
La inteligencia empresarial (BI) es una aplicación utilizada para dar sentido a los datos en bruto que una organización tiene. Los datos en bruto se limpian, almacenan y se aplican con lógica empresarial para que sean útiles para los usuarios de la empresa a la hora de tomar decisiones comerciales. Estos datos pueden presentarse en forma de informes y pueden mostrarse en forma de tablas, gráficos, etc., lo que es más eficiente y más fácil de analizar y tomar decisiones comerciales.
Durante todas las actividades comerciales, las empresas crean datos sobre clientes, proveedores y actividades internas. Basándose en estos datos, los empleados de varios departamentos como Recursos Humanos, Finanzas, Contabilidad, Marketing, etc. preparan su plan de trabajo.
La inteligencia empresarial abarca un conjunto variado de herramientas, entre las que se encuentra el Almacén de datos que consolida y carga los datos de los diferentes Sistemas de origen, mientras que las herramientas de informes como Query Designer, Web Application Designer y Analyzer se utilizan mayormente para crear informes que muestran los datos consolidados por el Almacén de datos para el análisis.
Business Intelligence es un producto de SAP que se centra principalmente en proporcionar a sus clientes/organizaciones una forma fácil de representar datos que podría ser útil para el análisis y la toma de decisiones comerciales.
En resumen, las herramientas de inteligencia empresarial transforman los datos en bruto en informes que se utilizan para la toma de decisiones y la previsión empresarial.
Las organizaciones tienen diferentes tipos de datos, como financieros, de recursos humanos, de clientes, de proveedores, etc., que se pueden almacenar en diferentes unidades de almacenamiento, como DBMS, hojas de cálculo de Excel, sistemas SAP R/3, etc. Incluso los datos internos de la empresa a menudo están distribuidos en muchos sistemas diferentes y no están particularmente bien formateados.
Un almacén de datos puede ayudar a organizar los datos. Reúne fuentes de datos heterogéneas que en su mayor parte son diferentes en sus detalles. Utilizando herramientas de BI, se pueden derivar informes significativos
OLTP(Procesamiento de transacciones en línea):
Los sistemas OLTP tienen datos detallados de transacciones diarias que cambian. Por ejemplo, R/3 u otra base de datos.
OLAP(Procesamiento analítico en línea):
Los sistemas OLAP tienen datos para fines de análisis. La entrada para este sistema es de los sistemas OLTP. Los datos de los sistemas OLTP se utilizan para preparar los datos con fines de análisis.
La inteligencia empresarial es un sistema OLAP.
Sistemas OLTP (Entorno operativo) | Sistemas DWH/OLAP (Entorno informativo) | |
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Objetivo | Eficiencia a través de la automatización de los procesos comerciales | Generar Conocimiento
(Ventaja Competitiva) |
Prioridades | Alta disponibilidad, mayor volumen de datos | Fácil de usar, acceso flexible a los datos |
Vista de datos | Detallado | Frecuentemente agregado |
Tiempo de los datos | Actuales | Históricos |
Operaciones de base de datos | Agregar, Modificar, eliminar, actualizar y leer | Leer |
Estructuras de datos típicas | Relacionales(tablas planas, normalización alta | Estructura multidimensional |
Integración de datos de varios módulos/aplicaciones | Mínimo | Integral |
Conjunto de datos | 6-18 meses | 27 años |
Archivo | Sí | Sí |
Además, consulte:- OLTP vs OLAP: Diferencia entre OLTP y OLAP
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