3.- Cultura en México De B.I.

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3.- Cultura en México De B.I.

Mensaje  Admin el Dom Nov 08, 2015 5:03 pm

Estimado estudiante de Ing. En Administración, partícipe contestando algunos de los siguientes reactivos, preguntas o enunciados:


- Ejemplos o casos reales de mejores prácticas de B.I. (énfasis acerca del qué hacer)
- Experiencias de empresas Mexicanas con "Lecciones aprendidas", es decir, énfasis acerca de qué no hacer
- Listado de Líderes de Opinión y Proveedores en México que componen el mercado de B.I. (mencionar o describir los servicios que ofrecen y sus herramientas de análisis: cuadrantes, reportes, matrices u otras)
- Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México
- Importancia de la limpieza de datos y descripción de algún algoritmo de Mineria de datos para limpieza de muestras de datos
- Aspectos relevantes de la cultura de la medición en las organizaciones
- Conceptos y cálculos del ROI, ROE y ROA para justificar los costos de implantación de un sistema basado en B.I. para poder determinar la necesidad de implantar un sistema de inteligencia de negocios a partir de la arquitectura de un Data Warehouse
- Elaborar un cuadro sinóptico sobre las aplicaciones por industria: Telecomunicaciones – Churn Analysis, Aseguradoras – Fraud Detection, Servicios financieros – Regulatory Models, Farmacéutica – Health Care CRM, Transporte – Loyalty Programs, Servicios profesionales – Service Models, Manufactura – Modelos de Calidad, Detallista.
-Presentar un caso práctico, donde explique cuándo se encuentra una organización en momento óptimo para desarrollar un sistema inteligente de negocios

Atte:

M.C. Edgar Rangel Lugo.




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La administracion

Mensaje  Jose alberto el Lun Nov 23, 2015 9:22 am

La administración es él proceso de planear,organizar,dirigir y controlar cualquier organización social

Jose alberto
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Reactivos

Mensaje  DiegoArista el Jue Mayo 11, 2017 10:19 pm

- Importancia de la limpieza de datos y descripción de algún algoritmo de Mineria de datos para limpieza de muestras de datos


Hoy día nuestra sociedad genera grandes cantidades de información que unido al
aumento de las capacidades de almacenamiento, han hecho que todo tipo de
organizaciones puedan disponer de una gran cantidad y variedad de datos relativos a
su actividad diaria. Esta información ofrece a la empresa una visión perspectiva (qué se
está haciendo y cómo se está haciendo) y prospectiva (cómo puede evolucionar la
organización en un futuro a corto‐medio plazo) y es por ello por lo que tiene una
función vital en el proceso de toma de decisiones.  
Sin embargo mucha de la información recogida en las bases de datos no se encuentra
bien estructurada resultando difícil de explotar desde el punto de vista estadístico por
lo que para su utilización es necesario un proceso de tratamiento y análisis exhaustivo
de los datos allí recogidos que llamaremos minería de datos.
La minería de datos se engloba dentro de un proceso más amplio conocido como
extracción de conocimiento en bases de datos, si bien algunas veces y debido a que la
frontera entre ambos conceptos no es clara, suelen utilizarse como sinónimos

- Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México




El primer paso para conseguirlo es mediante la definición del proceso de extracción. En este caso, suele haber dos prácticas habituales: la invasiva y la de abstracción, aunque es mucho más recomendable el uso de la segunda, sobre todo si se apela a la responsabilidad. Además, hay que tener en cuenta que el mundo de los sistemas transaccionales es muy dinámico y el método invasivo puede no dar los resultados esperados si se han producido transformaciones.

La práctica invasiva, consistente en plantear los procesos de extracción atacando de forma directa a los orígenes de datos y procediendo al siguiente paso (transformación) en la misma operación, tiene el inconveniente de provocar que el conjunto del proceso quede excesivamente ligado a las estructuras del sistema origen. La desventaja es que si éste cambia de estructura, como suele ocurrir, por ejemplo, al actualizar su versión; se produce un impacto directo en todo el proceso.

La práctica abstracta, la que Lantares recomienda, consta de generar una independencia a través de ficheros. Ello implica que, desde los sistemas origen, se producirá la generación de ficheros de datos (que pueden ser ficheros de texto plano, csv, o incluso xml), los cuales se depositarán en un recurso compartido para su posterior transformación y carga.

Esta práctica, proporciona la garantía que, si el sistema origen cambia de estructura, por una actualización o cambio del ERP, por ejemplo; este hecho no causará impacto directo en los procesos de integración ni en la estructura del Data Warehouse, ya que sólo habrá que procurar que los ficheros mantengan la misma estructura.

Una vez que la fase de extracción ha concluido con éxito, da comienzo el proceso de transformación. En esta etapa, se realizan cambios de los datos origen para lograr que terminen adecuándose al destino en el DWH. Existen muchas formas de lograrlo y algunas de las más frecuentes son:

- Aplicando filtros: por ejemplo introduciendo el comando de recoger únicamente registros con datos mayores de cero.

- Cambiando el formato: la manera de hacerlo podría ser transformando el formato americano en que las fechas han sido recogidas en origen (M/D/A) para establecer el europeo (D/M/A) como definitivo para todos los sistemas.

- Llevando a cabo agregaciones: que permitan que, aunque los datos sean recogidos con una periodicidad diaria, se puedan extraer del DWH como agregados por meses.

- Estableciendo uniones: por ejemplo, al recoger ventas de diferentes tiendas que, en el DWH, serán volcadas en una misma tabla de hechos.

- Disponiendo transformaciones: para hacer posible la normalización de códigos de cliente, por ejemplo, a 4 dígitos.

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Mensaje  MARIA TORRES MARTINEZ el Vie Mayo 12, 2017 3:23 am

Las técnicas que se empleen para realizar un diagnóstico de la cultura Organizacional deben apuntar a la facilitación del codiagnóstico, vale decir que a través de ellas es necesario conseguir la participación activa de los miembros de la organización no solo en la entrega de información relevante, sino que además y centralmente en la interpretación de la información recogida.
METODOLOGÍA ESCALONADA PARA MEDIR LA CULTURA EN UNA ORGANIZACIÓN:

I – CONTACTO INICIAL:

Se debe determinar que lo que se necesita es un estudio de la cultura organizacional. Es el consultor quien al darse cuenta de las dimensiones, contenido y características de la situación, descubre que lo requerido es un estudio de este tipo. En este contacto inicial, por lo tanto, el consultor deberá explicar a su contratante la necesidad, utilidades y características del diagnóstico de la cultura., así como de la adecuación de este tipo de trabajo para los requerimientos de la organización.

El consultor, debe solicitar toda la información impresa existente en la organización:

v Organigramas
v Slogans
v Historias oficiales
v Creencias
v Premios
v Definiciones de fechas importantes, etc.


II – EXAMEN DE ARTEFACTOS CULTURALES

Se debe realizar en esta etapa, un estudio de los diferentes escritos de la organización, tales como, organigramas, declaraciones públicas, diarios y revistas internos, decálogos, documentos de seguridad industrial, historias oficiales, documentos de publicidad interna y externa, bases o condiciones para otorgar premios (de producción, antigüedad, etc).

Cabe aclarar que lo que se encuentra impreso en estos documentos no es toda la cultura organizacional, sino sus aspectos oficiales, aquellos que son reconocidos como válidos y convenientes para las instancias formales de la organización. Muchas veces esta documentación representa los valores, normas e imagen organizacionales que son ofrecidos a sus miembros como parte del esfuerzo de sus autoridades para crear en ellos un sentido de pertenencia e identificación con la organización y sus ideales.
II- ENTREVISTA CON INFORMANTES CALIFICADOS:

La selección para escoger a los informantes debe ser hecha atendiendo a los criterios de representación de los principales grupos que pudieran ser estimados, - por el consultor, atendiendo a su examen de los documentos, o por la contraparte organizacional del consultor – como relevantes por sus posiciones, su estructuración o por sus eventuales aportes a la cultura organizacional. (Sea porque constituyen subculturas o porque tienen una significación central en está).
IV- ENTREVISTAS GRUPALES:

Se intenta a través de éstas, obtener información adicional y complementaria a la que se haya recogido en las entrevistas individuales. La dinámica de esta entrevista conducirá a resultados diferentes. Los temas pueden ser presentados bajo la forma de solicitud de ayuda para comprender mejor el estilo de la organización y ciertos usos, costumbres, o símbolos que por no ser habituales han asombrado al investigador.
}


V – REUNIÓN DEL EQUIPO CONSULTOR CON LA PARTICIPACIÓN DE INFORMANTES INTERNOS:


Una vez se ha llegado a esta etapa, se ha acumulado suficiente información, que debe ser discutida y puesta en común, tanto al interior del equipo consultor, como con los informantes o consultores internos. El objetivo de estas reuniones es analizar la información obtenida, comentar interpretaciones y sugerencias de parte de los consultores internos. Se busca comprobar, por ejemplo, si las interpretaciones de los grupos son consideradas válidas por los consultores internos y si las interpretaciones de los consultores externos logran hacer sentido desde la experiencia de los consultores internos.


VI – DETERMINACIÓN DE HIPÓTESIS Y DE LOS PRINCIPALES ÍTEMES CULTURALES:




En esta etapa se procede a establecer o elaborar las hipótesis acerca de los fenómenos culturales de la organización, los principales ítemes que conforman dicha cultura y las formas en que los elementos culturales se relacionan, así como la forma de operar de la Cultura Organizacional. En el resto de trabajo diagnóstico las hipótesis elaboradas se deben poner a prueba con el fin de corroborar y verificar la existencia de tal Cultura preestablecida.


VII- PRESENTACIÓN DE RESULTADOS PRELIMINARES ANTE UN COMITÉ INTERNO:

Esta presentación cumple con la función de informar a la parte contratante el estado de avance de la investigación, lo que habitualmente es requerido por la propia organización, que quiere conocer con prontitud los resultados y si éstos coinciden con sus expectativas.
VIII – ELABORACIÓN DE CUESTIONARIOS:

Debido a que en ocasiones no se conoce con exactitud por parte de los miembros de una organización la distribución, la difusión de los ítemes culturales es importante y conveniente elaborar cuestionarios con preguntas cerradas en el que sea posible encuestar a todo el colectivo laboral o a una muestra significativamente alta de éste.
XI – ELABORACIÓN DEL INFORME FINAL:

En este informe es importante presentar de forma coherente y sistemática los distintos elementos que conforman la Cultura Organizacional y la forma en que se relacionan, formando un todo. Es conveniente enfatizar que la cultura de la organización constituyen las premisas que guían la toma de decisiones de la organización y que operan muchas veces en el inconciente y que una vez conocidas e posible realizar intervenciones mucho más efectivas.


http://cultacional.blogspot.mx/2007/11/evaluacin-y-medicin-de-la-cultura.html


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Mensaje  ADI ESTRADA GARCIA el Vie Mayo 12, 2017 3:29 am

- Importancia de la limpieza de datos y descripción de algún algoritmo de Mineria de datos para limpieza de muestras de datos:


Hoy día nuestra sociedad genera grandes cantidades de información que unido al aumento de las capacidades de almacenamiento, han hecho que todo tipo de organizaciones puedan disponer de una gran cantidad y variedad de datos relativos a su actividad diaria. Esta información ofrece a la empresa una visión perspectiva (qué se está haciendo y cómo se está haciendo) y prospectiva (cómo puede evolucionar la organización en un futuro a corto‐medio plazo) y es por ello por lo que tiene una función vital en el proceso de toma de decisiones.   Sin embargo mucha de la información recogida en las bases de datos no se encuentra bien estructurada resultando difícil de explotar desde el punto de vista estadístico por lo que para su utilización es necesario un proceso de tratamiento y análisis exhaustivo de los datos allí recogidos que llamaremos minería de datos.

La minería de datos se engloba dentro de un proceso más amplio conocido como extracción de conocimiento en bases de datos, si bien algunas veces y debido a que la frontera entre ambos conceptos no es clara, suelen utilizarse como sinónimos



- Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México


El primer paso para conseguirlo es mediante la definición del proceso de extracción. En este caso, suele haber dos prácticas habituales: la invasiva y la de abstracción, aunque es mucho más recomendable el uso de la segunda, sobre todo si se apela a la responsabilidad. Además, hay que tener en cuenta que el mundo de los sistemas transaccionales es muy dinámico y el método invasivo puede no dar los resultados esperados si se han producido transformaciones.

La práctica invasiva, consistente en plantear los procesos de extracción atacando de forma directa a los orígenes de datos y procediendo al siguiente paso (transformación) en la misma operación, tiene el inconveniente de provocar que el conjunto del proceso quede excesivamente ligado a las estructuras del sistema origen. La desventaja es que si éste cambia de estructura, como suele ocurrir, por ejemplo, al actualizar su versión; se produce un impacto directo en todo el proceso.

La práctica abstracta, la que Lantares recomienda, consta de generar una independencia a través de ficheros. Ello implica que, desde los sistemas origen, se producirá la generación de ficheros de datos (que pueden ser ficheros de texto plano, csv, o incluso xml), los cuales se depositarán en un recurso compartido para su posterior transformación y carga.

Esta práctica, proporciona la garantía que, si el sistema origen cambia de estructura, por una actualización o cambio del ERP, por ejemplo; este hecho no causará impacto directo en los procesos de integración ni en la estructura del Data Warehouse, ya que sólo habrá que procurar que los ficheros mantengan la misma estructura.

Una vez que la fase de extracción ha concluido con éxito, da comienzo el proceso de transformación. En esta etapa, se realizan cambios de los datos origen para lograr que terminen adecuándose al destino en el DWH. Existen muchas formas de lograrlo y algunas de las más frecuentes son:

- Aplicando filtros: por ejemplo introduciendo el comando de recoger únicamente registros con datos mayores de cero.

- Cambiando el formato: la manera de hacerlo podría ser transformando el formato americano en que las fechas han sido recogidas en origen (M/D/A) para establecer el europeo (D/M/A) como definitivo para todos los sistemas.

- Llevando a cabo agregaciones: que permitan que, aunque los datos sean recogidos con una periodicidad diaria, se puedan extraer del DWH como agregados por meses.

- Estableciendo uniones: por ejemplo, al recoger ventas de diferentes tiendas que, en el DWH, serán volcadas en una misma tabla de hechos.

- Disponiendo transformaciones: para hacer posible la normalización de códigos de cliente, por ejemplo, a 4 dígitos.

ADI ESTRADA GARCIA
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Mensaje  EDUIN TONATIUH LOZANO el Vie Mayo 12, 2017 3:35 am

Calcular el retorno de la inversión (ROI) en los negocios es uno de los cálculos más importantes que una empresa realiza.

Este cálculo permite a las empresas determinar el volumen de negocios recibidos al invertir una cierta cantidad de dinero y recursos. Básicamente, esta fórmula permite saber si una inversión está siendo rentable, es decir, si se está ganando dinero.

El cálculo del ROI se puede aplicar a diferentes situaciones y tiene diferentes aplicaciones, ya sea para calcular si una campaña publicitaria consigue que se vendan más productos, para saber si un nuevo proyecto tiene viabilidad o si una empresa está ganando dinero.

ROE:  Por rentabilidad financiera entendemos la renta ofrecida a la financiación.

Mientras el rendimiento es la medida de la riqueza generada por la inversión, la rentabilidad es el “premio” dado a los fondos propios utilizados en la financiación de la misma.

Supongamos una inversión a un año de importe 1.000.- euros que reporta un 15% anual exento de impuestos. Para financiar esta inversión utilizamos 650.- € de los fondos propios de la compañía y 350.- de un préstamo al 6% anual.
El rendimiento de la inversión será del 15% sobre 1.000.-€, es decir de 150.-euros.

15% de 1,000 = 150
Este rendimiento, antes de retribuir al accionista, debe asumir el coste financiero de la deuda.


ROA
Piensa en ROA como una de las medidas de la eficiencia de una empresa. Nos indica cómo de bien aprovecha una empresa su activo para generar beneficios.

Para su cálculo tenemos que entender otros 2 conceptos:

• Margen neto
• Rotación de activos
________________________________________

El margen neto es la relación entre beneficio neto y ventas: beneficio neto dividido por ventas.
A más beneficio por el mismo número de ventas, mejor. Es una forma de entender cuánto beneficio se queda la empresa por cada euro de ventas.

Si una empresa vende 100 € de mercancía y tras pagar todos los gastos (salarios, materias primas, fábricas, impuestos…) se queda con 15 € de beneficios, decimos que tiene un margen neto de 15% (15/100). Cuanto más alto sea el margen neto, más rentable será la empresa.

La rotación de activos es la relación entre las ventas y los activos: ventas dividido por activos.
A más ventas con la misma cantidad de activos, mejor. Es una forma de entender cuántas ventas consigue la empresa por cada euro que tiene de activo.

Si una empresa tiene en su balance activos por valor de 100 millones de euros (fábricas, materiales, maquinaria…), y con eso logra generar un beneficio de 12 millones de euros, decimos que tiene una rotación de activos de 12% (12/100). Cuantos menos activos necesite la empresa para generar beneficios, más rentable será. Igualmente cuantos más beneficios logre la empresa con el activo que tiene, más rentable será la empresa.

Multiplicando margen neto por la rotación de activos llegamos al ROA (retorno sobre activos).

EDUIN TONATIUH LOZANO
Invitado


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Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México

Mensaje  Quique el Dom Mayo 14, 2017 4:53 pm

Concepto de integración de datos:

La integración de datos es el proceso que permite combinar datos heterogéneos de muchas fuentes diferentes en la forma y estructura de una única aplicación. Este proceso de integración de datos facilita que diferentes tipos de datos, tales como matrices de datos, documentos y tablas, sean fusionados por usuarios, organizaciones y aplicaciones para un uso personal, de procesos de negocio o de funciones.

La integración de datos soporta el procesamiento analítico de grandes conjuntos de datos alineando, combinando y presentando cada conjunto de datos de departamentos organizacionales y fuentes de datos remotas y externas, para cumplir con los objetivos del integrador.

La integración de datos se implementa generalmente en un data warehouse mediante software especializado que aloja grandes repositorios de datos de recursos internos y externos. Los datos se extraen, se mezclan y se presentan de forma unificada. Por ejemplo, el conjunto completo de datos de un usuario puede incluir datos extraídos y combinados de marketing, ventas y operaciones, que se combinan para formar un informe completo.

importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México:

La primera parte del proceso ETL consiste en extraer los datos desde los sistemas de origen. La mayoría de los proyectos de almacenamiento de datos fusionan datos provenientes de diferentes sistemas de origen. Cada sistema separado puede usar una organización diferente de los datos o formatos distintos. Los formatos de las fuentes normalmente se encuentran en bases de datos relacionales o ficheros planos, pero pueden incluir bases de datos no relacionales u otras estructuras diferentes. La extracción convierte los datos a un formato preparado para iniciar el proceso de transformación.

Una parte intrínseca del proceso de extracción es la de analizar los datos extraídos, de lo que resulta un chequeo que verifica si los datos cumplen la pauta o estructura que se esperaba. De no ser así los datos son rechazados.

Un requerimiento importante que se debe exigir a la tarea de extracción es que ésta cause un impacto mínimo en el sistema origen. Si los datos a extraer son muchos, el sistema de origen se podría ralentizar e incluso colapsar, provocando que éste no pueda utilizarse con normalidad para su uso cotidiano. Por esta razón, en sistemas grandes las operaciones de extracción suelen programarse en horarios o días donde este impacto sea nulo o mínimo.

Los procesos ETL pueden ser muy complejos. Un sistema ETL mal diseñado puede provocar importantes problemas operativos.

En un sistema operacional el rango de valores de los datos o la calidad de éstos pueden no coincidir con las expectativas de los diseñadores a la hora de especificarse las reglas de validación o transformación. Es recomendable realizar un examen completo de la validez de los datos (Data profiling) del sistema de origen durante el análisis para identificar las condiciones necesarias para que los datos puedan ser tratados adecuadamente por las reglas de transformación especificadas. Esto conducirá a una modificación de las reglas de validación implementadas en el proceso ETL.

Normalmente los data warehouse son alimentados de manera asíncrona desde distintas fuentes, que sirven a propósitos muy diferentes. El proceso ETL es clave para lograr que los datos extraídos asíncronamente de orígenes heterogéneos se integren finalmente en un entorno homogéneo.

La escalabilidad de un sistema de ETL durante su vida útil tiene que ser establecida durante el análisis. Esto incluye la comprensión de los volúmenes de datos que tendrán que ser procesados según los acuerdos de nivel de servicio (SLA: Service level agreement). El tiempo disponible para realizar la extracción de los sistemas de origen podría cambiar, lo que implicaría que la misma cantidad de datos tendría que ser procesada en menos tiempo. Algunos sistemas ETL son escalados para procesar varios terabytes de datos para actualizar un data warehouse que puede contener decenas de terabytes de datos. El aumento de los volúmenes de datos que pueden requerir estos sistemas pueden hacer que los lotes que se procesaban a diario pasen a procesarse en micro-lotes (varios al día) o incluso a la integración con colas de mensajes o a la captura de datos modificados (CDC: change data capture) en tiempo real para una transformación y actualización continua.

Quique
Invitado


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Re: 3.- Cultura en México De B.I.

Mensaje  Javier Santibañez Renteri el Lun Mayo 15, 2017 8:25 pm

- Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México

La integración de datos la podemos definir como el proceso de combinar datos que residen en diferentes fuentes y permitirle al usuario final tener una vista unificada de todos sus datos. La habilidad de transformar datos interdepartamentales de fuentes heterogéneas en un plan de acción que se convertido en un reto y en una ventaja competitiva para compañías que requieran la integración de datos.

"Extract, Transform and Load (Extraer, transformar y cargar en inglés, frecuentemente abreviado a ETL) es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio." (wikipedia: ETL).

Por lo cual de ahí la importancia en las organizaciones en México, poder tener una extracción de los datos para poder así ver que errores hay y si se pueden transformar.

- Importancia de la limpieza de datos y descripción de algún algoritmo de Mineria de datos para limpieza de muestras de datos

Importancia de la etapa de limpieza:

• Asegura la calidad de los datos que vamos a procesar.

• Evita la información no veraz o errónea.

• Ahorra costes de espacio en disco al eliminarse la información duplicada.

• Agiliza las consultas por la ausencia de datos repetidos o inservibles.

• Ayuda a tomar decisiones estratégicas correctas.    

Agregación

• La combinación de dos o más atributos (u objetos) en un solo atributo (u objeto) propósito reducción de datos

• Reducir el número de atributos u objetos Ciudades agregan en regiones, estados, países, etc.

• Los datos agregados tienden a tener una menor variabilidad

Javier Santibañez Renteri
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Unidad 3-Componentes del entorno de inteligencia de negocios.

Mensaje  Luis Roberto Aranda el Lun Mayo 15, 2017 9:47 pm

Ejemplos o casos reales de mejores prácticas de B.I. (énfasis acerca del qué hacer)

Aeromexico
Con el propósito de administrar de una manera más productiva la información que se genera internamente, con base a las necesidades de su estrategia de negocio, Aeroméxico ha integrado las soluciones WebFOCUS de Information Builders. Con la conciencia de que la información generada internamente es uno de los principales activos de la empresa, Aeroméxico desarrolló un Sistema de Administración de Negocios (ADN), proyecto enfocado a dirigir el desempeño del negocio jerarquizando información. Éste les ha permitido tomar decisiones en beneficio de la rentabilidad corporativa, mientras que la plataforma WebFOCUS ha soportado la implantación de este importante desarrollo.

Aztrazeneca
La multinacional farmacéutica se ha apoyado en la tecnología de Information Builders para tener acceso a una mejor y más detallada información en lo referente a ventas, inventarios, devoluciones y demanda de sus productos con la vista puesta en cada uno de sus distribuidores. Gracias a la potencia de WebFOCUS, AstraZeneca ha podido afrontar la creación de tableros de control y reportes que permiten el análisis de la información de sellout a través de distintas variables de análisis: puntos de venta, distribuidores, sucursales, etc. Además, facilitan el cruce de datos con la información relativa a la ATV (demanda), para una respuesta más rápida ante las necesidades del mercado. La capacidad de integración de la plataforma de Information Builders con herramientas como Google Maps facilita la visualización geográfica de los indicadores relevantes del negocio.

CONAGUA
Information Builders ha ayudado a CONAGUA (Comisión Nacional del Agua) a desarrollar la Plataforma del Sistema Nacional de Información del Agua (SINA), que se erige como un instrumento básico de la política hídrica y la base para la planificación y programación nacional de las cuencas de México. SINA está formada por un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman datos primarios en información útil para facilitar una toma de decisiones públicas. Se ha diseñado a través de una infraestructura sensible que permite responder de manera ágil y efectiva a los nuevos retos de la información, en materia de entrega, explotación, almacenaje e integración de datos.

Experiencias de empresas Mexicanas con "Lecciones aprendidas", es decir, énfasis acerca de qué no hacer.

CONAGUA (Comisión Nacional del Agua) es el organismo encargado de administrar y preservar las aguas nacionales en México.
Estrategia
Se ha basado en tres campos. En primer lugar, en el desarrollo de un datawarehouse que se adecuara al sector hídrico, y que gozara de un modelo conceptual y de estructura propia. Por otro lado, en una correcta administración de la información, ya que tradicionalmente la Comisión ha requerido datos procedentes de numerosos sistemas, muchos de ellos legados de los años 80, y que, obviamente, no fueron creados para administrar información y conectarse directamente con las bases de datos. CONAGUA cuenta con 162 archivos Excel en todas sus áreas con ingentes volúmenes de información, y en todo momento ha necesitado garantizar que la información fuera correcta, a través del modulo ETL. Y, por último, en explotar con WebFOCUS la información que publica a través de 110 tableros con toda la información estadística de carácter público/oficial, agrupada en torno a 46 temas.
Resultado
Ha conducido a toda la organización hacia el universo de la inteligencia de negocio, camino a una adecuada cultura de información, que permita agregar todo el valor posible. El impacto de este cambio va a traer numerosas consecuencias positivas en el futuro.
Productos implantados
WebFOCUS Reporting Server, WebFOCUS Active Technologies, WebFOCUS Developer Studio, y WebFOCUS Adapter for MySQL, Win/NT MS/SQL Server y ESRI ARCGIS Server.

CEMEX es una multinacional de soluciones para la industria de la construcción, que ofrece productos y servicio a clientes y comunidades en más de 50 países en el mundo. La compañía mexicana ocupa el tercer lugar mundial en ventas de cemento y clinker, y es la principal empresa productora de concreto premezclado.
Reto
Ha migrado hacia un sistema de información ejecutiva mediante la implementación de WebFOCUS en su área Corporate Comptroller. Una de las responsabilidades de este departamento durante años ha sido proveer información operacional y financiera crítica a la vicepresidencia financiera. Hoy día, el reto de CEMEX estriba en poder ofrecer información que permita anticiparse a la toma de decisiones en las operaciones.
Estrategia
Primero se produjo la integración de todos los sistemas de información bajo una imagen uniforme y sobre una única plataforma. Posteriormente, tuvo lugar la sustitución de la generación de informes tanto automáticos como a mano. Y, por último, se llevó a cabo la creación de cuadros de mando ejecutivos con la información proveniente de estos reportes, con un marcado acento en entornos móviles.
Resultado
Ha ganado en agilidad y ahorro en el tiempo de producción de los reportes, sustituyendo el trabajo manual. Además, se ha rebajado el mantenimiento manual relativo a la producción de reportes que antes se realizaba a través de varias personas. Y, por encima de todo, ha conseguido que el usuario final, en este caso la cúpula directiva, acceda a esos informes de la manera que deseaba.
Productos implantados
WebFOCUS Reporting Server (incluye WF Relational Data Adapter SQL Server y WF Developer Studio), WF Non Relational Data Adapter for Essbase, WF Report Caster, WF Active Reports, WF InfoAssist, WF Portal, WF Enable for Adobe Flex y WF Resource Analyzer.

Listado de Líderes de Opinión y Proveedores en México que componen el mercado de B.I. (mencionar o describir los servicios que ofrecen y sus herramientas de análisis: cuadrantes, reportes, matrices u otras)

Cimatic de México: Ofrecemos Inteligencia de Negocios (BI) en Río Tiber 66, Piso 7 Col. Cuauhtémoc, Distrito Federal C.P. 06500. México. Las Soluciones de Negocio que ofrecemos están basadas en Tecnología de Información Flexible, Escalable y Robusta: * ERP-Enterprise Resource Planning * APS-Advance Planner Schedule * SCM-Supply Chain Management * BI-Business Intelligence * PM-Performance Management * EAM-Enterprise Asset Management * Bar Code-Código de Barras * VQM-Visual Quality Management * CRM-Customer Relationship Management * PLM-Product Lifecicle * SRM-Supplier Relationship Management * WMS-Warehouse Management System.

Augen Soft: Somos un proveedor de Implantación de Herramientas de Inteligencia de Negocios (Business Objects) en Priv. Cuapa 3206-5 Col. Ex Hacienda La Carcaña, San Pedro Cholula, Puebla C.P. 72777. México.

QPIT: Somos proveedores de Inteligencia de Negocios en la nube dbiCLOUD en Av. Santa Fe No. 495 Piso 4 Col. Cruz Manca, Ciudad de México, Distrito Federal C.P. 05349. México. QPIT es una empresa consultora especializada en tecnología Jedox y tecnología Oracle, principalmente en Business Intelligence, bases de datos y servidores de aplicaciones.
Así mismo, QPIT también ofrece servicios cloud en tecnología Jedox y tecnología Oracle. Obtenga un servicio integrado en cuanto bases de datos, aplicaciones, Business Intelligence entre otros, y todo el soporte que debe ir alrededor de una infraestructura de hardware y de software, alojados en data centers de clase mundial y respaldado con un equipo técnico de vasta experiencia.

Levosim: Somos un proveedor de Inteligencia de Marketing y Negocios en PORVENIR 100 J301 Col. Lindavista, QUERÉTARO, QUERETARO C.P. 76168. México.

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UPAEP - Centro de Servicios de alta tec.: Ofrecemos Inteligencia tecnilógica en 11 poniente 2304 Col. Santiago, Puebla, Puebla C.P. 72160. México.

Grupo Iiseg: Somos proveedores de Inteligencia emocional en Calle Zacpol No.25 Col. Fracc. Mundo Maya, Ciudad del Carmen, Campeche México.

Conamex: Ofrecemos Inteligencia emocional en Buenavista 42 Col. La Magdalena, Magdalena Contreras, Distrito Federal C.P. 10910. México.

ISEL: Somos un proveedor de inteligencia infrarroja en Vía López Mateos 128 Col. Jacarandas, Tlalnepantla, Edo. Méx. C.P. 54050. México.

FAPNER ALLIANZ: Somos un proveedor de Inteligencia regulatoria para monitorear y prepararse para los cambios en la legislación en México C.P. 16000. México.

Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México

La integración de datos se define como un proceso de transformación y conciliación de datos que permita una mayor agilidad en la gestión, proporcionando datos conectados, seguros y de calidad.
El término ETL corresponde a las siglas en inglés de:
-Extract: extraer.
-Transform: transformar.
-Load: cargar.
Se referiere al movimiento y transformación de datos. Se trata del proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y cargarlos en otra base de datos (denominada data mart o data warehouse) con el objeto de analizarlos. También pueden ser enviados a otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio.

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Re: 3.- Cultura en México De B.I.

Mensaje  Luis Roberto Aranda el Lun Mayo 15, 2017 10:02 pm

DiegoArista escribió:
- Importancia de la limpieza de datos y descripción de algún algoritmo de Mineria de datos para limpieza de muestras de datos


Hoy día nuestra sociedad genera grandes cantidades de información que unido al
aumento de las capacidades de almacenamiento, han hecho que todo tipo de
organizaciones puedan disponer de una gran cantidad y variedad de datos relativos a
su actividad diaria. Esta información ofrece a la empresa una visión perspectiva (qué se
está haciendo y cómo se está haciendo) y prospectiva (cómo puede evolucionar la
organización en un futuro a corto‐medio plazo) y es por ello por lo que tiene una
función vital en el proceso de toma de decisiones.  
Sin embargo mucha de la información recogida en las bases de datos no se encuentra
bien estructurada resultando difícil de explotar desde el punto de vista estadístico por
lo que para su utilización es necesario un proceso de tratamiento y análisis exhaustivo
de los datos allí recogidos que llamaremos minería de datos.
La minería de datos se engloba dentro de un proceso más amplio conocido como
extracción de conocimiento en bases de datos, si bien algunas veces y debido a que la
frontera entre ambos conceptos no es clara, suelen utilizarse como sinónimos

- Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México




El primer paso para conseguirlo es mediante la definición del proceso de extracción. En este caso, suele haber dos prácticas habituales: la invasiva y la de abstracción, aunque es mucho más recomendable el uso de la segunda, sobre todo si se apela a la responsabilidad. Además, hay que tener en cuenta que el mundo de los sistemas transaccionales es muy dinámico y el método invasivo puede no dar los resultados esperados si se han producido transformaciones.

La práctica invasiva, consistente en plantear los procesos de extracción atacando de forma directa a los orígenes de datos y procediendo al siguiente paso (transformación) en la misma operación, tiene el inconveniente de provocar que el conjunto del proceso quede excesivamente ligado a las estructuras del sistema origen. La desventaja es que si éste cambia de estructura, como suele ocurrir, por ejemplo, al actualizar su versión; se produce un impacto directo en todo el proceso.

La práctica abstracta, la que Lantares recomienda, consta de generar una independencia a través de ficheros. Ello implica que, desde los sistemas origen, se producirá la generación de ficheros de datos (que pueden ser ficheros de texto plano, csv, o incluso xml), los cuales se depositarán en un recurso compartido para su posterior transformación y carga.

Esta práctica, proporciona la garantía que, si el sistema origen cambia de estructura, por una actualización o cambio del ERP, por ejemplo; este hecho no causará impacto directo en los procesos de integración ni en la estructura del Data Warehouse, ya que sólo habrá que procurar que los ficheros mantengan la misma estructura.

Una vez que la fase de extracción ha concluido con éxito, da comienzo el proceso de transformación. En esta etapa, se realizan cambios de los datos origen para lograr que terminen adecuándose al destino en el DWH. Existen muchas formas de lograrlo y algunas de las más frecuentes son:

- Aplicando filtros: por ejemplo introduciendo el comando de recoger únicamente registros con datos mayores de cero.

- Cambiando el formato: la manera de hacerlo podría ser transformando el formato americano en que las fechas han sido recogidas en origen (M/D/A) para establecer el europeo (D/M/A) como definitivo para todos los sistemas.

- Llevando a cabo agregaciones: que permitan que, aunque los datos sean recogidos con una periodicidad diaria, se puedan extraer del DWH como agregados por meses.

- Estableciendo uniones: por ejemplo, al recoger ventas de diferentes tiendas que, en el DWH, serán volcadas en una misma tabla de hechos.

- Disponiendo transformaciones: para hacer posible la normalización de códigos de cliente, por ejemplo, a 4 dígitos.

Tienes mucha razon al decir que la importancia de la informacion, se basa en entender el significado de la misma, para lo cual se emplean muchos metodos estadisticos, como algunos de los que hemos venido empleando, todos ellos para que la empresa o negocio tome mejores decisiones, y de esa manera pueda hacer crecer la misma.

En cuanto al concepto de ETL me parecio interesante la manera en como vas explicando cada uno de los pasos, El de extraccion, transformacion y carga de los datos, explicas la practica invasiva y abstracta que me voy a dar a la tarea de investigar mas acerca de esas.

Luis Roberto Aranda

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3.- Cultura en México De B.I.

Mensaje  RUBRIA TAVIRA REYES el Jue Jun 01, 2017 12:01 am

Aspectos relevantes de la cultura de la medición en las organizaciones

La cultura organizacional ha sido un tema recurrente en los análisis y los departamentos de recursos humanos. Para algunos, un tema de gran importancia; para otros, uno un poco trillado; y para otros, uno que está sobrevalorado, que no trasciende demasiado y en el que no hay que invertir más de lo necesario.

Precisamente, este grupo de quienes no se preocupan mucho por la cultura organizacional salió a relucir durante la crisis económica de los últimos dos años, en la que se hizo evidente un número significativo de empresas que se enfocaron sólo en los recortes de personal y de gastos para controlar el presupuesto, olvidándose casi por completo de la cultura organizacional y del bienestar dentro de sus organizaciones lo que, probablemente, tuvo que ver con los resultados generales de los negocios.

Esto es lo que afirma la última encuesta “Work Watch”, de Randstad, según la cual, la cultura organizacional es clave para el éxito y según la cual mientras la cultura organizacional podría haber sido una estrategia muy eficaz y la mejor herramienta para retener a los empleados estrella y para fortalecer su compromiso, su moral y su productividad durante la crisis, lo que hicieron las compañías fue aporrearla, haciendo que los trabajadores se sintieran cada vez menos comprometidos con su trabajo.

Cultura organizacional como estrategia

Como lo mencionamos anteriormente, el estudio se enfoca en la cultura organizacional como una oportunidad y como una estrategia que puede ser muy efectiva a la hora de mejorar las condiciones actuales y futuras de un negocio, especialmente si éste se está enfrentando a una crisis o pasa por un momento complicado.

El informe subraya que, a medida que avanza la recuperación, las empresas tendrán que buscar formas de mejorar su productividad y su desempeño generales; para esto habla de la posibilidad de crear mejoras a partir de la cultural organizacional, para lo cual se puede empezar por tener a la cultura actual como punto de referencia (tener clara su definición, lo que significa para los trabajadores y lo que éstos quisieran que fuera), para pasar a realizar los cambios que se estimen necesarios.

En palabras de Habelow, “Las compañías que tendrán un buen desempeño cuidarán los factores que hacen que sus empleados se sientan felices, comprometidos con el trabajo, más conectados con los resultados generales y más motivados a hacer mayores contribuciones. Al ir hacia adelante, las compañías no pueden ignorar la cultura. En vez de eso, debería ser considerada un componente crítico de su estrategia de negocios global”.

Según los datos revelados por la encuesta, la cultura organizacional es parte fundamental del funcionamiento de cualquier empresa y es percibida de esta manera por sus empleados, lo que hace necesario que una compañía la tenga en cuenta y saque provecho de ella si no quiere que se convierta en un aspecto en contra de los resultados generales.

Conceptos y cálculos del ROI, ROE y ROA para justificar los costos de implantación de un sistema basado en B.I. para poder determinar la necesidad de implantar un sistema de inteligencia de negocios a partir de la arquitectura de un Data Warehouse

¿Qué es el ROI? Este nombre se compone de las siglas del término en inglés (Return on Investment), o dicho en castellano retorno de la inversión. Desde este momento ya os estáis dando cuenta de la gran importancia de medir esta variable porque, en resumen, nos va a indicar el grado de rentabilidad de una campaña.

El cálculo se efectúa con una simple fórmula matemática: ROI = (Beneficio – Inversión / Inversión). Si el resultado sale positivo nuestra campaña habrá resultado rentable, de lo contrario habremos perdido dinero con nuestra inversión publicitaria.

Como decíamos con la experiencia y analizando los datos, podemos por ejemplo, llegar a la conclusión que solo interesan en nuestra empresa las campañas que generen un ROI mínimo del 5% o del 15%, de esta forma podemos optimizar mejor nuestras inversiones y obtener un mejor rendimiento de nuestros gastos totales en campañas de marketing.

Además al estar apoyado en cifras, nos resulta más sencillo tomar decisiones objetivas que suponiendo determinadas audiencias o impactos que no se pueden medir con exactitud.

Las populares herramientas de medición del ROI que proporciona Google a través de AdWords y Analytics, nos permitirá conocer en todo momento y por nuestros propios medios el impacto y el retorno de la inversión de nuestras campañas publicitarias.

A través de las conversiones, que se instalan al final del proceso de compra de nuestros sitios web, o a través de los correspondientes enlaces de seguimiento, podemos determinar cuántos de los usuarios que llegaron desde los anuncios a nuestra web acabaron realizando la compra. Por lo tanto tendremos perfectamente medido cuanto nos han costado los anuncios y cuantos ingresos se han generado desde ellos.

Con esos datos podremos fácilmente calcular el ROI nosotros mismos y saber en todo momento que conviene hacer con nuestras campañas de marketing. Incluso es posible medir el ROI de nuestras acciones realizadas en medios offline, aunque exige un proceso algo mas laborioso para incorporar la información a la cuenta de Analitycs.

Fundamentalmente el concepto del ROI es así de sencillo, aunque existen más variantes y estudios más complejos, por lo que siempre podemos ayudarte con todo este tema, desde nuestro profesional equipo de Marketing Digital, para la realización de tus campañas de marketing y las múltiples posibilidades y caminos que se abren hoy en día.

ROA, el cual, consiste en la relación entre el beneficio obtenido en un determinado período y los activos globales de una empresa.

El indicador ROA se puede calcular del siguiente modo: [ROA = Beneficios EBIT / Activos Totales]

Donde:
Los beneficios EBIT son aquellos que se obtienen antes de descontar los impuestos, los intereses y las amortizaciones.
Los Activos Totales se corresponden con el activo promedio de dos balances consecutivos.

El hecho de utilizar el EBIT como factor de medida en el cálculo del ROA, en vez del beneficio después de intereses e impuestos, se debe a que la generación de ingresos procedentes de los activos es independiente de la carga fiscal sobre los beneficios y de la fuente de financiación empleada.

Este indicador permite indicar qué puede hacer nuestra compañía con los activos que posee, es decir, cuánta rentabilidad proporciona cada euro invertido en la misma, lo que resulta enormemente útil cuando se desean comparar diferentes empresas dentro de un mismo sector, ya que la rentabilidad puede diferir significativamente, entre aquellas compañías que pertenezcan a distintos sectores. En términos generales, un buen indicador ROA será aquel cuyo valor sea superior al 5%.

El ROE (return on equity) o retorno sobre el capital es una de las principales métircas financieras para los inversors y permite calcular el beneficio potencial que puede tener un accionista al invertir en una empresa.

En su fórmula sencilla el ROE se calcula dividiendo el Beneficio neto que obtiene una compañía después de impuestos entre los fondos propios de la misma.

Cuando más elevado sea el ROE significa que más rentabilidad están obteniendo los accionistas de esta por el dinero que han invertido en la compañía.

Pongamos un ejemplo de como calcular el ROE:

En el caso de Inditex, en 2013 el beneficio Beneficio Neto de la empresa fue de €2.377 millones y su Patrimonio Neto era de €9.246 millones.

En este caso el ROE de Inditex sería del 25,7% (2.377/9.246)


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unidad 3 respuesta

Mensaje  EMMANUELDIAZ el Miér Jun 07, 2017 3:18 pm

- Importancia de la limpieza de datos y descripción de algún algoritmo de Mineria de datos para limpieza de muestras de datos


Hoy día nuestra sociedad genera grandes cantidades de información que unido al
aumento de las capacidades de almacenamiento, han hecho que todo tipo de
organizaciones puedan disponer de una gran cantidad y variedad de datos relativos a
su actividad diaria. Esta información ofrece a la empresa una visión perspectiva (qué se
está haciendo y cómo se está haciendo) y prospectiva (cómo puede evolucionar la
organización en un futuro a corto‐medio plazo) y es por ello por lo que tiene una
función vital en el proceso de toma de decisiones.
Sin embargo mucha de la información recogida en las bases de datos no se encuentra
bien estructurada resultando difícil de explotar desde el punto de vista estadístico por
lo que para su utilización es necesario un proceso de tratamiento y análisis exhaustivo
de los datos allí recogidos que llamaremos minería de datos.
La minería de datos se engloba dentro de un proceso más amplio conocido como
extracción de conocimiento en bases de datos, si bien algunas veces y debido a que la
frontera entre ambos conceptos no es clara, suelen utilizarse como sinónimos

- Concepto de Integración de datos y la importancia de los procesos Extract Transform and Load (ETL) para las organizaciones en México




El primer paso para conseguirlo es mediante la definición del proceso de extracción. En este caso, suele haber dos prácticas habituales: la invasiva y la de abstracción, aunque es mucho más recomendable el uso de la segunda, sobre todo si se apela a la responsabilidad. Además, hay que tener en cuenta que el mundo de los sistemas transaccionales es muy dinámico y el método invasivo puede no dar los resultados esperados si se han producido transformaciones.

La práctica invasiva, consistente en plantear los procesos de extracción atacando de forma directa a los orígenes de datos y procediendo al siguiente paso (transformación) en la misma operación, tiene el inconveniente de provocar que el conjunto del proceso quede excesivamente ligado a las estructuras del sistema origen. La desventaja es que si éste cambia de estructura, como suele ocurrir, por ejemplo, al actualizar su versión; se produce un impacto directo en todo el proceso.

La práctica abstracta, la que Lantares recomienda, consta de generar una independencia a través de ficheros. Ello implica que, desde los sistemas origen, se producirá la generación de ficheros de datos (que pueden ser ficheros de texto plano, csv, o incluso xml), los cuales se depositarán en un recurso compartido para su posterior transformación y carga.

Esta práctica, proporciona la garantía que, si el sistema origen cambia de estructura, por una actualización o cambio del ERP, por ejemplo; este hecho no causará impacto directo en los procesos de integración ni en la estructura del Data Warehouse, ya que sólo habrá que procurar que los ficheros mantengan la misma estructura.

Una vez que la fase de extracción ha concluido con éxito, da comienzo el proceso de transformación. En esta etapa, se realizan cambios de los datos origen para lograr que terminen adecuándose al destino en el DWH. Existen muchas formas de lograrlo y algunas de las más frecuentes son:

- Aplicando filtros: por ejemplo introduciendo el comando de recoger únicamente registros con datos mayores de cero.

- Cambiando el formato: la manera de hacerlo podría ser transformando el formato americano en que las fechas han sido recogidas en origen (M/D/A) para establecer el europeo (D/M/A) como definitivo para todos los sistemas.

- Llevando a cabo agregaciones: que permitan que, aunque los datos sean recogidos con una periodicidad diaria, se puedan extraer del DWH como agregados por meses.

- Estableciendo uniones: por ejemplo, al recoger ventas de diferentes tiendas que, en el DWH, serán volcadas en una misma tabla de hechos.

- Disponiendo transformaciones: para hacer posible la normalización de códigos de cliente, por ejemplo, a 4 dígitos.

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Re: 3.- Cultura en México De B.I.

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