SSD (BD)

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• Con la aparición de los sistemas de gestión avanzados para las pequeñas y medianas empresas, éstas pueden acceder a funcionalidades que hasta hace poco eran impensables, a no ser que se dispusiera de una capacidad de inversión importante. Acceder a estas aplicaciones permite también obtener datos de todos los ámbitos del negocio. Tantos, que muchas veces se hace difícil trabajar de forma eficiente con dichos datos. 

1. Disponibilidad de los datos de gestion

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   • Es necesario disponer de los datos del negocio en todas las áreas relevantes, de cara a poder construir sobre ellos un sistema de inteligencia de negocio. 
2. Integracion y coordinacion de los datos

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   • En la empresa hay diferentes áreas y sistemas que generan datos, por lo que el proceso por el que dichos datos se convierten en información útil implica que se coordine su acceso, se integren las fuentes de manera adecuada, y se agreguen de forma correcta. 
3. Soporte a la decicion

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   • Una vez que se dispone de Los datos, si el sistema se ha montado de manera adecuada podremos disponer de información abstracta de negocio, que nos ayudará a entender mejor cómo está funcionando la empresa, y cómo y dónde trabajar para mejorar ficho funcionamiento. 

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• Los sistemas de reporting o de generación de informes son entornos que permiten el acceso simplificado y avanzado a los datos de la empresa. Se consideran los sistemas más sencillos de Inteligencia de Negocio. El objetivo final de estos sistemas es hacer que la información este disponible a las personas que lo requieran, en el momento adecuado y de forma sencilla y sistematizada. Todo ello garantizando la seguridad de la información. 

1. Aplicaciones especificas de Reporting
   1. BO Crystal Reports
   2. Jasper Reports
   3. Cognos
   4. Actuate-BIRT
   5. OpenLogic

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• Los procesos de extracción, transformación y carga son importantes ya que son la forma en que los datos se guardan en un data warehouse (o en cualquier base de datos). 

1. Extraccion

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   • Acción de obtener la información deseada a partir de los datos almacenados en fuentes externas. 
2. Transformacion

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   • Cualquier operación realizada sobre los datos para que puedan ser cargados en el data warehouse o se puedan migrar de éste a otra base de datos. 
3. Carga

   Annotations:

   •  Consiste en almacenar los datos en la base de datos final, por ejemplo el data warehouse objetivo normal. 
4. Aplicaciones especificas de ETL :
   1. Talend
   2. WebFocus-iWay Data Migrator Server
   3. Kettle

Annotations:

• Los sistemas de Datawarehouse (DW) son repositorios centralizados de información, donde se vuelcan los datos provenientes de las aplicaciones de la empresa. Esta información se recoge con el objeto de poder luego ser aprovechada mediante aplicaciones de reporting o de analítica. En definitiva los DW son la base para el funcionamiento de las aplicaciones OLAP, de soporte a la decisión y en general de la inteligencia de negocio

1. Orientada a temas

   Annotations:

   • Los datos en la base de datos están organizados de manera que todos los elementos de datos relativos al mismo evento u objeto del mundo real queden unidos entre sí. 
2. Variante en el tiempo

   Annotations:

   •  Los cambios producidos en los datos a lo largo del tiempo quedan registrados para que los informes que se puedan generar reflejen esas variaciones. 
3. No volatil

   Annotations:

   •  La información no se modifica ni se elimina, una vez almacenado un dato, éste se convierte en información de sólo lectura, y se mantiene para futuras consultas. 
4. Integrado

   Annotations:

   •  La base de datos contiene los datos de todos los sistemas operacionales de la organización, y dichos datos deben ser consistentes. 

Annotations:

• La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos, normalmente residentes en un DW. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.  •Predecir comportamientos futuros, en base a comportamientos pasados. • Clasificar la información del pasado, con los criterios temporales relevantes a la empresa • Segmentar los datos para poder entender mejor el comportamiento de la empresa 

1. Aplicaciones especificas de mineria de datos:
   1. KNIME
   2. SPSS Clementine
   3. R
   4. SAS Enterprise Miner

Annotations:

• Los sistemas de soporte a la decisión (Decision Support Systems, DSS) permiten explotar al máximo la información residente en una base de datos corporativa o DW, mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla. Están destinados a usuarios no técnicos, de perfil decisor, dentro de la empresa. El grupo más conocido de estas aplicaciones son los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System), que como su propio nombre indica están destinados a los perfiles más ejectuvios. 

1. Aplicaciones de tipo OLAP:
   1. Business Object
   2. IBM Cognos
   3. Oracle Hyperion

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• El concepto de cuadro de mandos, o Balance Score Card en Inglés (BSC), resume el objetivo de los sistemas de inteligencia de negocio: la obtención de datos relevantes para la toma de decisiones en el negocio. Un cuadro de mando resume de una forma abstracta y comprensible para el usuario final el análisis realizado en base a los datos gestionados en todo el entorno de inteligencia de negocio. Una versión más limitada del Cuadro de Mandos es el operativo, que se limita a dar una visión integrada del funcionamiento de la empresa a nivel operativo (por departamentos, personas, etc.). Es más reducido y por lo tanto más sencillo de implementar. 

1. Herramientas Con funcionalidad CMI
   1. ActiveStrategi Enterprise
   2. Cognos Metric Manager
   3. Crystal Decisions BSC sOLUTION