jueves, 15 de febrero de 2018

1.1.5. Variables de análisis.



Las variables de análisis son aquellas que se incluyen en el proceso estadístico, son aquellas variables que realizan estudios analíticos sobre las variables de medición.
Las variables de análisis se utilizan principalmente para realizar estudios estadísticos como factores de riesgo, pre valencia del producto en el mercado, entre otras cosas.
Un ejemplo práctico es que se utilizan dentro de la empresa para poder determinar los diversos riesgos, la pre valencia del producto o el servicio dentro del mercado, local, nacional e internacional y también se obtienen fortalezas y debilidades de la empresa.


https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-1-conceptos-basicos/1-1-5-variables-de-analisis

1.1.4. Variables de medición



Las variables de medición son aquellas que representan la medición matemática de un aspecto del negocio.
Se utilizan para medirla productividad, las perdidas, las ganancias, entre otros aspectos que les pueden definir un sin número de indicadores que le permitirá a un ejecutivo tomar decisiones operativas o estratégicas.
Un ejemplo práctico es que si una empresa vende refrescos las variables de medición le ayudan a saber y a poder graficar cuantos refrescos se venden al día, cual es el más consumido, a qué tipo de personas les gusta el refresco, entre otras cosas se pueden aplicar las variables de medición.




https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-1-conceptos-basicos/1-1-4-variables-de-medicion

1.1.3 Tipos de sistemas de información


Podríamos definir los sistemas de información como un conjunto de elementos que interactúan entre ellos para conseguir un objetivo común: satisfacer las necesidades y demandas de información de la empresa.
Los objetivos de los sistemas de información son: conseguir la automatización de los procesos operativos de la organización, proporcionar información que sirva de apoyo en la toma de decisiones i, finalmente conseguir ventajas competitivas a través de la implementación gracias a la utilización eficaz i eficiente.
Algunas de las funciones de los sistemas de información son: visualizar los registros y datos en función de los requisitos y necesidades de los usuarios, ordenar y/o clasificar los registros y datos existentes, modificar, corregir o borrar registros o datos, entre otros.
Así pues, encontramos que:
Nivel estratégico: se encarga de todas las tascas propias de la alta dirección i, por lo tanto, las decisiones más importantes para la organización. Son decisiones no programadas y muy complejas ya que en definitiva son decisiones que afectan al planteamiento estratégico de la organización. Se apoyan con los sistemas de apoyo a los ejecutivos (ESS).
Nivel tácito (incluye el nivel de gestión o administración y el nivel de conocimiento): se encarga de realizar las tareas de supervisión y control de todas aquellas tareas que se han tomada a nivel operativo. Empieza a tener una visión más amplia del negocio. A menudo son decisiones semi – programadas y, por lo tanto son decisiones más complejas que las tomadas en el nivel operativo.En el nivel de gestión o administrativo, se apoya con los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) y a los sistemas de información de gestión (MIS). En el nivel de conocimiento, se apoya con los sistemas de oficina (OfficeS) y los sistemas de gestión del conocimiento (KWS).
Nivel operativo: se encarga de las tareas más rutinarias y ejecuta las operaciones. A menudo son decisiones programadas. Esto hace que sean decisiones simples y fáciles de tomar. Se apoyan con los sistemas de procesamiento de transacciones (TPS).
SISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES
Los sistemas de procesamiento de transacciones (TPS, Transaction Processing Systems) son sistemas de información computarizada creados para procesar grandes cantidades de datos relacionadas con transacciones rutinarias de negocios, como las nóminas y los inventarios.

SISTEMAS DE AUTOMATIZACIÓN DE LA OFICINA Y SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO

Existen dos clases de sistemas en el nivel del conocimiento de una organización. Los sistemas de automatización de la oficina (OAS, Office Automation Systems) apoyan a los trabajadores de datos, quienes por lo general no generan conocimientos nuevos, sino más bien analizan la información con el propósito de transformar los datos o manipularlos de alguna.
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GERENCIAL
Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems) no reemplazan a los sistemas de procesamiento de transacciones, más bien, incluyen el procesamiento de transacciones. Los MIS son sistemas de información computarizados cuyo propósito es contribuir a la correcta interacción entre los usuarios y las computadoras. Debido a que requieren que los usuarios, el software (los programas de cómputo) y el hardware (las computadoras, impresoras, etc.)
SISTEMAS DE APOYO A LA TOMA DE DECISIONES
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS, Decisión Support Systems) constituyen una clase de alto nivel de sistemas de información computarizada. Los DSS coinciden con los sistemas de información gerencial en que ambos dependen de una base de datos para abastecerse de datos. Sin embargo, difieren en que el DSS pone énfasis en el apoyo a la toma de decisiones en todas sus fases, aunque la decisión definitiva es responsabilidad exclusiva del encargado de tomarla.
SISTEMAS DE APOYO A EJECUTIVOS
Cuando los ejecutivos recurren a la computadora, por lo general lo hacen en busca de métodos que los auxilien en la toma de decisiones de nivel estratégico. Los sistemas de apoyo a ejecutivos (ESS, Executive Support Systems) ayudan a estos últimos a organizar sus actividades relacionadas con el entorno externo mediante herramientas gráficas y de comunicaciones, que por lo general se encuentran en salas de juntas o en oficinas corporativas personales.

http://pertutatis.cat/la-piramide-de-los-diferentes-tipos-de-sistemas-de-informacion/


1.1.2 Data Mart


Definiciones y conceptos.
Un Data mart es una versión especial de almacén de datos (data warehouse). Son subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del negocio pueda tomar mejores decisiones.
Los datos existentes en este contexto pueden ser agrupados, explorados y propagados de múltiples formas para que diversos grupos de usuarios realicen la explotación de los mismos de la forma más conveniente según sus necesidades.
Razones para crear un data mart
·       Fácil acceso a los datos que se necesitan frecuentemente.
·       Crea vista colectiva para grupo de usuarios.
·       Mejora el tiempo de respuesta del usuario final.
·       Facilidad de creación.
·       Costo inferior al de la aplicación de un completo almacén de datos.
El data warehouse es donde se guarda una vista de los datos de la organización los cuales pueden ser publicados, para que accedan a ellos los usuarios. estos datos son cargados mediante operaciones de extracción, transformación y carga (etl). este proceso limpia y valida los datos cargados. esta información es organizada y presentada al usuario en una forma que le permita fácilmente formular sus propias preguntas de negocio.

Conclusión

Se puede decir que los data marts son pequeños data warehouse centrados en un tema o un área de negocio específico dentro de una organización.

https://galiciacuamatzi.wikispaces.com/3.3.1+Definiciones+y+conceptos.

1.1.1 Data warehouse


Almacén de datos Data Warehouse

El termino Data Warehouse, o almacén de datos denota una base de datos utilizada para recoger, ordenar, registrar y almacenar la información de la base de datos operativa y así proporcionar una base con la que decidir en negocios.

Definición y Construcción Data Warehouse

Un almacén de datos es una base de datos de todos o algunos de los datos funcionales de la empresa. Es parte de la inteligencia; su propósito es proporcionar un conjunto de datos de referencia único, que se utilizan para la toma de decisiones en la empresa a través de las estadísticas y los informes realizados a través de las herramientas de informes. Desde un punto de vista técnico, que se utiliza principalmente para ‘descargar’ consultas de bases de datos operacionales que podrían afectar a su rendimiento.
Desde un punto de vista arquitectónico, hay dos formas de entender que:
La arquitectura de arriba hacia abajo, el almacén de datos es una base de datos de nivel minorista, que consiste en un repositorio integral y centralizado de negocio.

La arquitectura de abajo hacia arriba, el almacén de datos se hace poco a poco por Datamarts de la empresa, combinando así diferentes niveles de agregación y registro de datos dentro de la misma base de datos.


Ejemplo Datawarehouse (Telcel)

La empresa de telecomunicaciones Telcel del dueño Carlos Slim utiliza Datawarehouse un almacén de datos para poder tener resguardada grandes cantidades de información y evitar algún plagio o robo de esta. Ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza, así como para diseñar el análisis y la divulgación eficiente de datos y estas grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan.  

https://www.web20.co/desarrollo/almacen-de-datos-data-warehouse/



1.1 Conceptos básicos





Inteligencia De Negocios



Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.