Inteligencia de Negocios Sistemas de Soporte a las Decisiones
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“La única incapacidad en la vida es la mala actitud…”” 03-23-05
Scott Hamilton
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Administrando Información en Comercio • Las transacciones que se llevan a cabo en los puntos de venta, – En el caso de detallistas con múltiples tiendas, generan millones y millones de registros de datos, los cuales pueden estar geográficamente dispersos
• Las tecnologías que se necesitan para aprovechar esos datos y producir información valiosa son: – Almacenes de datos (Data WareHousing) – Bases de datos distribuidas
– Minería de datos – Procesamiento analítico en línea (OLAP)
– Sistemas de información geográficos (GIS) 3
Almacenes de Datos • Almacenes de datos: – Almacena datos actuales e históricos que producen los sistemas transaccionales – Consolida y estandariza información de toda la empresa, los datos no pueden ser alterados – Provee herramientas para consulta, análisis y generación de reportes
• Data marts: – Subconjunto de un almacenes de datos
– Datos resumidos y/o altamente enfocados – Típicamente contiene información de una sola área del negocio
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Componentes de un AlmacĂŠn de Datos
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Inteligencia de Negocios
• Herramientas para consolidar, analizar y proveer acceso a enormes cantidades de datos que ayuden a sus usuarios a tomar mejores decisiones de negocios
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Inteligencia de Negocios
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Beneficios de BI en el Comercio • En marketing y administración de clientes: – Construir promociones exitosas, dirigidas de acuerdo a la segmentación de clientes y patrones de compra en puntos de venta específicos
– Mejorar la introducción de nuevos productos, mediante una mejor comprensión de las tendencias de compra y mejores pronósticos de la respuesta de clientes y segmentos de mercado – Proveer un mejor servicio, más consistente a los clientes incluso a través de múltiples canales, permitiendo a todos los puntos de contacto del cliente acceder a la misma información actualizada 8
Beneficios de BI en el Comercio • Operación de la tienda: – Agilización del proceso de pedidos de la tienda y mayor velocidad en el flujo de productos a las tiendas, gracias a la utilización de la información de ventas e inventarios para determinar el resurtido de mercancías – Desarrollo de planes de surtido (variedad) más efectivos, basados en las características demográficas de los clientes de cada tienda en particular, y en la tendencias del mercado, colocando los productos correctos, en las tiendas correctas, en el momento correcto
– Mejorar el nivel de servicio y la satisfacción de los clientes, agilizando el proceso de cobro al cliente y reduciendo los agotamientos de inventarios
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Beneficios de BI en el Comercio • Planeación de mercancías – Mejoramiento en el análisis de inventarios, para manejar los niveles necesarios para maximizar la productividad, y asegurar que los niveles de inventarios promocionales son adecuadamente pronosticados y cumplidos – Formular modelos precisos de asignación de mercancías a nuevas tiendas, y el resurtido a las tiendas existentes – Evaluar el desempeño de los proveedores para mantener la calidad de los productos y asegurar que las mercancías se reciban oportunamente
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Herramientas de BI • Procesamiento analítico en línea (OLAP) – Soporta análisis multidimensional de datos • Permite la visualización de datos utilizando múltiples dimensiones (ciudad, tipo de producto, tiempo, etc.) • OLAP permite la respuesta y el análisis ágil de consultas no programadas
– Minería de Datos (Data Mining) • Ayuda a descubrir patrones ocultos y relaciones en un gran volumen de datos • Infiere reglas para predecir comportamiento futuro
– Los patrones y las reglas se utilizan para guiar la toma de decisiones • Se utiliza ampliamente para proveer análisis detallado de patrones en datos de consumidores, para desarrollo de campañas de mercadotecnia individualizadas o para identificar clientes rentables
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Anรกlisis Multidimensional
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Sistemas para el Soporte de Decisiones • Decision Support Systems (DSS) – Ayudan a mejorar el proceso de toma de decisiones
– Pueden apoyar tanto a decisiones no estructuradas como semi estructuradas – Los SSD utilizan datos y modelos, los más actuales se basan más en el análisis de datos que en modelos
• Componentes – Bases de datos – Interfaz de usuario – Herramientas analíticas: modelos específicos, minería de datos, OLAP
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Sistema para el Soporte de Decisiones
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Sistema para el Soporte de Decisiones • Tipos de modelos – Simulación (líneas de espera, inventarios) – Optimización (mezcla de productos, localización) – Pronósticos – Análisis de sensibilidad – Descubrimiento / reconocimiento de patrones
• Herramienta más común – Excel – Tablas dinámicas – Filtros
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Ejemplo de Uso de Excel • Aplicación de tablas dinámicas para DSS – La empresa Online Management Training (OMT) vende libros y – videos de capacitación, en línea, a empresas e individuos – El análisis de información en Excel puede ayudar a contestar – preguntas tales como:
• • • •
¿De dónde provienen la mayoría de los clientes? ¿Dónde son mayores las ventas promedio? ¿A qué hora del día compra la gente? ¿Qué tipo de anuncios funciona mejor?
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Ejemplos de Aplicaciones de DSS • Burlington Coat Factory: DSS para establecimiento de precios – Un sistema DSS administra los precios y los inventarios en todo el país – El sistema toma en cuenta interdependencias complejas entre precios iniciales, promociones, descuentos, efectos cruzados de los precios, estacionalidad, etc.
• Syngenta: DSS para análisis de rentabilidad – Un DSS determina si los costos de flete, las comisiones a empleados, las fluctuaciones del tipo de cambio, y otros costos en una venta propuesta hacen que la venta o el producto pierdan rentabilidad
• Compass Bank: DSS para administración de las relaciones con los clientes – Un sistema DSS analiza las relaciones entre la actividad de cuentas de cheques y de ahorro, para ayudar a minimizar el riesgo en tarjetas de crédito 17
Tecnologías Adicionales para DSS • Herramientas de visualización de datos – Ayudan a los usuarios a ver patrones y relaciones en grandes cantidades de datos, los cuales serían muy difíciles de discernir si se presentaran en forma numérica o de texto
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Tecnologías Adicionales para DSS • Sistemas de Información Geográficos (GIS): – Sistemas DSS que utilizan la tecnología de visualización de datos para analizar y desplegar datos en mapas digitalizados – Se utilizan para decisiones que requieren conocimiento acerca de: • La distribución geográfica de personas u otros recursos • La información cualitativa y cuantitativa se almacena en capas de datos geo-referenciadas, que permiten su visualización en los mapas
• Algunas aplicaciones en comercio: • Identificar puntos de localización estratégicos para tiendas • Diseñar campañas publicitarias dirigidas 19
Sistemas de Informaci贸n Geogr谩ficos
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DSS para Clientes • Son DSS que se ponen a disposición de los clientes actuales y/o potenciales, vía web, para ayudarlos a tomar decisiones de compra – Apoyan la toma de decisiones de clientes actuales o potenciales
– Utilizan los recursos de información de la Web y las capacidades de interacción y personalización para ayudar a los usuarios a seleccionar productos y servicios
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Preguntas, Dudas, Comentarios‌
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