Resumen de Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos

## Introducción La **Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI)** reúne datos, herramientas y procesos para transformar información en decisiones empresariales acertadas. Su objetivo es integrar diversas fuentes de datos, presentar información relevante y permitir que los responsables tomen decisiones oportunas y bien informadas. > **Definición:** La Inteligencia de Negocios (BI) es el conjunto de tecnologías, procesos y prácticas que permiten recolectar, integrar, analizar y presentar datos para apoyar la toma de decisiones empresariales. ## Componentes del entorno de BI ### Datos del entorno de negocios - Pueden ser **estructurados** (tablas, bases de datos relacionales) o **no estructurados** (texto, correos, redes sociales). - Provienen de diversas fuentes internas y externas y deben **integrarse** para generar valor. > **Definición:** Datos estructurados son registros con formato fijo; datos no estructurados son contenidos sin esquema predefinido. ### Infraestructura de BI - Requiere una **base de datos potente** que capture datos relevantes a nivel empresarial. - Idealmente existe una visión unificada para evitar silos y facilitar el análisis. ### Herramientas de BI - Software para **analizar** datos, producir **informes**, responder consultas y medir el progreso mediante indicadores. - Tipos de funcionalidades (resumidas): informes predefinidos, informes parametrizados, tableros visuales, consultas ad hoc, exploración detallada (drill down), y pronósticos/escenarios. > **Definición:** Informe parametrizado: reporte que permite al usuario introducir parámetros para filtrar y personalizar la salida. ### Usuarios y métodos gerenciales - Los gerentes guían el **orden de análisis**, priorizan métricas y evitan que el exceso de datos desvíe la atención. - Es clave el equilibrio entre libertad de exploración y control gerencial. ### Plataforma de entrega - La información se entrega a través de sistemas gerenciales (por ejemplo MIS, ESS, DSS) que facilitan el acceso según el rol del usuario. ### Interfaz de usuario - Enfatiza **técnicas visuales**: tableros de control (dashboards) y cuadros de mando integral para sintetizar indicadores. ## Capacidades clave de BI y Analítica (BA) - **BI** y **BA** buscan entregar información apropiada casi en tiempo real. - Las herramientas analíticas ayudan a comprender información y definir acciones. ### Seis funcionalidades prácticas (cómo se usan) 1. **Informes de producción**: predefinidos según necesidades periódicas. 2. **Informes parametrizados**: permiten filtrar por fechas, regiones, productos, etc. 3. **Tableros de control y cuadros de mando**: visualizan KPIs para seguimiento rápido. 4. **Consultas y búsquedas**: usuarios crean informes ad hoc. 5. **Drill down**: pasar de una vista resumida a datos más detallados. 6. **Pronósticos, escenarios y modelos**: herramientas "what if" y técnicas estadísticas para prever y simular resultados. > **Definición:** Drill down es la técnica que permite navegar de un nivel agregado a niveles más detallados en los datos. ## Business Analytics (BA) - Emplea **algoritmos** para detectar patrones y analiza datos históricos para predecir comportamientos futuros. - Utiliza herramientas estadísticas, minería de datos y modelos predictivos. - El foco está en la construcción y uso de **modelos** que soporten pronósticos. > **Definición:** Business Analytics (BA) es el uso de técnicas estadísticas y algorítmicas para extraer patrones y realizar predicciones a partir de datos. ## BI vs BA: objetivos y preguntas que responden - BI responde preguntas descriptivas y diagnostica: **¿Qué sucedió? ¿Cuándo? ¿Quién? ¿Cuántos?** - BA busca explicaciones y predicciones: **¿Por qué sucedió? ¿Ocurrirá otra vez? ¿Qué pasaría si cambiamos X? ¿Qué relaciones ocultas existen en los datos?** Tabla comparativa | Aspecto | BI | BA | |---|---:|---:| | Preguntas típicas | ¿Qué pasó? ¿Cuánto? | ¿Por qué? ¿Qué pasará? | | Enfoque | Descriptivo y operati