Business Intelligence

1. Business Intelligence El valor del Conocimiento Marcelo Ramirez

2. Motivación En los últimos años se ha acrecentado el interés por disponer de información altamente sintética como base para la toma de decisiones. Dicha información debe ser extraíble a partir de datos atómicos almacenados en Bases de Datos de múltiples sistemas de información

3. Motivación El interés por obtener información a partir de datos de producción se manifiesta bajo la forma de comentarios tales como: “Tenemos montañas de datos en la empresa y no los podemos explotar efectivamente.” “Deme solo la información que es relevante.” “Quiero información del cruzamiento de datos de producción, marketing y ventas.”

4. Motivación ¿Cual es el beneficio de introducir Inteligencia de Negocio en las organizaciones? • Aumentar los Ingresos • Construir programas de lealtad con Clientes • Administrar la eficiencia • Tomar mejores decisiones

5. Intelligent Information Delivery Aplicar conocimiento para tomar acciones sobre las excepciones. Aplicar conocimientos para entregar información relevante. Refinar, analizar y ordenar datos Acceso centralizado a datos y aplicaciones

6. 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. Nivel 1: Datos

7. 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 Cliente Indicadores claves Proveer a las personas de gestión herramientas para análisis de datos. Publicación de reportes de forma automatizada. Ej.:Reportes para campañas de marketing Nivel 2: Información

8. 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 cliente y generación de diferenciadores de atención. Detección e identificación de fraude. Generación de una estrategia personalizada de atención. Nivel 3: Conocimiento

9. 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. Nivel 4: Acciones Acciones de retención. Cambio de Segmento Acciones de fidelización Foco de Campaña de un nuevo producto

10. Business Intelligence Conocimiento de los Clientes

11. ¿Qué es Business Intelligence? Acción Datos Entendimiento Comercial Call Center Facturación Cobranzas A Datos: Centralizar información de múltiples fuentes en un Data Warehouse B Entendimiento: Herramientas de BI para analizar y mejorar el entendimiento del negocio C Acción: Actuar sobre los hallazgos realizados en el análisis

12. Business Intelligence: Facilitar el acceso, entendimiento y distribución de la información a lo largo y ancho de la organización • NECESIDADES: • Consultas y Reportes • Análisis Avanzado OLAP • Envío Proactivo de información • Minería de Datos • Comprensión de la gestión (KPI) • Conocimiento del Cliente (CRM Analítico) Incorporación de Business Intelligence a la Empresa

13. Commercial Consumer Clientes Finales (Internet, Paging, Celular) Clientes Corporativos Todo comienza aquí • Commercial Intelligence(Comercio Electrónico Inteligente) • Consumer Intelligence Proveedores de Contenido Más allá del Business Intelligence Desarrollo de aplicaciones orientadas a soportar la toma de decisiones así como distribución de información personalizada. Business Departamentos • Business Intelligence(Marketing, Operaciones, Finanzas) DataMart Data Warehouse Empleados

14. ¿Qué es un Data Warehouse? ¿Qué es un Data Mart? • Una Base de Datos • Poblada desde los Sistemas Operacionales • Usada para propósitos de análisis • Pude ser Centrada o No en el Cliente • Repositorio histórico

15. Data Warehouse Sistemas Fuente (OLTP) • Base de datos • Alimentada desde distintas fuentes de información Motor de Análisis (OLAP) DSS/EIS ETL Data Warehouse Metadata

16. ¿Por qué un Data Warehouse? • Reducción de tiempos y costos asociados con la consolidación de datos provenientes de distintas fuentes. • Acceso inmediato y flexible a información crítica de la organización. • Mejoras en la calidad de datos. • Incremento de productividad y reducción de costos en la disponibilidad de información. • Monitoreo del normal desenvolvimiento de las operaciones de la organización. • Capacidad de realizar comparaciones y obtener tendencias centrando la atención sobre los verdaderos “puntos problema”. • CRM Analítico

17. CRM OPERACIONAL Como atender a los clientes CRM COLABORATIVO Como sorprender a los clientes CRM ANALITICO Como recordar a los clientes (Bussiness Intelligence) Como identificar a los clientes (Data Mining) ¿CRM y Business Intelligence? CRM

18. ¿Qué saber de nuestros clientes? Fuentes de Información ¿Quienes son? Sistemas de Información de Clientes ¿Cómo interactúan? Sistemas de contacto con clientes ¿Cómo responden? Sistemas Operacionales ¿CRM y Business Intelligence? CRM Analítico Business Intelligence

19. Inteligencia de Negocios Centrada en el Cliente CRM Analítico Business Intelligence

20. ¿Qué es Minería de Datos? Data Mining La capacidad de extraer conocimiento útil y utilizable a partir de la información contenida en las bases de datos de las empresas. Los objetivos de un sistema Datamining nos permitiría analizar factores de influencia en determinados procesos, predecir o estimar variables o comportamientos futuros, segmentar o agrupar ítems similares, además de obtener secuencias de eventos que provocan comportamientos específicos.

21. ¿Qué es Data Warehousing? Data Warehousing Es un proceso, no un producto. Es una técnica para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible hasta ahora.

22. Ofertas de Tecnología para BI • Data Mining: Minería de Datos. Descubrir relaciones entre los datos • OLAP (Online Analytical Processing): Análisis en línea de datos transaccionales • Query & Reporting: Consultas y Reportes.Visualizar y manipular datos via multiples formatos re reportes. • Proactive Information Delivery: Entrega proactiva de información.Recepción de información, programada o por eventos, a través de canales como web, dispositivos inalámbricos o dispositivos de voz.

23. Alcances en la Organización Control de Gestión Tablero de Control Ejecutivo Nivel Directivo y Estratégico Indicadores de Gestión y KPI Nivel Táctico Analisis No Estructurado Analisis Estructurado Simulación y Mineria de Datos Metodologia BI y Balanced Scorecard Tecnología de Inteligencia de Negocio (OLAP) Data Warehouse Extracción, Consolidación y Transformarmación de Datos (ETL) Sistemas Integrado de Operación Modelo Único de Datos Nivel Gestión Operativa OLTP Aplicación 1 Aplicación 2 Aplicación n

24. GRACIAS Marcelo Ramirez