UNIVERSIDAD YACAMBU
Pregrado Virtual: Licenciatura en Contaduría Pública
Asignatura: Sistemas y Procedimientos Administrativos
Profesor:
Yaros Pérez
TRABAJO 2
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) y Gestión
del Conocimiento (Knowledge
Management)
1.
Inteligencia de Negocios (BI): Son software, aplicaciones o soluciones que se basan en la realización
de procesos que partan de la recolección de datos (bases de datos, estudios de
mercado, relaciones de ventas y de compras, etc.), continuando con su
clasificación, análisis, conclusiones y por ultimo la representación de los
resultados obtenidos; en muy corto tiempo, sencilla, actualizada y de manera
oportuna adaptándose a los cambios que enfrente. Estas aplicaciones tienen sus orígenes
de los fundamentos estadísticos los cuales se han aplicado de manera
tecnológica desde la década de lo años 80, en donde se realizaban de manera mas
sencilla los reportes de las diferentes áreas de la empresa que con el pasar de
los años han definido modelos de clasificación de la información, tales
como: clustering,
predictivos, series de tiempo, redes neutrales,
etc. Producto de esta evolución y de la
estrecha colaboración del usuario final, se pueden obtener una serie de
análisis descriptivos con la misma validez de los métodos estadísticos más
rígidos. Estas aplicaciones permiten a
sus usuarios: Obtener reportes
generales o específicos, crear una base
de datos de clientes y proveedores, recrear los diferentes escenarios con
respecto a una toma de decisión, realizar pronósticos de ventas y devoluciones,
intercambiar información entre los diferentes departamentos que integran a la
empresa u organización, realizar análisis
en deferentes dimensiones, generar y procesar datos, modificar el
esquema utilizado para la toma de decisiones, crear ventaja competitiva y
finalmente mejorar el servicio al cliente;
lo cual se traduce en un incremento del valor de la empresa.
2.
Gestión del Conocimiento
(KM): Es una nueva corriente
organizacional que utiliza como herramienta las Tecnologías de Información
(TI), enfocadas en incrementar la productividad intelectual del trabajador de
manera eficiente y al menor costo posible (considerando que el mayor costo
implica no aprovechar el conocimiento), para lo cual se hace necesario
derrumbar la resistencia en los trabajadores a compartir sus
conocimientos. Inicia su proceso
extrayendo de las diferentes persona que laboran en la empresa sus
conocimientos (hechos transformados en datos ordenados, clasificados y
analizados dentro de un contexto especifico e influenciado por la experiencia y
subjetividad de cada uno), para luego enmarcarlos en un sistema ordenado y
clasificado que permita unirlo al conocimiento de todas las demás personas y
por ultimo difundirlo, generando una retroalimentación que permita la acertada
y oportuna toma de decisiones en los diferentes niveles y secciones de la
empresa. La era de
a.
Tecnologías de Knowledge Management :
La clasificación de las tecnologías de información según su capacidad se
basa en el modelo de Nonaka y Takeuchi
(1995), pero antes, es importante resaltar que estas solo sirven de marco la
estructuración, análisis y difusión de la gestión del conocimiento, pero el
contenido del mismo es aportado por las personas. Según el modelo antes mencionado, las TI en
fusión del objetivo que se plantea, se pueden clasificar en:
·
Tecnologías
enfocadas a la codificación y transferencia de conocimiento:
Intranets (Redes Internas de
·
Tecnologías de información para la gestión del
conocimiento:
Document management systems: Este tipo de tecnología se enfoca en:
almacenar documentos y cualquier texto, controlar el acceso y la
seguridad de los documentos, auditar constantemente la administración de los
documentos y propiciar las búsquedas de cualquier tema específico. Podemos mencionar al Electronic
document management, el
cual es un sistema que solamente almacena documentos, audio, videos, libros,
etc. (conocimiento explícito) para que todos lo puedan chequear y clasificar,
aunque controlando el acceso.
·
Tecnologías enfocadas a la creación, codificación y
transferencia de conocimiento:
Groupware systems: Permite el trabajo entre un grupo de personas que se
encuentran físicamente en diferentes lugares, comunicándolos y facilitando la
cooperación, coordinación y resolución de problemas de almacenamiento y
difusión de información. Algunos
ejemplos son dos, Lotus Notes y Microsoft Exchange.
Business intelligence: Como la definimos anteriormente, realiza todas las actividades inherentes a la organización,
análisis y entrega de información de la empresa, incluyendo minería de datos,
la gestión del conocimiento, uso de aplicaciones analíticas, sistemas de
reportes (DataWarehousing) y modelado de diferentes
escenarios para la toma de decisiones.
Los elementos que la caracterizan son:
DSS (Sistemas de soporte a la toma de decisiones), modelado
multidimensional, Data Warehousing, Data Marts, Data Mining, OLAP (On line analitic
procesing), herramientas de consulta y reporte de datos, portales de información empresarial y
otros.
Arquitectura:
Knowledge based systems: Se basa en la inteligencia artificial de la década de los años 80,
considerándolos como sistemas expertos
(capaces de razonar con el uso de procedimientos como los que utiliza un
especialista, son producto de los conocimientos de quien lo define) o redes neuronales
(sistemas mas sofisticados que se valen de elementos estadísticos, retroalimentadose de manera automática con la obtención de
un resultado).
·
Tecnologías
enfocadas a la creación y codificación del conocimiento
Workflow systems: Automatiza un
proceso de negocio, a través de una secuencia razonable de actividades que se
realizan manual o automáticamente, codificando el conocimiento ya existente.
Knowledge map
systems: Representa una
lista de conocimientos específicos con sus respectivos autores, propiciando el
intercambio del conocimiento tácito.
De todo esto podemos decir que las TI y KM, se relacionan en la
concordancia de que las actividades que realizan buscan el logro de los
objetivos organizacionales con el uso de la combinación de estos dos recursos, apar asi ser mas competitivo y
poder enfrentarse a los cambios ambientales.
b. Tecnologías de Business Intelligence:
Para lograr la
transformación de una sistema de información convencional a un e-bussines, se necesita una serie de tecnologías como los
son:
·
CRM, Administración
de
·
·
SCM, Administración
de
·
·
BI, Inteligencia del
Negocio, (Business Intelligence)
de Raymond, año 2003. Permite detectar las tendencias y entender
las estrategias de una economía global de conocimiento, incluye todas las
actividades económicas, tecnológicas y sociales que interviene en el desarrollo
de una empresa. COGNOS, http://www.cognos.com/products/businessintelligence/index.html
; HYPERION, http://www.hyperion.com/ ; son algunos de los proveedores de este
software.
·
·
KM, Administración
del Conocimiento,
(Knowledge Management) de Allard Suzie y Holsapple Clyde, año 2002. Administra los tres recursos principales
con los que cuenta la empresa: las personas, los procesos y la tecnología. De las compañías vendedoras, se
mencionan: CORPORUM, http://www.cognit.no/home_multi/html/index.asp
; ARIKUS,
http://www.arikus.com/; ASINC, http://www.asinc.com/
·
·
RP, Planeación
de los Recursos
Empresariales (Enterprise Resource
Planning) de Kuei Chu-Hua, año 2002.
Permite el desarrollo de nuevas formas para elaborar y promocionar
productos, además de organizar, codificar y estandarizar procesos y datos de
negocios de la empresa en sus diferentes niveles, y la comunica con clientes
y/o proveedores en tiempo real. Sus
principales vendedores, son: SAP, http://www.sap.com/ ; BAAN, http://www.baan.com/solutions/erp/index.aspx
; Oracle, http://www.oracle.com/
Generalmente estas soluciones son aplicadas en las áreas de ventas,
mercadeo, finanzas, producción y distribución.
Las diferentes aplicaciones de BI tienen en común, los siguientes
aspectos: Multidimensionalidad; la información de los diferentes
departamentos, niveles y áreas puede ser representada en hojas de cálculo,
bases de datos, etc. Para que de esta manera sea flexible y accesible. Data Mining; permiten identificar las tendencias y los
comportamientos para extraer información y descifrar las relaciones en la bases
de datos que pueden identificar comportamientos poco visibles. Agentes; son programas que relativamente razonan,
por lo que pueden realizar tareas básicas sin intervención humana. Data Warehouse; Distribuye la información de todas las áreas
de la organización a las personas que toman las decisiones pertinentes y les
ofrece herramientas de búsqueda y análisis de estas informaciones. Este último
está conformado por una serie de datos de origen transaccional y operacional de
las organizaciones, conformando lo que se ha denominado como sistema de
población. Por su parte, IBM en cuanto
a la inteligencia de negocios, está basada en los productos DB2 Intelligent Miner for Data, DB2 Intelligent Miner for Relationship
Marketing, DB2 OLAP Server, DB2 DataJoiner y Visual Warehouse, así como los servidores RS/6000 S80 y S/390 Multiprise 3000.
En la actualidad
las soluciones de BI más conocidas son:
SAGENT SOLUTION PLATTFORM: Es un sistema
integrado que extrae, transforma, moviliza, distribuye y presenta la
información clave para la toma de decisiones en la empresa en un entorno
homogéneo.
MICROSTRATEGY:
Ofrece soluciones la obtención de un mayor
conocimiento
sobre la información que se maneja en la empresa.
BUSINESS OBJECTS:
Permite el acceso de forma sencilla a los datos
de la empresa, el análisis y la elaboración de informes.
COGNOS: Facilita el análisis y la toma de decisiones posee una
herramienta especial que permite la modelación, pronóstico – forecasting -, y simulación
- what-if - del negocio.
BITAM/ARTUS BUSINESS INTELLIGENCE SUITE: Agrupa la información y la utiliza como un activo que le permite a la
empresa identificar las oportunidades, mejorar las finanzas, atención al
cliente, los procesos
internos, el aprendizaje
del recurso humano y la innovación.
ORACLE9I APPLICATION SERVER: Permite acceder, analizar y compartir la información y tomar decisiones
precisas, basadas en datos en forma rápida.
c. Tecnologías para
toma de decisiones administrativas.
Podemos iniciar aclarando que
En problemas lineales "El SOLVER”: Se supone
que la tecnología maneja conocimientos específicos de un oficio, por lo que su
utilidad es imprescindible en la solución de problemas con el mayor ahorro
posible de los recursos disponibles.
Se nutre de un sistema de reglas
que determinan las acciones. Los pasos
para la construcción de modelos de programación lineal (PL), son los
siguientes:
1.- Definir la
variable de decisión.
2.- Definir la
función objetivo.
3.- Definir las
restricciones.
En el caso de
trabajar en una hoja de cálculo
de Excel: Se coloca en la fila 1 la explicación del movimiento, en la fila 2
la variable de decisión que son el número de acciones y sus valores
desde
- La celda que va a optimizar
- Las celdas cambiantes
- Las restricciones
Por lo que la hoja
tendrá este formato:
En dicho cuadro se
inicia con la “Celda objetivo”, en
donde se coloca la celda que se quiere optimizar, abajo se señala el valor de
la celda anterior, luego en “Cambiando
las celdas” se introducen las variables de decisión y para terminar debe de
llenar el área “Sujetas a las siguientes
restricciones con las restricciones”. Una vez realizado esto se pulsa "Opciones" y hace clic en "Asumir modelo lineal" para
accionar "Aceptar". Después se clickea "Resolver"
para la optimización, se lee el mensaje de finalización del Solver
en donde aparecerá si encontró una solución o hay que cambiar el modelo,
posteriormente podrá analizar un informe
de análisis de sensibilidad y así tomar la mejor decisión.
En problemas complejos, paquetes
estadísticos: SAS y SPSS,
aplicables en caso de la teoría
tecnológica del caos, la cual intenta explicar todos los fenómenos que, por su
complejidad y desorden, son muy interesantes para las ciencias. Por ejemplo: Si se tiene la mayor cantidad de datos
de las Tasas de Interés
Nominales anuales promedio ponderadas de un Banco
Comercial, primero se determina si el sistema es aleatorio o si sigue una
búsqueda sesgada al graficar los datos de la serie además de obtener los puntos
donde se concentran y comprobar la dimensión del atractor,
luego se calcula el exponente de Hurst para
normalizar las mediciones de la serie a estudiar en base al tiempo
(Análisis de Rango Reescalado), pero asumiendo que la tasa de interés
ofrecida por el banco es: Una variable
aleatoria independiente y con la misma varianza diaria, por lo que obtendríamos
la siguiente formula:
s2s(lu+ma+mi+ju+vi) = 52(lu)
Donde: lu, ma…,vi; son los diferentes días
de la semana y 2 es la varianza diaria. Esto es así dado que asumidasmartes,…viernes y
independencia,
todas las covarianzas correspondientes serán nulas, y
además dado que los rendimientos de las tasas son iguales, podemos factorizar
por la varianza del día lunes.
La formula
matemática para calcular el rango reescalado es la siguiente:
R/S = (aN)H
Donde: R = máx(XtN) – min(XtN)
= Rango entre el valor
máximo y el mínimo, S = Desviación
estándar de las desviaciones, a = una
constante, N = Número de observaciones
y H = Exponente de Hurst.
En resumen, lo más importante es tomar en cuenta que estos sistemas
deben ofrecer la información necesaria en las áreas y personas que deben tomar
una decisión específica y que con esta tecnología (BI) el usuario pueda ver todo
lo que ocurre en su organización de manera clara, sencilla, oportuna y
adaptable a los cambios para poder tomar ciertas decisiones en función de la
data, estos resultados pueden estar representados en escenarios, pronósticos,
mapas de conceptos y reportes.
d. Almacenes de datos
(datawarehouse).
1.1.- Definición:
1.1.1.- Un almacén de datos (del
inglés datawarehouse) es una
colección de datos orientadas a un dominio, integrado, no volátil y varía en el
tiempo que ayuda a la toma de decisiones de la empresa u organización.
Se trata, sobre todo, de un expediente
de una empresa más allá de la información transaccional y operacional,
almacenado en una base de datos diseñada para favorecer análisis y la
divulgación eficientes de datos (especialmente OLAP). El almacenamiento de los
datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de los datos
contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces
en unidades lógicas más pequeñas, llamadas los centros comerciales,
dependientes de los datos.
Generalmente, dos ideas básicas dirigen
la creación de un almacén de los datos:
Integración de los datos de bases de datos distribuidas y diferentemente
estructuradas, que facilita una descripción global y un análisis comprensivo en
el almacén de los datos.
Separación de los datos usados en operaciones diarias de los datos usados en
el almacén de los datos para los propósitos de la divulgación, de la ayuda en
la toma de decisiones, para el análisis y para controlar.
Periódicamente, se importan los datos
de sistemas del planeamiento del recurso de la empresa (ERP) y de otros
sistemas de software relacionados al negocio en el almacén de los datos para la
transformación posterior. Es práctica común normalizar los datos antes de
combinarlos en el almacén de datos, esta fase se suele realizar con una
herramienta extracción, transformación y carga (ETL). Dicha aplicación lee los
datos primarios (a menudo bases de datos OLTP de un negocio), realiza el
proceso cualitativo o la filtración (incluyendo, si se juzga necesario, desnormalización) y escribe en el almacén.
1.1.2.- Datawarehouse
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. Consolidar datos
desde una variedad de fuentes. Dentro del marco conceptual de Data Warehousing los agruparemos dentro del proceso de
Transformación de Datos.
Manejar grandes volúmenes de datos de
una forma que no era posible, o no era costo efectivo. A estos medios los
agruparemos en Procesamiento y Administración de Datos. Acceder a los datos de
una forma más directa, en “el lenguaje del negocio", y analizarlos para
obtener relaciones complejas entre los mismos
1.1.3.- Inmon[MicroSt96] (considerado el padre de las Bases de Datos) en
1992 propone la siguiente definición: "Un DW es una colección de datos
orientados a temas, integrados, no-volátiles y variante en el tiempo,
organizados para soportar necesidades empresariales".
1.1.4.- En 1993, Susan
Osterfeldt[MicroSt96]
publica una definición que sin duda acierta en la clave del DW: "Yo
considero al DW como algo que provee dos beneficios empresariales reales:
Integración y Acceso de datos. DW elimina una gran cantidad de datos inútiles y
no deseados, como también el procesamiento desde el ambiente operacional
clásico".
1.2.- Función
de un Almacén de Datos.
Un Almacén de Datos debe entregar la
información correcta a la gente indicada en el momento adecuado en el formato
correcto. El Almacén de Datos da respuesta a las necesidades de usuarios
conocedores, utilizando Sistemas de Soporte de Decisiones (DSS), Sistemas de
información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consulta o informes. Los
usuarios finales fácilmente pueden hacer consultas sobre sus Almacenes de Datos
sin tocar o afectar la operación del sistema.
El ambiente de un Data Warehouse queda definido por la suma de los diferentes DataMarts integrados, no sólo a nivel físico sino también a
nivel lógico. Su función principal es
apoyar a otros sistemas para la toma de decisiones.
1.3 Elementos
que integran un DW(Data Warehouse).
Los procesos que conforma el datawarehouse son: Extracción, elaboración, carga
y Explotación.
Componentes del Data Warehouse
Metadata
Uno de los componentes más importantes
de la arquitectura de un DW es el Metadata. Es
definido comúnmente como "datos acerca de los datos", en el sentido
de que se trata de datos que describen cuál es la estructura de los datos y
cómo se relacionan. El Metadata documenta
exactamente, entre otras cosas, qué tablas existen para esa aplicación, qué columnas
posee cada una de las tablas y qué tipo de datos se pueden almacenar. Los datos
son de interés para el usuario final, el Metadata es
de interés para los programas que tienen que manejar estos datos. Sin embargo,
el rol que cumple el Metadata en un ambiente de DW es
muy diferente al rol que cumple en los ambientes operacionales. En un ambiente
de DW el Metadata juega un papel fundamental.
Middleware
La función del Middleware
es la de asegurar la conectividad entre todos los componentes de la arquitectura
de un DW. El Middleware puede verse como una capa
API, en base a la cual los programadores pueden desarrollar aplicaciones que
trabajen en diferentes ambientes sin preocuparse de los protocolos de red y
comunicaciones en que se correrán. De esta manera se ofrece una mejor relación
costo/rendimiento que pasa por el desarrollo de aplicaciones más complejas, en
menos tiempo.
API
Application Programmer Interface.
Interfaz de Programación de Aplicación. Lenguaje y formato de mensaje
utilizados por un programa para activar e interactuar con las funciones de otro
programa o de un equipo físico. Asegura la conectividad entre todos los
componentes de una infraestructura informática. Es la estructura para enlazar
todas las aplicaciones en forma integrada.
Mecanismos de Extracción
Otro de los componentes de la
arquitectura de un DW son los sistemas OLAP. Estos tipos de sistemas están
orientados a la realización de análisis estratégicos de la información
contenida en un DW de una manera ad-hoc. Los análisis
estratégicos requieren de una visión dinámica y multidimensional de la
información diferente a la que se encuentra en los sistemas OLTP. Este tipo de
análisis esta orientado a procesar grandes volúmenes de datos de forma de poder
medir la evolución del negocio a través del tiempo, mediante la confección de
comparaciones, el estudio de indicadores, desviaciones, etc. Esto requiere la
posibilidad de realizar análisis Top Down, es decir que estos sistemas deben poseer el dinamismo
necesario para permitir la reformulación de la consulta realizada de acuerdo al
análisis de los resultados obtenidos en una primera instancia.
Mecanismos de Carga
Existen dos formas básicas de
desarrollar esta tarea, las que se explican a continuación.
Acumulación Simple: La
acumulación simple es, sin duda, la más sencilla y común, y consiste en
realizar una sumarización o resumen de todas las
transacciones comprendidas en el período de tiempo seleccionado y transportar
el resultado como una única transacción hacia el DW.
Rolling: El proceso de Rolling por su parte, se
aplica en los casos en que se opta por mantener varios niveles de granularidad. Para ello se almacena información resumida a
distintos niveles, correspondientes a distintas agrupaciones de la unidad de
tiempo.
1.4 Diseño de
un Data Warehouse
Para construir un Data Warehouse se necesitan herramientas para ayudar a la
migración y a la transformación de los datos hacia la bodega de datos. Ya
construido, se requieren medios para manejar grandes volúmenes de información.
Dependiendo de la estructura interna de los datos de
Ambiente Actual: Cualquier solución propuesta de Data Warehouse
debe estar muy orientada por las necesidades del negocio y debe ser compatible
con la arquitectura técnica existente y planeada de la compañía.
Ambiente De Negocios: Es indispensable tener el conocimiento exacto sobre el tipo de
negocios de
Ambiente Técnico: Se debe incluir tanto el aspecto de ambiente hardware: mainframes, servidores, redes, así como aplicaciones y
herramientas. Se dará énfasis a los Sistemas de Soporte en
Expectativas De Los Usuarios Un proyecto de Bodega de Datos no es un proyecto tecnológico, es
una forma de Vida de las Organizaciones y como tal, tiene que contar con el
apoyo de todos los usuarios y su convencimiento sobre su bondad.
e. Minería de datos (dataminig).
2.1.- Definición:
2.1.1.-
Tradicionalmente, las técnicas de
minería de datos se aplicaban sobre información contenida en almacenes de
datos. De hecho, muchas grandes empresas e instituciones han creado y alimentan
base de datos especialmente diseñadas para proyectos de minería de datos en las
que centralizan información potencialmente útil de todas sus áreas de negocio,
etc. No obstante, actualmente está cobrando una importancia cada vez mayor la
minería de datos desestructurados como información contenida en ficheros de
texto, en internet, etc.
2.1.2.- Dataminig
es el proceso de extracción de información significativa de grandes bases de
datos, información que revela inteligencia del negocio, a través de factores
ocultos, tendencias y correlaciones para permitir al usuario realizar
predicciones que resuelven problemas del negocio proporcionando una ventaja
competitiva.
Herramientas: Las herramientas de datamining predicen las nuevas perspectivas y pronostican
la situación futura de la empresa, esto ayuda a los mismos a tomar decisiones
de negocios proactivamente.
Fundamentos: Las técnicas de datamining, son el resultado de largos procesos de búsqueda
y desarrollo del producto, esta evaluación permite navegar a través del data en
tiempo real, datamining está lista para la aplicación
en los negocios ya que está soportada por tres tecnologías que ahora tienen
suficiente madurez, la recolección masiva de datos, el poder de las
computadoras con multiprocesadores y los algoritmos de datamining.
2.1.3.- Un sistema Datamining
es una tecnología de soporte para usuario final, cuyo objetivo es 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, sementar o agrupar ítems similares, además de obtener secuencias de
eventos que provocan comportamientos específicos.
Los sistemas Datamining
se desarrollan bajo lenguajes de última generación basados en la inteligencia
artificial y utilizando métodos matemáticos, tales como: Redes neuronales,
introducción de reglas, árboles de decisión y conjunto de reglas por clase. Soporta
también sofisticadas operaciones de análisis tales como los sistemas Scoring y aplicaciones de detección de fraude.
2.2.- Protocolo
de un proyecto de minería de datos
Un proyecto de minería de datos tiene varias
fases necesarias que son, esencialmente:
Comprensión del negocio y del problema que se quiere
resolver
Determinación, obtención y limpieza de los datos necesarios
Creación de modelos matemáticos
Validación, comunicación, etc. de los resultados obtenidos
Integración, si procede, de los resultados
en un sistema transaccional o similar
La relación entre todas estas fases
sólo es lineal sobre el papel. En realidad, es mucho más compleja y esconde
toda una jerarquía de subfases. A través de la
experiencia acumulada en proyectos de minería de datos se han ido desarrollando
metodologías que permiten gestionar esta complejidad de una manera más o
menos uniforme. Ejemplos de ellas son CRISP-DM y SEMMA.
2.3.- Tendencias
La minería de datos ha sufrido
transformaciones en los últimos años de acuerdo con cambios tecnológicos, de
estrategias de marketing, la extensión de los modelos de compra en línea, etc.
Los más importantes de ellos son:
La importancia
que han cobrado los datos no estructurados (texto, páginas de internet, etc.)
La necesidad
de integrar los algoritmos y resultados obtenidos en sistemas
operacionales, portales de internet, etc.
La exigencia de
que los procesos funcionen prácticamente en línea (por ejemplo, que
frente a un fraude con una tarjeta de crédito, ésta pueda ser cancelada casi al
instante)
f.
Minería Web (Web Mining).
La minería Web trata de descubrir patrones interesantes en la estructura,
el contenido y la utilización de los sitios Web. Herramienta imprescindible
para el webmaster, todavía tiene, sin embargo, un
largo recorrido por delante en el que la visualización juega un importante
papel
Sin embargo si nos ponemos en la piel
del webmaster
entendido como el responsable de
El término "Web mining" fue acuñado por O. Etzioni*
en 1996 y se podría definir como la
integración de información obtenida mediante los métodos tradicionales de la
minería de datos con información recogida sobre
Mapa conceptual de
Fuente: mapa creado por el autor con IHMC CmapTools v3.10
Minería de
Esta especialidad pretende revelar la estructura real de un sitio Web a través
de la recogida de datos referentes a su estructura y, principalmente a su
conectividad. Típicamente tiene en cuenta dos tipos de enlaces: estáticos y
dinámicos.
Minería de Contenido de
Su objetivo es la recogida de datos e identificación de patrones relativos a
los contenidos de
Minería de páginas Web, que extraen patrones
directamente de los contenidos existentes en las páginas. Los datos que se
utilizan en este caso son
Texto libre
Páginas
escritas en HTML
Páginas
escritas en XML
Elementos multimedia
Cualquier otro
tipo de contenido presente en
Minería de resultados de búsqueda, que intenta
identificar patrones en los resultados de los motores de búsqueda.
Minería de
Aquí lo que se intenta es bucear en los registros de los servidores (logfiles) sobre las transacciones informáticas que se
realizan en la web con el fin de encontrar patrones
sobre el uso que se le da. Por ejemplo páginas más visitadas recorridos
habituales, etc. Podemos distinguir también aquí:
Seguimiento de patrones generales de acceso.
Interesa en esta estrategia no los patrones de un visitante concreto son la
integración de ellos en tendencias generales que nos permitan reestructurar
Seguimiento personalizado de patrones de acceso.
Aquí lo que interesa es obtener datos sobre el comportamiento y la interacción
con nuestro sitio Web por parte de visitantes individuales a fin de establecer
perfiles de acceso / compra de forma que se pueda ofrecer una experiencia
personalizada a cada cliente. Caso arquetípico el de amazon.com y sus
sugerencias de compra.
La minería Web es una disciplina con un
importante potencial. Pese al creciente y enorme volumen de sitios Web
existentes, todavía es baja la
proporción de sitios Web que emplean herramientas de minería Web para analizar
su estructura, contenido y utilización en aras de un mejor servicio al usuario
y de la mejora del negocio.
Por otro lado la minería Web sufre de
los mismos problemas que la avalancha de datos general, hacen falta herramientas de visualización
que permitan digerir e interpretar los muchos resultados que proporciona.
La minería de Web se refiere al proceso
de descubrir la información o conocimiento potencialmente útil y previamente
desconocido a partir de datos Web. En
g. ERP.
Los sistemas de planificación de recursos
de la empresa (en inglés ERP, enterprise resource planning)
son sistemas de gestión de información que integran y automatizan muchas de las
prácticas de negocio asociadas con los aspectos operativos o productivos de una
empresa.
Los sistemas ERP son sistemas integrales de
gestión para la empresa. Se caracterizan por estar compuestos por diferentes
partes integradas en una única aplicación. Estas partes son de diferente uso,
por ejemplo: producción, ventas, compras, logística, contabilidad (de varios
tipos), gestión de proyectos, GIS (sistema de información geográfica),
inventarios y control de almacenes, pedidos, nóminas, etc. Solo podemos definir
un ERP como la integración de todas estas partes. Lo contrario sería como
considerar un simple programa de facturación como un ERP por el simple hecho de
que una empresa integre únicamente esa parte. Ésta es la diferencia fundamental
entre un ERP y otra aplicación de gestión. El ERP integra todo lo necesario
para el funcionamiento de los procesos de negocio de la empresa. No podemos
hablar de ERP en el momento que tan sólo se integra uno o una pequeña parte de
los procesos de negocio. La propia definición de ERP indica la necesidad de
"Disponibilidad de toda la información para todo el mundo todo el
tiempo".
Los objetivos principales de los
sistemas ERP son:
1.
Optimización de los procesos
empresariales.
2. Acceso a toda la información de forma confiable, precisa y
oportuna (integridad de datos).
3. La posibilidad de compartir información entre todos los
componentes de la organización.
4. Eliminación de datos y operaciones innecesarias (o redundantes).
5. Reducción de tiempos y de los costes de los procesos (mediante
procesos de reingeniería).
6. El propósito fundamental de un ERP es otorgar apoyo a los clientes
del negocio, tiempos rápidos de respuesta a sus problemas así como un eficiente
manejo de información que permita la toma oportuna de decisiones y disminución
de los costos totales de operación.
7.
Las características que distinguen a un
ERP de cualquier otro software empresarial, es que deben de ser sistemas
integrales, con modularidad y adaptables
8. Integrales, porque permiten controlar los diferentes procesos de la compañía
entendiendo que todos los departamentos de una empresa se relacionan entre sí,
es decir, que el resultado de un proceso es punto de inicio del siguiente.
9. Modulares. Los ERP entienden que una empresa es un conjunto de
departamentos que se encuentran interrelacionados por la información que
comparten y que se genera a partir de sus procesos. Una ventaja de los ERP,
tanto económica como técnicamente es que la funcionalidad se encuentra dividida
en módulos, los cuales pueden instalarse de acuerdo con los requerimientos del
cliente. Ejemplo: ventas, materiales, finanzas, control de almacén recursos
humanos, etc.
10. Adaptables. Los ERP están creados para adaptarse a la idiosincrasia de cada
empresa. Esto se logra por medio de la configuración o parametrización
de los procesos de acuerdo con las salidas que se necesiten de cada uno. Por
ejemplo, para controlar inventarios, es posible que una empresa necesite
manejar la partición de lotes pero otra empresa no. Los ERP más avanzados
suelen incorporar herramientas de programación de 4ª Generación para el
desarrollo rápido de nuevos procesos. La parametrización
es el valor añadido fundamental que se debe hacer con cualquier ERP para
adaptarlo a las necesidades concretas de cada empresa.
Otras características destacables de
los sistemas ERP son:
1.
Base de datos centralizada.
2. Los componentes del ERP interactúan entre sí consolidando todas
las operaciones.
3. En un sistema ERP los datos se ingresan sólo una vez y deben ser
consistentes, completos y comunes.
4. Las empresas que lo implanten suelen tener que modificar alguno de
sus procesos para alinearlos con los del sistema ERP. Este proceso se conoce
como Reingeniería de Procesos, aunque no siempre es necesario.
5. Aunque el ERP pueda tener menús modulares configurables según los
roles de cada usuario, es un todo. Esto es: es un único programa (con
multiplicidad de librerías, eso si) con acceso a una base de datos
centralizada. No debemos confundir en este punto la definición de un ERP con la
de una suite de gestión.
6. La tendencia actual es a ofrecer aplicaciones especializadas para
determinadas empresas. Es lo que se denomina versiones sectoriales o
aplicaciones sectoriales especialmente indicadas o preparadas para determinados
procesos de negocio de un sector (los más utilizados).
7.
Las soluciones ERP en ocasiones son
complejas y difíciles de implantar debido a que necesitan un desarrollo
personalizado para cada empresa partiendo de la parametrización
inicial de la aplicación que es común. Las personalizaciones y desarrollos
particulares para cada empresa requieren de un gran esfuerzo en tiempo, dinero
para modelar todos los procesos de negocio de la vida real en la aplicación.
Las metodologías de implantación de los
ERPs en la empresa no siempre son todo lo simples que
se desearía, dado que entran en juego múltiples facetas.
No hay recetas mágicas ni guiones
explícitos para implantaciones exitosas; solamente trabajo bien realizado, una
correcta metodología y aspectos que deben cuidarse antes y durante el proceso
de implantación, e inclusive cuando el sistema entra en función. Por ello,
antes, durante y después de la implantación de un ERP es conveniente efectuar
lo siguiente:
1.
Definición de resultados a obtener con
la implantación de un ERP.
2. Definición del modelo de negocio.
3. Definición del modelo de gestión.
4. Definición de la estrategia de implantación.
5. Evaluación de oportunidades para software complementario al
producto ERP.
6. Alineamiento de la estructura y plataformas tecnológicas.
7.
Análisis del cambio organizativo.
8. Entrega de una visión completa de la solución a implantar.
9. Implantación del sistema.
10. Controles de calidad.
11.
Auditoria del entorno técnico y del
entorno de desarrollo.
12. Benchmarking de la
implantación.
Implantación: Debido a su amplia
visión de aplicación dentro de la empresa, el sistema software ERP confía en
algunos de los software más largos que se hayan elaborado. Al implementar tal
sistema de software largo y complejo en una compañía se solía involucrar a un
grupo de analista, programador y usuarios. Esto fue, por lo menos, hasta el
desarrollo de la Internet
permitiendo a los consultantes tener acceso a las computadoras de la compañía
con el fin de poder instalar los datos actualizados y estandarizados de
implementación del ERP, sin ayuda profesional, puede ser un proyecto muy caro
para grandes compañías, especialmente para las transnacionales. Las compañías
especializadas en la implementación del ERP, sin embargo, pueden expedir estos
procesos y pueden complementar la tarea por debajo de seis meses con un sólido
examen piloto.
Los sistemas de planificación de
recursos empresariales están muchas veces estrechamente ligados a suplementar
la cadena administrativa y los sistemas de automatización logística. El
software de cadenas de suplemento administrativo puede extenderse a los
sistemas ERP para incluir enlaces con proveedores.
Con la implementación de los sistemas
ERP, las compañías muchas veces buscan la ayuda de un proveedor o vendedor de
ERP o de compañías consultoras. Consultar en el ERP incluye dos niveles, que
son consulta de negocios y consulta técnica. Una consulta de negocios estudia
los procesos de negocios actuales de las compañías y muchos de estos
corresponden a los procesos del sistema ERP, a través de la configuración de
los sistemas ERP para las necesidades de las organizaciones. La consulta
técnica muchas veces implica programación. La mayoría de los vendedores de ERP
permiten modificar su software para las necesidades de los negocios de sus
clientes.
Personalizar un paquete ERP puede
resultar muy costoso y complicado, porque muchos paquetes no están diseñados
para el soporte personal, así que muchos negocios implementan la mejor de
prácticas en la arquitectura de los sistemas ERP. Algunos paquetes ERP son muy
genéricos en sus reportes e informes, tal personalización se espera en cada
implementación. Es importante el reconocimiento para estos paquetes, hace con
mucho más sentido la compra de los reportes de paquetes de tercera parte, que
interactúan particularmente con el ERP.
Hoy éstos son algunos sistemas ERP
basados en Web. Las compañías podrían desplegar ERP basados en Web, porque no
requiere un lado cliente en la instalación, y es un cruce de programa y
mantenimiento central. Mientras tengas una conexión a internet,
tú puedes acceder a las ERPs basados en Web a través
del típico navegador Web.
Ventajas: Un fabricante que no
disponga de un ERP, en función de sus necesidades, puede encontrarse con muchas
aplicaciones de software cerradas, que no se pueden personalizar, y no se
optimizan para su negocio. Diseño de ingeniería para mejorar el producto,
seguimiento del cliente desde la aceptación hasta la satisfacción completa, una
compleja administración de interdependencias de los recibos de materiales, de
los productos estructurados en el mundo real, de los cambios de la ingeniería y
de la revisión y la mejora, y la necesidad de elaborar materiales substitutos,
etc. La ventaja de tener un ERP es que todo esto, y más, está integrado.
El cambio como un producto está hecho
en los detalles de ingeniería, y es como ahora será hecho. La efectividad de
datos puede usarse para el control cuando el cambio ocurra desde una versión
anterior a la nueva, en ambos productos los datos van encaminados hacia la
efectividad y algunos van a la suspensión del mismo. Parte del cambio puede
incluir la etiqueta para identificar el número de la versión (código de barras).
La seguridad de las computadoras esta
incluida dentro del ERP, para proteger en contra de crímenes externos, tal como
el espionaje industrial y crimen interno, tal como malversación. Una
falsificación en el escenario de los datos puede involucrar terrorismo
alterando el recibo de materiales como por ejemplo poner veneno en los
productos alimenticios, u otro sabotaje. La seguridad del ERP ayuda a prevenir
el abuso.
Hay conceptos de mercadeo y ventas (los
que incluyen CRM o la relación administrativa con los consumidores, back end (el trabajo interno de la compañía para satisfacer las
necesidades de los consumidores) que incluye control de calidad, para
asegurarse que no hay problemas no arreglados, en los productos finales; cadena
de abastecimiento (interacción con los proveedores y la infraestructura). Todo
esto puede ser integrado a través de
Desventajas: Muchos de los
problemas que tienen las compañías con el ERP son debido a la inversión
inadecuada para la educación continua del personal relevante, incluyendo los
cambios de implementación y de prueba, y una falta de políticas corporativas
que afectan como se obtienen los datos del ERP y como se mantienen
actualizados.
Limitaciones y obstáculos del ERP
incluyen:
1.
El éxito depende en las habilidades y
la experiencia de la fuerza de trabajo, incluyendo la educación y como hacer
que el sistema trabaje correctamente. Muchas compañías reducen costos
reduciendo entrenamientos. Los propietarios de pequeñas empresas están menos
capacitados, lo que significa que el manejo del sistema ERP es operado por
personal que no está capacitado para el manejo del mismo.
2. Cambio de personal, las compañías pueden emplear administradores
que no están capacitados para el manejo del sistema ERP de la compañía
empleadora, proponiendo cambios en las prácticas de los negocios que no están
sincronizados con el sistema.
3. La instalación del sistema ERP es muy costosa.
4. Los vendedores del ERP pueden cargar sumas de dinero para la
renovación de sus licencias anuales, que no está relacionado con el tamaño del
ERP de la compañía o sus ganancias.
5. El personal de soporte técnico en ocasiones contesta a las
llamadas inapropiadas de la estructura corporativa.
6. Los ERP son vistos como sistemas muy rígidos, y difíciles de
adaptarse al flujo específico de los trabajadores y el proceso de negocios de
algunas compañías, este punto se cita como una de las principales causas de
falla.
7.
Los sistemas pueden ser difíciles de
usarse.
8. Los sistemas pueden sufrir problemas "weakest
link" e ineficiencia en uno de los departamentos o algunos de los
compañeros puede afectar a otros participantes.
9. Muchos de los links necesitan exactitud en otras aplicaciones para
trabajar efectivamente. Una compañía puede lograr estándares mínimos sobre un
tiempo "dirty data" y reducirá la
confiabilidad de algunas aplicaciones.
10. Una vez que el sistema este establecido, los costos de los cambios
son muy altos (reduciendo la flexibilidad y las estrategias de control).
11.
La mala imagen de unión de la compañía
puede causar problemas en su contabilidad, la moral de sus empleados y las
líneas de responsabilidad.
12. La resistencia en compartir la información interna entre
departamentos puede reducir la eficiencia del software.
13. Hay problemas frecuentes de compatibilidad con algunos de los
sistemas legales de los socios.
14. Los sistemas pueden estar saturados relativamente a las
necesidades del consumidor.
Una
empresa cuenta con diferentes recursos: humanos, tecnológicos, materiales,
financieros e información. A medida que las empresas crecen, el proceso de
control de dichos recursos se hace complicado. Ante esta circunstancia, la
tecnología de la información ofrece como solución la implementación de los ERP
(Enterprise Resource
Planning o Planeación de Recursos de
Hay tres características
que distinguen a un ERP y eso es que son sistemas integrales, modulares y
adaptables:
1.
Integrales, porque permiten controlar los diferentes procesos de la compañía
entendiendo que todos los departamentos de una empresa se relacionan entre sí,
es decir, que el resultado de un proceso es punto de inicio del siguiente. Por
ejemplo, en una compañía, el que un cliente haga un pedido representa que se
cree una orden de venta que desencadena el proceso de producción, de control de
inventarios, de planeación de distribución del producto, cobranza, y por
supuesto sus respectivos movimientos contables. Si la empresa no usa un ERP,
necesitará tener varios programas que controlen todos los procesos mencionados,
con la desventaja de que al no estar integrados, la información se duplica,
crece el margen de contaminación en la información (sobre todo por errores de
captura) y se crea un escenario favorable para malversaciones. Con un ERP, el operador
simplemente captura el pedido y el sistema se encarga de todo lo demás, por lo
que la información no se manipula y se encuentra protegida.
2. Modulares. Los ERP entienden que una
empresa es un conjunto de departamentos que se encuentran interrelacionados por
la información que comparten y que se genera a partir de sus procesos. Una
ventaja de los ERP, tanto económica como técnicamente es que la funcionalidad
se encuentra dividida en módulos, los cuales pueden instalarse de acuerdo con
los requerimientos del cliente. Ejemplo: Ventas, Materiales, Finanzas, Control
de Almacén, etc.
3. Adaptables. Los ERP están creados para
adaptarse a la idiosincrasia de cada empresa. Esto se logra por medio de la
configuración o parametrización de los procesos de
acuerdo con las salidas que se necesiten de cada uno. Por ejemplo, para
controlar inventarios, es posible que una empresa necesite manejar la partición
de lotes pero otra empresa no.
Los fabricantes de ERP
deben enfrentar dos desafíos: adaptar técnicamente su producto para poder
ejecutarse en cualquier plataforma[1]
existente en el mercado y garantizar que el ERP se adecuará funcionalmente a
los procesos del negocio, cualquiera que sea el giro de la empresa. Esto último
se logra ya sea mediante la configuración de los módulos estándar (ventas,
inventarios, tesorería), la implementación de add-ons o módulos especializados (medios masivos, transporte,
servicios públicos, aeronáutica) o bien, por medio de desarrollos en el
lenguaje propietario del ERP
h. CRM.
CRM (del inglés "Customer Relationship Management"),
significa de manera literal, la administración de la relación comercial con los
clientes de una empresa.
Tecnología
y desarrollo
La parte fundamental de toda estrategia CRM es la base de
datos. Para comenzar con el desarrollo
de una buena base de datos se aconseja el desarrollo de un club de la empresa,
aunque pueden generarse muchos datos con estrategias de comunicación
convencionales como pueden ser
i.
Business Process Management
Disciplina empresarial cuyo objetivo es
mejorar la eficiencia a través de la gestión sistemática de los procesos de negocio
(BPR), que se deben modelar, automatizar, integrar, monitorizar y optimizar de
forma continua. Como su nombre lo
sugiere Business Process Management (BPM) se enfoca en la administración de los
procesos del negocio. Podemos decir que es una estrategia empresarial cuyo
objetivo es mejorar la eficiencia a través de la gestión sistemática de los
procesos de negocio, donde es necesario continuamente modelar, automatizar,
administrar y optimizar los mismos. A
través del modelado de las actividades y procesos logramos un mejor
entendimiento del negocio y muchas veces esto presenta la oportunidad de
mejorarlos. La automatización de los procesos reduce errores, asegurando que
los mismos se comporten siempre de la misma manera y dando elementos que
permitan visualizar el estado de los mismos. La administración de los procesos
nos permite asegurarnos de que los mismos estén ejecutándose eficientemente y
obtener información que luego puede ser usada para mejorarlos. Es a través de
la información que se obtiene de la ejecución diaria de los procesos que se
puede identificar posibles ineficiencias en los mismos y de esta forma
optimizarlos. Para soportar esta estrategia
es necesario contar con un conjunto de herramientas que den el soporte
necesario para cumplir con el ciclo de vida de BPM. Este conjunto de
herramientas son llamadas Business Process Management System y con ellas se construyen aplicaciones BPM.
Existen diversos motores que mueven la
gestión de Procesos de Negocio (BPM), dichos motores son:
- Extensión
del programa institucional de calidad
- Cumplimiento
de legislaciones
- Crear
nuevos y mejores procesos
- Entender
que se está haciendo bien o mal a través de la compresión de los procesos
- Documentar
procesos para outsourcing y definición de SLA (Service Level Agreement)
- Automatización
de procesos
- Crear
y mantener las cadenas de valor.
j.
Metodologías de Inteligencia de Negocios.
El diseño se basa en la creación de
tablas de hechos, es decir, tablas que contengan la información numérica de los
indicadores a analizar, o sea la parte cuantitativa de la información para la
toma de decisiones. Las tablas
anteriores se relacionan con tablas de dimensiones, las cuales contienen la
información cualitativa, de los indicadores, es decir, toda aquella información
que clasifique la información requerida.
A éste modelo de datos se le conoce como "diseño
estrella", existen variaciones de éste, llamados "copo de nieve"
y "diseño
flat". Todos estos diseños tienen la
característica de preparar la información de acuerdo a la necesidad de tomar
decisiones y no a los argumentos técnicos de espacio de almacenamiento. Además de aplicar la metodología de Ralph Kimball, gopacBI, la complementa con
actividades de análisis de requerimientos con los niveles estratégicos e
intermedios de la organización, ésta actividad tiene como finalidad, conocer
las diferentes decisiones que toma cada responsable de área, para después
identificar la información necesaria para poder tomar éstas y cuál es la fuente
oficial de la información. Es necesario
resaltar que para los aspectos de extracción, transformación y depuración de
información se cuenta con especialistas en desarrollo de procesos de base de
datos para implementar de manera eficiente todo aquel proceso necesario para
pasar la información de las fuentes oficiales a la base de datos del DWH.
k. Metodologías de
Gestión de Conocimiento.
Existen varios métodos para desarrollar
una Estrategia de GC. Uno de ellos comienza desde la estratégica básica de negocios
que la organización está siguiendo. Por ejemplo, si la organización opera en
grandes mercados,
usualmente ofrecerá productos y servicios altamente estandarizados. Su objetivo
es lograr alta eficiencia
a través de productos y procesos de este tipo.
Esta orientación requiere la reutilización del
conocimiento, por ejemplo, dentro del departamento
de ventas mediante el uso de ofertas estandarizadas y dentro de la función
servicio al
cliente con el uso de una base de datos
de preguntas y respuestas para proveer a los clientes con información precisa.
Por lo tanto, esas organizaciones deben esforzarse para codificar su
conocimiento, por ejemplo, en las descripciones de los productos para los
clientes y descripciones de los procesos para los trabajadores y técnicos. Si
la organización opera en un mercado en el que los clientes requieren soluciones
únicas para sus problemas,
las normas
no los satisfarán, debiéndose ofrecer soluciones personalizadas. En este entorno no hay tiempo suficiente
para documentar y codificar todo el know-how relevante, debiéndose almacenar en
una base de datos la experiencia básica de los empleados para identificar
fácilmente los expertos internos. En este caso el conocimiento se intercambiará
directamente por teléfono,
cara a cara, en el trabajo, en línea o soportado por herramientas de
colaboración fáciles de usar. Sin embargo, la elección de una de estas
estrategias no debe implicar una decisión excluyente; debiendo estar orientada
hacia el logro del balance adecuado entre el nivel
de codificación requerido y el intercambio directo de conocimiento. Estos métodos se conocen con el nombre de
"codificación", "persona – sistema",
"personalización", o "persona-persona" según la figura
siguiente:
Metodología para elaborar
Se planteó que la implementación de
Proceso de Estrategia del conocimiento.
INFOGRAFIAS:
1.
http://www.pc-news.com/detalle.asp?sid=&id=9&Ida=266
2.
http://www.monografias.com/trabajos14/bi/bi.shtml
3.
http://www.udep.edu.pe/publicaciones/desdelcampus/art262.html
4.
http://html.rincondelvago.com/gerencia-del-conocimiento.html
5.
http://www.guellconsulting.com/servicios/internet/knowledge_management
6.
http://www.intangiblecapital.org/Articulos/N4/0026.htm
7.
http://html.rincondelvago.com/medio-ambiente_3.html
- http://es.wikipedia.org/wiki/Almac%C3%A9n_de_datos
- http://www.monografias.com/trabajos6/dawa/dawa.shtml
- http://www.asine.cl/mainproyserdatamining.html
- http://www.monografias.com/trabajos3/ctrolgestion/ctrolgestion.shtml
- http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos
- http://www.infovis.net/printMag.php?num=172&lang=1
- http://www.uoc.edu/web/esp/art/uoc/vicente0302/vicente0302.html
- http://es.wikipedia.org/wiki/Planeaci%C3%B3n_de_Recursos_Empresariales
- http://www.tuobra.unam.mx/publicadas/040702105342-ERP.html
- http://es.wikipedia.org/wiki/CRM
- http://es.wikipedia.org/wiki/Business_Process_Management
- http://www.gopac.com.mx/bi/que.htm
- http://www.monografias.com/trabajos28/gestion-conocimiento/gestion-conocimiento.shtml
Autores: Eliset Cavallaro
Nelson Torcate
Cesar Rondón