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Aspectos esenciales de la Inteligencia de Negocios

En la actualidad los elementos que ofrecen una diferenciación en las organizaciones están cada vez más escasos y con gran facilidad para ser adaptados por la competencia. Aspectos como la ubicación, procesos de innovación en productos y servicios han dejado poco a poco de ser diferenciadores, dejando a las empresas un margen de acción cada vez más estrecho y en donde la eficiencia y efectividad para la toman de decisiones adquiere gran relevancia, siendo de vital importancia aprovechar todos los datos e información con la que cuenta la organización para convertirla en conocimiento que utilizarlos dentro del mayor número de procesos dentro de la organización soportando la toma de decisiones.

Entonces una organización que decide implementar una estrategia de inteligencia de negocios debe decidir que capacidades del negocio optimizará. Aplicando de forma exhaustiva datos, análisis estadísticos, modelos matemáticos, metodologías de análisis que soporten las capacidades seleccionadas.   Lo cual obedece a la definición de inteligencia de negocios que nos ofrece Davenport y Harris; “Es conjunto de tecnologías y procedimientos que utilizan los datos para conocer, entender y analizar el rendimiento de la actividad de la empresa”. (Davenport & Harris, 2009).

Entre los principales beneficios que la inteligencia de negocios ofrece a las organizaciones esta:

• Mejorar la eficiencia Operacional

• Promueve la pro-actividad del personal

• Provee mejor servicio al cliente

• Identifica los problemas con anticipación

• Incrementa la transparencia del negocio

• Ahorra en costos

(Eckerson, 2007)

Siendo su principal utilidad la facilidad para la toma de decisiones estratégicas (Cano, 2007)

Entre los componentes que conforma la inteligencia de negocio encontramos:

1. Fuentes de información para alimentar el Datawarehouse.

2. Proceso ETL de extracción, transformación y carga de los datos en el datawarehouse, antes de almacenar lo datos.

3. Datawarehouse o almacén de datos con el metadata o diccionario de datos. Que proporciona flexibilidad y facilidad de acceso y administración.

4. Motor OLAP que nos ofrece la capacidad de cálculo, consultas, funciones de planeamiento, pronósticos y análisis de escenarios en grandes volúmenes de datos.

Las principales herramientas de Inteligencia de negocios (Cano, 2007):

1. Generadores de informes.- Utilizadas por desarrolladores profesionales para crear informes estándar para grupos, departamentos y la organización.

2. Herramientas de usuario final para consultas e informes.- empleadas por usuarios finales para crear informes para ellos mismos o para otros, no requiere programación.

3. Herramientas OLAP.-  Permiten a los usuarios finales tratar la información de forma  multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo.

4. Herramientas de Dashboard y Scorecard.- Permiten a los usuarios finales ver información crítica para el rendimiento con un simple vistazo utilizando iconos gráficos y con la posibilidad de ver más detalle para analizar información detallada e informes, si lo desean.

5. Herramientas de planificación, modelización y consolidación: Permite a los analistas y a los usuarios finales crear planes de negocio y simulaciones con la información de Business Intelligence. Pueden ser para elaborar la planificación, los presupuestos, las previsiones. Estas herramientas proveen a los dashboards y los scorecards con los objetivos y los  umbrales de las métricas.

6. Herramientas datamining: Permiten a estadísticos o analistas de negocio crear modelos estadísticos de las actividades de los negocios. Datamining es el proceso para descubrir e interpretar patrones desconocidos en la información mediante los cuales resolver problemas de negocio. Los usos más habituales del datamining son: segmentación, venta cruzada, sendas de consumo, clasificación, previsiones, optimizaciones, etc.

En la siguiente imagen se muestra como luce una pantalla de usuario en una herramienta de inteligencia de mercado.

Bibliografía

Cano, J. L. (2007). Business Inteligence. In J. L. Cano, Business Inteligence (p. 393).

Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2009). Competing on Analytics. In T. H. Davenport, & J. G. Harris, Competing on Analytics (p. 276). México D.F.: Alfaomega.

Eckerson, W. W. (2007). BEST PRACTICES IN OPERATIONAL BI. TDWI The Data Warehousting Institute.

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Gasca García Rafael. (2012, junio 15). Aspectos esenciales de la Inteligencia de Negocios. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/aspectos-esenciales-de-la-inteligencia-de-negocios/
Gasca García, Rafael. "Aspectos esenciales de la Inteligencia de Negocios". GestioPolis. 15 junio 2012. Web. <http://www.gestiopolis.com/aspectos-esenciales-de-la-inteligencia-de-negocios/>.
Gasca García, Rafael. "Aspectos esenciales de la Inteligencia de Negocios". GestioPolis. junio 15, 2012. Consultado el 25 de Mayo de 2015. http://www.gestiopolis.com/aspectos-esenciales-de-la-inteligencia-de-negocios/.
Gasca García, Rafael. Aspectos esenciales de la Inteligencia de Negocios [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/aspectos-esenciales-de-la-inteligencia-de-negocios/> [Citado el 25 de Mayo de 2015].
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Imagen del encabezado cortesía de jdhancock en Flickr

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