1 OCTUBRE 2006 ([email protected] [email protected])

2 INDICE Cuál es el problema? Qué es BI? Etapas Tipos de BI Descripción de Proyecto en AR

3 PROBLEMA El mayor peligro para un área de negocio son sus “puntos ciegos”. Es el peligro que uno no ha notado y por ende no ha enfrentado. Las características del negocio que uno ignora Las buenas noticias se elevan a las jefaturas rápidamente, las malas quedan sepultadas en las profundidades de la jerarquía de la organización

4 Dijo Gartner Group en 1996 Para el año 2000 la “Democracia de la Información” surgirá en las empresas con visión de futuro, con información de inteligencia del negocio y sus aplicaciones disponibles para los empleados, consultores, clientes, proveedores y el público. La clave para sobrevivir en un mercado competitivo es estar delante de la competencia. Tomar buenas decisiones de negocio basadas en información precisa y actualizada requiere más que la intuición. El análisis de datos, herramientas de reporte y query pueden ayudar a los usuarios del negocio a navegar por un mar de datos para sintetizar información vaiosa a partir de ello. Estas herramientas, hoy día caen colectivamente bajo la categoria de “BUSINESS INTELLIGENCE”

5 ¿Que es BI? Proceso para recolectar, procesar y diseminar en forma profesional información para toma de decisiones a los líderes de las áreas de negocio

6 ¿Que es BI? BI es una amplia categoría de aplicaciones y tecnologías para recolectar, almacenar, analizar y proveer acceso a datos para ayudar a usuarios en una empresa a tomar mejores decisiones.

7 ¿Qué es BI? Incluye las actividades de – Sistemas de Apoyo a la decisión (DSS) – Queries y reportes – On Line Analytical process (OLAP) – Análisis estadístico – Pronósticos – Data mining.

8 Etapas del proceso 1. Búsqueda de las fuentes de datos (sourcing) – Se extrae información de múltiples fuentes de datos

9 Etapas del proceso 2. Análisis de datos – Síntesis de conocimiento útil a partir de conjuntos de datos. Se estiman tendencias, se integra y sumariza información, se validan modelos de comprensión de la realidad y se predicen tendencias. Este proceso se conoce también como “data mining” y se usan herramientas como Teoría de probabilidades, métodos estadísticos (regresión), investigación operativa (teoría de colas) e inteligencia artificial

10 Etapas del proceso 3. Alerta ante la situación (Situation awareness) – Se debe filtrar la información irrelevante para el negocio y su entorno. Nos referimos a poner en perspectiva la información disponible relacionada con el contexto del negocio

11 Etapas del proceso 4. Análisis de riesgo Una vez que se descubre posibles acciones a tomar, este análisis ayuda a pesar los riesgos presentes y futuros, costos o beneficios de tomar una determinada acción. De aquí se obtienen las mejores opciones disponibles.

12 Etapas del proceso 5.Soporte de la decisión Se busca ayudar a analizar y tomar mejores decisiones de negocio. Presenta la información que uno necesita, cuando la necesita.

13 TIPOS DE BI INFORMES EMPRESARIOS Las herramientas de construcción de reportes se usan para generar reportes estáticos altamente formateados (desde la década del ’50) Se destinan a una amplia distribución entre muchas personas

14 TIPOS DE BI ANALISIS DE CUBOS Se usa para análisis básicos que pueden anticiparse previamente Ej: análisis de ventas por región para determinado período de tiempos y su análisis por producto y vendedor

15 TIPOS DE BI ANALISIS Y QUERIES AD-HOC Permite investigación de datos de la empresa. Se va al nivel de transacción El comprador accede al análisis del cubo pero no puede determinar que está pasando basado en lo que comparó a través del cubo Debe investigar muchas áreas de la base de datos para determinar que sucede usando queries ad-hoc

16 TIPOS DE BI ESTADISTICAS Y MINERIA DE DATOS (D.Mining) Se usa para descubrir relaciones sutiles entre los datos y formular tendencias Se usa estadística y funciones matemáticas avanzadas.

17 TIPOS DE BI Data mining es analizar los datos para identificar patrones y establecer relaciones. En ello incluimos – Asociación: búsqueda de patrones de conexión entre eventos – Secuencia: búsqueda de patrones en que un evento implica otro – Clasificación: búsqueda de nuevos patrones – Clustering: hallazgo de grupos de hechos no conocidos previamente – Forecasting: descubrimiento de comportamiento de los datos que pueden llevar a predicciones razonables sobre el futuro

18 TIPOS DE BI DISTRIBUCION Y ALERTAS Mecanismos automáticos de distribución de reportes y alertas a muchas personas Mecanismos de suscripción a informes

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20 PROYECTO FRACASADO Que hicimos mal? Muchas cosas

21 ALINEAMIENTO NEGOCIO-TI No había en la compañía alguien que, conociendo el negocio, tuviera orientación hacia Tecnología de la Información.

22 GLOBALIDAD DEL PROYECTO No se hizo un proyecto global. Se compró lo que se consideró la herramienta líder del mercado. Se minimizaron las condiciones de implantación (dimensionamiento de HW y software asociado).

23 EXPERIENCIA Se trabajó pensando que con solo leer los manuales y asistir a cursos alcanza, minimizando el valor de la experiencia en la implantación de nuevas tecnologías.

24 DEFINICION DEL PRIMER PROYECTO Se comenzó con un proyecto de data- warehouse muy grande que pretendió modelizar el funcionamiento de gran parte del área comercial de la compañía

25 ROL DEL PROVEEDOR No se asoció al proveedor al éxito o fracaso del proyecto en su totalidad, sino sólo con la instalación de la herramienta

26 MODERNIDAD No se puede estar en la “cresta de la ola” tecnológica sin disponer del dinero suficiente para desandar los eventuales errores.

27 2004 NUEVO PROYECTO

28 Estadísticas operacionales y Tráfico Business Intelligence Gerencia de Sistemas – Oct 2003

29 2004-NUEVO PROYECTO Analizamos herramientas... y volvimos a seleccionar la misma Decidimos lanzar un proyecto inicial más limitado con la idea de en un futuro unir varios “data- marts” (enfoque bottom-up)

30 2004-NUEVO PROYECTO Contratamos consultoría que fue a su vez coaching para nuestro personal (expertos en temas operacionales y contables del negocio) El futuro del proveedor en la compañía era dependiente del resultado de este proyecto (compromiso con el máximo nivel del proveedor)

31 2004-NUEVO PROYECTO Datos de vuelos, principalmente relacionados con: – Puntualidad Demoras Cancelaciones Desvíos – Consumo de combustible – Utilización de flota y seguimiento vuelos – Ocupación de asientos

32 Aerolineas Argentinas Modelo Fisico – Business Inteligence

33 Aerolineas Argentinas Modelo Lógico – Business Inteligence

34 Aerolineas Argentinas Jerarquías – Drilling – Reports (ejemplo de navegación entre cuatro jerarquías) JERARQUÍA LÍNEA JERARQUÍA VUELO Reporte navegable: Red -> mercado -> mercado origen / destino -> Origen / destino Análisis de Indicadores de tráfico por área y mes de operación. JERARQUÍAS VARIAS: TIEMPO, TRAMOS

35 Estadísticas operacionales y Tráfico Business Intelligence

36 Data Marts implantados y en curso (2006) Estadísticas operacionales y de tráfico. Pasajeros frecuentes (Relación con CRM). Presupuesto económico y financiero. Billetes Pendientes de Utilización y Revenue Accounting. Utilización de material aeronáutico. Call Center. Costos Aerocomerciales.

37 ASPECTOS CLAVE BI es una disciplina apoyada por un conjunto de herramientas. Varios tipos de análisis Análisis de un caso de fracaso. Análisis de un caso de éxito posterior

38 Gerencia de Sistemas