1 Abribución No Comercial Sin Obra derivada 2 Contenido ¿Qué es Inteligencia de Negocios?.............................................................................................4 Rol de la Inteligencia de Negocios Dentro de la Ciencia de Datos....................6 Toma de Decisiones................................................................................................................................8 Sistemas de Soporte de Decisión.................................................................................................9 Herramientas para hacer Inteligencia de Negocios.......................................................10 Evolución de DSS a BI............................................................................................................................12 3 ¿Qué es Inteligencia de Negocios? Inteligencia de Negocios es: • Entregar información relevante, • a las personas indicadas, • en el momento indicado, • con el fin de tomar mejores decisiones, • de una forma más rápida! Mejores y más rapidas decisiones La inteligencia de negocios necesita metodologías y software para colectar y estructurar los datos, para convertir información que pueda mejorar las decisiones que se toman en un negocio. 4 ETL Data Warehouse Extraer Cargar Transformar Dashboards 5 Rol de la Inteligencia de Negocios Dentro de la Ciencia de Datos ¿Cuál es la diferencia entre Business Intelligence, Data Science y Business Analytics? Veamos la siguiente gráfica obtenida de Google Trends: En ella podemos observar que Business Intelligence está comenzando a perder popularidad, mientras que por su parte Data Science y Business Analytics han iniciado a despuntar. Erróneamente solemos pensar que estos tres términos son lo mismo, veamos este flujo típico de Data. Adquirir Estructurar Analizar Estimaciones Desplegar Acciones 6 Cuando trabajamos con datos, lo primero que pensamos es ¿cómo adquirir los datos?, ¿qué tengo que hacer para poder adquirir datos correctamente?, ya que los adquirí, ya los tengo, ¿cómo estructuro los datos? y es allí donde podemos tener una bifurcación. Primero, podemos analizar y hacer predicciones o desplegar los datos y tomar acciones. Veamos el flujo típico de data: Adquirir Estructurar Analizar Desplegar Acciones Estimaciones Business Analytics Data Business Intelligence Business Analytics Data Scientist Nota: En este curso nos enfocaremos en: • como extraer datos • como transformar datos • como desplegar datos – (dashboards/tableros) Veamos la siguiente imagen, en la cual se enlistan los conocimientos típicos de cada uno de estos perfiles: 7 Data Engineering Business Intelligence Bases de Datos Avanzado Bases de Datos Medio Programación Avanzada Modelación Estadística y Matemática Medio Programación Avanzada Estadística y Matemática Medio Dashboards Múltiples Sistemas Operativos Business Analytincs Administración Economía y Finanzas Modelación Estadística y Matemática Medio Programación básica Data Scientist Modelación Matemática Avanzada Estadística Avanzada Programación Avanzada Bases de Datos Medio Investigación Toma de Decisiones Las organizaciones sobreviven dependiendo de cómo responden a las necesidades del mercado o ambiente del negocio. Tomar las mejores decisiones posibles es vital. En el área de “Decision Making” hablamos de la siguiente estructura para tomar una decisión: • Definir el problema • Construir un modelo • Identificar y evaluar posibles soluciones • Recomendar una solución potencial Tipos de Decisiones: • Decisiones Estructuradas: Cuando tenemos una situación bien establecida, aentendible, rutinaria y clara. • Decisiones No Estructuradas: No rutinarias, no predecibles, inciertas o emergentes. • Decisiones Semi-Estructuradas: Poseen elementos estructurados y no estructurados. 8 ¿Cómo tomar decisiones efectivamente? 1. Identificar la decisión: El momento en el que sabemos que tenemos que tomar una decisión. 2. Colectar información relevante: ¿qué necesito saber? ¿Es confiable la fuente? 3. Identificar alternativas: Cuando busco información encontraré posibles alternativas. 4. Ponderar la evidencia: Ponderar la información y alternativas que mejor afecten la decisión. 5. Elegir alternativa: ¿Cuál de las alternativas afecta de mejor manera la decisión? 6. Tomar acción: Implementar la mejor alternativa. 7. Revisar la decisión: Ver las consecuencias de la decisión. Mejores Decisiones: Tomado de : 7 Steps To Effective Decision Making Sistemas de Soporte de Decisión Decision Support Systems (DSS) Un DSS es cualquier sistema computarizado que contribuye a la toma de decisiones en una organización. 9 Son utilizados principalmente para tomar decisiones no estructuradas o semi-estructuradas. Clasificación de los DSS: • • • • • Basados en Datos Basados en Documentos Basados en Conocimiento Basados en Modelos Basados en Comunicación Ejemplos de DSS: • Enterprise Resourse Planning (ERP) o SAP - B1, Dynamics, SAGE 300 • Customer Relationship Management (CRM) o HubSpot, SAP CRM, Zoho, • Supply Chain Management System (SCM) o SAP, Oracle, GateKeeper • Knowledge Management Systems (KMS) o Proceso de Crear, Compartir, usar y administrar el conocimiento y la información en una organización. o Zoho Connect y Sabio. Herramientas para hacer Inteligencia de Negocios En el contexto contemporáneo, cuando hablamos de Inteligencia de Negocios, asumimos que la tecnología juega un rol vital. Podríamos hacer “Business Intelligence” con papel y lápiz, o simplemente usando MSExcel, pero en la actualidad se han desarrollado muchas herramientas tecnológicas para hacer que el análisis de un negocio sea más fácil. La tecnología nos apoya con: 1. colectar la información. 2. guardar esa información y 3. poder hacer algo con esa información Hoy por hoy existen un sinfín de herramientas y software para realizar Inteligencia de Negocios, como Domo, Tableou, Power BI, SaS, etc. 10 Veamos la siguiente imagen tomada de FrontRunners for Business Intelligence, en el año 2017. FrontRunners for Business Intelligence, October 2017 Powered by Gartner Methodology 11 Lo que presenta esta imagen es, según el valor en costo que tiene la herramienta y en función de las capacidades del mismo. Es decir, mientras más a la derecha está la herramienta, significa que más capacidades tiene para apoyar en el proceso de realizar Inteligencia de Negocios y mientras más alto esté, más caro es el software. Por ejemplo, tenemos Tableou que es un software que es, en este caso caro, y que me da mucho valor para el desarrollo de Business Intelligence. ¿Cuál es el que está más balanceado? Y es el que veremos a detalle en el segundo curso de esta Certificación, es Microsoft Power BI, podemos observar que está más o menos al centro de la gráfica, y algunas de sus características más importantes son: • versión desktop gratuita, • la facilidad de las opciones Drag&Drop, y • que permite trabajar con varios tipos de datas. Evolución de DSS a BI • DSS iniciaron a finales de la década de 1960, con personas que hacían Investigación de Operaciones • A principios de la década de 1970, iniciaron muchas aplicaciones y fundamentos teóricos relacionadas con toma de decisiones efectiva. • En los 80’s, aparecieron muchas tecnologías que incrementaron las aplicaciones de DSS. • A principio de los 90’s, debido a la cantidad de data que ya se colectaba, el tema de data warehousing inicio a ser importante. • A principio de la década del 2000, la inteligencia de negocios ya era un tema de importancia para muchas empresas, sobre todo para los Gerentes de la Información. • Hoy en día es una herramienta necesaria para ser competitivos en el mercado. • Alrededor del 50% de las empresas en los EEUU ya adoptaron algún tipo de DSS relacionado con Ciencia de Datos. Referencias: • 7 Steps To Effective Decision Making • FrontRunners for Business Intelligence • Google Trends 12 Descargo de responsabilidad 13
