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Componentes y Fases de la Inteligencia de Negocios - Coggle Diagram
Componentes y Fases de la Inteligencia de Negocios
Componentes de Inteligencia de Negocios
Extracción, transformación y carga (ETL)
La extracción implica recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos, sistemas transaccionales, archivos CSV, APIs, etc.
La transformación se refiere a la limpieza y estructuración de los datos para que sean coherentes y estén listos para el análisis.
La carga implica transferir los datos transformados a un repositorio centralizado, como un data warehouse.
Almacenamiento de datos
Un data warehouse es una base de datos centralizada que almacena grandes volúmenes de datos históricos y actuales.
Proporciona una estructura optimizada para consultas y análisis, y permite un acceso rápido y eficiente a los datos.
Análisis y modelado de datos
La minería de datos es una técnica utilizada para descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos.
El análisis estadístico permite realizar inferencias y tomar decisiones basadas en los resultados obtenidos.
El modelado predictivo utiliza algoritmos y técnicas para hacer predicciones futuras basadas en datos históricos.
Visualización y generación de informes
Las herramientas de visualización de datos permiten representar gráficamente los datos de manera intuitiva y comprensible.
Los informes generados resumen los resultados del análisis de manera clara y concisa, ayudando a los tomadores de decisiones a comprender la información relevante.
Distribución y colaboración
Los informes y análisis se distribuyen a través de diferentes canales, como correos electrónicos, paneles en línea o aplicaciones móviles, para que los usuarios finales puedan acceder a ellos de manera conveniente.
La colaboración en tiempo real permite a los usuarios compartir, discutir y colaborar en los datos y análisis, fomentando la toma de decisiones basada en datos de manera colaborativa.
Fases de la Inteligencia de Negocios
Planificación
En esta fase, se establecen los objetivos y requisitos del proyecto de BI en función de las necesidades y metas de la organización.
Se identifican las fuentes de datos relevantes y se definen las métricas y KPIs que se utilizarán para medir el rendimiento del negocio.
Recopilación de datos:
Se extraen datos de diferentes fuentes y se lleva a cabo la transformación necesaria para asegurar la calidad y coherencia de los datos.
Se pueden utilizar herramientas ETL para automatizar y agilizar este proceso.
Análisis y modelado:
Se aplican técnicas de análisis de datos, como la segmentación, el análisis de tendencias, la correlación y la predicción, para obtener información valiosa sobre el negocio.
El modelado permite crear modelos analíticos que ayudan a comprender mejor los patrones y comportamientos del negocio.
Presentación y distribución
Los resultados del análisis se presentan visualmente mediante gráficos, tablas y paneles interactivos, lo que facilita la comprensión y el análisis de la información por parte de los usuarios.
Los informes y visualizaciones se distribuyen a través de diferentes canales, como plataformas en línea, aplicaciones móviles o correo electrónico, para que los usuarios finales puedan acceder a ellos de manera conveniente.
Evaluación y mejora
En esta fase, se revisan los resultados de la Inteligencia de Negocios y se evalúa su efectividad para abordar los objetivos establecidos.
Se recopila retroalimentación de los usuarios finales para identificar áreas de mejora y oportunidades adicionales de análisis.
Se realizan ajustes y mejoras en el proceso de BI para garantizar su relevancia y eficacia continuas.