Inteligencia de Negocio

El BI (Inglés inteligencia de negocio ( BI ) y el apoyo del sistema de decisiones ( DSS )) es el ordenador para su uso por los responsables políticos y líderes empresariales. Designa los medios, herramientas y métodos que permiten recopilar, consolidar, modelar y restaurar los datos , materiales o inmateriales , de una empresa con el fin de ofrecer apoyo a la toma de decisiones y permitir a quien toma decisiones tener una visión general de la actividad que se está desarrollando. procesada.

Este tipo de aplicación se basa en una arquitectura común cuyas bases teóricas provienen principalmente de Ralph Kimball , Bill Inmon y DanLinstedt.

  1. Las operaciones de datos se extraen periódicamente de fuentes heterogéneas: archivos planos , archivos Excel , base de datos ( DB2 , Oracle , SQL Server , etc.), servicio web , datos masivos y se almacenan en un almacén de datos .
  2. Los datos son reestructurados, enriquecidos, agregados, reformateados, categorizados para ser presentados al usuario en forma semántica (vistas comerciales con significado) que permite a los tomadores de decisiones interactuar con los datos sin tener que conocer su estructura física de almacenamiento, de esquemas en estrella. que pueden difundir los hechos y medidas como dimensiones jerárquicas, informes pre-preparados configurables a cuadros de mando más sintéticos e interactivos.
  3. Estos datos se entregan a las distintas áreas funcionales (dirección estratégica, finanzas, producción, contabilidad, recursos humanos, etc.) a través de un sistema de seguridad o datamart especializado con fines de consultas, análisis, alertas predefinidas, ' data mining , etc.

La inteligencia empresarial es parte de la arquitectura más amplia de un sistema de información , pero no es un concepto que compita con la gestión de sistemas de información . De la misma manera que la gestión es una cuestión de sociología y economía , la gestión a través de las tecnologías de la información es constitutiva de dos campos radicalmente diferentes, a saber, la gestión y las tecnologías de la información . Para enriquecer el concepto con estas dos formas de pensar, es posible considerar un lado orientado a la ingeniería de TI llamado inteligencia empresarial , y otro lado que sirve más particularmente a los enfoques de gestión llamado información de gestión del sistema .

Definición

El término inglés inteligencia empresarial (BI) puede generar confusión con el concepto de inteligencia económica (IE). Business Intelligence no significa “  inteligencia económica  ”, contrariamente a lo que sugeriría una traducción literal (Cf. esta discusión) .

BI se diferencia de EI en tres formas:

Apuestas de la inteligencia empresarial

Actualmente, los datos de las aplicaciones comerciales se almacenan en una (o más) bases de datos relacionales o no relacionales.
Estos datos se extraen, transforman y cargan en un almacén de datos generalmente mediante una herramienta de tipo ETL ( Extract-Transform-Load ).

Un almacén de datos puede adoptar la forma de un almacén de datos o una despensa de datos . Como regla general, el almacén de datos agrega todos los datos de la aplicación de la empresa, mientras que los mercados de datos (generalmente alimentados a partir de datos del almacén de datos ) son subconjuntos de información sobre un negocio particular de la empresa (marketing, riesgo, control de gestión, etc.), usos específicos (análisis, informes, etc.), o incluso cumplir con requisitos o restricciones específicos (partición de datos, volumen, etc.). El término contador de datos o almacén de datos también se utiliza para designar una despensa de datos.

Los almacenes de datos le permiten producir informes que responden a la pregunta "¿Qué sucedió?" Pero también pueden diseñarse para responder a la pregunta analítica "¿Por qué sucedió esto?" Y a la pregunta de pronóstico "¿Qué pasará? ". En un contexto operativo, también responden a la pregunta "¿Qué está pasando ahora mismo?" ", O incluso en el caso de una solución de almacenamiento de datos activa" ¿Qué debería pasar? ".

La generación de informes es probablemente la aplicación de BI más utilizada en la actualidad y permite a los administradores:

Por supuesto, los programas utilizados para la elaboración de informes permiten reproducir las mismas selecciones y los mismos tratamientos de un período a otro y variar ciertos criterios para refinar el análisis. Pero informar no es, estrictamente hablando, una aplicación de apoyo a la toma de decisiones. El futuro pertenece más bien a los instrumentos tipo tablero equipados con funciones de análisis multidimensional tipo Olap. Función OLAP que se puede obtener de diferentes formas, por ejemplo a través de una base de datos relacional R-OLAP, o una base de datos M-OLAP multidimensional, o incluso en H-OLAP.

Datamarts y / o data warehouses pueden permitir así, vía OLAP, un análisis muy profundo de la actividad de la empresa, gracias a estadísticas que combinan información relativa a actividades aparentemente muy diferentes o muy distantes entre sí, pero cuyo estudio a menudo revela disfunciones, correlaciones o posibilidades de mejoras muy significativas.

La interoperabilidad entre los sistemas de almacenamiento de datos , las aplicaciones informáticas o la gestión de contenidos y los sistemas de informes se consigue mediante una gestión de metadatos .

Del tablero al hipercubo

La inteligencia empresarial se centra en medir:

Junta

Por ejemplo, es posible que queramos medir:

Obtenemos así una tabla con dos entradas:

A modo de ilustración, las tablas cruzadas de las principales hojas de cálculo permiten construir este tipo de cuadros de mando a partir de una base de datos .

Cubo

Si nos interesa una tercera dimensión de análisis, por ejemplo, la jerarquía geográfica de los puntos de venta (por país, región, tienda) pasamos entonces a un cubo . Las tablas dinámicas de Excel pueden representar este tipo de cubo con la "página", que representa los datos agregados para cada nivel jerárquico y para cada dimensión.

Hipercubo

Si nos interesa un eje de análisis adicional, por ejemplo la segmentación de clientes (por categoría, profesión, cliente), obtenemos un cubo con más de 3 dimensiones, llamado hipercubo . El término cubo se usa a menudo en lugar de hipercubo .

Navegación en un hipercubo

Las herramientas del mundo de la toma de decisiones ofrecen posibilidades de "navegación" en las diferentes dimensiones del cubo o del hipercubo:

Precauciones a tomar

Cada una de estas vistas parciales del cubo da como resultado una tabla de doble entrada (clasificación cruzada) o un gráfico generalmente bidimensional .

Así, aunque la navegación en el cubo es multidimensional, el decisor no tiene, en realidad, acceso a una síntesis, sino a multitud de cruces o visiones bidimensionales cuya exploración, larga y tediosa, en ocasiones es corta. - circuito por falta de tiempo. Esto puede conducir a costosos errores de decisión.

También puede ser útil combinar este enfoque con una iconografía de correlaciones , que permita una visión verdaderamente multidimensional , libre de redundancias.

Funciones esenciales de la inteligencia empresarial

Un sistema de información de decisiones (CIS) debe ser capaz de proporcionar cuatro funciones básicas: recopilación, integración, distribución y presentación de datos . A estas cuatro funciones se suma una función de administración , es decir el control del propio SID.

Función de recopilación

La función de recolección (a veces denominada bombeo de datos ) cubre todas las tareas que consisten en detectar, seleccionar, extraer y filtrar datos brutos de los entornos relevantes dado el alcance cubierto por el SID. Como es común que las fuentes de datos internas y / o externas sean heterogéneas, tanto técnica como semánticamente , esta función es la más difícil de configurar en un sistema complejo de toma de decisiones. Se basa en particular en herramientas ETL ( extracción-transformación-carga para extracción-transformación-carga).

Los datos de origen que alimentan el SID provienen de sistemas de producción transaccionales, con mayor frecuencia en forma de:

La función de recopilación también desempeña un papel de recodificación, si es necesario. Un dato representado de manera diferente de una fuente a otra requiere la selección de una única representación y, por lo tanto, una equidad útil para análisis futuros.

Función de integración

La función de integración consiste en concentrar los datos recopilados en un espacio unificado, cuya base informática esencial es el almacén de datos . Elemento central del sistema, permite que las aplicaciones de inteligencia empresarial oculten la diversidad del origen de los datos y se beneficien de una fuente de información común, homogénea, estandarizada y confiable, dentro de un sistema único y, si es posible, estandarizado.

De paso, los datos se purifican o transforman mediante:

También es en esta función donde se realizan los cálculos y agregaciones (acumulaciones) comunes a todo el proyecto.

La función de integración la proporciona generalmente la gestión de metadatos , que asegura la interoperabilidad entre todos los recursos informáticos , ya sean datos estructurados ( bases de datos a las que se accede mediante paquetes de software o aplicaciones), o no datos estructurados (documentos y otros recursos no estructurados, manipulados por sistemas de gestión de contenidos ).

Función de transmisión (o distribución)

La función de difusión pone los datos a disposición de los usuarios , de acuerdo con patrones correspondientes a los perfiles o profesiones de cada uno, sabiendo que el acceso directo al data warehouse no se corresponde generalmente con las necesidades específicas de un tomador de decisiones o administrador. 'Un analista. Por tanto, el objetivo prioritario es segmentar los datos en contextos de información altamente coherentes, fáciles de usar y correspondientes a una determinada actividad de toma de decisiones. Si bien un almacén de datos puede albergar cientos o miles de variables o métricas, un contexto de lanzamiento razonable solo tiene unas pocas docenas como máximo. Cada contexto puede corresponder a una despensa de datos , aunque no existen reglas generales con respecto al almacenamiento físico. Muy a menudo, un contexto de difusión es multidimensional , es decir, puede modelarse en forma de hipercubo ; luego puede estar disponible usando una herramienta OLAP .

Los diferentes contextos del mismo sistema de toma de decisiones no necesitan el mismo nivel de detalle. Muchos agregados o acumulaciones son de interés solo para ciertas aplicaciones y, por lo tanto, no necesitan ser administrados como agregados comunes por la función de integración: la administración de este tipo de especificidad puede ser manejada por la función de transmisión. Estos agregados pueden opcionalmente almacenarse de forma persistente o calcularse dinámicamente bajo demanda.

En esta etapa y a la hora de diseñar un sistema de denuncia, se deben plantear tres niveles de cuestionamiento:

Función de presentación

Esta cuarta función, la más visible para el usuario, rige las condiciones de acceso del usuario a la información, en el marco de una determinada interfaz hombre-máquina ( MMI ). Asegura el control de acceso y el funcionamiento del puesto de trabajo , el manejo de las solicitudes, la visualización de los resultados de una forma u otra. Utiliza todas las técnicas de comunicación posibles: herramientas ofimáticas , solicitantes y generadores de informes especializados, infraestructura web , telecomunicaciones móviles, etc.

Función de administración

Es la función transversal la que supervisa la correcta ejecución de todas las demás. Controla los datos del proceso de actualización , la documentación de los datos (los metadatos ), la seguridad , la copia de seguridad y la gestión de incidentes.

Proyecto de toma de decisiones

En una empresa, el volumen de datos procesados ​​crece rápidamente con el tiempo. Estos datos pueden provenir de proveedores, clientes, medio ambiente, etc. Esta cantidad de datos aumenta en función del sector y la actividad de la empresa. Por ejemplo, en los supermercados , la cantidad de datos recopilados todos los días es enorme (especialmente cuando las tiendas recopilan los recibos de pago).

La empresa tiene varias opciones para procesar este flujo de datos:

El proyecto de toma de decisiones corresponde a esta última opción. Se trata de procesar datos y almacenarlos de forma coherente a medida que aparecen. Por eso el proyecto de toma de decisiones es un proyecto sin límite de tiempo. Es decir que en cuanto la empresa pone en marcha este proyecto, no se detiene (salvo casos excepcionales). Wal-Mart (una cadena de supermercados ) es una de las empresas que más datos almacena (ha multiplicado sus datos por 100 en pocos años) y alcanzará en los próximos años El petabyte (1.000 terabytes ).

Para llevar a cabo estos proyectos de toma de decisiones, existen multitud de herramientas, cada una más o menos adaptada al tamaño de la empresa, la estructura de los datos existentes y el tipo de análisis deseado.

Recordatorio de la cadena de valor de la decisión

Fase de recopilación de requisitos

Deben documentarse particularmente tres áreas:

  1. el tipo de información que necesita el usuario del informe
  2. el tipo de reproducción (ergonomía, frecuencia, velocidad de reproducción)
  3. el sistema técnico existente: tecnologías utilizadas
Fase de diseño y elección técnica

Esto conduce a la elección de tecnologías precisas y un modelo particular.

Actores de código abierto

Actores que poseen

Notas y referencias

  1. “  ¿Qué es Business Intelligence (BI)?  "
  2. Metodología de un proyecto de almacenamiento de datos [1]
  3. cómo consultar una base de datos AzureSQL [2]
  4. descripción del sistema de gestión de dispersión de Dodeca [3]
  5. TABLA DE BI de Recuperación Legal http://www.procedurecollective.fr/fr/redressement-judiciaire/1322625/biboard.aspx
  6. descripción de BIME [4]
  7. descripción del tablero [5]
  8. descripción de BrightAnalytics [6]
  9. La suite BusinessObjects [7]
  10. [8]
  11. [9]
  12. Descripción OBIEE [10]
  13. Descripción de Hyperion “  https://www.solution-bi.com/solution-bi/solutions-epm/expert-bi-oracle-hyperion-ing/  ” ( Archivo • Wikiwix • Archive.is • Google • ¿Qué hacer? )
  14. descripción de qlikView [11]

Ver también

Artículos relacionados

Bibliografía