UNIVERSIDAD TECNOLGICA DE CIUDAD JUREZ

INTRODUCCINEn esta era moderna o tambin llamada la era de la informacin y las telecomunicaciones nos permite pensar en la cantidad de informacin que se maneja dentro de las instituciones, empresas privadas y pblicas no solo en nuestra localidad o nuestra entidad federativa, sino de una forma global. En esta poca, cada da es ms fcil el tener acceso a la informacin de cualquier tipo, esto es gracias al acceso a la red de internet.Si este caso lo enfocamos a las empresas o a los negocios, donde vivimos tambin en una era globalizada, la cantidad de informacin que las empresas manejan cada da es mayor; se cuenta con mucha informacin y poco tiempo para analizarla. Es por eso que es de suma importancia contar con un proceso para la gestin de la informacin que pueda de ser de fcil y rpido acceso para as los directivos o lideras puedan tomar decisiones importantes en corto plazo. Esto es lo que la Business Intelligence (Inteligencia de Negocio) nos ofrece.

BUSINESS INTELLIGENCELa Business Intelligence es BI es un proceso interactivo para explorar y analizar informacin estructurada sobre un rea (normalmente almacenada en un datawarehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones.El objetivo bsico de la Business Intelligence es apoyar de forma sostenible y continuada a las organizaciones para mejorar su competitividad, facilitando la informacin necesaria para la toma de decisiones. El primero que acu el trmino fue Howard Dresner que, cuando era consultor de Gartner, populariz Business Intelligence o BI como un trmino paraguas para describir un conjunto de conceptos y mtodos que mejoraran la toma de decisiones, utilizando informacin sobre qu haba sucedido (hechos).Mediante el uso de tecnologas y las metodologas de Business Intelligence pretendemos convertir datos en informacin y a partir de la informacin ser capaces de descubrir conocimiento.

DatawarehouseUn DataWarehouse es un conjunto de datos orientado a temas, integrado, no voltil, estable y que se usa para el proceso de toma de decisiones. Un DataMart es un subconjunto sectorial del DW a menudo perteneciente a un departamento concreto. El DataWarehouse asla los sistemas operacionales de las necesidades de informacin para la gestin. Un cambio en los sistemas operacionales no debe afectar al DW/DM.No disear y estructurar convenientemente y desde un punto de vistacorporativo el DataWarehouse y los DataMarts generar problemas que pueden condenar al fracaso cualquier esfuerzo posterior: informacin para la gestin obtenida directamente a los sistemas operacionales, florecimiento de DataMarts descoordinados en diferentes departamentos, etc.

DatamartUn datamart o mercado de datos es un conjunto de hechos y datos organizados para soporte decisional (toma de decisiones) basados en la necesidad de un rea o departamento especfico. Los datos son orientados a satisfacer las necesidades particulares de un departamento dado teniendo solo sentido para el personal de ese departamento y sus datos no tienen por qu tener las mismas fuentes que los de otro datamart.El modelo del datamart est definido por la forma en que el usuario necesita ver la informacin y cmo quiere que se le presente. Posee las mismas caractersticas de un Depsito de Datos, pero a un nivel ms especfico, pues contiene diferentes combinaciones y selecciones de los datos que se encuentran en el depsito de datos y ofrece una mayor personalizacin de los datos del departamento, permitiendo un manejo ms eficiente de la informacin histrica, ejecucin de procesamiento independiente del resto de los departamentos y un costo de almacenamiento y procesamiento inferior.

OLAPLas herramientas OLAP (Procesamiento Analtico en Lnea - Online Analytical Processing) permiten el anlisis de datos en forma interactiva. Se define como la tecnologa que permite que la informacin sea analizada de forma rpida, amigable e interactiva y que facilite la construccin de modelos cuantitativos complejos. Es una caracterstica del software que permite al usuario organizar, visualizar y resumir informacin desde distintas perspectivas, de manera rpida e interactiva.El OLAP incluye, principalmente, la incorporacin de grandes cantidades de datos dispersos y puede abarcar millones de datos con relaciones complejas. Su objetivo es contribuir al anlisis de estas relaciones mediante la facilitacin de la bsqueda de patrones, tendencias y excepciones. Debe soportar procesamiento lgico y estadstico de los resultados sin que el usuario tenga que programar, adems de incluir los requerimientos de seguridad para la confidencialidad y las actualizaciones concurrentes.El OLAP logra proveer una visin multidimensional de los datos por medio de la consulta interactiva y el anlisis de datos. Permite la profundizacin sobre niveles cada vez ms detallados o el ascenso a distintos niveles de resumen. Ofrece opciones de medicin de datos numricos mediante mltiples dimensiones, creando resmenes y consolidaciones. Debe responder con rapidez a las consultas, de forma tal que el proceso de anlisis no sea interrumpido y la informacin para la toma de decisiones no pierda valor.

DataminingDatamining es el proceso para descubrir e interpretar patrones desconocidos en la informacin mediante los cuales resolver problemas de negocio. Los usos ms habituales del Datamining son: segmentacin, venta cruzada, sendas de consumo, clasificacin, previsiones, optimizaciones, etc. Las herramientas de Datamining exploran las Bases de Datos en busca de patrones ocultos, permitiendo a partir de stos predecir las futuras tendencias y comportamientos de informacin nueva.Cabe aclarar, que algunas herramientas de Datamining permiten integrar datos histricos con entradas de datos en Tiempo Real, dando como resultado la posibilidad de ejecutar Datamining en Tiempo Real.

Indicadores Clave de Rendimiento (KPI Key Performance Indicators)Una vez que una organizacin haya analizado su misin, identificado los grupos de poder y definido sus objetivos, las organizaciones necesitan un sistema para medir su progreso hacia la consecucin de los objetivos. Los KPI son los instrumentos adecuados para llevarlo a cabo. Los KPI deben ser cuantificables y deben medir las mejoras en aquellas actividades que son crticas para conseguir el xito de la organizacin. Los KPI deben estar relacionados con los objetivos y con las actividades fundamentales de nuestra organizacin (aquellas que nos permiten obtener los resultados). Por ejemplo, en venta por telfono es fundamental atender las llamadas antes de que cuelguen; por lo tanto, el porcentaje de llamadas atendidas antes de 20 segundos podra ser un KPI.Distintas empresas de un mismo sector pueden tener distintos KPIs en funcin de sus modelos de negocio, objetivos o su propia idiosincrasia.Los KPIs que escojamos deben: Reflejar los objetivos del negocio. Ser crticos para conseguir el xito. Ser cuantificables y comparables. Permitir las acciones correctivas.Estos son algunos ejemplos:

CONCLUSINYa conociendo ms a fondo el proceso de Business Intelligence, es importante considerar los siguiente para que la implementacin pueda tener xito:1. Antes de comenzar con el proyecto se debe considerar la informacin necesaria. El uso de indicadores selectivos, sencillos y admitidos por todos los usuarios sera una buena forma de comenzar. La clave es tratar de no complicarse con indicadores y modelos complejos. 2. Es importante considerar para que se requiere de la informacin. Se debe de reconocer las mltiples necesidades particulares. Hay que recordar que la informacin ser utilizada para la toma de decisiones. 3. A quien va dirigida (algn departamento o direccin).4. Aspectos tcnicos y funcionales.Tambin hay que considerar que de no cumplir con los tiempos, presupuestos, no cubrir la satisfaccin del cliente, si no existe un retorno de la inversin, el proyecto podra estar destinado al fracaso.

FUENTES CONSULTADASChinchilla Arley, Ricardo.Mercado de datos: conceptos y metodologas de desarrolloTecnologa en Marcha, Vol. 24, N. 3, Julio-Setiembre 2011, P. 55-66

http://www.larioja.org/npRioja/cache/documents/458269_gestion_proyectos.pdf;jsessionid=1B8D05CB97AFBFF25E1C95364658B506.jvm1

http://itemsweb.esade.edu/biblioteca/archivo/Business_Intelligence_competir_con_informacion.pdfhttp://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/monograias/pighin-datamining.pdf