Herramientas del Bussines Intelligence

Las herramientas del Bussines Intelligence, dentro de la tecnologia de manejo de información de datos y análisis de datos que toda compañía debe implementar, tiene terminos fundamentales que debes conocer como el Data warehouse, el Data mart y el proceso de ETL (extract, trasnform and load), aquíen el Blog de Investig-arte te presentamos sobre estas herramientas del bussines intelligence.

Herramientas del Bussines Intelligence

Las Herramientas del Bussines Intelligence traducido a nuestro idioma como inteligencia empresarial son sistemas operativos que analizan de forma compleja todos los datos de un negocio proporcionando información más competitiva. El objetivo es mejorar la oportunidad y calidad de las aportaciones al proceso de decisión (Negash S. , 2004). En la actualidad los mercados se manejan a través de estos procesos tecnológicos, siendo un determinante en la competitividad de la empresa ya que demuestra su forma de adaptarse a los cambios.

Para una definición más elemental del termino (Ramos, 2011) nos indica que: “Un sistema de BI, es aquel en el que tenemos centralizados los datos de la empresa procedente de diferentes aplicaciones, base de datos y archivos (…) están elaborados y dispuestos a responder las preguntas del negocio que las que van a realizar los usuarios de forma eficaz, rápida y certera, evitando que haya más de una versión de la verdad” (Pg.9)

Usos del BI

En el sector académico en 2015 investigaciones dieron como conclusión que el sistema de herramientas  Bussines Intelligence es crucial para la toma de decisiones dado a que mejora el proceso de elección en las resoluciones diarias y la calidad para generar datos estadísticos (Alwashahi, 2015). Pero para el sector empresarial proyecta una pertinencia más diversa.

En el ámbito empresarial y financiero la necesidad de Bussines Intelligence se puede extrapolar a cualquier individuo que tenga que tomar decisiones, los responsables de compra para ver que artículo se vende más; el departamento de ventas para decidir qué productos colocar, en qué zonas y analizar la elasticidad de la demanda, los que se encargan de las negociaciones con entidades financieras referentes al flujo de efectivo; también se incluye al departamento de marketing con los analytics de efectividad publicitaria, inclusive los responsables de talento humano en la asignación eficiente de tareas (Cano, 2007).

Herramientas que debes conocer

Para el conocimiento pleno de las herramientas del Bussines Intelligence es imprescindible conocer que significan los siguientes tópicos, información que le ayudara a entender terminología más técnica en su indagación futura en este apasionante tema.

Data warehouse

La aparición del Data warehouse es un cambio importante en procesamiento de datos dado a su funcionamiento como repositorio de información; el Bussines Intelligence se nutre de otros sistemas de información, pero la inflexión se da con el Data warehouse (Negash S. , 2004 Pg. 180).

Ralph Kimbal, uno de los principales autores del almacenamiento de datos (traducción al español de Data warehouse) y uno de los padres del Bussines Intelligence hace incapié en que: El Datawarehouse debe ser un bastión seguro que proteja nuestra información (…) debe controlar eficazmente el acceso a la información confidencial de la organización. Debe tener los datos correctos para respaldar la toma de decisiones. Solo hay un resultado real de un almacén de datos: las decisiones que se toman después de que el almacén de datos ha presentado su evidencia. (Kimball & Ross, 2011)

Por mencionar ejemplos de aplicación, las marcas franquiciadas como supermercados o farmacias o inclusive actualmente servicios de entrega a domicilio son excelentes para su aplicación dado a que se puede ejecutar una red neural para manejar el proceso de los negocios anexados por toda la ciudad o país; aquí llegan a ser se suma importancia la especificación de trabajo para la data marts.

Data Marts

Si presentamos una analogía donde el sistema nervioso es la data warehouse, los data marts serían las partes que la componen. Dentro del Bussines Intelligence; Los Data marts son subdivisiones del sistema centralizado donde están los datos globales, se orientan a una especificación dentro de las diferentes asignaciones de la compañía y sus departamentos. El propio Kimball apreciaba a los Data marts como partes de un todo que es el Data warehouse donde reposan cada una de las áreas volviendo los resultados más óptimos (Ramos, 2011, Pg. 12).

Extract, transform and load – ETL

ETL son las siglas del proceso de “Extracción transformación y carga”, esquema vital previo al analytics. Antes a que los datos sean almacenados en el Data warehouse deben ser limpiados, filtrados y redefinidos debido a la procedencia de la fuente, no solo para evitar malwares, más bien para preparar la información para la toma de decisiones. En un proyecto real primero se definen los objetivos y el alcance de la solución, además de analizar qué modelo de negocio queremos. Es mucho más fácil tomar las decisiones necesarias con esta información en cada estrato. (Cano, 2007, Pg. 94)

El bussines Intelligence como sistema automatizado de tratamiento de datos para una optima toma de decisiones, es el mecanismo al que deberían migrar las empresas de preferencia de un tamaño mediano en adelante; donde el trafico de información sea considerable y podría llegar a ser un problema en ciertas temporadas.

En el mercado existen diferentes alternativas de softwares a la medida de las necesidades y la potencia requerida, a demás de que surgen nuevas etiquetas laborales como la de analista de BI y otras organizaciones de consultoría que resultan de gran ayuda a este progreso tecnológico. explorar estos retos solo guían a profundizar tu conocimiento en favor de la empresa que se dirige o se es parte; el Bussines Intellingence no solo da información correcta para decisiones correcta, es una herramienta que nos ayudara a pronosticar nuestro crecimiento.

Trabajos Citados

Alwashahi, M. H. (2015). Bussines Intelligence Framework in Higher Education Admission Cente r(HEAC). En M. H. Alwashahi (Ed.). International Journal of Advanced Research in computer Science and Software Engineering.

Cano, J. L. (2007). Bussines Intelligence: Competir con Informacion. Madrid, España: Banesto;Fundación cultur.

Kimball, R., & Ross, M. (2011). The data warehouse toolkit: the complete guide to dimensional modeling. Toronto, Canada: John Wiley & Sons.

Negash, S. (2004). Bussines intellingence. Communications of the Association Systems, 174 – 195.

Ramos, S. (2011). Microsoft Bussines Intelligence: Vea el cubo medio lleno. Alicante, España: SolidQ Press.

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