
semiestructuradas, mediante tecnologías de la información reforzamos los procedimientos para la toma de
decisiones; cuando son estructuradas, automatizamos.
Cualquier decisión se puede examinar como un proceso dividido en 4 etapas: (ver hoja 3/3)
Es un proceso de optimización. El decisor enfrenta un problema desde una perspectiva optimizada; realiza un
análisis exaustivo en la fase de inteligencia, en diseño plantea todas las alternativas posibles, y en selección
utiliza un criterio objetivo.
Ejemplo: Una empresa de mensajería sólo tiene un vehículo. Tiene que ir a 25 destinos distintos. Si la
dirección trabaja con cierta lógico, deberá realizar un análisis, buscando un recorrido que optimice la ruta (sea
la más barata, la más rápida, etcétera...). El número de posibles rutas será 25! (las posibles permutaciones),
1'55*10^25 rutas. Un ordenador que encuentre 1 millón de rutas por segundo, necesitará 1'55*10^19 segundos
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(en un año hay 31'6*10^6 segundos) en encontrar la ruta correcta; es decir, en 4000 millones de años habría
calculado el 1% de las rutas posibles aproximadamente. La investigación exhaustiva es muy difícil o
imposible de aplicar. La alternativa es el comportamiento satisfactorio, es decir, encontrar soluciones que sin
saber si son perfectas satisfacen los requerimientos.
La ayuda a la toma de decisiones había sido un objetivo para los desarrolladores de los sistemas de
información.
Podemos hablar de 4 posibles objetivos referentes a la mejora de la toma de decisiones:
• Automatizar las decisiones
• Estructurar el proceso de decisión
• Ayudar al trabajo analítico (desarrollar análisis)
• Facilitar el examen de datos
El propósito general es mejorar el proceso de toma de decisiones.
• Automatizar es utilizar reglas y procedimientos para tomar esa decisión en lugar de confiarla al juicio de un
apersona.
Ventajas: * Capacidad de reacción mayor
* Mejor tiempo de respuesta
* Se gana en consistencia y se reducen mucho los márgenes de error
* Son más baratos
En el planteamiento, hay dos etapas importantes:
• Necesitamos definir con toda exactitud cómo ha de tomarse esa decisión (los aspectos), definir el
procedimiento exacto.
• Desarrollar un sistema que implemente ese proceso tal y como lo hemos definido en la etapa anterior.
El problema al automatizar las decisiones está en la primera etapa comentada, la clave está en el diseño del
proceso. Hay que considerar hasta qué puntos es considerable establecer unas reglas fijas para la decisión, si
es sensato automatizarlo o si es posible.
Sólo son automatizables aquellos procesos de decisión que están muy estructurados.
• Podemos estructurar las fases: ejecución, planificación y control.
La ejecución, en la medida que se digitalice, obliga a estructurar esa parte del proceso. Toda actividad
administrativa que se informatiza adquiere una estructura.
La planificación consiste en determinar qué hay que hacer; este proceso consiste ( a nivel de empresa) en
asegurar que el trabajo de los diferentes componentes que la empresa desarrolla son coherentes. Una buena
planificación supone un buen funcionamiento.
Ejemplo: Marketing −> Demanda
Producción −> Oferta Negociación (PLAN)
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Finanzas −> Financiación
Estructuración del control consiste en, por una parte, la captura de datos y, en segundo lugar, la comprobación
de esos datos con unos estándares establecidos (por la planificación). Nos asegura que podemos desarrollar un
control objetivo de las actividades de la empresa, como por ejemplos, el control del inventario.
La informatización de los datos genera cierta estructura.
OLAP+DM(DATA MINING o minería de datos)
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DW
DM: se concibe como un Software capaz de buscar en el almacén de datos, concebido como una mina,
información significativa. Aplicaciones utilizadas por las tecnologías de inteligencia artificial (redes
neuronales, etcétera...).
En OLAP tienes que tener una idea de antemano. Los DM sirven para descubrir aquello que no sabes de
antemano, un usuario puede encontrar, si lo hay, qué modelo de energía usar, con sus datos.
DATA WAREHOUSE −> al hablar de almacén de datos de toda la empresa
DATA MART −> cuando es almacén de datos de un departamento
• Facilita el acceso a información y el uso de modelos con esa información. Ya conocemos un modelo. Un
ejemplo, puede ser un sistema de ayuda a la decisión orientado a modelo.
• Facilita datos. Si no conocemos un modelo, mejora la toma de decisiones facilitando los datos.
Sistemas expertos
Los sistemas cuya facilidad es la de utilizar el conocimiento son los sistemas expertos −> los sistemas
expertos basados en reglas.
Tipos de problemas en los que el trabajo de un experto se considera importante.
Un sistema experto basado en reglas es un modelo que expresa todo su conocimiento en términos de reglas
explícitas. Por ejemplo: Si X entonces Y
En relación a cualquier tema, los expertos en ese tema van enunciando o estructurando su conocimiento sobre
el tema en forma de reglas.
Las reglas diseñadas cubren todo el ámbito de razonamiento que un experto puede utilizar.
Funcionamiento de un sistema experto, tomando ejemplo las entidades de crédito.
Desarrollar un sistema experto para ello.
Primero, hablar con los expertos y que nos digan que variables son importantes, formular reglas para esas
variables.
Las variables consideradas por los expertos son:
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1.− Valoran el número de años de crédito (numérica)
2.− Historial del cliente (categorías)
3.− Situación laboral (categorías)
4.− Profesión (categorías)
Tenemos una base de reglas (depósito de todas las reglas en el proceso), que es uno de los componentes
básicos de un sistema experto basado en reglas.
BR Memoria de trabajo
Memoria de trabajo: Información que en el momento del funcionamiento está disponible para el sistema.
El intérprete de reglas o motor de referencia: Información de entrada inicialmente suministrada por el usuario,
y se encuentra en la memoria de trabajo.
• El sistema compara la memoria de trabajo con las reglas de BR, busca reglas que se ajusten a la
información existente.
• Interviene el motor de inferencia. Éste dispara la regla que corresponde (que haya elegido como pertinente);
es decir, comprueba que se cumple y aplica la conclusión. Entonces la memoria de trabajo se compone de
los datos introducidos más la conclusión de la regla.
Continúa el ciclo de 1 a 2 hasta que ya no encuentra ninguna regla que no haya sido disparada.
La BR suele tener una o más capas complementarias sobre las reglas de metarreglas (regla sobre la utilización
de la regla). El motor de inferencia utiliza las metarreglas para determinar la regla indicada. Por ejemplo: En
caso de conflicto, utilizar aquella información más reciente.
No se construye un árbol de decisión, sino que se construyen conjuntos o subconjuntos de reglas relacionadas.
Hay que decidir la forma de funcionamiento del motor de inferencia, es decir, cómo busca las reglas en BR y
cuándo decide que el sistema ha de parar. Hay dos formas de resolverlo:
• FORWARD CHAINING (encadenado hacia delante)
Busca la primera condición que se ajusta a los datos proporcionados, disparando la regla correspondiente.
Conforme se disparan acumula datos que permiten disparar otras. Es más lento de operar.
• BACKWARD CHAINING (encadenado hacia atrás)
Intenta resolver la última regla (si el préstamo debo o no ser concedido). Opera: Si intento decidir si Y es
verdadero o no en => Si X entonces Y => tengo que saber X.
Es más rápido y economiza la información que necesita.
El sistema experto dispone de un nivel de conocimiento, que siempre mantiene mientras no se produzcan
modificaciones. Dichas modificaciones son difíciles y costosas; si se introduce alguna nueva regla es porque
alguna estaba mal, ya que implica que una revisión completa de la base de reglas.
El sistema no extrae ninguna experiencia en su utilización, por lo que se trata de un enfoque de abajo a arriba
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(los sistema de lógica difusa son similares).
Otro tipo de sistemas basado en conocimiento son los sistemas expertos basados en casos. Se trata de
aprovechar el conocimiento obtenido de experiencias anteriores para resolver nuevos problemas. El principio
de los sistemas expertos basados en casos es interesante porque entre todas las tecnologías de imitación del
conocimiento, es el que más se acerca a la forma de pensar de las personas. La persona utiliza un
razonamiento analógico (partiendo de hechos anteriores), hecho que pretende aplicar este sistema.
El mecanismo de las analogías es el siguiente:
• Recordar experiencias análogas ante un nuevo caso.
• Contrastar las diferencias entre la nueva situación y las experiencias análogas.
• Ajustar la solución.
El elemento central es el caso o la experiencia.
La memoria de una experiencia se basa en una serie de atributos que caracterizarán de la forma más completa
posible una determinada experiencia, como por ejemplo, un viaje a la nieve (atributos son la duración, el
medio de transporte, dinero gastado, tiempo, etcétera...). Estos atributos caracterizarán un caso. Los casos los
consideraremos caracterizados por atributos de tres tipos:
• De situación: describen el contexto del caso
• De acción
Identifican las consecuencias de ese caso
• De resultado
En toda experiencia encontraremos atributos de los tres tipos.
La idea es acumular conocimiento sobre un determinado problema y utilizarlo como hemos comentado, ante
nueva situación, el sistema busca los casos más similares que tiene acumulados en su base de casos y ofrece
soluciones al usuario. En el contexto del sistema experto basado en casos, nos diría cuáles son los resultados
previsibles que vamos a tener, por ejemplo, en el viaje a la nieve, o bien, qué atributos de situación
deberíamos conseguir para llegar a un resultado determinado.
¿Dónde se puede aplicar este sistema? En general, en medicina, en abogacía, en los servicios de
mantenimiento y reparaciones en las empresas.
Funcionamiento de este sistema: La estructura lógica es similar al sistema experto basado en reglas. El
componente fundamental es la base de casos (con conocimientos). Un caso es un conjunto de atributos que
caracterizan una experiencia concreta dentro de un determinado problema. Cuanto más grande la base de
casos mejor.
Otro componente será la memoria de trabajo (idem que en el sistema de reglas). Otro elemento, el intérprete
de casos que desarrolla la tarea de contrastar la memoria de trabajo con la base de datos.
El usuario del sistema proporciona al sistema una prueba (el conjunto de atributos que caracterizan
parcialmente el caso que queremos resolver o para el que queremos encontrar una solución). El intérprete de
casos localiza los casos más similares, comparando los atributos de la prueba con los de los casos; finalmente,
cuando los ha localizado, debe realizar ajustes con los atributos de los casos encontrados y la prueba,
completando la prueba (generar una solución).
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Con atributos cualitativos y unos diez, la complejidad del intérprete aumenta.
El funcionamiento es interactivo en el sentido de que debe realizar una ponderación con los distintos atributos
(cuales son más relevantes); comprueba en cada momento cual es la importancia de los atributos.
La codificación del conocimiento o informatización es mucho más simple que en los sistemas basados en
reglas, sólo tenemos que describir las experiencias ceñidas a un formato. El sistema aprende de la experiencia,
cuanto más utilicemos un sistema basado en casos más inteligente se hace, cada caso se incorpora a la base de
casos, cosa inversa en el sistema basado en reglas.
No está tan extendido como el sistema de reglas, ya que no es muy sencillo (más complejo).
Sistemas informatizados para la reorganización del trabajo
Definimos la empresa como un conjunto organizado de procesos de negocio. Un proceso de negocio es un
conjunto estructurado de tareas con un principio y un final identificado. Ejemplo: servicio post−venta,
empieza cuando la reclamación se cierra. Cada conjunto tiene un objetivo concreto.
Para las empresas la competitividad es algo vital. La idea es que esa competitividad se consigue si todos los
procesos de la empresa son eficientes; es decir, conseguir con el mínimo consumo de recursos el máximo
resultado posible.
Para que un proceso sea mejor, más eficiente, podemos hacerlo de tres formas muy simples:
• Con menos coste, conseguimos el mismo resultado (ejemplo: usar menos personal).
• Reducción de tiempo en la realización.
• Incremento o aumento de la calidad, es decir, obtenemos mejores resultados con el coste y tiempos
que ya se utilizaban.
Esta política de mejora de los procesos se llama rediseño de procesos.
WORKFLOW (aplicaciones de tipo de trabajos de flujos).
En un proceso:
* Principio − final Coste
* Recursos => Permite establecer => Tiempo
* Actividades Calidad
Según esto podemos plantearnos el rediseño (BPR).
No es obligatorio que rediseñar procesos sea informatizarlos.
Pasos para el rediseño:
• Definición del proceso anterior
• Rediseño de un proceso alternativo, que consiste, normalmente, en aprovechar la informática (TIC).
Introducir nuevos proceso es muy difícil (cuesta un poquillo).
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Un proceso tiene una actividad inicial y otra final, entre una tarea y otra hay una serie de actividades las
cuales tienen una cierta relación secuencial (algunas actividades son clientes de otras, necesita de ella para
poder realizarse), que suelen deberse a que algunas actividades utilizan productos o recursos producidos por
las actividades antecedentes. Dentro de un proceso se producen flujos materiales y/o de información.
Planteamiento anterior de las empresas informatizadas:
Proceso + Aplicación + Datos
Un proceso informatizado hace unos 15 años es una entidad en la que resulta complicado diferenciar estes
elementos ( proceso, aplicación, datos).
El problema que conlleva es que cualquier cambio en cualquiera de esos elementos es difícil y costoso porque
cuando los datos están sobre ficheros planos, si se quiere introducir algún cambio, significa cambiar la
aplicación.
Hubo un momento en que, con la tecnología de Base de Datos, cambió: Proceso + Aplicación / Datos siendo
independientes los datos de la aplicación facilitando los cambios.
En los últimos años, se ha separado también el proceso de la aplicación, deferenciando entre la aplicación que
se ocupa de las tareas que componen el proceso y de los que gestionan los flujos de información y los que
gestionan las actividades.
El concepto de WORKFLOW hace referencia a las aplicaciones que guían a los usuarios a realizar los pasos
necesarios para realizar un proceso (aplicaciones de flujo de trabajo).
Componentes de una herramienta WORKFLOW:
• Integra un analizador de proceso: una aplicación que nos permite representar el mapa de proceso (imagen
estática de la geografía del proceso). Este componente se conecta con el segundo.
• Simulador de los procesos: qué pasaría si ese mapa de procesos es el que va a generar el proceso, nos
permite determinar si hay inconsistencias, cuellos de botella (alargue la duración de los procesos).
• El compilador: ese mapa de proceso tiene que ser compilado para generar las estructuras de datos que
necesitan los soportes de decisión.
• El soporte de ejecución (mapa compilado) que sería el motor del sistema workflow.
Una herramienta de este tipo nos permite automatizar las rutas que relacionan las tareas de un proceso, sin
afectar a la aplicación y los datos (cuando tenemos mucha más flexibilidad).
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