Lecturas

Lecturas Complementarias

Capítulo 1 - Introducción al Business Intelligence

1. Microsoft en la Salud
http://www.microsoft.com/health/es-xl/soluciones/Paginas/inteligencia-de-negocios.aspx

2. Qué es Inteligencia de Negocios
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/

3. Conocer la solución de BI que ofrece Intellego
http://www.intellego.com.mx/es/business-intelligence-inteligencia-de-negocios

4. Ejemplos prácticos de Business Intelligence
A continuación mostramos una serie de ejemplos reales (resumidos) de Business Intelligence:

Empresa conservera
Este caso práctico se refiere a uno de las mayores empresas conserveras de Galicia, con presencia internacional, más de 500 empleados y cerca de 100.000.000 € de facturación.

A pesar de que en el sector conservero es bien conocida la estacionalidad de las ventas (el consumo de atún en conserva se dispara en verano, debido a su participación en las ensaladas) y en diciembre (con motivo de la navidad), esta empresa no había sido capaz de optimizar la cantidad de producto finalizado que debía almacenar en stock para maximizar sus beneficios.

Mediante la implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), y tras el análisis minucioso de los datos históricos que guardaba la compañía, resultó posible rediseñar todo el proceso logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de incrementar la rentabilidad económica de la misma (independientemente de la producción y la demanda) en un 10%.

Cadena de supermercados
Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de Business Intelligence para averiguar cuál era el perfil de sus clientes más rentables e intentar hacer lo posible para fidelizarlos. 

Para ello, una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creación de una "tarjeta descuento", que vinculara a los clientes con el club del supermercado. Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente debía facilitar sus datos personales básicos (edad, sexo, origen...) y unos datos complementarios de sus preferencias. A cambio recibía descuentos eventuales en sus compras.

Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de extraer la información requerida mediante un sistema de soporte a la decisión. Entre las rarezas obtenidas en los resultados, cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía sustanciales diferencias en función de la ubicación geográfica, a pesar de que el límite del análisis era dentro de la propia Galicia.

Cooperativa lechera
En una cooperativa láctea de origen gallego, cuyos productos se publicitan en TV a nivel nacional, se habían desatado las alarmas debido a las grandes desviaciones económicas existentes, cada año, entre los parámetros estimados en enero y los resultados analizados doce meses más tarde.

Finalmente, para resolver el problema y potenciar al máximo sus sistemas informáticos tradicionales, la cooperativa decidió implantar un cuadro de mando integral (Balanced Scorecard) y realizar un seguimiento minucioso de sus objetivos estratégicos. Tras ocho meses desde la puesta en producción del sistema, consiguieron encontrar el origen de las desviaciones y tomar las acciones oportunas para enderezar la trayectoria operativa de la empresa.

Por otro lado, y como efecto colateral estrechamente relacionado, el sistema ha permitido analizar el impacto en las ventas de cada una de sus campañas publicitarias. Basándose la información contenida en sus propias bases de datos, la cooperativa ha conseguido desde entonces adaptar su publicidad para incrementar en un 8% su cuota de mercado.

Operador de telecomunicaciones
Este ejemplo hace referencia a uno de los mayores operadores de telecomunicación del mundo, con más de 91 millones de clientes en 220 países de los cinco continentes. Esta organización cuenta con 190.000 empleados y ofrece una gama completa de servicios de telecomunicaciones: telefonía local, internacional y móvil; internet y multimedia; transporte de datos; y difusión de TV por cable.

En los últimos años, la empresa ha venido utilizando los sistemas informáticos como un arma estratégica fundamental en la batalla entre operadores de telecomunicaciones. El objetivo de una de sus principales iniciativas ha sido reducir las inconsistencias en los datos y compartir la información de manera más eficaz entre las diferentes áreas de negocio, implementando en toda la organización estándares en el campo del software de gestión.

Peluquería local
Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta al público. Durante todo ese tiempo, las dueñas, dos chicas jóvenes y emprendedoras, habían trabajado todos los días de la semana (a excepción, naturalmente, de los domingos) para sacar adelante su negocio.

Al haber estabilizado su cartera de clientes, decidieron descansar un día más a la semana. Su primera opción fue cerrar los lunes, como las demás peluquerías de la zona. No obstante, decidieron basar su decisión en la información histórica que habían recogido en su pequeña aplicación de citas.

Los resultados obtenidos fueron contundentes, ya que el lunes resultó ser el cuarto día más rentable de la semana (probablemente como consecuencia del cierre de la competencia). Finalmente, el día elegido para descansar fue el martes.


Capítulo 2 - Metodologías y Herramientas aplicadas a soluciones BI

1. Kimball vs Inmon. Ampliación de conceptos del Modelado Dimensional.

2. Cinco estilos de BI

3. Herramientas de Inteligencia de Negocios




4. Nuevas tendencias en Inteligencia de Negocios



Capítulo 3 - Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocio

1. Gestión de Proyectos BI

2. Guía de éxito para El Director proyectos de Business Intelligence.

3. Implementación de inteligencia de Negocios paso a paso

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Capítulo 4 - Diseño de un Data Mart

1. Modelo dimensional de un proceso de negocio
http://es.slideshare.net/miguelorquera/modelo-dimensional-de-un-proceso-de-negocio-12802599?next_slideshow=1

2. Construcción de un DataWareHouse - FISI - UNMSM - DataWareHouse
http://es.slideshare.net/juliopari/t218162dw-t-construcciondatawarehouse?related=1

3. Sistema de información de gestión de tarjetas de crédito usando Datamart e inteligencia de negocios para el área comercial del banco RIPLEY PERU.
http://ateneo.unmsm.edu.pe/ateneo/bitstream/123456789/2654/2/Morales_Huanca_Luis_Alberto_2012.pdf


Capítulo 5 - Datawarehousing y Datawarehouse



Capítulo 6 - Poblando un Data Mart

1. SQL Server Integration Services
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms141026(v=sql.120)

2. What's New (Integration Services)
https://technet.microsoft.com/en-us/library/bb522534(v=sql.120).aspx

3. Developer's Guide (Integration Services)
https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms136025(v=sql.120).aspx


Capítulo 7 - Modelos Multidimensionales


Modelado multidimensional (SSAS)
https://msdn.microsoft.com/es-es/library/hh230904(v=sql.120).aspx










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Capítulo 9 - Medidas

1. Cubos Un cubo contiene un subconjunto de la información de un Data Mart o Data Warehouse. Su información se almacena en una estr...