Inteligencia de Negocios:

La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como el procesos de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la empresa.

BI apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de negocios. La información adecuada en el lugar y momento adecuado incrementa efectividad de cualquier empresa.

Con la Inteligencia de Negocios se puede:

• Generar reportes globales o por secciones
• Crear una base de datos de clientes
• Crear escenarios con respecto a una decisión
• Hacer pronósticos de ventas y devoluciones
• Compartir información entre departamentos
• Análisis multidimensionales
• Generar y procesar datos
• Cambiar la estructura de toma de decisiones
• Mejorar el servicio al cliente

Ciclo básico de la inteligencia de negocios:

Existen diferentes propuestas teóricas acerca del ciclo de inteligencia; todos ellos tienen en común que el modelo es cíclico y está conformado por un número variable de procesos que oscilan entre cuatro que serian:

· Planeación

· Recolección

· Análisis.

· Distribución.

Y ocho que sería:

· Análisis de necesidades

· Observación y monitoreo

· Recolección de fuentes internas y externas

· Depuración y estructuración

· Análisis

· Comunicación

· Almacenamiento

· Utilización y retroalimentación

Dependiendo de las preferencias de los autores para agregar o no las funciones en los diferentes procesos.

Componentes principales de un sistema de inteligencia de negocio:

Desde la perspectiva tecnológica, la arquitectura de la inteligencia de negocios cuenta con gran número de tecnologías y técnicas que se explican a continuación:

Componentes convencionales:

Data warehouse: Repositorio donde se integran y almacenan diferentes fuentes de información, necesaria para soportar los procesos de toma de decisiones. Es la plataforma central de las soluciones de inteligencia de negocios que permite entender la información del negocio y soportar el proceso de toma de decisiones.

Raph Kimball: es el lugar donde las personas pueden acceder a la información de la organización y debe cumplir con las siguientes características:

· Provee el acceso a datos a todos los niveles de la organización.

· Posee diferentes temas que pueden ser analizados independientes o de manera integrada.

· No es solo datos, también es un conjunto de herramientas que permite consultar, analizar y presentar información.

Atomic Layer : Centro del Data warehouse, nivel de información detallada, excelente fuente para realizar consultas e informes, aplicaciones OLAP y “Data minning”.

A este nivel se puede incluir campos con los datos primarios, información georeferencial y toda la que se aplique a nivel detallado. Todos los análisis y usos posteriores de la información son derivados de la estructura de la información atómica.

Operacional Data Store (ODS): Es la base de datos orientada a temas, integrada, variante en el tiempo, no volátil usada para soportar el proceso de toma de decisiones tácticas.

Stagin Área: Área donde se almacenan los datos antes de ingresar al Data Warehouse. Su objetivo es extractar la información de los sistemas fuentes, hacer depuración de información y realizar procesos de transformación previos a la alimentación de las estructuras de nivel detallado. .

Data Mart: Parte de la arquitectura que representa un subconjunto de la información, orientada por temas y diseñada para un área específica. Los Data Mart pueden ser estructuras de tecnología OLAP, que se refieren a herramientas interactivas que permiten realizar análisis multidimensional, con herramientas OLAP los usuarios pueden analizar información utilizando la técnica “slice and dice” y “drill down and drill up”.

Componentes analíticos de alto impacto.

Además de la tecnología básica explicada anteriormente, la inteligencia de negocios puede ser apoyada por técnicas y tecnologías de alto impacto en el negocio que determinan el centro del análisis de estas soluciones (BI).

Spatial Análisis: Orientados al manejo espacial, allí se representa información relevante para el negocio, como puede ser ubicación geográfica de donde viven los clientes, y como están localizados con respecto al resto del mundo.

Data Mining : Son herramientas que permiten identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que no muy evidentes.

Agents: Son redes neuronales que encargadas de localizar tendencias en diferentes variables, compararlos con las reglas de negocio y generar reacciones frente a un conjunto de circunstancias, reportando excepciones. Por ejemplo: analizan tendencias como la demanda de productos basados en las ventas, el efecto de las promociones, el número de clientes, etc.