Business Intelligence. Teoría y conceptos

Business Intelligence. Teoría y conceptos
Resumen
Desde principios de los 90’s, las aplicaciones de BI han evolucionado dramáticamente en muchas
direcciones, debido al crecimiento exponencial de la información.El motivo de este documento es dar
una panorama general y sobre todo actualizado, de todo aquello que envuelve Business intelligence
dentro de las organizaciones y su manera de evolucionar a través del tiempo. Las aplicaciones de
Business Intelligence (BI) son herramientas de soporte de decisiones que permiten en tiempo real,
acceso interactivo, análisis y manipulación de información crítica para la empresa.
1. Introducción.
Históricamente, la tecnología de Business Intelligence ha encontrado lugar en dos niveles primarios:
entre los altos ejecutivos quienes necesitan obtener información estratégica y entre los administradores
de la línea de negocios que son responsables del análisis táctico. Estas tradicionales actividades de
soporte a la decisión son importantes, pero ellos solamente muestran superficialmente el potencial de la
inteligencia de negocios dentro de la empresa., involucrando quizá el 5% de los usuarios y el 10% de
los datos disponibles (Information Builders, 2005).
Desde principios de los 90’s, las aplicaciones de BI han evolucionado dramáticamente en muchas
direcciones, debido al crecimiento exponencial de la información. Desde reportes operacionales
generados por mainframes, modelación estadística de campañas publicitarias, ambientes OLAP
multidimensionales para analistas así como dashboards y scorecards para ejecutivos. Las compañías
empiezan a demandar mas formas de analizar y realizar reportes de datos.
Las inversiones en aplicaciones empresariales, tales como planeación de recursos (ERP) y
administración de la relación con el cliente (CRM), han resultando en una enorme cantidad de datos
dentro de las organizaciones. Estas organizaciones ahora quieren apalancar estas inversiones y usar la
información para ayudarles a tomar mejores decisiones, se más ágiles con organización y tener una
mayor comprensión de cómo correr sus negocios.
Por ellos mucha pequeña y mediana empresa esta adoptando BI para ayudarles a poner en marcha sus
negocios.
El corazón de Business Intelligence es la habilidad de una organización para acceder y analizar la
información, y entonces explotar su ventaja competitiva. En la era digital, las capacidades que ofrece
Business Intelligence será la diferencia entre el éxito y el fracaso.
2. Breve historia del BI
En un tiempo, las organizaciones dependían de sus departamentos de sistemas de información para
proporcionarles reportes estándar y personalizados. Esto ocurrió en los días de los mainframes y
minicomputadoras, cuando la mayoría de los usuarios no tenía acceso directo a las computadoras. Sin
embargo, esto comenzó a cambiar en los años 70’s cuando los sistemas basados en servidores se
convirtieron en la moda,
Aún así estos sistemas eran usados principalmente para transacciones de negocios y sus capacidades de
realizar reportes se limitaba a un número predefinido de ellos. Los sistemas de información se
sobrecargaban y los usuarios tenían que esperar por días o semanas para obtener sus reportes en caso
que requirieran reportes distintos a los estándares disponibles.
Con el paso del tiempo, fueron desarrollados los sistemas de información ejecutiva (EIS, por sus siglas
en inglés), los cuales fueron adaptados para apoyar a las necesidades de ejecutivos y administradores.
Con la entrada de la PC, y de computadoras en red, las herramientas de BI proveyeron a los usuarios
de la tecnología para crear sus propias rutinas básicas y reportes personalizados.
La figura 1 muestra una breve reseña histórica de cómo fue desarrollándose lo que ahora se conoce
como Business Intelligence, también se puede observar la manera en que las aplicaciones relacionadas
al soporte de decisiones han ido evolucionando con el paso del tiempo.
Figura 1. Ciclo de vida de las aplicaciones de soporte a la decisión
Fuente: Business Intelligence Road Map (Moss & Atre, 2003)
3. Definición de Business intelligence
Las aplicaciones de Business Intelligence (BI) son herramientas de soporte de decisiones que permiten
en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de información crítica para la empresa.
Estas aplicaciones proporcionan a los usuarios un mayor entendimiento que les permite identificar las
oportunidades y los problemas de los negocios. Los usuarios son capaces de acceder y apalancar una
vasta cantidad de información y analizar sus relaciones y entender las tendencias que últimamente están
apoyando las decisiones de los negocios. Estas herramientas previenen una potencial pérdida de
conocimiento dentro de la empresa que resulta de una acumulación masiva reinformación que no es
fácil de leer o de usar. (CherryTree & Co., 2000)
4. Importancia de BI en las organizaciones
El exceso de información no es poder, pero el conocimiento si lo es. Con demasiada frecuencia, la
transformación y el análisis de toda la información y los datos que las propias compañías generan se
convierte en un verdadero problema y, por lo tanto, la toma de decisiones se vuelve desesperadamente
lenta.
Las tecnologías de BI intentan ayudar a las personas a entender los datos más rápidamente a fin de que
puedan tomar mejores y más rápidas decisiones y, finalmente, mejorar sus movimientos hacia la
consecución de objetivos de negocios. Los impulsores claves detrás de los objetivos de BI son
incrementar la eficiencia organizacional y la efectividad. Algunas de las tecnologías de BI apuntan a
crear un flujo de datos dentro de la organización más rápido y accesible. Por otro lado, novedosas
tecnologías de BI toman un enfoque más agresivo redefiniendo los procesos existentes con otros
nuevos, mucho más estilizados que eliminan gran cantidad de pasos o crean nuevas capacidades.
En una reciente encuesta realizada por Gartner, BI fue catalogado en el número 2 en la lista de
prioridades tecnológicas de los CIO para el 2005, después de ubicarse en el lugar número 2 en el año
2004.
Debido a este nuevo énfasis en BI, el mercado de herramientas software de BI alrededor del mundo
creció un 7.7 % en 2004, basado en estimaciones preliminares del mercado compuesto.
El crecimiento en 2004 fue conducido por el alto desempeño de vendedores específicos, incluyendo
Cognos y Microsoft. El ranking no cambio respecto al año 2003 tal y como se esperaba. Los tres
mayores vendedores de herramientas de BI en el mercado global, según datos de Gartner son:
Proveedor Posición en el
mercado compartido
Business Objects 1
SAS Institute 2
Cognos 3
Tabla 1. Mayores proveedores de herramientas de BI
Fuente: Gartner Dataquest (Febrero 2005)
5. Tipos de productos de BI
Las herramientas de software de BI son usadas para acceder a los datos de los negocios y proporcionar
reportes, análisis, visualizaciones y alertas a los usuarios. La gran mayoría de las herramientas de BI
son usadas por usuarios finales para acceder, analizar y reportar contra los datos que más
frecuentemente residen en data warehouse, data marts y almacenes de datos operacionales. Los
desarrolladores de aplicaciones usan plataformas de BI para desarrollar y desplegar aplicaciones (las
cuales no son consideradas herramientas de BI). Ejemplos de una aplicación de BI son las aplicaciones
de consolidación financiera y presupuestos.
Actualmente el mercado de herramientas de BI se encuentra constituido de dos subsegmentos: suites de
BI empresarial (EBIS, por sus siglas en inglés) y plataformas de BI. La mayoría de las herramientas de
BI, como las desarrolladas por los vendedores mencionados en la tabla 1, son BI empresarial y
plataformas de BI.
Gartner Dataquest (2005) realizó un pronóstico a cinco años, basado en una estimación preliminar de
tamaño del mercados y una revisión de los inhibidores e impulsores, llegando a la conclusión de que el
total de mercado de herramientas de BI proyecta un crecimiento de $ 2.5 billones en 2004 a $ 2.9
billones en 2009, con una tasa de crecimiento anual de 7.4%.
6. Contrastes: BI empresarial Vs. Plataformas
Tiedrich (2003), menciona que las plataformas de BI son ambientes de desarrollo de aplicaciones,
comúnmente ofrecen un lenguaje de codificación como Visual Basic y otros lenguajes para la creación
de aplicaciones personalizadas. Además en su
Ventajas. Desventajas
Aplicaciones personalizadas. Complejidad en el desarrollo de
aplicaciones
Alta funcionalidad analítica.
Tabla 2. Ventajas y desventajas de las plataformas de BI
Fuente: Gartner Dataquest (Junio, 2003)
Las plataformas de BI se usan cuando hay una necesidad de analizar aplicaciones complejas con
muchos cálculos (por ejemplo, rentabilidad de un producto) o para crear aplicaciones amigables para
usuarios ocasionales.
En cambio las herramientas de BI empresarial, contienen una funcionalidad estándar. Una vez que una
o más fuente de datos es mapeado por las herramientas de suites de BI empresarial (EBIS, por sus
siglas en inglés), la funcionalidad toma vida. A pesar de que algunas herramientas contienen algunas
facilidades de codificación, crear aplicaciones a la medida es un desafío.
Según lo dicho por Tiedrich (2003), consultor de Gartner, las EBIS contiene las siguientes ventajas y
desventajas.
Ventajas. Desventajas
Implementación más sencilla. Funcionalidad menos analítica
Funcionalidad estándar. Poca facilidad de personalización
Tabla 3. Ventajas y desventajas de Business Intelligence Empresarial
Fuente: Gartner Dataquest (Junio, 2003)
Los EBIS son usualmente utilizados cuando hay muchos usuarios de diversos niveles de habilidad
técnica, cada uno con requerimientos de reportes y vistas que son menos analíticos (por ejemplo,
reportes administrativos o análisis de variantes simples).
7. Tecnologías de BI
Durante el periodo formativo, las compañías han descubierto activamente nuevas maneras de usar sus
datos para apoyar la toma de decisiones, realizar una optimización de procesos y realizar reportes
operacionales. Y durante esta era de invenciones, los vendedores de tecnología de BI han construidos
nichos de software para implementar cada nuevo patrón de aplicaciones que las compañías inventan.
Estos patrones de aplicación resultan en productos de software centrados exclusivamente en cinco
estilos de BI (Microstrategy, 2002), tales como:
a. Reporte empresarial. Los reportes escritos son usados para generar reportes estáticos
altamente formateados destinados para ampliar su distribución con mucha gente.
b. Cubos de análisis. Los cubos basados en herramientas de BI son usados para proveer
capacidades analíticas a los administradores de negocios.
c. Vistas Ad Hoc Query y análisis. Herramientas OLAP relacionales son usadas para permitir a
los expertos visualizar la base de datos y ver cualquier respuesta y convertirla en información
transaccional de bajo nivel.
d. Data mining y análisis estadísticos. Son herramientas usadas para desempeñar modelado
predictivo o para descubrir la relación causa efecto entre dos métricas.
e. Entrega de reportes y alertas. Los motores de distribución de reportes son usados para enviar
reportes completos o avisos a un gran numero de usuarios, dichos reportes se basan en
suscripciones, calendarios, etc
Hasta este punto, las grandes empresas han tenido que comprar diferentes conjuntos de herramientas de
BI a distintos vendedores, con cada herramienta dirigida a una nueva aplicación de BI y cada una de
ellas dando al usuario funcionalidad en solo uno de los estilos de BI.
Una manera de ver estos estilos de BI es dar lugar a un espacio de dos dimensiones (figura 2) donde el
eje vertical representa la sofisticación e interactividad del proceso analítico y el eje horizontal
representa la escala, o el tamaño de la población de usuarios. Es entonces cuando se pueden localizar
los 5 estilos de BI dentro del cuadrante.
Figura 2. Los cinco estilos de Business Intelligence
Fuente: Microstrategy, 2002
La siguiente tabla muestra las tecnologías que son usadas para Business Intelligence y las cuales entran
dentro de los cinco estilos mencionados anteriormente.
Tecnologías de BI
Servidores de base de datos relacional.
Servidores de base de datos OLAP
Data Warehouses
Data Marts
Transformación de datos y herramientas de limpieza
Herramientas de reportes y vistas
Herramientas de análisis y exploración
Herramientas de visualización de datos
Herramientas de Data Mining
Scorecards, portales, y dashboards
Hojas de calculo
Herramientas de predicción y modelación
Sistemas de alertas y notificaciones
Aplicaciones analíticas
Tabla 4. Tecnologías usadas en Business Intelligence
Fuente: Lokken (2001)
8. BI Operacional
Para mantener el ritmo de competencia, las empresas cada vez demandan Business Intelligence a nivel
operacional, análisis incrustados dentro de los procesos para manejar excepciones y tomar decisiones
en tiempo real.
Algunos usuarios corporativos que están implementando técnicas como herramientas provenientes de
vendedores como SAS Institute Inc., Information Builders Inc. y Cognos Inc.
SAS, Information Builders y Cognos son un grupo del numero creciente de vendedores que están
creando Business intelligence, según Keith Gile, an analyst at Forrester Research Inc.
"Los negocios quieren dar mayor valor agregado a los datos, no solo al datawarehouse. Muchas de las
decisiones en tiempo real que necesitan ser tomadas deben de ser hechas mientras los procesos ocurren,
por ejemplo, mientras el consumidor esta en el teléfono o cuando un paciente esta siendo tratado” dijo
Gile.
La siguiente figura muestra claramente el cuadro completo de BI empresarial y en que parte se
encuentra situado el BI operacional.
Figura 3. Business Intelligence Operacional
Fuente: Information Builders (Consultado en junio 2005)
9. Factores críticos de éxito.
Lokken (2001) menciona que todos los sistemas de BI tienen un número crítico de factores de éxito en
común, ya que ellos:
a) Proveen acceso a datos adecuados. Sin organizar los datos, es difícil lograrlo.
b) Incrementan la habilidad de los usuarios para entender los resultados. Saturar a las personas de
números en estos días crea más problemas que los que resuelven. Diez años atrás el problema
era obtener los datos; pero hoy en día tiene que ver más con el manejo de ellos.
c) Incrementan el entendimiento de los negocios por parte de los usuarios. Conocer que es lo que
los datos dicen es algo bueno, pero en la actualidad es necesario saber que hacer con ellos. Este
conocimiento es difícil de construir dentro de una pieza de software.
d) Ayudan a comunicar los hallazgos y tomar acciones. Es raro que un individuo pueda ejecutar
cualquier cosa significativa dentro de una organización sin involucrar a otros.
Los cinco factores críticos de éxito de negocios que se deben de considerar al elegir un EBIS son:
a) Minimizar los costos totales de propiedad.
b) Apuntar hacia oportunidades de ROI altos.
c) Apalancar la arquitectura de datos existente.
d) Conocer los requerimientos de los usuarios finales.
e) Asegurar al máximo la escalabilidad y capacidad de realización.
En la actualidad BI debe estar dirigido a estos cinco aspectos y ayudar a simplificar todo el mar de
datos para los usuarios. Por ello, el éxito de BI nunca es un accidente; cuando las compañías lo
alcanzan logran los siguientes beneficios:
a) Toman mejores decisiones con una asombrosa velocidad y confianza.
b) Dinamizan sus operaciones
c) Reducen los ciclos de vida de sus productos.
d) Maximizan el valor de las líneas de producto y anticipan nuevas oportunidades.
e) Hacer un mejor y más enfocado marketing mejorando las relaciones con los clientes y
proveedores por iguales.
Sin embargo las organizaciones deben de entender y dirigir correctamente 10 desafíos críticos para el
éxito de BI (Atre, 2003). Los proyectos de BI fallan debido que:
1. Las empresas fallan en reconocer que los proyectos de BI son iniciativas de negocios
interorganizacionales, y en entender dichas iniciativas difieren de las típicas soluciones
independientes.
2. Existe la falta de compromisos por parte de los sponsors (los cuales tienen autoridad en
la empresa.
3. Se tiene poca disponibilidad de los representantes de negocios.
4. Hay ausencia de un personal disponible y habilidoso.
5. Existe un mal concepto del software de BI.
6. No trabajan bajo una estructura detallada.
7. No existe un análisis del negocio o estandarización
8. No existe una apreciación del impacto que causan los datos de mala calidad en la
rentabilidad del negocio.
9. No se entiende la necesidad del uso de un meta datos.
10. Demasiada confianza métodos y herramientas no alineadas.
10. Riesgos de BI
Basta con decir que el uso apropiado de las herramientas de BI puede marcar la diferencia entre la vida
y la muerte de muchas empresas, entre el estancamiento y el crecimiento, entre los resultados opacos y
el desempeño financiero sobresaliente, entre el servicio impersonal y de mala calidad y el excelente
servicio al cliente personalizado, y entre la relación óptima con los proveedores y la pérdida de los
beneficios de trabajar con ellos y con otros socios de negocios. Por todo ello BI es importante.
(Tiedrich, 2003)
Como riesgo, el riesgo que se corre no es demasiado hablando propiamente de evaluar las necesidades
reales de BI en la empresa y entonces seleccionar el proveedor más apropiados y sus productos, así
como su implementación.
El mayor riesgo tecnológico es que la tecnología esta cambiando rápidamente. Naturalmente, las
nuevas tecnologías tienen algo de riesgo hasta que son probadas completamente. Por ejemplo, el uso de
la tecnología móvil para BI ha sido adoptada muy lentamente.
Dos de los más importantes riesgos son la habilidad de los vendedores para cumplir y últimamente, su
viabilidad, lo cual es algo que hay que considerar.
Algunos de los grandes riesgos relacionados con el uso de las herramientas de BI están basados en los
datos. Los datos que son usados no son transformados apropiadamente. Debido a que en el ámbito de
los negocios las empresas muy frecuentemente escogen sus propias herramientas de BI, una empresa
puede terminar con múltiples herramientas, así como múltiples data marts con datos que no están
claramente definidos o con meta datos que no son compatibles. Esto puede inducir a tener diferentes
conclusiones acerca de los mismos datos.
11. Cuadrantes mágicos de Business intelligence Empresarial
Un cuadrante mágico fue una herramienta analítica creada y promovida por la empresa Gartner y la
cuál muestra una representación gráfica del mercado compartido en un determinado periodo de tiempo.
Los Cuadrantes Mágicos de Gartner proporcionan a las empresas un medio para identificar y
diferenciar a los proveedores de servicios del sector de las tecnologías de la información.
Según define Gartner, los líderes en los cuadrantes mágicos son aquellos fabricantes de software que
operan bien hoy día, tienen una visión clara de la dirección del mercado y desarrollan activamente las
competencias necesarias para mantener su posición de líderes en el mercado.
A continuación aparecen los 2 cuadrantes mágicos proporcionados por Gartner con fecha de noviembre
de 2004. El primero de ellos es referente a las plataformas de Business Intelligence y en segundo lugar
para las suites de Business intelligence.
Figura 4. Cuadrante mágico de las plataformas de BI
Fuente: Gartner Research (Noviembre 2004)
Figura 5. Cuadrante mágico de las suites de BI
Fuente: Gartner Research (Noviembre 2004)
La manera de interpretarlo según los especialista es de las siguiente manera los que figuran en el
cuadrante principal pueden ofrecer un gran servicio prácticamente a cualquier cliente. Otros podrían ser
empresas que abasteciesen nichos de mercado, por ello las notas tratan sobre los nichos de cada una de
las empresas y describen los 'puntos favorables' de todas ellas.
En este caso, se esta hablando principalmente de grandes clientes corporativos. Un Cuadrante Mágico
no deja de ser potencialmente útil para pequeñas y medianas empresas (PYMES), pero éstas
posiblemente tengan que calibrar aspectos adicionales como, por ejemplo, 'el modo en que se dicho
proveedor concreto se pondría en contacto conmigo'."
El cuadrante mágico debe tomarse como una herramienta y no como una guía específica de acción. En
el caso de Business Intelligence Empresarial, el gran visionario hasta noviembre de 2004 es COGNOS.
(Gartner, 2004)
Para Gartner, las empresas visionarias son aquellas que presentan un enfoque claro sobre la dirección
del mercado y que orientan sus esfuerzos en este sentido, y que todavía pueden optimizar sus servicios.
La consultora define el CPM como las metodologías, métricas, procesos y sistemas utilizados para
monitorizar y gestionar el rendimiento de una empresa.
Las soluciones CPM de Cognos, que alinean la ejecución con la estrategia corporativa, se basan en: la
solidez de Cognos Enterprise BI Series, la herramienta de Business Intelligence más completa de la
industria: Cognos Enterprise Planning Series, su plataforma de planificación, de presupuestos,
modelado y previsiones; y Cognos Metrics Manager, la solución para cuadro de mandos más robusta y
flexible del mercado. (Cognos, 2005)
12. Hype cycle de Business intelligence Empresarial (Gartner, 2004)
Este ciclo también fue definido por Gartner para modelar la introducción y el desarrollo de nuevas
tecnologías.
El Hype Cycle es un gráfico que mide a las diversas tecnologías según un ciclo de vida. Tiene como
etapas el “disparador tecnológico” (cuando aparece el concepto en el mercado), “el pico de expectativa
inflada” (cuando se habla mucho del concepto, pero está poco aplicado), “el valle de la desilusión”
(cuando la herramienta está por debajo de lo que se esperaba de ella), “la pendiente de tolerancia” (el
camino hacia la madurez) y el “plateau de productividad” (cuando alcanza la madurez).
Desde que Gartner publicó el primer Hype Cycle de BI, en diciembre de 2001, han ocurrido algunos
cambios
BI basado en ERP descendió al valle de la desilusión. Sin embargo, es probable que ascienda al
plateau de productividad. CRM Analítico (aCRM) mantiene su lugar y sus vendors están mudando su
atención a otras áreas. Corporate Performance Management (CPM), que emergió el último año, está
escalando rápidamente hacia el pico de expectativas infladas. Por su alto impacto en los procesos
administrativos, es probable que la adopción masiva sea un proceso relativamente lento. Business
Activity Monitoring (BAM) es otra tendencia que escala rápidamente hacia el pico de las expectativas
infladas. Las plataformas BI, EBIS (Enterprise BI Suite), OLAP y los reportes de producción
permanecen estables.
El Hype Cycle de BI muestra claramente que la innovación tecnológica precede a las aplicaciones. BI
mobile puede resurgir como algo completamente diferente. Lo mismo puede ocurrir con BI Web
Services, Distribución de BI basada en XML y BI colaborativo.
Figura 6. Hype cycle de BI empresarial
Fuente: Gartner Research (Noviembre 2004)
13. Conclusiones
Las organizaciones deben usar BI para apalancar las inversiones realizadas en años previos en
aplicaciones empresariales que han derivado en el uso de enormes cantidades de datos; así de esta
manera BI valida, mide y maneja nuevas oportunidades e inversiones en nuevos negocios.
Business Intelligence posiciona a una compañía para generar el mayor valor de las líneas de negocios
existentes y anticipar nuevas oportunidades. Asimismo, los sistemas de Business intelligence le pueden
ayudar a la compañía a reducir los ciclos de desarrollo de productos, agilizar operaciones, afinar
campañas de marketing y mejorar relaciones con clientes y proveedores, todo lo cual significa menores
costos y mayores márgenes de utilidad.
Con Business Intelligence, la compañía puede analizar tendencias que representan oportunidades
nuevas e importantes y anticipar problemas potenciales y hacer ajustes antes de que se conviertan en un
problema.
En la era digital, las capacidades que ofrece Business Intelligence será la diferencia entre el éxito y el
fracaso.
Referencias
Atre, S. (2003), “The top 10 critical challenges for business Intelligence success”, ComputerWorld, Vol.37. No.
23. www.computerworld.com/services/ whitepapers/story/0,4793,82630,00.html (Consultada en junio de 2005).
Btglobalservices (s.f), ¿Cómo puede ayudar un Cuadrante Mágico a identificar a un proveedor?
http://www.btglobalservices.com/business/global/es/business/business_zone/issue_02/magic_quadrants.html,
(Consultada en junio de 2005).
Buytendijk, F., Dresner, H. J., Linden, A., Tiedrich A., Hostmann B., Herschel, G., Gassman, B. (2004). Hype
Cycle for Business Intelligence, 2004, Gartner [on-line database]
Cognos (2005),Cognos posicionado como líder en el último estudio de Gartner sobre el mercado del Business
Intelligence, http://www.cognos.com/es/pressfolder/2004/2712.html (Consultada en junio de 2005)
CherryTree & Co. (2000), Business Intelligence-The Missing Link, CherryTree & Co.
www.businessintelligence.ittoolbox.com/documents/document.asp?i=2741, (Consultada en mayo de 2005).
Dresner, H.J., Hostmann B., Buytendijk F. (Noviembre, 2004), Magic Quadrants for Enterprise BI Suites and
Platforms, Gartner [on-line database]
Dresner H.J., Buytendijk F., Friedman T. (Noviembre, 2003), Predicts 2004: Business Intelligence Markets,
Gartner [on-line database]
Friedman, T. (2004). Management Update: The Cornerstones of Business Intelligence Excellence. Gartner [on-
line database]
Graham, C. (Marzo, 2005), BI Software Becoming a Top Priority for CIOs, Gartner [on-line database]
Havenstein, H. (2005). Users turn to operational business intelligence tools: Emerging capability promises real-
time access to most data,
http://www.computerworld.com/databasetopics/businessintelligence/story/0,10801,100506,00.html?
SKC=businessintelligence-100506 (Consultado en junio de 2005)
INFOchannel México, (2005), El auge del BI, INFOchannel México, http://0-
site.securities.com.millenium.itesm.mx/doc.html?pc=MX&doc_id=70767142&query=business%3ABusiness
%3AIntelligence&hlc=es, (Consultada en mayo de 2005)
InformationBuilders (2004),Business Intelligence Goes Operational: On the Front Lines Making a Bottom-Line
Difference, http://www.informationbuilders.com/solutions/operational_bi.html (Consultada en mayo de 2005)
Laudon, Kenneth C.; Laudon, Jane P. (2004) Management Information Systems. Editorial Pearson Prentice
Hall, New Jersey U.S.A.
Lokken, B. (2001), Business Intelligence: An Intelligent Move or Not?,
http://bi.ittoolbox.com/browse.asp?c=BIPeerPublishing&r=%2Fpub%2FAO031202%2Epdf, (Consultada en
mayo de 2005)
Microstrategy (2004). The 5 Styles of Business Intelligence: industrial-strength business intelligence,
whitepaper.informationweek.com/cmpinformationweek/ search/viewabstract/64521/index.jsp
(Consultado en junio 2005)
Moss, L.T., Atre, S. (2003) .Business Intelligence Roadmap: The Complete project Lifecycle for decision
support applications, Editorial.Addison-Wesley, EUA.
Quinn, K. (2003), Establishing a Culture of Measurement: A Practical Guide to BI, informationbuilders,
www.informationbuilders.com/cgi-shell/products/ whitepaper/whitepaper_form.pl?
Whitepaper_Code=WHTBI_Philosophy
Tiedrich Alan (Junio, 2003), Business Intelligence Tools: perspective, Gartner [on-line database], (Consultada
en mayo de 2005).
Timo E., Rowland, S., Byrne, K., Surak B., (2003), Implementing a Business Intelligence Strategy: A Practical
Guide to Business Intelligence Standardization, Bussines Objects, www.dmreview.com/whitepaper/WID537.pdf,
(Consultada en mayo de 2005).
Nombre del autor: Jorge Alfredo Medina Soto
Ingeniero en sistemas computacionales egresado del Instituto Tecnológico de Durango.
Maestro en Tecnologías de Información Egresado del Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey, Campus
Monterrey.
Fecha de realización: 8 de junio de 2005

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Medina Soto Jorge Alfredo. (2010, junio 13). Business Intelligence. Teoría y conceptos. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-teoria-y-conceptos/
Medina Soto, Jorge Alfredo. "Business Intelligence. Teoría y conceptos". GestioPolis. 13 junio 2010. Web. <http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-teoria-y-conceptos/>.
Medina Soto, Jorge Alfredo. "Business Intelligence. Teoría y conceptos". GestioPolis. junio 13, 2010. Consultado el 5 de Agosto de 2015. http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-teoria-y-conceptos/.
Medina Soto, Jorge Alfredo. Business Intelligence. Teoría y conceptos [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-teoria-y-conceptos/> [Citado el 5 de Agosto de 2015].
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