OBJETIVO GENERAL
Analizar los conceptos básicos de los negocios en el campo informático y especialmente en lo que
se denomina comercio electrónico
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Conceptualizar los elementos de la inteligencia de negocios y sus aplicaciones
Prueba Inicial
Haga una lista de 5 palabras claves que le traiga a la cabeza el concepto: “inteligencia de
negocio”.
Inteligencia de Negocio
Veamos el siguiente video que nos permite hacer una pequeña introducción al tema:
Para tratar el tema debemos tener claro que son los datos, la información, y el conocimiento.
Los datos son la mínima unidad de información y estos llegan a los sistemas por la recolección de
los mismos (encuestas, inventarios, nóminas, etc.). Los datos se clasifican en tres tipos:
1. Datos tipo cadena.
Las cadenas son representadas por una simbología llamada caracteres, y estos son a su vez un
Byte de información que se almacena en los sectores de disco asignados para ello.
Veamos un ejemplo:
NEGOCIO es un dato tipo cadena. Cada letra es un carácter y para este caso si hacemos un conteo
tenemos 7 caracteres, los cuales serían N, E, G, O, C, I, O.
JUNIO es un dato tipo cadena compuesta por 5 caracteres. Y no solo eso, sino que de acuerdo a
nuestros conocimientos, nos dan un dato importante como es el nombre de uno de los meses del
año.
Dentro de los datos tipo cadena, como ya lo mencionamos, un carácter es un solo símbolo, y este
tipo de datos es muy usado cuando necesitamos verificación de información. Como por ejemplo:
Se tiene una encuesta y en ella se solicita escribir “V” para verdadero o “F” para falso.
2. Datos tipo numérico.
En este tipo de datos, solo tenemos como su nombre lo indica “números”.
Si analizamos los datos, tenemos datos numéricos enteros (como son el 5 y el 158) y datos
numéricos reales (6.8, 0.16, 3.1416, 0.25). En un par de estos casos como el dato 0.16,
corresponde en Colombia para el IVA (Impuesto al valor agregado). Y este corresponde al 16%
para todos los insumos de nuestro país, excepto la computación que está excluida del IVA, la
canasta familiar con el 9% y los automóviles con el 20%. En el segundo caso tenemos 3.1416 que
corresponde al número π, que es utilizado frecuentemente en matemáticas, física e ingeniería.
Nota: Recuerda que los datos numéricos se dividen en 2 (enteros y reales). Estos pueden ser
positivos o negativos.
3. Datos tipo lógico.
Este dato permite usar variables que disponen sólo de dos posibles valores: cierto o falso. Debido
a esto, su uso salta a la vista y no es otra que variables de chequeo y este nos sirve para mantener
el estado de un objeto mediante dos valores:
- Si/no
- Cierto/falso
- Funciona/ no funciona
- On/ off
Ejemplo: Determinemos los valores de “llueve” y “paraguas”. Ahora establezcamos una condición:
si llueve y tengo una sombrilla entonces no me mojo y puedo dar un paseo. Esto sería un valor
verdadero de dicha condición que para el caso contrario de si llueve y no tengo sombrilla entonces
me mojo y me debo quedar en la casa. En ambos casos la acción se establece por los parámetros
de entrada.
Como ejemplo general tenemos una tabla con datos tabulados por mes, año, parámetro, valor en
datos arrojados para un estudio meteorológico.
Los valores Junio, Agosto y Noviembre serían datos tipo cadena y asociados al parámetro MES, nos
indican que algo sucede con esos datos. Es por esto que el parámetro MES está acompañado
seguidamente de AÑO, el cual contiene datos tipo numérico entero, por esto el dato de esta casilla
nos indica claramente que corresponde a un AÑO. Continuando con el siguiente parámetro
llamado EFECTO tenemos datos de tipo cadena que corresponde a estados meteorológicos. Y por
último el parámetro VALOR que corresponde a dato tipo lógico (si/no).
Analizando un poco la tabla observamos que en el mes de “Noviembre de cada año llueve”, este
conjunto de datos es lo que se conoce como información. Ahora, esta información es la que se
utiliza en la inteligencia de negocios para obtener una ventaja competitiva en los negocios.
Esta información se vuelve imprescindible para las organizaciones con el fin de determinar
estrategias de mercado para sus productos en este mes (Noviembre) como se cita el ejemplo.
Muchas personas hablan hasta mucho, pero en lo que hablan, dicen muy poco. Otras personas
dicen cosas útiles. Estos dos casos de datos con redundancia y sin redundancia, pueden servir,
como por ejemplo el primer caso es aplicable en circunstancias (reunión o acto social...) en las
cuales la información es útil.
Hoy en día la transmisión de datos no es tan rápida como uno lo quisiera, los dispositivos de
almacenamiento no están limitados en cuanto pueden guardar, las capacidades son muy grandes y
esto se hace poco manejable y lo que menos queremos es ser redundantes con la información o
que la mitad de los datos se pierdan o no sirvan para nada, por esto es interesante reducir la
cantidad de los datos, pero sin perder la información.
Para manipular la información, la teoría de la información nos muestra el camino a seguir para
determinar la cantidad de información útil de unos datos y el empaquetamiento de información
de forma que los datos sean más representativos y eficientes.
La naturaleza de la información es aleatoria y esto hace que la teoría de la información se
desarrolle en términos de probabilidades (¿Si supiéramos con anterioridad la información para
qué la querríamos entonces?).
No vamos a tratar en este trabajo de lo que probablemente sean los resultados más interesantes
(o por lo menos, más sorprendentes) de la Teoría de la información, ya que se necesitan algunos
conocimientos de transmisión digital de datos. Estos resultados establecen la capacidad máxima
de transmisión fiable de datos de un canal, entre otras cosas.
Una fuente de información es un elemento que entrega información, como pueden ser una
persona hablando, una ordenadora entregando dato. La visión de la persona hablando por
ejemplo, nos puede servir para ver los elementos más importantes en la emisión de la
información. La información viaja sobre la voz de la persona (como una onda de presión). La voz es
lo que llamamos señal, que es el soporte de la información. Pero es el hombre quien emite la voz,
y es el hombre la verdadera fuente de información.
Esto se puede formalizar con unas definiciones más rigurosas. Una fuente de información es un
elemento que entrega una señal, y una seña les una función de una o más variables que contiene
información acerca de la naturaleza o comportamiento de algún fenómeno. Es decir, vamos a
considerar señal tanto al fenómeno físico que transporta la información como a la función matemática que representa a ese fenómeno. Cualquiera de las dos formas sirve como soporte a la
información.
A lo largo de este contenido hemos venido observando como los datos se van transformando en
información valiosa para ser tenida en cuenta a la hora de tomar decisiones, y es allí donde dicha
información con la experiencia, el manejo y uso de la misma se vuelve conocimiento.
El conocimiento es un conjunto de información almacenada mediante la experiencia o el
aprendizaje (a posteriori), o a través de la introspección (a priori). En el sentido más amplio del
término, se trata de la posesión de múltiples datos interrelacionados que, al ser tomados por sí
solos, poseen un menor valor cualitativo.
Para el filósofo griego Platón, el conocimiento es aquello necesariamente verdadero (episteme).
En cambio, la creencia y la opinión ignoran la realidad de las cosas, por lo que forman parte del
ámbito de lo probable y de lo aparente.
El conocimiento tiene su origen en la percepción sensorial, después llega al entendimiento y
concluye finalmente en la razón.
Es así como el conocimiento se hace un factor importantísimo en la inteligencia de negocios que
se define como “El proceso de integración y tratamiento de los datos para convertirlos en
información que permita apoyar a los tomadores de decisiones en la organización”.
“La información es el activo más importante que tienen las compañías y su éxito depende de que
tan bien conozca a sus proveedores, clientes y de que tan efectivo sea para realizar todas sus
operaciones, es decir de que tan bien gestione el conocimiento a nivel estratégico, táctico y
operacional”.
La inteligencia de negocios con el uso de nuevas tecnologías de información y con un enfoque de
gestión administrativa al soporte a la toma de decisiones mediante las gestiones de conocimiento
organizacional como los son las consultas y reportes analíticos en línea con gráficos y cuadros
estadísticos históricos que no solo muestren los consolidados en las gestiones empresariales sino
que muestren también las proyecciones basadas en los resultados analíticos que se han obtenido
en tiempo real.
Todas las herramientas y métodos tienen en común las siguientes características:
- Accesibilidad a la información.
- Apoyo en la toma de decisiones.
- Orientación al usuario Interno y al usuario final.
Para que una empresa sea altamente competitiva debe aplicar y realizar negocios inteligentes,
utilizando todos los gestores dentro de la empresa y que ellos puedan tomar decisiones teniendo
un acceso rápido y fácil a la información que se necesita al instante, y de ella se pueda extraer el
conocimiento requerido, para lo cual se debe integrar y recopilar la Data que se necesita, luego
seleccionarla, limpiarla y transformarla en minería de datos para luego evaluarla e interpretarla y
por último difundirla, usarla y monitorearla.
La minería de datos es la obtención de información que está en forma implícita en los datos.
La inteligencia de negocios (BI) utiliza lo Multidimensional: esta información se encuentra en hojas
de cálculo, bases de datos transaccionales y analíticas, etc. y equivale a la información exógena,
cuando proviene fuera de la empresa, y endógena, cuando proviene dentro de la empresa. Se
reúne información dispersa en toda la empresa y en diferentes fuentes para proveer, a las diversas
áreas de la empresa, de la accesibilidad, poder y flexibilidad que necesiten para analizar
información. Las empresas suelen recabar información sobre producción, mercados y clientes,
pero en realidad el éxito del negocio depende de la visión para intuir cambios o nuevas
tendencias. Las aplicaciones de minería de datos identifican tendencias y comportamientos para
extraer información y descubrir comportamientos poco evidentes y proyectar pronósticos que
muestren un comportamiento a futuro.
Etapas para implementación de Aplicaciones BI (Inteligencia de negocios)
¿Pero cómo hacer que los negocios pueden crear inteligencia de sus datos?, además como proveer
oportunamente y acertadamente acceso a esa información para sus usuarios finales. Para
entender esto vamos a describir brevemente el proceso de BI. Este proceso es dinámico e
interactivo. El proceso empieza con preguntas, y las respuestas son resultado de más preguntas o
de subsecuentes interacciones del proceso.
Fase 1 - Dirigir y Planear:
Aqui es donde comienza y termina el proceso. Es el inicio por el requerimiento específico de la
empresa. Y el fin del proceso porque contesta preguntas que encaminan a otras. Este proceso
comienza por los usuarios (Ejecutivos, Directivos, Líderes de negocio, etc.) y es aquí donde se
generan las preguntas establecidas por los analistas, para luego en la formulación de
requerimientos se dirija un plan para recoger la información y dar solución a las respuestas.
Fase 2 - Recolección de Información:
Existen muchas fuentes de información dentro de una compañía. La automatización de los
procesos han creado una fuente de recursos como son: Puntos de ventas, ERP, CRM, SFA,
Aplicaciones de Servicios al cliente etc. Los diferentes sistemas crean, procesan y almacenan
diferentes tipos de información. Este es un proceso continuo y es importante entender que los
datos de esas fuentes es simplemente información y no Inteligencia. Los datos en crudo
frecuentemente son incompletos y confusos. La información se convierte en Inteligente a través
de procesarla y de analizarla.
Fase 3 Procesamientos de Datos:
Esta fase es la integración de datos en crudo a un formato utilizable para el análisis. Se crean las
bases de datos o se agregan los datos a bases ya existentes.
Fase 4- Análisis y Producción:
El grupo de análisis de negocios utiliza herramientas y técnicas para ordenar sobre los datos y
crear inteligencia. El resultado final es la producción de respuestas “inteligentes”, en un contexto
propio. En algunos casos es un proceso simple como la creación de un reporte. En otros casos, son
la creación de indicadores. Tal vez en esta fase, sean generados requerimientos adicionales pues
los analistas puede que encuentren nuevas preguntas que necesiten ser contestadas.
Fase 5- Difusión:
Esta fase de difusión, es entregar productos inteligentes a los diversos clientes que lo requieren en
una forma rápida y sencilla como son los reportes o tableros de indicadores de fácil uso.
Ejemplo de casos de Éxito
“Por ejemplo tenemos a Wal-Mart un ejemplo de éxito, en la que esta empresa ha hecho posible
desarrollar y mantener consistencias dentro de su corporación, por ejemplo ellos rápidamente
recolectan e integran información de detalle hasta nivel de SKU. Con este tipo de información Wal-
Mart se ha beneficiado en muchos niveles, como son analizar el desempeño de un producto en
tiendas específicas o en estantes específicos. Con este tipo de información la corporación tiene
visibilidad de qué tipo de marcas tener en “stock” en una región en particular. La información
también les permite analizar la rentabilidad de diversos productos a través de los ciclos de
inventarios y el margen”.1
EJERCICIO DE AUTOEVALUACIÓN
Luego de haber estudiado este primer tema, cuáles de las palabras claves que señaló en su prueba
inicial aún coinciden con el concepto de Inteligencia de Negocio
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