Toma de decisiones basada en sistemas de información histórica

Mejoramiento de toma de decisiones en las organizaciones,
empleando sistemas basados en información histórica.
Resumen
El propósito general de este artículo es brindar una fuente de consulta fácil, comprensible y
entendible para el lector, respecto a la inteligencia de negocios, siendo esta una combinación
de varios aspectos, que en una buena conjunción permiten la manipulación y transformación de
los datos, los cuales tendrán información, que permitin por consiguiente un conocimiento,
teniendo como objetivo especifico, servir como plan estratégico para la empresa u
organización, y base en la toma de decisiones.
Palabras claves
Inteligencia de negocios, utilidad, toma de decisiones, tecnologías de información, proceso
administrativo, fragmentación
Introducción
Cuando se estudian las organizaciones, existe un elemento fundamental en el desarrollo de
ellas y en especial en las posibilidades hacia el futuro que pueden tener desde el punto de vista
de competitividad, productividad y toma de decisiones. Dentro de estos parámetros, la
administración y gestión de la información se convierten en aspectos fundamentales que les
ayuden a ser competitivas, para lo cual tienen que generar una estrategia para el manejo de la
información. (Davila)
Es por ello que un manejo adecuado es fundamental para el éxito de la organización, para su
crecimiento, posicionamiento y consolidación. Además que en la actualidad estamos inmersos
por mayor información, así como avances tecnológicos que han permitido una mejor
administración.
Con los avances de la tecnología informática y de telecomunicaciones, los datos y la
información de una organización se encuentran dispersos en muchas fuentes y es necesario
realizar esquemas que permitan recoger todo aquello de importancia para el negocio y
colocarlo de una manera sencilla y clara disponible para todos los usuarios quienes son los
conocedores del negocio y quienes pueden aprovechar al máximo el análisis detallado de este
conocimiento para bien de la empresa. Así mismo, la Gestión de Conocimiento ayuda a
obtener mayor comprensión y entendimiento del entorno y de los procesos desde la propia
experiencia en las personas y organizaciones. (Davila)
Antecedentes (Laureano, 2013)
Antes de 1960 la información de las empresas se llevaba de forma manual en papel y se
requería de un gran espacio para archivar toda esa información. Luego, con la aparición del
computador, la información empezó a llevarse en archivos digitales, sin embargo esto trae
como riesgo dificultad en el manejo de la misma y posibles pérdidas si no se contaba con
políticas de respaldo adecuadas.
En 1969 Edgar Codd introduce el concepto de base de datos, y estas empezaron a ser usadas
en las organizaciones, sin embrago se requería de personal altamente especializado para
administrar dichas bases de datos y para cargar la información. Las aplicaciones de negocio,
junto a las bases de datos brindaron una forma sencilla de recolectar información de las
organizaciones.
Posteriormente se presentaron una serie de problemas como dificultad en el acceso a la
información, los datos empezaron a estar en ltiples localizaciones, se trató de resolver el
problema del acceso a la información por medio de reportes; pero estos en un principio eran
muy planos.
Como solución a esto hacia 1980 surge el concepto de bodega de datos y sus principales
autores son Ralph Kimball y Richard Inmon.
Ahora, con los datos organizados y centralizados las necesidades de consumo de información
por parte de las empresas aumentó y surgen las primeras herramientas de inteligencia de
negocios, las cuales proveían soluciones de reporting y análisis.
Durante años, la función de la informática dentro de las organizaciones se ha considerado
como la de una herramienta para apoyar las funciones operativas, según Cohen & Asín (2005).
De acuerdo a Arrubias (2000), esta percepción debe cambiar ya que las tecnologías de
información no pueden sólo considerarse como instrumentos para la reducción de costos.
Deben utilizarse para manejar mejor la información de la que dispone la empresa, con el fin de
conseguir ventajas competitivas y generar así nuevos beneficios. (Calzada & Abreu, 2009)
Conceptos
Cadena de valor: conformada por datos, información e integran un conocimiento, donde los
datos permite el registro los eventos de la empresa, estos datos son agrupados en información,
que permite responder a los eventos, lo cual en sinergia permiten un conocimiento, donde se
busca anticiparse a los acontecimientos. (Uceda Martos, 2013)
Inteligencia de negocios (Business Intelligence) surge en 1989 por parte del señor Howard
Dresner quien propuso la inteligencia de negocios como un término general para describir los
conceptos y métodos usados para mejorar los procesos de toma de decisiones mediante el uso
de sistemas. (Laureano, 2013)
Business Intelligence (BI) es un término paraguas que abarca los procesos, las
herramientas, y las tecnologías para convertir datos en información, información en
conocimiento y planes para conducir de forma eficaz las actividades de los negocios. BI abarca
las tecnologías de datawarehousing los procesos en el ‘back end10’, consultas, informes,
análisis y las herramientas para mostrar información (estas son las herramientas de BI) y los
procesos en el ‘front end.” (Lluis Cano, 2015)
Desarrollo
La administración del conocimiento (Peña Ayala, 2006)
Para comprender el entorno de la Administración del Conocimiento, es necesario considerar
antes tres conceptos claves que son: Datos, información y conocimiento.
Datos: son hechos objetivos aislados sin significado ni explicación. Es la materia prima
para la creación de información.
Información es el resultado de la organización y tratamiento que se aplica a los datos
para producir un significado adicional al que brindan de manera aislada.
Conocimiento: este representa un mayor grado de abstracción y síntesis del
significado de la información al asociar el contexto en el que se inscribe.
La administración del conocimiento es una disciplina que articula personas, procesos,
contenido y tecnología, El conocimiento es valioso sólo si es accesible para quien lo necesita,
El conocimiento se origina y reside en el cerebro de las personas, por lo que la generación,
transferencia y aplicación del conocimiento debe ser fomentada y recompensado, dado que la
administración.
Del conocimiento es más un reto cultural y organizacional que un asunto de tecnología. La
única ventaja sostenible para la empresa se sustenta en el conocimiento colectivo que posee,
cuán eficientemente lo usa y qué tan rápido aplica los nuevos conocimientos adquiridos.
Entre las formas de conocimiento explícitas en la organización se encuentran: Las patentes son
una forma de conocimiento codificado, los manuales, la documentación que revelas los
procesos de producción, los reportes y los archivos de documentos impresos y magnéticos.
La administración del conocimiento es el proceso mediante el cual el aprendizaje individual y la
experiencia pueden ser representadas, compartidas y utilizadas para fomentar el mejoramiento
del conocimiento individual y el valor organizacional Es un proceso recurrente que permite:
Identificar el conocimiento que una organización posee o necesita (capital intelectual), para
resolver un problema en específico, implantar mecanismos internos para la generación,
transferencia y aplicación de dicho conocimiento, construir capacidades críticas que favorecen
la innovación, e incrementar el valor de la organización.
La información, el conocimiento y las organizaciones. (Davila)
Dentro de los elementos que ofrecen a las organizaciones la posibilidad de avanzar en este
mundo globalizado y lleno de competencia, se encuentra como algo fundamental e importante
“El valor del conocimiento residente en la empresa”
Según este planteamiento, el valor del conocimiento es fundamental para el crecimiento de las
organizaciones, entonces conocimiento se puede definir y catalogar como:
Conocimiento Tácito.
o Conocimiento del mercado y del negocio.
o Experiencia.
o “Know How”.
o “Feeling”
Conocimiento Explícito.
o Datos convertidos en información.
o Tablas, Gráficos, Indicadores
o Información descriptiva y predictiva (Minería de Datos)
Etapas previas para conseguir el proceso de inteligencia de negocio y gestión
del conocimiento (Davila)
A continuación se presenta un esquema de lo que significa la información en la organización y
las etapas que se deben seguir para lograr el proceso de inteligencia de negocio y gestión del
conocimiento.
Figura 1. Proceso de la información en la organización y sus cuatro etapas. (Davila, pág. 3)
Etapa de extracción
Corresponde a la etapa en la cual los sistemas transaccionales se encargan de la captura,
proceso y generación de la información oficial de la empresa, en donde se cumple con los
requisitos legales de contabilidad, control y demás elementos que se utilizan para la operación
diaria de las organizaciones. En esta etapa, las aplicaciones comerciales y administrativas tales
como contabilidad, nómina, personal, inventarios, facturación y todas aquellas que solucionan
un problema específico de la empresa, están produciendo información general y específica de
acuerdo a las necesidades de los usuarios pero que en general esn diseñadas para producir
los informes y documentos que se requieren en el control y estado diario, semanal y mensual
de las operaciones regulares de la empresa. En este punto el nivel de toma de decisiones
estratégicas es muy incipiente, ya que los objetivos son otros diferentes.
Etapa de consolidación
Después del proceso de análisis empresarial y gerencial a profundidad, se realiza la selección
de la información generada por los sistemas transaccionales y las fuentes externas, para crear
la bodega de datos con todos los datos necesarios para poder realizar los diferentes análisis
requeridos por la dirección para la toma de decisiones que permitan la competitividad de la
organización.
En este punto, es necesaria la aplicación de metodologías que permitan obtener una
información depurada que sirva en forma simple para los análisis a realizar. Una metodología
muy usada es la creación de Data Marts, los cuales corresponden a tablas de hecho generadas
sen las necesidades de un departamento en especial y que posteriormente unidas a los otro
Data Marts generados en la organización, conforman la Bodega de Datos.
Etapa de explotación
En ésta etapa es donde se comienzan a aplicar las herramientas existentes para dejar listos los
datos de la bodega en manos de los usuarios, quienes deben estar en capacidad de empezar a
aprovechar y explotar la información ya depurada y filtrada que hay en la bodega de datos. En
esta etapa tenemos dos tecnologías que nos permiten realizar un proceso de explotación de
los datos, con el fin de poder tomar mejores decisiones soportadas con información real de
nuestra organización.
Etapa de visualización
Una vez realizados los procesos de explotación y se han aplicado las herramientas adecuadas
para este proceso, viene una etapa donde lo realizado en la etapa anterior se puede mejorar al
aplicar herramientas que permiten una mejor visualización de los resultados, y ayudan a
conocer lo que está sucediendo de una manera gráfica y capaz de aprovechar los conceptos
de colores y gráficas que facilitan la visualización de los resultados. En este punto es
fundamental, la identificación de indicadores que faciliten el análisis de los datos y permitan
crear los famosos tableros de control, “Balance Scored Card”.
Algunas definiciones de inteligencia de negocios
Según expresa (Oracle) Una interesante definición para inteligencia de negocios o BI, por sus
siglas en inglés, según el Data Warehouse Institute, lo define como la combinación de
tecnología, herramientas y procesos que me permiten transformar mis datos almacenados en
información, esta información en conocimiento y este conocimiento dirigido a un plan o una
estrategia comercial. La inteligencia de negocios debe ser parte de la estrategia empresarial,
esta le permite optimizar la utilización de recursos, monitorear el cumplimiento de los objetivos
de la empresa y la capacidad de tomar buenas decisiones para así obtener mejores resultados.
Inteligencia de negocios: Valor de suministrar hechos e información como soporte a la toma
de decisiones. Proceso que por excelencia extrae, manipula, procesa, combina, explora y
analiza los datos para generar conocimiento. (Uceda Martos, 2013)
La inteligencia de negocio es el proceso mediante el cual las empresas reúnen datos, los
analizan, y vuelven a aplicar el resultado con el fin de aprovechar mejor su propio modelo y
mejorar su rendimiento desde un punto de vista estratégico y operativo. (Engineering)
BI es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área
(normalmente almacenada en un datawarehouse), para descubrir tendencias o patrones, a
partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones. El proceso de Business Intelligence
incluye la comunicación de los descubrimientos y efectuar los cambios. Las áreas incluyen
clientes, proveedores, productos, servicios y competidores.” (Lluis Cano, 2015)
La Inteligencia de Negocios es el término procura caracterizar una amplia variedad de
tecnologías, plataformas de software, especificaciones de aplicaciones y procesos. (Peña
Ayala, 2006)
Soluciones de la inteligencia de negocios (Business Intelligence “BI) (Uceda
Martos, 2013)
Puede catalogarse en tres ramas y las cuales responden a ciertas preguntas, a continuación
una descripción general de ellas
BI histórica
o ¿Qué pasó?
BI analítica
o ¿Qué pasó y por qué?
BI predictiva
o ¿Qué puede pasar?
Soluciones de BI Histórica
Los datos son recogidos de las aplicaciones que procesan las transacciones y su
análisis posterior ayuda a quien toma decisiones a comprender que pasó y cuales
situaciones fueron buenas o malas.
Mediante este tipo de proceso se puede decidir el conjunto de productos óptimos para
cada departamento en cada una de las tiendas.
Desde el punto de vista de la construcción, estas son las aplicaciones s sencillas.
Soluciones de BI Analítica
Es generalmente un proceso iterativo.
Los datos se recogen, al igual que en el caso anterior, de los sistemas OLTP pero se
añaden datos de tiempo real, finalmente, el proceso se hace por ensayo y error.
La empresa necesita madurez para enfrentar decisiones incorrectas, en lugar de
buscar culpables, hay que revisar el proceso para identificar las causas de la
recomendación errónea, remediar la causa, y volver a usar el sistema.
Una aplicación de este estilo podría ayudar al gerente de área a afinar las políticas de
precios y promociones diariamente, basado en los datos de las cajas junto a los niveles
de inventario en la tienda y el centro de distribución.
Soluciones de BI Predictiva
Estas aplicaciones integran datos de fuentes internas y externas a la organización, y
herramientas estadísticas y matemáticas, generar información acerca de posibles
eventos futuros.
Evidentemente, este tipo de aplicación, que depende de fuentes externas, no es
sencilla de construir y por ello sons populares las aplicaciones que intentan prever
el futuro mediante la proyección de los datos históricos.
¿Cuáles son los beneficios que aporta el Business Intelligence? (Lluis Cano,
2015)
Uno de los objetivos básicos de los sistemas de información es que nos ayuden a la toma de
decisiones. Cuando un responsable tiene que tomar una decisión pide o busca información,
que le servirá para reducir la incertidumbre.
Los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI pueden ser de distintos tipos:
o Beneficios tangibles, por ejemplo: reducción de costes, generación de ingresos,
reducción de tiempos para las distintas actividades del negocio.
o Beneficios intangibles: el hecho de que tengamos disponible la información para la
toma de decisiones hará que más usuarios utilicen dicha información para tomar
decisiones y mejorar la nuestra posición competitiva.
o Beneficios estratégicos: Todos aquellos que nos facilitan la formulación de la
estrategia, es decir, a qué clientes, mercados o con qué productos dirigirnos.
Componentes de la inteligencia de negocios (Lluis Cano, 2015)
En el siguiente gráfico vemos los distintos componentes de Business Intelligence
Figura 2. Componentes de la inteligencia de negocios. (Lluis Cano, 2015, pág. 93)
Los componentes son:
a. Fuentes de información, de las cuales partiremos para alimentar de
información el datawarehouse.
b. Proceso ETL50 de extracción, transformación y carga de los datos en el
datawarehouse. Antes de almacenar los datos en un datawarehouse, éstos
deben ser transformados, limpiados,
2. filtrados y redefinidos. Normalmente, la información que tenemos en los sistemas
transaccionales no está preparada para la toma de decisiones.
a. El propio datawarehouse o almacén de datos, con el Metadata o Diccionario de
datos. Se busca almacenar los datos de una forma que maximice su
flexibilidad, facilidad de acceso y administración.
b. El motor OLAP51, que nos debe proveer capacidad de cálculo, consultas,
funciones de planeamiento, pronóstico y análisis de escenarios en grandes
volúmenes de datos. En la actualidad existen otras alternativas tecnológicas al
OLAP, que también desarrollaremos en el presente capítulo.
c. Las herramientas de visualización, que nos permitirán el análisis y la
navegación a través de los mismos.
El ciclo de la inteligencia de negocios (Peña Ayala, 2006)
La Inteligencia de Negocios en una plataforma de administración del desempeño que
representa al ciclo en el que las empresas establecen sus objetivos, analizan sus progresos,
reflexionan, actúan, miden su éxito y empiezan una nueva fase. Su ciclo se compone de cuatro
etapas a saber: Análisis, reflexión, acción y medición.
El análisis comienza por determinar los datos a recopilar. La selección se basa en un
entendimiento básico y en supuestos de cómo opera la organización, considerando
aquello que es relevante a los clientes, proveedores, empleados, los factores que
afectan los insumos, la producción, el costo y la calidad. A la colección de todo aquello
que se debe conocer acerca de la empresa se conoce como modelo mental. Este
concepto aplica a nivel de las personas y de la organización como un todo. Los
modelos mentales son esenciales para los ejecutivos para tomar decisiones, puesto
que representan las bases para reconocer una buena idea, pero también constituyen
los límites para no ver aspectos que se encuentran afuera.
La reflexión implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además de
considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio. El escenario que abarca la
reflexión depende del nivel jerárquico que la está realizando y la consideración del
ambiente externo. La reflexión nace de un análisis libre de preguntas que solo los
ejecutivos pueden formular y que se encaminan al descubrimiento de patrones
relevantes. Al encontrar algunos hechos que pueden ser contradictorios a los
postulados establecidos, implica una labor de convencimiento y de superación de
resistencias al cambio, sin embargo para que la iniciativa tenga éxito, es necesario
compartirla y allegarse de aliados.
La conexión de la acción al ciclo de la Inteligencia de Negocios es a través del proceso
de toma de decisiones, en donde las acciones se suceden como resultado de las
decisiones. La toma de decisiones al estar basada en la Inteligencia de Negocios
ofrece mejores condiciones para identificar oportunidades, orientar las acciones, la
experimentación, la prueba y la retroalimentación.
La medición procura evaluar los resultados al compararlos contra los estándares
cuantitativos y las expectativas planteadas originalmente; con lo cual se da vida a otro
ciclo de análisis, reflexión, acción y medida. En la Inteligencia de Negocios se pueden
establecer estándares para pruebas de comparación que faciliten monitorear el
desempeño y proveer retroalimentación para cada área funcional del negocio. La
métricas corresponden a los indicadores clave de desempeño que se generan a partir
de explorar grandes cantidades de datos integrados de fuentes heterogéneas que son
evaluados por algoritmos para descubrir, inferir, y calcular información relevante, dando
como resultado reportes consistentes sobre criterios de actividad que los ejecutivos
consideran y usan como argumentos para sus decisiones.
Lo que debe ofrecer la inteligencia de negocios (Uceda Martos, 2013)
Una plataforma de tecnología integrada a cada proceso del negocio
Añadir valor en cada paso del proceso y proporcionar una versión única de la realidad
Acceso ampliado y potenciado a las capacidades de análisis
Interfaces de usuario personalizadas
Una gama de soluciones para satisfacer la demanda de información
Ventajas de la inteligencia de negocio (Engineering)
Control de costos, al tener una solución que permite manejar fácilmente los distintos
programas que se encuentran en los diferentes departamentos de su compañía
Mejora de la colaboración y la calidad de las decisiones, facilitando el acceso a la
información en todos los niveles de la organización.
Orienta las soluciones tecnológicas hacia el usuario, porque reduce los tiempos de
aprendizaje mediante el uso de herramientas de uso cotidiano.
Proporciona una profunda visión del negocio, a través de un sistema integrado de
usos: Scorecards, Tableros de instrumentos, Informes, Minería de datos, y
Almacenamiento Analítico.
Asistente a los ejecutivos para planear y pronosticar el trabajo, presentando una
descripción común de los procesos del negocio de una compañía.
Ejemplo de solución de inteligencia de negocios, con un valor agregado.
(Oracle)
¿En qué consiste una solución de arquitectura de Inteligencia de Negocios?
Es importante visualizar de alguna forma que comprende una arquitectura de inteligencia de
negocios. La figura 4 nos representa esta arquitectura. Analicemos este diagrama de izquierda
a derecha.
a) Los primeros dibujos representan las distintos fuentes de datos (Cubos essbase, bases
de datos Oracle, Sql Server, mainframe, archivos planos, archivos xml, hojas de Excel,
etc.) que pudieran utilizarse para extraer los datos de múltiples fuentes
simultáneamente.
b) El segundo dibujo representa el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).
Este proceso es en el que se definen de las fuentes heterogéneas que campos se van
a utilizar, si necesitan algún tipo de modificación y/o transformación y donde quiero
ubicar estos datos, este proceso se le conoce como “mapping”.
c) El tercer dibujo representa el repositorio de datos. En este repositorio se encuentran los
datos transformados representados visualmente en modelos multidimensionales,
dimensiones y tablas de datos.
d) Existe un proceso entre el repositorio de datos y la interface de acceso al usuario, este
es el motor de BI que me permite habilitar componentes, administrar consultas,
monitorea procesos, cálculos, métricas.
e) La interface de acceso a usuarios permite interaccionar con los datos, representar de
forma gfica con aquellos resultados de las consultas y los indicadores de gestión que
fueron construidos.
Figura 4. Arquitectura de la inteligencia de Negocios. (Oracle, pág. 3)
¿Cuál es el ofrecimiento de Oracle?
Oracle como parte de su ofrecimiento en inteligencia de negocios más allá de una solución de
BI, ofrece un valor agregado de mayor importancia. Oracle les provee a sus clientes el poder
de la información. Esta información está representada en la intersección que podemos apreciar
en el diagrama de Venn, la figura 5.
Es el punto de valor entre las fuentes de datos y aquellas herramientas analíticas, reportes,
visualizadores, etc. que le permiten a las empresas transformar esta información en
conocimiento y este conocimiento en un plan de acción con la capacidad de dirigir la empresa
efectivamente.
Figura 5. Inteligencia de Negocios ofrecida por Oracle. (Oracle, pág. 4)
Conclusiones
Las herramientas de inteligencia de negocios y el perfil de usuarios analíticos han evolucionado
a través de estos años. Además, el nivel de conciencia, la necesidad y la evolución del
mercado han llevado a las empresas a considerar que la Inteligencia de Negocios sea una
prioridad ante la gerencia y las personas que toman decisiones. (Oracle)
Por consiguiente para que las organizaciones sean competitivas deben ejecutar un proceso de
inteligencia de negocios, que debido a sus etapas de recolección, procesamiento y
almacenamiento de datos de la empresa, siendo recabados por sistemas de información. Los
cuales deben ser tratados, para que en su fase final sirvan en la toma de decisiones y el
cumplimiento de los objetivos de la organización.
Tema de tesis: “La implementación de la inteligencia de negocios, como factor de
competitividad y posicionamiento de Fricongelados
Objetivo: Conocer y evaluar los parámetros e indicares que demuestren las ventajas
competitivas de implementar la inteligencia de negocios, como nueva herramienta para el
cumplimiento de los objetivos de Fricongelados.
Escrito por: Mauricio Arenas Cruz
Licenciado en Informática, Estudiante de la Maestría en Ingeniería Administrativa en el Instituto
Tecnológico de Orizaba
Bibliografía
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https://my.laureate.net/faculty/webinars/Documents/2013Agosto_Inteligencia%20de%2
0Negocios.pdf

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Arenas Cruz Mauricio. (2015, noviembre 13). Toma de decisiones basada en sistemas de información histórica. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/toma-de-decisiones-basada-en-sistemas-de-informacion-historica/
Arenas Cruz, Mauricio. "Toma de decisiones basada en sistemas de información histórica". GestioPolis. 13 noviembre 2015. Web. <http://www.gestiopolis.com/toma-de-decisiones-basada-en-sistemas-de-informacion-historica/>.
Arenas Cruz, Mauricio. "Toma de decisiones basada en sistemas de información histórica". GestioPolis. noviembre 13, 2015. Consultado el 10 de Diciembre de 2016. http://www.gestiopolis.com/toma-de-decisiones-basada-en-sistemas-de-informacion-historica/.
Arenas Cruz, Mauricio. Toma de decisiones basada en sistemas de información histórica [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/toma-de-decisiones-basada-en-sistemas-de-informacion-historica/> [Citado el 10 de Diciembre de 2016].
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