BUSINESS INTELLIGENCE Y GESTIÓN DOCUMENTAL

El llamado business intelligence o inteligencia empresarial agrupa una serie de disciplinas que influyen en la empresa. Se basa en el uso, estudio y análisis de datos para tomar decisiones acertadas. Además del conocimiento del entorno de la empresa, además del tipo de economía en la que se desarrolle. Las características de la competencia, el alcance de la empresa, etc.

Las tecnologías de la información y la comunicación (TICs) agrupan los elementos y las técnicas usadas en el tratamiento. Así como la transmisión de la información, principalmente la informática, internet y las telecomunicaciones.

En este programa de business intelligence veremos cómo usaremos estas tecnologías. Proporcionando herramientas de seguimiento y evaluación de los contenidos desde una plataforma e-Learning.

Abordaremos temas medulares tales como la utilidad de las bases de datos, cómo crear informes. Cuya información sea vital para las decisiones de la empresa y cómo organizar estos informes.

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El business intelligence nace para satisfacer la necesidad de analizar grandes cantidades de información. Ya sea en formato de informes, documentos, modelos, etc. Una de las mayores problemáticas de la empresa es organizar toda la información que se recaba para mejorar su funcionamiento.

En primer lugar, debemos conocer las etapas de las bases de datos y lo que representa para la empresa. Los dos procesos más relevantes son la selección de datos y la limpieza de los mismos. Por otro lado es importante estar al día de las distintas técnicas de aprendizaje automático y estadísticas utilizadas en minería de datos.  El potencial de este último elemento es, sin dudas, el precio del servicio.

Las empresas que demanden un plan de business intelligence primero deben haber divisado un problema específico. Pues de la problemática dependen las técnicas que se implementen para su solución.

Entre las herramientas de verificación más conocidas resaltamos la de consulta e informes. Esta vertiente del business inteligente comienza por definir la consulta, acceder a los datos. Para posteriormente efectuar una adecuada manipulación y cálculo, elaboración del informe. Y finalizar con la liberación o publicación del mismo.

Al igual están los distintos tipos y planificación de consultas empaquetadas, que se ejecutan con periodicidad. También existen las consultas ad-hoc, que tiene como característica ser recurrentes  y aleatorias. Y  responden a necesidades concretas del business intelligence.

Finalizaremos este segmento con las herramientas de análisis multidimensional que es únicamente posible con herramientas OLAP. Este tipo de instrumento usa una forma multidimensional de los datos, al igual que su vista lógica. Con independencia de cómo estén almacenados. Constan de un motor de cálculo y transformaciones, cálculo de estadísticas y agregados a lo largo de distintas dimensiones. Su soporte permite acertadas predicciones, simulaciones y análisis estadísticos.

Breve descripción de la minería de datos

Los datos se agrupan según características y naturaleza, siguiendo un patrón de organización pactado con anterioridad. Por ejemplo, los hechos suelen ser indicadores de negocio, tales como ventas, envíos, pedidos, reclamaciones o procesos de compras.  En otras palabras, son aquellas medidas numéricas que se incluyen en un sistema de business intelligence.

Dependiendo de la exigencia y la finalidad de base de datos de hechos, dependerá también el nivel de detalles de su información. Aunque estas tablas contienen las claves subrogadas de las dimensiones que definen su nivel de detalle. Sumando los indicadores que se incluyan en el plan de business intelligence. De ahí que antes de crear la tabla de hechos, se debe definir la información que se guardará.

A continuación señalaremos algunos pasos para diseñar las bases de datos de hechos. Comenzaremos eligiendo el datamart, luego se decide el grano estableciendo el significado de cada registro. Así como sus dimensiones, y teniendo en cuenta que los hechos deben ser específicos para cada tabla.

En este curso de business intelligence se aprenderá que la minería o prospección de datos (DM) es una fase del proceso de extracción de conocimiento (KDD). O sea,  es una etapa que integra los métodos de aprendizaje y estadísticos para obtener hipótesis de patrones y modelos. Con la intención de hacer predicciones futuras acertadas gracias a los resultados de los datos.

La minería de datos no es una mera extensión de los sistemas de informes del business intelligence. Se pueden llevar a cabo mediante herramientas tradicionales tales como los procesos lineales de pregunta, suposición, intuición, exploración de datos. Y construcción de un modelo. O, con la minería de datos que comienza con la búsqueda de datos. Aunque los analistas no renuncian a la posibilidad de explorar. Sino que el sistema encuentra y luego sugiere modelos.

Paradigmas del business intelligence

El business intelligence está articulado por varios paradigmas y aproximaciones al tema atendiendo a unos puntos de vista u otros. Uno de los más significativos es el ciclo de vida, el cual proporciona ventajas sin igual.

Entre los beneficios es que respeta el proceso de crecimiento de la idea hasta su maduración. Pues cuando la idea de business intelligence comienza por el diseño, es más fácil construir el sistema. Y, desde luego, la codificación resulta más efectiva, asegurando un desarrollo progresivo.

Parte del proceso es hacer controles con sistematicidad para detectar los errores a tiempo. Asegurándonos de no pasarnos los plazos de entrega y evitar sobrecargos por tardanzas o impagos.

La documentación se realiza simultáneamente al desarrollo, mejora la  comunicación interna entre el equipo de desarrollo y también con usuarios. Aumenta la visibilidad y posibilidad de control para la gestión del proyecto.

Desde otro punto de vista está el modelo secuencial o clásico que analiza los requisitos del software. Permitiendo una comprensión del dominio de la información y función requerida. Además del comportamiento, rendimiento e interconexión del business intelligence.

El diseño de estos modelos es un proceso largo de muchos pasos. Pero los más relevantes son:

• La estructura de datos.
• La arquitectura de software.
• Una representación de la interfaz.
• El detalle procedimental.

Plan de riesgo del proyecto de software

¿Por qué es necesaria la gestión del riesgo cuando realizamos un proyecto o cuando creamos un sistema de business intelligence? La respuesta menos complicada es que los proyectos tienen tendencia a complicarse y a crecer. Pues las ideas son más innovadoras, complejas y constan de diversas tecnologías.

Asimismo cuentan con mayor número de usuarios interactuando entre sí. Por otra parte, los cambios en los negocios cada vez son más radicales. Estos migran a la plataforma digital o clonan sus negocios para tener una presencia online. Y alcanzar más seguidores que luego serán clientes o consumidores.

No debemos perder de vista que la creación de un negocio siempre es una apuesta arriesgada. Aunque podamos encontrar apoyo en herramientas como el business intelligence. Construir software es un negocio arriesgado y se deben tener en cuenta los riesgos económicos, financieros, sociales y personales.

La planificación de la gestión de riesgos contiene qué acciones se realizarán para estabilizar o desensibilizar el proyecto. Teniendo en cuenta al menos diez riesgos principales, quién los afrontará y cuándo. Un sistema de business intelligence siempre ayudará en la gestión de riesgos. Sobre todo si hablamos de sistemas informáticos, cuya medición está al alcance de la mano.

Finalmente exhortamos a los encargados de riesgos deben estar alerta sobre los riesgos y evitar que estos sean ignorados. Un sistema de business intelligence bien diseñado puede ser el factor que evite muchas pérdidas a la empresa.