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Inteligencia de Negocios - Coggle Diagram
Inteligencia de Negocios
componentes
Fuentes de datos: Las fuentes de datos son los lugares donde se originan los datos, estas fuentes pueden incluir bases de datos empresariales, archivos etc.
Extracción, transformación y carga (ETL): Esta etapa implica recopilar los datos de las fuentes y prepararlos para su análisis. Por último, los datos transformados se cargan en el almacén de datos.
Almacén de datos (Data Warehouse): Es un repositorio centralizado donde se almacenan los datos que se utilizarán en el análisis. El almacén de datos está diseñado para admitir consultas y análisis de datos empresariales.
Modelado de datos: En esta etapa, se construyen modelos de datos que representan las relaciones y estructuras de los datos almacenados. Esto puede incluir la creación de esquemas, tablas, dimensiones y medidas.
Herramientas de análisis y visualización: Estas herramientas permiten explorar los datos, realizar consultas, generar informes y visualizar la información de manera gráfica.
Análisis de datos: En esta etapa, se realizan análisis sobre los datos para descubrir patrones, tendencias y conocimientos ocultos.
Generación de informes:. Pueden incluir resúmenes ejecutivos, informes detallados, gráficos y visualizaciones relevantes para la toma de decisiones.
Generación de informes: Pueden incluir resúmenes ejecutivos, informes detallados, gráficos y visualizaciones relevantes para la toma de decisiones.
FASES
Desarrollo de informes y visualizaciones: Crear informes, tableros de control y visualizaciones para acceder y analizar los datos.
Análisis y descubrimiento de datos: Realizar análisis profundos y descubrir patrones y tendencias ocultas en los datos.
Desarrollo del almacén de datos: Crear la estructura de base de datos y configurar la seguridad y el acceso a los datos.
Implementación y despliegue: Configurar y poner en funcionamiento la solución de inteligencia de negocios en el entorno operativo.
Extracción y preparación de datos: Extraer y transformar los datos de diversas fuentes, asegurando su calidad y coherencia.
Capacitación y adopción: Capacitar a los usuarios finales para utilizar la solución y proporcionar soporte.
Diseño y planificación: Crear un plan detallado, incluyendo la arquitectura de datos, el diseño del almacén de datos y la selección de herramientas.
Mantenimiento y mejora continua: Realizar el mantenimiento necesario y realizar mejoras y actualizaciones periódicas.
Análisis de requisitos: Identificar las necesidades y objetivos comerciales, así como los tipos de datos y análisis requeridos.