 BI EN LA PRÁCTICA
CONTACTO
 |
|
 |
-
México: 01 (55) 5256.4517
Monterrey: 01 (81) 8347.0027
Austin: 713 96 22 003
|
 |
-
México, D.F.
Tamaulipas No. 150
Despacho 501 5°piso Torre A
Col. Hipódormo Condesa.
C.P.06100
-
Monterrey, N.L.
Calle IV No. 1214
Fracc. San Jerónimo
C.P. 64640
-
Austin, TX
3925 W Braker Lane,
Suite 3.8096
Austin, TX 78759
|
|
Artículos BI en la Práctica
I. Business Intelligence: Sus orígenes.
Publicación: Marzo 30, 2009
Se denomina Inteligencia Empresarial, Inteligencia de Negocios o BI (del inglés Business Intelligence), al conjunto de
estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos
existentes en una organización o empresa para facilitar la toma de decisiones, con este fin es necesaria la comprensión
del funcionamiento actual y la anticipación de acciones para dar una dirección bien informada a la empresa.
El inicio
La primera vez que se hizo referencia al término Business Intelligence en un sentido similar al presentado en el primer
párrafo, fue en el año 1958, cuando Peter Luhn definió al Business Intelligence como "la habilidad de darse cuenta o
reconocer las interrelaciones de los hechos sucedidos de tal manera que sirvan de guía de acción para alcanzar las metas
deseadas", lo cual apareció en el "IBM journal" de ese año. (Fig 1)
Fig 1 Business Intelligence
|
En 1989 Howard Dresner (quien llegaría a ser analista en Gartner) propuso que BI era un término para describir "conceptos y
métodos para tomar una mejor decisión de negocios utilizando sistemas de soporte basados en hechos". Siendo hasta finales
de los años 90 que se generalizó este uso.
Las herramientas utilizadas se basan en un sistema de información de inteligencia formado con distintos datos extraídos de
producción.
En los negocios actuales el uso de estándares, automatizaciones y software especializado, lo que incluye herramientas de
análisis, permite que grandes volúmenes de datos sean procesados mediante las herramientas y técnicas ETL (extraer,
transformar y cargar) para recopilar la información de distintas fuentes, depurarla y prepararla (homogeneización de los
datos) para depositarla en un almacén de datos o Datawarehouse
(1)
Por último, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelado de las representaciones en base a consultas
para crear tablas de bordes; lo cual se conoce como presentación de informes.
El Data Warehouse
El concepto "Data Warehouse" proviene de finales de los años 80, cuando los investigadores de IBM Barry Devlin y Paul
Murphy desarrollaron el "Business Data Warehouse". Esencialmente el Data Warehouse surgió con el propósito de de proveer
un modelo de arquitectura del flujo de datos de los sistemas operacionales a los ambientes de soporte de decisiones. El
concepto intentaba enfocarse a varios problemas asociados con este flujo, principalmente los altos costos. En su ausencia
se requería de una enorme redundancia en los datos para respaldar múltiples ambientes de soporte de decisiones, situación
nada deseable y que empeoraba al momento de reunir, limpiar o integrar nueva información. (Fig. 2)
Fig 2 Arquitectura del Data Warehouse
|
Es entonces cuando surge el Data Warehouse con el propósito de ser colector, almacén y organizador de la información global
de una compañía, es así que la información podía ser recuperada desde un solo punto o distribuída mediante el uso de
"retail stores"
(2)
o "data marts"
(3)
Cronología del Data Warehouse
A continuación se presentan algunos de los acontecimientos más importantes en los primero años del desarrollo del Data
Warehouse:
-
1960s El Gral. Mills y el Colegio Darmouth durante un proyecto de investigación desarrollaron los términos
dimensiones y hechos (dimensions and facts).
-
1970s ACNielsen e IRI proveen Data Marts dimensionados para retail sales.
-
1983 Teradata desarrolla un sistema de administración de base de datos específicamente diseñado para el soporte de
decisiones.
-
1988 Barry Devlin y Paul Murphy publican el artículo "Una arquitectura para un sistema de negocios e información"
en el IBM Systems Journal donde introducen el término "Business Data Warehouse".
-
1990 Red Brick Systems introduce el Red Brick Warehouse, un sistema de administración de base de datos específico
para el soporte de decisiones.
-
1991 Prism Solutions introduce el Prism Warehouse Manager, aplicación para el desarrollo de un datawarehouse.
-
1991 Bill Inmon publica el libro "Building the Data Warehouse".
-
1995 Aparece el "Data Warehousing Institute", organización que promueve el uso del data warehousing, es fundado.
-
1996 Ralph Kimball publica el libro "The Data Warehouse Tollkit".
-
1997 Oracle 8 es liberado con la opción para crear "Star Queries".
Aproximaciones del Data Warehouse.
Es en este contexto donde surgen dos puntos de vista diferentes sobre como implementar un Data Warehouse encabezados por
dos de las figuras más representativas de la Business Intelligence: Bill Inmon y Ralph Kimball.
La propuesta de ambos autores puede sintetizarse de la siguiente manera:
-
Bill Inmon:
el Data Warehouse es una parte del todo que conforma a un sistema de inteligencia. Una empresa tiene un Data
Warehouse, y los data marts tienen como fuente de información ese Data Warehouse. Ésta aproximación también es
conocida como "Top-Down"
-
Ralph Kimball:
bajo este paradigma, el Data Warehouse se compone por el conglomerado de todos los Data Marts generados en una
empresa. La información siempre se almacena en un modelo dimensional. Otra forma forma de denominar ésta aproximación
es como "Bottom-up"
A partir de estos dos conceptos es como se implementaron Data Warehouses en un principio y aún hasta el día de hoy, pues
han sido los más influyentes y mejor conceptualizados por sus desarrolladores; sin embargo, eso no quiere decir que hayan
surgido otros paradigmas e incluso, con la aparición de las nuevas tecnologías, los ya establecidos han evolucionado. Para
entender este proceso y como puede implementarse un Data Warehouse "moderno" dentro de una empresa, es necesario conocer
las bases de éstas dos aproximaciones que han marcado la pauta desde el principio; esto y varios temas más se desarrollarán
en los siguientes capítulos de ésta serie de entregas.
Referencias
-
http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial
-
http://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence
-
http://www.research.ibm.com/journal/rd/024/ibmrd0204H.pdf
-
http://www.absoluteastronomy.com/topics/Business_intelligence
-
http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse#History_of_data_warehousing
-
http://www.1keydata.com/datawarehousing/inmon-kimball.html
-
http://en.wikipedia.org/wiki/Data_mart
-
http://www.marketingdirecto.com/diccionario-marketing-publicidad-comunicacion-nuevas-tecnologias/datos_termino.php?termino=Data+Mart
ZONA DE COMENTARIOS
Si desea hacer algún comentario respecto al artículo , lo puede hacer empleando el
siguiente formulario. En breve será publicado junto con su respuesta.
|
ACCESOS RÁPIDOS
|
