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Business Intelligence (BI) - Coggle Diagram
Business Intelligence (BI)
Tipos de Usuarios
Consumidores de información
Directivos, gestores, responsables
Acceden a informes, dashboards y cuadros de mando
Productores de información
Utilizan herramientas de datamining, diseño de informes y OLAP
Estadísticos, analistas, desarrolladores
Componentes de BI
Datawarehouse
Almacén de datos estructurados y no estructurados
Características: Orientado a un área, integrado, indexado en el tiempo, no volátil
Data Mart
Subconjunto del datawarehouse para áreas específicas
Pueden ser dependientes (alimentados por el datawarehouse) o independientes (alimentados directamente de las fuentes)
Proceso ETL
Transformación: Estructurar y sumarizar datos
Integración: Validar y cargar datos en el datawarehouse
Limpieza: Eliminar duplicados y corregir errores
Actualización: Cargar nuevos datos periódicamente
Extracción: Recuperar datos de fuentes
Metadata
Diccionario de datos que describe el significado de los datos almacenados
Fuentes de información
Sistemas departamentales (hojas de cálculo, presupuestos)
Fuentes externas (estudios de mercado, datos públicos)
Sistemas operacionales (ERP, CRM, SCM)
Herramientas de Acceso
OLAP (Online Analytical Processing): Análisis multidimensional
Herramientas de visualización (dashboards, scorecards, informes)
Calidad de los Datos
Problemas comunes.
Duplicidad, errores en sistemas transaccionales, falta de estandarización
Recomendaciones
Auditoría de datos, programas de calidad de datos, métricas de calidad
Características
Precisión, integridad, coherencia, totalidad, validez, disponibilidad, accesibilidad
Importancia
La calidad de los datos es crítica para la toma de decisiones
Herramientas de BI
OLAP
Análisis multidimensional
Dashboards y Scorecards
Visualización de indicadores clave
Datamining
Descubrimiento de patrones en los datos
Generadores de informes
Creación de informes estándar
Herramientas de consulta e informes
Para usuarios finales
Herramientas de planificación y modelización
Simulaciones y previsiones
Text mining
Análisis de información no estructurada (correos, informes, etc.)
Visualización avanzada
Representación gráfica de datos
Ejemplos de Uso
Segmentación de clientes
Identificación de patrones de compra
Análisis de ventas
Ventas por región, producto, tiempo
Previsión de demanda
Análisis de tendencias históricas
Optimización de operaciones
Mejora de procesos internos