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MERCADOTECNIA ELECTRÓNICA

Business Intelligence

EQUIPO:

Estrella Carolina Guerrero Gálvez

Itzleny Mariana Ramírez Rosas

Fabiola Itzel Ramos Carrillo

Itzel Rodríguez Moreno

PROFESOR:

Luis Fernando Galindo Vargas

7° Semestre

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Es el conjunto de herramientas, tecnologías y procesos que permiten a las empresas analizar grandes cantidades de datos actuales o pasados y estructurados para ser visualizados de forma útil y comprensible.

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Importancia:

Toma de decisiones basada en datos: Ayuda a las empresas a analizar datos históricos y actuales para tomar decisiones estratégicas.

Optimización de recursos: Facilita la identificación de áreas donde se pueden reducir costos o aumentar la eficiencia.

Monitoreo en tiempo real: Ofrecen visualización de datos en tiempo real, ayudando a las empresas a responder rápidamente a cambios en el mercado.

Ventaja competitiva: Tienen acceso a información más precisa y rápida, lo que les permite adelantarse a la competencia.

Aplicación:

Análisis de ventas y marketing.

Gestión financiera.

Gestión de inventarios y operaciones.

Análisis de comportamiento del cliente.

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Esta pirámide es el Modelo DIKW (Datos, Información, Conocimiento y Sabiduría), que describe cómo los datos se transforman progresivamente en información útil, conocimiento aplicable y, finalmente, sabiduría para la toma de decisiones.

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Definición: Son hechos y cifras crudas sin procesar. Por ejemplo, números, fechas, cantidades.

Características: Carecen de contexto o significado.

Ejemplo: "Las ventas del mes pasado fueron de 10,000 unidades."

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Las ventajas de business intelligence en una empresa son múltiples, algunos son:

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Agilizar procesos: Permite agilizar procesos de la empresa, desde el análisis de los datos, hasta la generación de informes.

Personalizar informes: Los usuarios pueden acceder a la información y crear sus propios informes.

Toma de decisiones basada en datos e información objetiva: Facilita a los responsables de las empresas la toma de decisiones basada en datos de forma ágil.

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Es un sistema para transformar datos en información útil para la toma de decisiones.

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1. Fuentes de datos: Información recopilada de bases de datos, archivos (XML, Excel), y otros sistemas.

2. ETL (Extraer, Transformar, Cargar): Procesa y organiza los datos para almacenarlos.

3. Repositorio: Almacén centralizado de datos (Data Warehouse).

4. Acceso: Herramientas que presentan los datos procesados en reportes o dashboards.

5. Usuarios:

Analíticos: Toman decisiones estratégicas.

Operativos: Usan datos para tareas diarias.

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Planificación empresarial

Accesibilidad a la información

Apoyo en la toma de decisiones

Orientada al usuario final

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Inversión: En muchos casos estas herramientas suponen costes económicos y de tiempo ya que los empleados deben aprender a utilizarlas.

Períodos largos de implementación: En función de la cantidad de datos y diversidad de fuentes de datos las soluciones pueden llegar a tardar mucho tiempo.

Análisis e interpretación de datos: No sólo necesitas un dashboard con gráficos, a veces, también son difíciles de interpretar y se necesitan analistas que pueda extraer lo más importante.

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Alonso, M. (2024, 10 febrero). Qué es Business Intelligence (BI) en la gestión de proyectos [2024] • Asana. Asana. https://asana.com/es/resources/business-intelligence

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Power BI (Microsoft), es accesible, de integra muy bien con excel y otros productos de microsoft.

SAP Business Objects: solución para empresas grandes, reportes avanzados y análisis predictivo.

Looker (Google Cloud): Basada en la nube, analiza datos en tiempo real.

Oracle BI: Para grandes volúmenes de datos, proporciona reportes detallados, visualizaciones y análisis predictivo.

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El Big Data y el Business Intelligence (BI) son conceptos similares y complementarios, pero no iguales.

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Diferencia entre Business Intelligence y Big Data

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Diferencia entre Business Intelligence y Big Data

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El Big Data analiza grandes volúmenes de datos variados en tiempo real, mientras que el Business Intelligence (BI) trabaja con datos estructurados almacenados en un servidor. Ambos son complementarios: el Big Data procesa datos para generar información útil, y el BI la utiliza para tomar decisiones estratégicas.