U1- Business Intelligence

©© Ing. Christian Araujo GonzIng. Christian Araujo Gonz áálezlez BusinessBusiness IntelligenceIntelligence 11

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS(BUSINESS INTELLIGENCE)

Elaborado por:Elaborado por:Ing. Christian Araujo GonzIng. Christian Araujo Gonz áálezlez


CONTENIDO TEMATICOCONTENIDO TEMATICO

1.1. ¿¿QuQuéé es la Inteligencia de Negocios (Businesses la Inteligencia de Negocios (Business IntelligenceIntelligence)?)?1.1. Introducci1.1. Introduccióónn1.2. Definici1.2. Definicióónn1.3. El Ciclo de Business1.3. El Ciclo de Business IntelligenceIntelligence1.4. Como hacer posible el Business1.4. Como hacer posible el Business IntelligenceIntelligence

2. El Mejor An2. El Mejor Anáálisis en Inteligencia de Negocioslisis en Inteligencia de Negocios2.1. Introducci2.1. Introduccióónn2.2. An2.2. Anáálisis Multidimensionallisis Multidimensional2.3. Los Sistemas Operacionales2.3. Los Sistemas Operacionales2.4. Los Sistemas Business2.4. Los Sistemas Business IntelligenceIntelligence

3. Las Tecnolog3. Las Tecnolog íías en Inteligencia de Negociosas en Inteligencia de Negocios3.1.3.1. DatawarehouseDatawarehouse3.2. Procesamiento Anal3.2. Procesamiento Anal íítico en Ltico en Líínea (OLAP)nea (OLAP)3.3. Procesos de Extracci3.3. Procesos de Extracci óón, Transformacin, Transformacióón y Carga (ETL)n y Carga (ETL)3.4. Miner3.4. Mineríía de Datos (a de Datos (DataminingDatamining))3.5. Cuadros de Mando3.5. Cuadros de Mando3.6. Sistemas de Informaci3.6. Sistemas de Informaci óón Ejecutivasn Ejecutivas3.7. Sistemas de Apoyo a las Decisiones3.7. Sistemas de Apoyo a las Decisiones


1.1. ¿¿QuQuéé es la Inteligencia de Negocios (Businesses la Inteligencia de Negocios (Business IntelligenceIntelligence)?)?

Desde cualquier punto de vista el ritmo de las decisiones en lasDesde cualquier punto de vista el ritmo de las decisiones en lasorganizaciones continua en incrementoorganizaciones continua en incremento

Aunque vivimos en la era de la informaciAunque vivimos en la era de la informaci óón, donde crecientes voln, donde crecientes vol úúmenesmenesde informacide informacióón estn estáán a nuestra disposicin a nuestra disposici óón, frecuentemente luchamos paran, frecuentemente luchamos paracomprender el significado de los datos.comprender el significado de los datos.

Mientras el progreso en la potencia de las nuevas tecnologMientras el progreso en la potencia de las nuevas tecnolog íías nuncaas nuncatermina , necesitamos reconocer que la tecnologtermina , necesitamos reconocer que la tecnolog íía por si sola no puedea por si sola no puederesolver los problemas de las organizaciones.resolver los problemas de las organizaciones.

Para conducir las organizaciones del futuro, estas organizacionePara conducir las organizaciones del futuro, estas organizacione s necesitans necesitande gente que lleven el timde gente que lleven el tim óón y que tomen decisiones efectivas.n y que tomen decisiones efectivas.

BusinessBusiness IntelligenceIntelligence es la clave para llevar juntos a la informacies la clave para llevar juntos a la informaci óón, la genten, la gentey la tecnology la tecnologíía a la gerencia exitosa de las organizaciones .a a la gerencia exitosa de las organizaciones .

1.1. Introducci1.1. Introduccióónn


1.2. Definici1.2. Definicióónn

El tEl téérmino Businessrmino Business IntelligenceIntelligence, tambi, tambiéén conocido como BI, esn conocido como BI, esrelativamente nuevo.relativamente nuevo.

Este tEste téérmino es usado por diferentes expertos y fabricantes de softwarermino es usado por diferentes expertos y fabricantes de softwarepara distinguir un amplio rango de tecnologpara distinguir un amplio rango de tecnolog íías, plataformas de software,as, plataformas de software,aplicaciones especaplicaciones espec ííficas y procesos. Desde entonces es un conceptoficas y procesos. Desde entonces es un conceptomultifacmultifacéético; examinaremostico; examinaremos ééste desde tres diferentes perspectivas:ste desde tres diferentes perspectivas:

-- Tomar mejores decisiones rTomar mejores decisiones r áápidamentepidamente-- Convertir los datos en informaciConvertir los datos en informaci óónn-- Utilizar un mUtilizar un méétodo razonable para la gestitodo razonable para la gesti óón empresarialn empresarial

Las actitudes BI tienen que ser respaldadas por decisiones. LosLas actitudes BI tienen que ser respaldadas por decisiones. Los ejecutivosejecutivosno pueden esperar las mejores y mno pueden esperar las mejores y m áás rs ráápidas decisiones al menos que ellospidas decisiones al menos que ellosinviertan en la tecnologinviertan en la tecnolog íía y en la gente.a y en la gente.


Tomar mejores decisiones rTomar mejores decisiones r áápidamentepidamente

•• BI es ayudar a la gente a tomar decisiones que mejoren el rendimBI es ayudar a la gente a tomar decisiones que mejoren el rendim iento de aliento de alcompacompañíñía e impulsen su ventaja competitiva en el mercado.a e impulsen su ventaja competitiva en el mercado.

•• BusinessBusiness IntelligenceIntelligence faculta a la organizaciones a tomar las mejoresfaculta a la organizaciones a tomar las mejoresdecisiones rdecisiones ráápidamente.pidamente.

•• Los gerentes, desde el liderazgo mLos gerentes, desde el liderazgo m áás bajo hasta el gerente general, tomans bajo hasta el gerente general, tomandecisiones tomando en cuenta sus experiencias, su entendimientodecisiones tomando en cuenta sus experiencias, su entendimientoorganizacional, sus planes de negocio y sobre todo de informaciorganizacional, sus planes de negocio y sobre todo de informaci óón.n.

•• BI ayuda a tomar mejores decisiones analizando si las acciones tBI ayuda a tomar mejores decisiones analizando si las acciones t omadasomadasestestáán de hecho dando resultados hacia los objetivos de la compan de hecho dando resultados hacia los objetivos de la compa ñíñía.a.

•• Tratar de tomar mejores decisiones rTratar de tomar mejores decisiones r áápidamente y la mayorpidamente y la mayor íía de lasa de lasdecisiones estratdecisiones estratéégicas son lasgicas son las úúnicas donde BI es lo mnicas donde BI es lo m áás indispensable.s indispensable.


Convertir los datos en informaciConvertir los datos en informaci óónn

•• Para tomar mejores decisiones mPara tomar mejores decisiones m áás rs ráápidamente, los directivos y gerentespidamente, los directivos y gerentesnecesitan de informacinecesitan de informaci óón relevante yn relevante y úútil al alcance de la mano .til al alcance de la mano .

•• Es comEs comúún una larga brecha entre la informacin una larga brecha entre la informaci óón que los responsables de lan que los responsables de latoma de decisiones requieren y las grandes cantidades de datos qtoma de decisiones requieren y las grandes cantidades de datos q ue lasue lasorganizaciones recopilan cada dorganizaciones recopilan cada d íía. Aa. A esdtaesdta se le llamase le llama Brecha del AnBrecha del Anáálisislisis((analysisanalysis gapgap))

•• Debemos lograr el anDebemos lograr el an áálisis a la velocidad del pensamiento, es decir, lalisis a la velocidad del pensamiento, es decir, lacapacidad de obtener una respuesta a una pregunta tan rcapacidad de obtener una respuesta a una pregunta tan r áápido como lapido como lapregunta es formulada.pregunta es formulada.

•• Si bien es cierto que la tecnologSi bien es cierto que la tecnolog íía contribuye a proporcionar informacia contribuye a proporcionar informaci óónnde utilidad; sin embargode utilidad; sin embargo el aspecto mas complicado de BI es ser capaz deel aspecto mas complicado de BI es ser capaz deidentificar que informaciidentificar que informaci óón esn es úútil y relevante para la toma de decisionestil y relevante para la toma de decisiones ..

•• LasLas soluciones BI son las responsables de identificar y cuantificarsoluciones BI son las responsables de identificar y cuantificar laslasmméétricas mas importantes de la organizacitricas mas importantes de la organizaci óón, conocidas generalmenten, conocidas generalmentecomocomo indicadores de gestiindicadores de gesti óón (KPIn (KPI--KeyKey PerformancePerformance IndicatorsIndicators).).

•• Los KPI sirven de orientaciLos KPI sirven de orientaci óón la hora de tomar decisiones que afectan a unn la hora de tomar decisiones que afectan a unáárea o a toda la organizacirea o a toda la organizaci óónn


Utilizar un mUtilizar un méétodo razonable para la gestitodo razonable para la gesti óón empresarialn empresarial

•• BI puede ser definido como un mBI puede ser definido como un m éétodo para la gestitodo para la gesti óón empresarial, unan empresarial, unaforma de pensamiento organizacional, una filosofforma de pensamiento organizacional, una filosof íía de gestia de gestióón.n.

•• Tanto las personas como las organizaciones se interesan en BI, pTanto las personas como las organizaciones se interesan en BI, p orqueorquecreen que el uso de un enfoque racional y basado en hechos a lacreen que el uso de un enfoque racional y basado en hechos a la hora dehora detomar decisiones resulta positivo.tomar decisiones resulta positivo.

•• El interEl interéés por adoptar BI tiene la siguientes caracters por adoptar BI tiene la siguientes caracter íísticas:sticas:-- Buscar hechos (datos) que puedan medir cuantitativamente la orgBuscar hechos (datos) que puedan medir cuantitativamente la org anizacianizacióón.n.-- Usar mUsar méétodos organizados y tecnologtodos organizados y tecnolog íías para analizar los hechos.as para analizar los hechos.-- Inventar o compartir modelos que explican las relaciones de cauInventar o compartir modelos que explican las relaciones de cau sa y efectosa y efecto

entre las decisiones operativas y los efectos queentre las decisiones operativas y los efectos que ééstas tienen en alcanzar losstas tienen en alcanzar losobjetivos organizacionales.objetivos organizacionales.

-- Comprender que las personas no siempre son seres racionales.Comprender que las personas no siempre son seres racionales.

•• La experiencia y la intuiciLa experiencia y la intuici óón continuaran como base principal en la toma den continuaran como base principal en la toma dedecisiones, pero mdecisiones, pero m áás y ms y máás ellos ests ellos estáán siendo apoyados por las bases de lan siendo apoyados por las bases de lainformaciinformacióón que BI proporciona .n que BI proporciona .


1.3. El Ciclo de Business1.3. El Ciclo de Business IntelligenceIntelligence

BI es mucho mas que una actitud empresarial o una tecnologBI es mucho mas que una actitud empresarial o una tecnolog íía aa adisposicidisposicióón de las organizaciones.n de las organizaciones.

De hecho, es un marco de referencial para la gestiDe hecho, es un marco de referencial para la gesti óón de rendimienton de rendimientoempresarial, un ciclo continuo por el cual las organizaciones deempresarial, un ciclo continuo por el cual las organizaciones de finen susfinen susobjetivos, analizan sus progresos, adquieren conocimiento, tomanobjetivos, analizan sus progresos, adquieren conocimiento, tomandecisiones, miden susdecisiones, miden sus ééxitos y comienzan el ciclo nuevamente.xitos y comienzan el ciclo nuevamente.

BI ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones mBI ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones m áás rs ráápidamente en laspidamente en lasniveles estratniveles estratéégicos y operativos.gicos y operativos.


BUSINESSBUSINESSINTELLIGENCEINTELLIGENCE

ANALISISANALISIS IDEAIDEA

MEDICIONMEDICIONACCIONACCION

El anEl anáálisis conduce a ideas, muchas de ellas pequelisis conduce a ideas, muchas de ellas peque ññas, y se espera que unasas, y se espera que unascuantas mcuantas máás grandes. Estas ideas sugieren maneras de mejorar las grandes. Estas ideas sugieren maneras de mejorar laorganizaciorganizacióón cuando se actn cuando se actúúa sobre ellas; estas ideas pueden ser medidasa sobre ellas; estas ideas pueden ser medidaspara ver si funcionan. Estas mediciones tambipara ver si funcionan. Estas mediciones tambi één proveen mn proveen máás datos para els datos para elananáálisis y el ciclo comienza de nuevo.lisis y el ciclo comienza de nuevo.

El paso del anEl paso del anáálisis a la idea a la accilisis a la idea a la acci óón a la medicin a la medicióón, la llamamos ciclo den, la llamamos ciclo deBusinessBusiness IntelligenceIntelligence..

¿Cómo determinamoscuáles datos debemosrecopilar y que análisisdebemos desarrollar?

La idea es el productodel análisis amplio. Laideas pueden seroperacionales yestratégicas.

La acción se conecta con elciclo de BI a través delproceso de toma dedecisiones. La acción es loque sigue a una mejor y másrápida toma de decisionesproporcionada por BI

Medimos lo que creemosque es importante; en BIse usa PKI para medirtoda la organización.


1.4. C1.4. Cóómo hacer posible el Businessmo hacer posible el Business IntelligenceIntelligence

Los entes principales que contribuyen a facilitar el BI son:Los entes principales que contribuyen a facilitar el BI son:-- la tecnologla tecnologííaa-- la gente yla gente y-- la cultura corporativa.la cultura corporativa.

TecnologTecnologííaa

Las organizaciones hoy pueden crear amplios sistemas corporativo s de BIque calculan y supervisan m étricas sobre cada variable que sea importantepara la gestión de la organización. ¿Cómo es esto posible?. La respuesta esla tecnología. Estas tendencias son:

- Potencia de procesamiento- Almacenamiento- Tecnologías de redes- Estándares- Software BI


La GenteLa Gente

- Entender el papel de la gente en el ciclo de BI permite a lasorganizaciones sistemáticamente crear ideas y convertir estas ideas endecisiones.

- Los sistemas informáticos pueden informar de lo que esta pasando en laempresa, pero adquirir conocimiento de estos acontecimientos req uiere lamotivación de la gente y las organizaciones. Y para que esto sucede senecesita a la gente entusiasmada con el cambio (otro forma de pe nsar).

- Los sistemas BI sirven a los gerentes en gran medida, de la mis ma formaque los instrumentos de navegaci ón sirven a los pilotos. El grado en que lainstrumentación es esencial, depende del tama ño y complejidad de laorganización y del papel del gerente


Cultura OrganizacionalCultura Organizacional

- La extensión para la cual la actitud BI florece en una organizaci óndepende en gran medida de su cultura organizacional.

-Las culturas que son exitosas en posibilitar el BI son aquellas quesistemáticamente tienen éxito en lo siguiente:

. Proporcionar amplio y fácil acceso a la información

. Motivar análisis a amplia escala y tomar decisiones

. Motivar el compartir resultados con amplias audiencias

. Alentar la experimentación y tolerar fallos


2. El mejor An2. El mejor Anáálisis en Inteligencia de Negocios (Businesslisis en Inteligencia de Negocios (Business IntelligenceIntelligence))

2.1. Introducci2.1. Introduccióónn

Tomar mejores decisiones mTomar mejores decisiones m áás rs ráápidamente, ejecutivos y gerentespidamente, ejecutivos y gerentesnecesitan informacinecesitan informaci óónn úútil que sea flexible y ftil que sea flexible y f áácil de analizar. Conseguircil de analizar. Conseguiresto no es tarea trivial, principalmente por la brecha de anesto no es tarea trivial, principalmente por la brecha de an áálisis (diferencialisis (diferenciaentre la informacientre la informaci óón que esn que es úútil y lo que se produce diariamente) existente.til y lo que se produce diariamente) existente.

Cubrir la brecha requiere que las organizaciones identifiquen coCubrir la brecha requiere que las organizaciones identifiquen co mo lamo lainformaciinformacióón puede ser utilizada para el ann puede ser utilizada para el an áálisis organizacional (o delisis organizacional (o denegocio) y entender como los sistemas de informacinegocio) y entender como los sistemas de informaci óón convierten los datosn convierten los datosoriginales en informacioriginales en informaci óón de utilidad.n de utilidad.


2.2. An2.2. Anáálisis Multidimensionallisis Multidimensional

Para comprender cPara comprender c óómo se hace la informacimo se hace la informaci óónn úútil para el antil para el anáálisislisisorganizacional o de negocio, haremos un ejemplo sencillo de anorganizacional o de negocio, haremos un ejemplo sencillo de an áálisislisisBusinessBusiness IntelligenceIntelligence en accien accióón.n.

Ejemplo:Ejemplo:Consideramos un mayorista de frutas que compra fruta que provienConsideramos un mayorista de frutas que compra fruta que provien e dee deagricultores y luego transporta y distribuye la fruta en cuatroagricultores y luego transporta y distribuye la fruta en cuatro mercados.mercados.

TrimestreTrimestre CantidadCantidad

Enero-MarzoAbril-Mayo

Total

$ 16000$ 16000

$ 32000

Tabla 1: Venta de frutas para el primer y segundo trimestre delTabla 1: Venta de frutas para el primer y segundo trimestre del aañño 2008o 2008

AnAnáálisislisis::A simple vista parecieraA simple vista parecieraque el mayorista de frutasque el mayorista de frutastiene el mismo rendimientotiene el mismo rendimientoen sus ventas en el 1er.en sus ventas en el 1er.Trimestre y en el 2do.Trimestre y en el 2do.Trimestre.Trimestre.


Seguimos con el anSeguimos con el an áálisis desde otra dimensilisis desde otra dimensi óón o perspectiva: por ejemplo,n o perspectiva: por ejemplo,podemos conocer el tipo y el lugar donde la fruta fue vendida. Epodemos conocer el tipo y el lugar donde la fruta fue vendida. E sto se ve el lasto se ve el laTabla 2.Tabla 2.

Tabla 2: Tres vistas o cuadros diferentes que reflejen las ventTabla 2: Tres vistas o cuadros diferentes que reflejen las vent as de fruta: Tiempo,as de fruta: Tiempo,Mercado y ProductoMercado y Producto

MercadoMercado CantidadCantidad

TrujilloPiuraChiclayoLima

Total

$ 8000$ 8000$ 8000$ 8000

$ 32000

MERCADOMERCADO

TrimestreTrimestre CantidadCantidad

Enero-MarzoAbril-Mayo

Total

$ 16000$ 16000

$ 32000

TIEMPOTIEMPO ProductoProducto CantidadCantidad

ManzanasCerezasUvasMelones

Total

$ 8000$ 8000$ 8000$ 8000

$ 32000

PRODUCTOPRODUCTO

Es de hacer notar que el total de ventas es el mismo $ 32000, enEs de hacer notar que el total de ventas es el mismo $ 32000, en todas la vista;todas la vista;esto es un signo de confianza. Esto nos da la seguridad de que eesto es un signo de confianza. Esto nos da la seguridad de que e stamos viendo lastamos viendo lamisma informacimisma informaci óón (venta frutas en la compan (venta frutas en la compa ñíñía), pero cada vista totaliza ena), pero cada vista totaliza endiferentes categordiferentes categor íías. Esta categorizacias. Esta categorizaci óón es lo que se conoce comon es lo que se conoce comoDIMENSION.DIMENSION.


SegSegúún la Tabla 2, sabemos que las ventas son idn la Tabla 2, sabemos que las ventas son id éénticas para cada uno de losnticas para cada uno de lostrimestres , para cada uno de los cuatro productos y para cada utrimestres , para cada uno de los cuatro productos y para cada u no de losno de loscuatro mercados.cuatro mercados.

¡¡ Esta informaciEsta informacióón es aburrida !n es aburrida !

No existe patrones interesantes, realmente hay poco que analizarNo existe patrones interesantes, realmente hay poco que analizar , aqu, aquíí nonosucede nada.sucede nada.

Mejor que categorizar la informaciMejor que categorizar la informaci óón de ventas en cuatro dimensiones,n de ventas en cuatro dimensiones,podrpodrííamos ver que sucede cuando combinamos las tres dimensionesamos ver que sucede cuando combinamos las tres dimensionesexistentes para crear una VISTA MULTIDIMENSIONAL, como podemos vexistentes para crear una VISTA MULTIDIMENSIONAL, como podemos v ereren la Tabla 3.en la Tabla 3.


Tabla 3: Vista multidimensional de venta de frutasTabla 3: Vista multidimensional de venta de frutas

TrujilloTrujillo

ManzanaCerezasUvasMelones

Total 1er.trimestre

$ -$ -$ 1000$ 2000

$ 3000

1er. trimestre

PiuraPiura

$ -$ -$ 3000$ 2000

$ 5000

ChiclayoChiclayo

$ 2500$ 2000$ -$ -

$ 4500

LimaLima

$ 1500$ 2000$ -$ -

$ 3500

TotalTotal

$ 4000$ 4000$ 4000$ 4000

$ 16000

ManzanaCerezasUvasMelones

Total 2do.trimestre

Totales

$ 4000$ 1000$ -$ -

$ 3000

$ 8000

2do. trimestre $ -$ 3000$ -$ -

$ 5000

$ 8000

$ -$ -$ 1500$ 2000

$ 4500

$ 8000

$ -$ -$ 2500$ 2000

$ 3500

$ 8000

$ 4000$ 4000$ 4000$ 4000

$ 16000

$ 32000

¡¡Guau!...Guau!...¡¡alertas y anomalalertas y anomal íías saltan por todas partes! Informacias saltan por todas partes! Informaci óón trascendenten trascendenteque estaba oculta por haber analizado las dimensiones de forma sque estaba oculta por haber analizado las dimensiones de forma s eparadaeparadacomienza aparecer. Por ejemplo, las manzanas y cerezas no se vencomienza aparecer. Por ejemplo, las manzanas y cerezas no se ven dieron en Piuradieron en Piuray Trujillo durante el 1er. Semestre, pero los melones y las uvasy Trujillo durante el 1er. Semestre, pero los melones y las uvas si se vendieron.si se vendieron.SucediSucedióó lo contrario durante el 2do. trimestre.lo contrario durante el 2do. trimestre.


El proceso de interactuar con datos en vistas multidimensionalesEl proceso de interactuar con datos en vistas multidimensionales , es lo que se, es lo que seconoce como REBANAR Y DIVIDIR (conoce como REBANAR Y DIVIDIR ( slicingslicing andand dicingdicing), casi siempre esta), casi siempre estattéécnica revela nuevas e interesantes informaciones en comparacicnica revela nuevas e interesantes informaciones en comparaci óón con losn con losdatos aislados en dimensiones sencillas.datos aislados en dimensiones sencillas.

El anEl anáálisis multidimensional supone la visualizacilisis multidimensional supone la visualizaci óón de los datosn de los datossimultsimultááneamente en categorneamente en categor íías a lo largo de muchas dimensiones, noas a lo largo de muchas dimensiones, nonecesariamente tres dimensiones como el ejemplo de la tabla 3.necesariamente tres dimensiones como el ejemplo de la tabla 3.

TiempoTiempo

Producto

Mercado

1er.trimestre

2do.trimestre

Manza

naCere

za

Uvas

Melone

s

TrujilloPiura

ChiclayoLima

$4000$4000

Vista grafica de la tabla 3.Vista grafica de la tabla 3.


2.3. Sistemas Operacionales2.3. Sistemas Operacionales

El anEl anáálisis multidimensional es una tlisis multidimensional es una t éécnica muy intuitiva para la gente de lacnica muy intuitiva para la gente de laorganizaciorganizacióón porque representa una forma natural, fn porque representa una forma natural, f áácil y efectiva decil y efectiva deanalizar la informacianalizar la informaci óón.n. La tarea mLa tarea máás difs difíícil es conseguir los datos en uncil es conseguir los datos en unformato que apoye el anformato que apoye el an áálisis multidimensional a la velocidad dellisis multidimensional a la velocidad delpensamientopensamiento ..

Primero debemos considerar dPrimero debemos considerar d óónde se originan los datos en unande se originan los datos en unaorganizaciorganizacióón. La informacin. La informacióón de ventas del mayorista de frutas se originan de ventas del mayorista de frutas se originacon cada cliente que coloca una orden de compra para uno o un cocon cada cliente que coloca una orden de compra para uno o un co njuntonjuntode productos , en este caso frutas. Cada orden es almacenada ende productos , en este caso frutas. Cada orden es almacenada en una Basesuna Basesde Datos, que fue especialmente disede Datos, que fue especialmente dise ññada para dar seguimiento a la ordenada para dar seguimiento a la ordendurante todo el ciclo de vida de la operacidurante todo el ciclo de vida de la operaci óón.n. Llamamos a esta Base deLlamamos a esta Base deDatos Operacional, porque su trabajo es registrar todas las operDatos Operacional, porque su trabajo es registrar todas las oper aciones deaciones dela compala compañíñía.a.

Las base de datosLas base de datos estestáán estructuradas con el propn estructuradas con el prop óósito de dar apoyo a lassito de dar apoyo a lasoperaciones diarias procesando transacciones, ellas no han sidooperaciones diarias procesando transacciones, ellas no han sido disediseññadasadaspara desarrollar anpara desarrollar an áálisis de la informacilisis de la informaci óón organizacional.n organizacional.


Sistemas OLTPSistemas OLTP

•• Los sistemas operacionales son frecuentemente llamados sistemasLos sistemas operacionales son frecuentemente llamados sistemas OLTPOLTP(online(online transactiontransaction processingprocessing).).

•• Para comprender cPara comprender c óómo funciona un sistema OLTP, utilizaremos un ejemplo,mo funciona un sistema OLTP, utilizaremos un ejemplo,retirar dinero desde un cajero automretirar dinero desde un cajero autom áático. Generalmente, introducimos latico. Generalmente, introducimos latarjera en el cajero y el cajero lee su perfil de cliente. Introtarjera en el cajero y el cajero lee su perfil de cliente. Intro ducimos elducimos elccóódigo secreto de cliente y el cajero verifica el cdigo secreto de cliente y el cajero verifica el c óódigo. Introducimos eldigo. Introducimos elimporte que deseamos retirar, el cajero nos entrega el dinero yimporte que deseamos retirar, el cajero nos entrega el dinero y el reciboel recibodonde se muestra el saldo de su cuenta. En estas operaciones ustdonde se muestra el saldo de su cuenta. En estas operaciones ust ed ested estááinteractuando con un sistema OLTP, y este proceso tiene caracterinteractuando con un sistema OLTP, y este proceso tiene caracter íísticas questicas quefundamentalmente definen el sistema.fundamentalmente definen el sistema.

-- se procesa una transaccise procesa una transacci óón: podemos retirarn: podemos retirar ……-- se ejecutan todos los elementos de la transaccise ejecutan todos los elementos de la transacci óón en tiempo real:n en tiempo real:

verifica quien hace la transacciverifica quien hace la transacci óónn……-- se procesan muchas transacciones sobre una base interrumpida:se procesan muchas transacciones sobre una base interrumpida:

los deplos depóósitos, retiros y otras operaciones que tengan que ver con lasitos, retiros y otras operaciones que tengan que ver con lacuenta de clientescuenta de clientes ……....


•• Si preguntamos:Si preguntamos: ¿¿CuCuáál ha sido el promedio de transacciones por cajerol ha sido el promedio de transacciones por cajeroautomautomáático diariamente en la ciudad de Trujillo del Departamento de latico diariamente en la ciudad de Trujillo del Departamento de laLibertad, fuera del horario normal de trabajo?Libertad, fuera del horario normal de trabajo?

Esta pregunta no podrEsta pregunta no podr íía ser resuelta por un sistema OLTP. Hay muchosa ser resuelta por un sistema OLTP. Hay muchosregistros que buscar, ordenar y totalizar, cregistros que buscar, ordenar y totalizar, c áálculos matemlculos matem ááticos que sonticos que sonnecesarios para el resultado (promedio de todos los cajeros autonecesarios para el resultado (promedio de todos los cajeros auto mmááticos).ticos).Imponer este tipo de consulta a un sistema OLTP y sobre una baseImponer este tipo de consulta a un sistema OLTP y sobre una base regularregularcausarcausaríía interferencia con las operaciones regulares del banco.a interferencia con las operaciones regulares del banco.

•• Los sistemas OLTP son pLos sistemas OLTP son p éésimos para el ansimos para el an áálisis, mas bien estos recogen loslisis, mas bien estos recogen losdatos (originales o crudos) que son la base para el andatos (originales o crudos) que son la base para el an áálisislisismultidimensional.multidimensional.

•• Aquellas millones de transacciones en los sistemas operacionalesAquellas millones de transacciones en los sistemas operacionales que son laque son labase, rica en datos que necesitan ser convertidos en informacibase, rica en datos que necesitan ser convertidos en informaci óónn úútil paratil paradesarrollar el andesarrollar el anáálisis organizacional.lisis organizacional.


Informes operacionalesInformes operacionales

•• Actualmente los sistemas operacionales son adquiridos como aplicActualmente los sistemas operacionales son adquiridos como aplic acionesacionesde software empaquetadas.de software empaquetadas.

•• Los sistemas operacionales tienen capacidades para elaborar infoLos sistemas operacionales tienen capacidades para elaborar info rmes,rmes,pero estos adolecen de las siguientes limitaciones bpero estos adolecen de las siguientes limitaciones b áásicas:sicas:

-- Estos informes indican solo su propia informaciEstos informes indican solo su propia informaci óón recogida sin la posibilidad den recogida sin la posibilidad decombinar datos o absorber estructuras de otros sistemas.combinar datos o absorber estructuras de otros sistemas.

-- Estos informes operacionales tEstos informes operacionales t íípicamente no dan apoyo efectivo al anpicamente no dan apoyo efectivo al an áálisislisismultidimensional a la velocidad del pensamiento. Son significatimultidimensional a la velocidad del pensamiento. Son significati vamente mvamente máásslentos, menos intuitivos y poco flexibles que lo requerido.lentos, menos intuitivos y poco flexibles que lo requerido.


2.3. Los Sistemas Business2.3. Los Sistemas Business IntelligenceIntelligence

•• Los sistemas BI son el lugar donde los datos que provienen desdeLos sistemas BI son el lugar donde los datos que provienen desde muchosmuchossistemas operacionales son colocados juntos con el propsistemas operacionales son colocados juntos con el prop óósito de ansito de anáálisis.lisis.

•• Uno de los componentes del los sistemas BI que permite hacer posUno de los componentes del los sistemas BI que permite hacer pos ible laible laentrega de rentrega de ráápidos y eficientes anpidos y eficientes an áálisis multidimensional es OLAP.lisis multidimensional es OLAP.

¿¿QuQuéé es el procesamiento anales el procesamiento anal íítico en ltico en líínea?nea?

•• E. F.E. F. CoddCodd (uno de lo gur(uno de lo gurúús de la tecnologs de la tecnolog íía de base de datos relacional),a de base de datos relacional),fue quien acufue quien acuñño el to el téérmino OLAP.rmino OLAP.

•• Este tEste téérmino quiso resaltar la diferencia entre el procesamiento dermino quiso resaltar la diferencia entre el procesamiento detransacciones y el procesamiento analtransacciones y el procesamiento anal íítico.tico.

•• Cuando el anCuando el anáálisis multidimensional es respaldado por herramientas delisis multidimensional es respaldado por herramientas deinterfaceinterface y estructuras de base de datos que permiten acceso instanty estructuras de base de datos que permiten acceso instant ááneosneosy una manipulaciy una manipulaci óón sencilla por parte del usuario, un paradigma se hacen sencilla por parte del usuario, un paradigma se hacepresente: OLAP (onlinepresente: OLAP (online analyticalanalytical processingprocessing).).

•• Los tomadores de decisiones y analistas fueron ya pensadoresLos tomadores de decisiones y analistas fueron ya pensadoresmultidimensionales, incluso antes de OLAP, haciendo preguntas comultidimensionales, incluso antes de OLAP, haciendo preguntas co mo:mo:¿¿CuCuááles son las ventas actuales comparadas con las ventas en presupules son las ventas actuales comparadas con las ventas en presupu esto, por zona, poresto, por zona, porvendedor y por producto?vendedor y por producto?


•• ¿¿Por quPor quéé OLAP? Para BI esta pregunta puede ser respondida considerandoOLAP? Para BI esta pregunta puede ser respondida considerandotres capacidades criticas:tres capacidades criticas:-- proporciona un modelo de datos intuitivo y conceptualproporciona un modelo de datos intuitivo y conceptual-- rráápidos tiempos de respuesta permiten que lo gerentes y analistaspidos tiempos de respuesta permiten que lo gerentes y analistas puedanpuedan

resolver mresolver máás situaciones en un corto plazo .s situaciones en un corto plazo .-- tiene un motor de calculo bastante potente especializado en eltiene un motor de calculo bastante potente especializado en el calculocalculomutidimensionalmutidimensional ..

Estructuras de Sistemas OLAPEstructuras de Sistemas OLAP

•• La potencia de OLAP proviene de la forma en que los datos estrucLa potencia de OLAP proviene de la forma en que los datos estruc turadosturadosestestáán alineados, en forma en que las personas de forma natural hacemn alineados, en forma en que las personas de forma natural hacem ososananáálisis.lisis.

•• Los conceptos fundamentales en OLAP son: dimensiones, jerarquLos conceptos fundamentales en OLAP son: dimensiones, jerarqu íías yas ymedidas.medidas.

•• Una caracterUna caracteríística interesante de las dimensiones es la habilidad de hacerstica interesante de las dimensiones es la habilidad de hacerparticiones de los datos de una base de datos multidimensionalparticiones de los datos de una base de datos multidimensional ““sliceslice--andand--dicedice”” de acuerdo a los valores de ciertas dimensiones. Por ejemplo,de acuerdo a los valores de ciertas dimensiones. Por ejemplo,podemos ver las ventas del producto A por mes, por zona y por clpodemos ver las ventas del producto A por mes, por zona y por cl iente.iente.


•• Otra caracterOtra caracter íística inherente a OLAP es la rotacistica inherente a OLAP es la rotaci óón y anidamienton y anidamiento((pivotingpivoting--andand--nestingnesting) de las dimensiones.) de las dimensiones.

•• Los sistemas OLAP organizan los datos por interseccionesLos sistemas OLAP organizan los datos por interseccionesmultidimensionales. Esta organizacimultidimensionales. Esta organizaci óón, acompan, acompaññada por una herramientaada por una herramientadede interfaceinterface para rotar y anidar, permite a los usuarios visualizarpara rotar y anidar, permite a los usuarios visualizarrráápidamente valores en detalle, patrones, variaciones y anomalpidamente valores en detalle, patrones, variaciones y anomal íías en losas en losdatos que estardatos que estar íían de otra manera ocultos por una anan de otra manera ocultos por una an áálisis dimensionallisis dimensionalsimple. A mayor nsimple. A mayor n úúmero de dimensiones mayor es el grado de anmero de dimensiones mayor es el grado de an áálisis.lisis.

JerarquJerarquíías para haceras para hacer drilldrill downdown

•• La jerarquLa jerarquíía es la organizacia es la organizaci óón de niveles dentro de una dimensin de niveles dentro de una dimensi óón quen querefleje:refleje:1) como los datos a1) como los datos a ññadidos estadidos estáán agregados nivel a nivel yn agregados nivel a nivel y2) el camino que permita hacer2) el camino que permita hacer drilldrill downdown de arriba abajo dentro de lade arriba abajo dentro de ladimensidimensióón.n.


TIEMPOTIEMPO

2001Q1

Enero

Febrero

MarzoQ2

Abril

Mayo

JunioQ3

Julio

Agosto

SetiembreQ4

Octubre

Noviembre

Diciembre

AAññoo TrimestreTrimestre MesesMeses


•• Los datos multidimensionales organizados en jerarquLos datos multidimensionales organizados en jerarqu íías es una formaas es una formaintuitivamente cintuitivamente cóómoda para analizar grandes cantidades de datos quemoda para analizar grandes cantidades de datos queprovienen de los sistemas OLTP.provienen de los sistemas OLTP.

•• A mecA mecáánica o el funcionamiento de las interfaces OLAP, especialmentenica o el funcionamiento de las interfaces OLAP, especialmentepointingpointing--andand--clickingclicking (apuntar y seleccionar) para hacer(apuntar y seleccionar) para hacer drilldrill downdown dentrodentrode las capas de interde las capas de inter éés se hace posible por la velocidad de rels se hace posible por la velocidad de rel áámpago conmpago conque las consultas son resueltas.que las consultas son resueltas.

¿¿QuQuéé estamos midiendo?estamos midiendo?

•• Se refiere a entender, cuSe refiere a entender, cu áál es la naturaleza de los datos que estl es la naturaleza de los datos que est áán siendon siendoagregados, almacenados, calculados y por lo demagregados, almacenados, calculados y por lo dem áás analizados.s analizados.

•• El dato en las aplicaciones BI y todos los sistemas OLAP es llamEl dato en las aplicaciones BI y todos los sistemas OLAP es llam ado unaado unamedida. Entendida esta como cualquier expresimedida. Entendida esta como cualquier expresi óón cuantitativa. Porn cuantitativa. Porejemplo, el importe de las ventas es una medida importante paraejemplo, el importe de las ventas es una medida importante para analizar laanalizar laactividad de ventas.actividad de ventas.

•• Una medida es lo que esta siendo sujeto a anUna medida es lo que esta siendo sujeto a an áálisis a travlisis a travéés de ms de múúltiplesltiplesdimensiones. Por ejemplo, unidades vendidas por mes, por productdimensiones. Por ejemplo, unidades vendidas por mes, por product o y poro y porcliente.cliente.


•• Existen 4 parExisten 4 paráámetros para entender y conocer como funcionan en OLAP lasmetros para entender y conocer como funcionan en OLAP lasmedidas:medidas:

1.1. Una medida es siempre una cantidad o una expresiUna medida es siempre una cantidad o una expresi óón que produce unan que produce unacantidad.cantidad.

2.2. Una medida puede tomar cualquier formato cuantitativo; por ejempUna medida puede tomar cualquier formato cuantitativo; por ejemp lo, un valorlo, un valorabsoluto (unidades vendidas), un valor monetario (importe de venabsoluto (unidades vendidas), un valor monetario (importe de ven tas), untas), unporcentaje (porcentaje (porcentajeporcentaje de ventas), o un ratio (ventas/ganancias).de ventas), o un ratio (ventas/ganancias).

3.3. Una medida puede ser deducida de cualquier fuente de datos origiUna medida puede ser deducida de cualquier fuente de datos origi nal onal ocomputo; por ejemplo, una entrada directa (unidades vendidas encomputo; por ejemplo, una entrada directa (unidades vendidas en unaunatransaccitransaccióón), una agregacin), una agregaci óón (suma de unidades vendidas), un promedio (unn (suma de unidades vendidas), un promedio (unpromedio del precio de venta), una formula (importe de ventas dipromedio del precio de venta), una formula (importe de ventas di vidido entrevidido entreel margen), una cuenta (nel margen), una cuenta (n úúmero de clientes) ymero de clientes) y asiasi sucesivamente.sucesivamente.

4.4. Debemos tener al menos una medida para hacer cualquier anDebemos tener al menos una medida para hacer cualquier an áálisis OLAP, unalisis OLAP, unaaplicaciaplicacióón tn tíípica tendrpica tendráá algunas medidas y en algunos extremos cientos dealgunas medidas y en algunos extremos cientos demedidas.medidas.

•• La medidas en BI son conocidas por diferentes nombres, dependienLa medidas en BI son conocidas por diferentes nombres, dependien do de lado de laaplicaciaplicacióón. Por ejemplo, el tn. Por ejemplo, el t éérmino mrmino méétrica e indicador de gestitrica e indicador de gesti óón (n (KeyKeyperformanceperformance indicatorsindicators -- KPI). El tKPI). El téérmino benchmark se refiere a unarmino benchmark se refiere a unamedida utilizada para hacermedida utilizada para hacer comapracionescomapraciones. Un ratio es una medida donde. Un ratio es una medida dondeel resultado se obtiene de dividir unan medida por otra, tal comel resultado se obtiene de dividir unan medida por otra, tal com o ventaso ventastotales entre ventas por vendedor.totales entre ventas por vendedor.


•• Una caracterUna caracter íística especial de OLAP es la habilidad de ejecutar fstica especial de OLAP es la habilidad de ejecutar f óórmulasrmulassimples que automsimples que autom ááticamente se calculan a travticamente se calculan a trav éés de ms de múúltiplesltiplesdimensiones.dimensiones.

Modos de almacenamiento OLAPModos de almacenamiento OLAP

•• La mayorLa mayoríía de sistemas OLAP utilizan uno o mas de los siguientea de sistemas OLAP utilizan uno o mas de los siguienteparadigmas de almacenamiento:paradigmas de almacenamiento: desktopdesktop files (DOLAP), servidores de BDfiles (DOLAP), servidores de BDrelacional (ROLAP) y servidores de BD multidimensionales (MOLAP)relacional (ROLAP) y servidores de BD multidimensionales (MOLAP) ..

•• DOLAP (DOLAP (desktopdesktop onlineonline analyticalanalytical processingprocessing). Como los datos son). Como los datos sonalmacenados en maquinas individuales de sobremesa , este tipo dealmacenados en maquinas individuales de sobremesa , este tipo dealmacenamiento esalmacenamiento es úútil cuando se deseen desarrollar aplicaciones detil cuando se deseen desarrollar aplicaciones depequepequeñña escala donde no existe la necesidad de que ma escala donde no existe la necesidad de que m úúltiples usuariosltiples usuariostenga que acceder a los datos como si fuera un servidor central.tenga que acceder a los datos como si fuera un servidor central.

•• ROLAP (ROLAP (relationalrelational onlineonline analyticalanalytical processingprocessing). Almacenar datos en una BD). Almacenar datos en una BDrelacional permite almacenar grandes cantidades de datos, pero erelacional permite almacenar grandes cantidades de datos, pero e llrendimiento de recuperacirendimiento de recuperaci óón de datos no es tan rn de datos no es tan r áápido.pido.


•• MOLAP (multidimensional onlineMOLAP (multidimensional online analyticalanalytical processingprocessing). Los datos son). Los datos soncolocados en estructuras especiales que se encuentran en el servcolocados en estructuras especiales que se encuentran en el serv idoridorcentral. Este ofrece el mayor rendimiento de recuperacicentral. Este ofrece el mayor rendimiento de recuperaci óón de informacin de informacióón.n.Sin embargo, algunos indican que MOLAP no puede manejar muchos dSin embargo, algunos indican que MOLAP no puede manejar muchos d atosatoscomo ROLAP. El rendimiento y almacenamiento depende del productocomo ROLAP. El rendimiento y almacenamiento depende del productoOLAP y el tipo de anOLAP y el tipo de an áálisis que intente hacer.lisis que intente hacer.

•• Existe un 4to. Modo llamado HOLAP (Existe un 4to. Modo llamado HOLAP ( HybridHybrid onlineonline analyticalanalytical processingprocessing).).HOLAP no es realmente un modo de almacenamiento sino una habilidHOLAP no es realmente un modo de almacenamiento sino una habilid adadpara diseminar los datos en BD relacionales y multidimensionalespara diseminar los datos en BD relacionales y multidimensionales con lacon lafinalidad de obtener lo mejor de ambos sistemas.finalidad de obtener lo mejor de ambos sistemas.

•• Para los usuarios el modo de almacenamiento es transparente. LosPara los usuarios el modo de almacenamiento es transparente. Los usuariosusuariosprestan atenciprestan atencióón a cuanto esfuerzo ellos necesitan invertir para desarrollarn a cuanto esfuerzo ellos necesitan invertir para desarrollarrráápidos y flexibles anpidos y flexibles an áálisis de sus datos.lisis de sus datos.


3. Tecnolog3. Tecnologíías en Inteligencia de Negocios (Businessas en Inteligencia de Negocios (Business IntelligenceIntelligence))

3.1.3.1. DatawarehouseDatawarehouse3.2. Procesamiento Anal3.2. Procesamiento Anal íítico en Ltico en Líínea (OLAP)nea (OLAP)3.3. Procesos de Extracci3.3. Procesos de Extracci óón, Transformacin, Transformacióón y Carga (ETL)n y Carga (ETL)3.4. Miner3.4. Mineríía de Datos (a de Datos (DataminingDatamining))3.5. Cuadros de Mando3.5. Cuadros de Mando3.6. Sistemas de Informaci3.6. Sistemas de Informaci óón Ejecutivasn Ejecutivas3.7. Sistemas de Apoyo a las Decisiones3.7. Sistemas de Apoyo a las Decisiones

Este punto agrupa a los siguientes temas:Este punto agrupa a los siguientes temas:

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