Especialista en Business Intelligence

(Sesión 1)

Microsoft SQL Server 2008 R2(Nov.2013)

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Business Intelligence

Agenda

• Introducción al curso• Verificación del aula virtual• Acceso a la DB del curso• Conceptos generales de B.I• Mercado de Business Intelligence• Componentes principales de la plataforma• Arquitecturas de BI de Microsoft y de SAP

Source: SAP AG

Business IntelligenceEs el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada para su explotación directa (reporting, análisis OLAP, minería de datos, etc.) o para su análisis y conversión en conocimiento como soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

Source: SAP AG

Propósito:Mejorar el desempeño de las organizaciones proporcionando un conocimiento amplio del negocio a los empleados, para conducirlos a tomar mejores y mas rapidas decisiones

Business IntelligenceVisión y Estratégia

Los beneficios son múltiples y están relacionados con el logro de los objetivos empresariales. Estos pueden ser entre otros:

Aumentar los Ingresos Construir programas de

lealtad con Clientes Administrar la eficiencia Tomar mejores

decisiones

Motivación

Cual es el Beneficio de usar BI?

Acceso centralizado a datos y aplicaciones

Refinar, analizar y ordenar datos

Aplicar conocimientos para entregar información relevante.

Aplicar conocimiento

para tomar acciones sobre

las excepciones.

Etapas en la creación del conocimiento

Nivel 1: Datos

Beneficios:• Visión integrada del cliente Mejor gestión y proactividad• Integración de los datos Compartir una vista única de la información• Asegurar que el contenido adecuado se vea por la persona que

corresponde

• Acceso centralizado a las comunicaciones, datos y aplicaciones.

• Acceso eficiente y rápido a los datos claves del cliente para una ágil toma de decisiones.

• Acceso centralizado a los sistemas de información y gestión del cliente.

• La administración e integración eficiente de los datos es el primer paso en la creación del conocimiento. Esto permite:

Nivel 2: Información

Beneficios:• Acceso a los datos de forma rápida, estructurada y

consistente.• Automatización de los procesos de difusión de la

información por los canales formales.

• Disponibilizar indicadores claves de gestión.

• Balance Score Card• Desarrollar análisis de

datos. • Publicación de reportes

de forma automatizada.

• Los datos deben ser transformados en información bajo una lógica de negocios para que sean comunicados a los responsables del control. Esto permite entre otras cosas:

Nivel 3: Conocimiento

Beneficios:• Proactividad y foco en las acciones.• Capacidad de analizar grandes volúmenes de datos e información, extraer

el conocimiento relevante.• Apoyar el proceso de toma de decisiones en la Organización.

• Análisis de Riesgo de Clientes

• Identificación de clientes con mayor potencial de fuga.

• Segmentación avanzada de los clientes.

• Detección e identificación de fraude.

• La información debe ser convertida en modelos de negocios estructurados y no estructurados que apoyen las decisiones empresariales. Estos modelos pueden ser:

Nivel 4: Acciones

Beneficios:• Focalización de las acciones.• Proactividad frente a las necesidades de mercado.

• Campañas de Marketing personalizadas.

• Identificación de gustos y preferencia.

• Acciones proactivas a potenciales clientes.

• Acciones de retención de clientes.

• Acciones sobre posibles casos de fraude.

Acciones de retención.

Acciones de fidelización

Cambio de Segmento

Foco de Campaña de un nuevo

producto

• Las decisiones empresariales transforman nuestra organización y nuestro entorno, generan mayor competitividad y permiten el logro de nuestra estrategia.

Mercado de BISAP es el principal proveedor de Soluciones de BI. Según IDC al cierre del 2012 contaba el 19,7% de participación, seguido por IBM y SAS con 14.0% y 10.3% respectivamente.

Business Intelligence Componentes principales

Data Warehouse

Base de datos corporativa que replica los datos estructurados o no estructurados transaccionales una vez seleccionados, depurados y convertidos en forma de objetos para actividades de query y reporting. Un datamart (o mercado de datos) es una base de datos especializada, departamental, orientada a satisfacer las necesidades específicas de un grupo particular de usuarios

Base de datos corporativa que replica los datos estructurados o no estructurados transaccionales una vez seleccionados, depurados y convertidos en forma de objetos para actividades de query y reporting. Un datamart (o mercado de datos) es una base de datos especializada, departamental, orientada a satisfacer las necesidades específicas de un grupo particular de usuarios

Motor de Análisis(OLAP)

Metadata

Data Warehouse

ETL

Sistemas Fuente (OLTP)

DSS/EIS

Query & reporting

Son herramientas para la elaboración de informes, tanto en detalle como sobre información agregada, a partir de la información de los datawarehouses y datamarts. Desarrollo a medida y/o herramientas para una explotación libre.

Son herramientas para la elaboración de informes, tanto en detalle como sobre información agregada, a partir de la información de los datawarehouses y datamarts. Desarrollo a medida y/o herramientas para una explotación libre.

Motor de Análisis(OLAP)

Metadata

Data Warehouse

ETL

Sistemas Fuente (OLTP)

Query&Reporting

OLAP

OLAP (on-line analytical processing): herramientas que manejan interrogaciones complejas de bases de datos relacionales, proporcionando un acceso multidimensional a los datos, capacidades intensivas de cálculo y técnicas de indexación especializadas.

OLAP (on-line analytical processing): herramientas que manejan interrogaciones complejas de bases de datos relacionales, proporcionando un acceso multidimensional a los datos, capacidades intensivas de cálculo y técnicas de indexación especializadas.

Motor de Análisis(OLAP)

Metadata

Data Warehouse

ETL

Sistemas Fuente (OLTP)

Query&Reporting

Arquitectura de BI de SAP

Heterogeneous data sources

Arquitectura de BI de MicroSoft (SQL Server 2008R2)

END USER TOOLS AND PERFORMANCE MANAGEMENT APPS

Excel PerformancePoint Server

BI PLATFORMSQL Server

Reporting ServicesSQL Server

Analysis Services

SQL Server DBMS

SQL Server Integration Services

SharePoint Server

DELIVERY

Reports Dashboards Excel Workbooks

AnalyticViews Scorecards Plans

Arquitectura de Integration Services

Runtime engine The Integration Services runtime saves the layout of packages, runs packages, and provides support for logging, breakpoints, configuration, connections, and transactions.

Tasks and other executables The Integration Services run-time executables are the package, containers, tasks, and event handlers that Integration Services includes. Run-time executables also include custom tasks that you develop. Data Flow engine and Data Flow

components The data flow engine provides the in-memory buffers that move data from source to destination, and calls the sources that extract data from files and relational databases. The data flow engine also manages the transformations that modify data, and the destinations that load data or make data available to other processes.

Tareas y otros ejecutables

Motor e interface de ejecución

Componentes de flujo de datos