Tarea #6 Estructura informática de la Empresa (AC 9202-T005)

Profesor Dr. Dexter Mena Jose Mauricio Ureña Jimenez

1 er Trimestre 2013

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INDICE Página Que significa Gestión del Conocimiento 3

Qué herramientas informáticas asocian este concepto 5

Qué significa (BI Business Intelligence)

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Bibliografía

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¿Que significa Gestión del Conocimiento?

Gestión del conocimiento es el proceso por el cual una organización, facilita la trasmisión de informaciones y habilidades a sus empleados, de una manera sistemática y eficiente. Es importante aclarar que las informaciones y habilidades no tienen por qué estar exclusivamente dentro de la empresa, sino que pueden estar o generarse generalmente fuera de ella. Este matiz final es muy importante. Generalmente la mayoría de las empresas identifican gestión del conocimiento solamente con la información y habilidades internas de la empresa, lo que se conoce como Business Intelligence o inteligencia empresarial. De esta forma casi todos los esfuerzos se orientan a canalizar la información y habilidades que ya posee una organización centrándose en la eficiencia de los procesos de comunicación interna a través de la implantación de sistemas como CRM, ERP y un CMI Esto ha sido tradicionalmente así por que siempre ha sido mucho más fácil controlar los volúmenes de información interna que la información externa que se encuentra fuera de la organización que es más difícil de encontrar, buscar, seleccionar y organizar. La Gestión del conocimiento implica ir mucho más allá que un mero sistema informático o plan de formación. Es esencial para favorecer una estructura empresarial innovadora y eficiente. Si el conocimiento fluye y se transmite de manera correcta en la organización, este solo puede crecer. Las habilidades e informaciones útiles se trasmiten entre los empleados de forma rápida y de esta manera aumenta la posibilidad de generar nuevo conocimiento que deriva en aplicaciones nuevas, mejoras en procesos o productos y nuevas formas de hacer negocio para alcanzar nuevas oportunidades. No olvides que el conocimiento es el único activo que crece con el tiempo y no se desgasta pero que puede desparecer con las personas, si este no es compartido. Conozco casos en los que la marcha de un empleado a supuesto una perdida de competitividad muy importante para una empresa por ser el único que disponía de un conocimiento muy concreto. Por eso es vital gestionarlo, tanto en grandes organizaciones vs en pequeñas organizaciones. En otra ocasión os hablare de como gestionar el conocimiento en tu organización

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Esta claro que las personas están en el centro de la gestión del conocimiento. Pero a nosotros nos interesan sobre todo sus habilidades y su información. Estos dos componentes son básicos a la hora de tener en cuenta el proceso de Gestión del conocimiento en una organización. 1. La información puede ser recogida tratada y almacenada por los sistemas de información de la empresa facilitando la creación de un cuadro de mando del entorno y un cuadro de mando integral para la dirección. Si estos sistemas están bien diseñados obtendremos información periódica y sistemática de lo que ocurre tanto dentro como fuera de la organización y podremos tomar decisiones con rapidez 2. Las habilidades son en cambio más complicadas de trasmitir ya que implica adquirir nuevo conocimiento para el que las recibe lo cual supone más tiempo. A nadie se le escapa que es mas fácil trasmitir información y retenerla que adquirir una habilidad como por ejemplo aprender a conducir, ya que exige horas de practica. Las habilidades se asocian con los Planes de Formación y supone un esfuerzo muy importante identificar aquellas personas que poseen las habilidades más valiosas dentro y fuera de la organización para que compartan sus conocimientos. Por eso muchas veces se subcontratan fuera de la empresa.

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¿Qué herramientas informáticas se asocian a este concepto?
Desde el ámbito de la información documental, además de los conocimientos y la experiencia profesional, disponemos de herramientas de primer orden:

1. Programas de gestión de la documentación y la imagen, que permiten:

La creación de bases de datos con referencias de documentos y sus contenidos. Informatizar y hacer accesible la información que hoy está disponible sólo en papel. La creación de bases de datos de conocimiento en diferentes áreas, en la medida que sus capacidades de búsqueda por campos y a texto completo permiten un tratamiento muy versátil de la información. Estos programas hacen posible también enlazar, mediante un proceso de asociación, la información contenida en un registro, con los documentos asociados a esta información, y que estén situados en otros programas ofimáticos (Word, Excel...) de la Red o la intranet

2. Sistemas de edición electrónica:

Que nos permiten editar cualquier tipo de información de manera rápida y a bajo coste para difundir la información en cd-rom, en intranets, extranets e internet. Con ellos podemos hacer accesible la información necesaria a los trabajadores de una empresa mediante una intranet, a clientes, colaboradores y proveedores mediante una extranet, y a la sociedad en general, mediante internet.

3. Motores de búsqueda, que permiten:

La búsqueda de información, mediante sesiones de exploración, en direcciones internet (proveedores, empresas de la competencia, búsquedas temáticas...), en la propia web, y también en los programas ofimáticos de la corporación. Indizar la información recogida y hacerla accesible según parámetros previamente definidos. La creación de bases de datos con la información obtenida.

«Muchos de los resultados de la GdC pueden obtenerse con bajas inversiones y con tasas de devolución que, en numerosas ocasiones, no llegan al año»

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4. Programas de integración de información.

Con ellos es posible integrar información procedente de diferentes programas y soportes para crear grandes depósitos de contenidos. Estos contenidos pueden tratarse para dar homogeneidad a su acceso. Los accesos a la información pueden hacerse según perfiles de usuario. Con estos programas podemos también dar acceso único y simultáneo a informaciones procedentes, indistintamente, tanto de bases de datos documentales como relacionales.

5. Sistemas interactivos.

Para definir documentos tales como encuestas y formularios, para hacerlos accesibles, mediante navegador web, en intranets o internet. Los usuarios pueden rellenar estos documentos, y sus respuestas son directa e inmediatamente remitidas al servidor. En el servidor las respuestas se integran en bases de datos definidas. Con estas bases de datos puede realizarse un tratamiento estadístico de las respuestas, organizar el envío de mailings o listas de e-mail...

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¿Qué significa Inteligencia de negocios (BI Business Intelligence) Concepto Función Elementos ?
Es una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), usualmente residiendo en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales. El concepto de BI no es nuevo, desde que la idea fue introducida a mediados de los años 60, no ha dejado de evolucionar a soluciones más efectivas y adaptadas al nuevo entorno tecnológico imperante. Con el precio del hardware en franco descenso, procesadores mas potentes, la hegemonía de Internet-Web y software de gestión más eficientes, el concepto de inteligencia de negocio (BI) se coloca al alcance de muchas organizaciones modernas quienes están interesadas en maximizar sus inversiones en el área informática. El DSS (Decision Support Systems) fue el origen de todo, luego aparecieron conceptos similares tales como los EIS (Executive Information Systems), hasta llegar al estado del arte actual, los BIs y BI-Web. Los pioneros del campo fueron el Dr. Ralph Timbal, considerado el Dr. del DSS, y Bill Inmon, considerado el padre del Data Warehouse.

BI es una necesidad del negocio. Entre las principales razones que justifican una inversión en BI se pueden señalar: Visibilidad de lo que está pasando en el negocio Informes / reportes centralizados

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Análisis de tendencias y “predicción” del futuro Toma de decisiones efectivas sobre productos que funcionan y lo que no funcionan Centraliza datos dispersos “Valida” sistemas transaccionales Los principales “productos” de BI usualmente son los siguientes: Cuadros de Mando Integrales, dashboards corporativos, KPI (Key Performance Indicators), CPI (Corporate Performance Indicadotors), reportes y gráficos de todo tipo, entre muchos otros. Por el contrario, los insumos de BI es inmensa “estela” de datos que va dejando la empresa de sus operaciones diarias. Podríamos afirmar que la empresa está cimentada sobre una inmensa “mina” de datos, explotarla y obtener que los datos se conviertan en información de valor es el reto de los proyectos de BI. Su implantación requiere de un análisis, diseño e implementación cuidadosa. Usualmente las empresas emprenden proyectos de BI corporativos, o Data Warehouse corporativos. Tienden a ser por rango o nivel de necesidad de la información: Estratégica, de Gestión u Operacional. Desde un punto de vista tecnológico, el elemento central de BI suele ser un data warehouse o data marts (o ambos). Son grandes bases de datos corporativas que albergan datos agrupados y procesados usualmente por dimensiones: región, tiempo, producto, unidad de negocio, entre otras. Los proyectos de inteligencia de negocios suelen iniciarse a través de la alta dirección, los departamentos de planificación estratégica o de marketing, y requieren el concurso de informática para su implementación. Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un reservorio de business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas tradicionales como MS Excel. De lo que se trata es de explotar al máximo las potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la inversión del negocio. Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto de minería de datos (Data Mining) es el más apropiado para realizar una explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los datos.

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Una solución de BI incluye la implementación de una serie de herramientas y técnicas orientadas a gestionar, explotar, distribuir y estructurar información. Entre ellas, destacan las siguientes: Query & Report Las herramientas de Query (consulta) y Report (reporte) son quizá las más conocidas en este ámbito, ya que son fundamentales para el desarrollo y manejo de listados e informes basados en la información presente en los almacenes de datos y Data Marts. Data Warehouse Un Data Warehouse (DW) o almacén de datos es una colección de datos que es extraída desde diferentes fuentes de información a lo largo de la empresa (bases de datos departamentales, intranet, sistemas transaccionales, etc.) con la finalidad de permitir la realización de consultas y análisis, fundamentalmente, para ayudar a la toma de decisiones. Un sistema de DW apunta a disponer de una visión única de los clientes y proveer la mayor cantidad posible de información a los usuarios de la empresa, facilitándose el monitoreo del negocio. Los datos del DW poseen algunas cualidades fundamentales. La primera de ellas es que están orientados a temas, diferenciándose así de los sistemas transaccionales que estructuran los datos en procesos funcionales. Por otro lado, se trata de datos integrados, es decir, están consolidados, lo cual supone un proceso previo de depuración y homogeneización, etapa que puede ser una de las más complejas al implementar un DW. Por último, los datos son historiados, ya que mantienen el registro histórico de sus valores, lo cual redunda en que, a diferencia de los sistemas transaccionales, no sean “volátiles”. Data Mart Aunque para algunos se trata casi de un sinónimo de Data Warehouse, un Data Mart o cubo de datos puede entenderse como un subconjunto del repositorio de datos, que se

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orienta a un área específica del negocio, como recursos humanos, ventas o marketing, por ejemplo. En otras palabras, un Data Mart corresponde a un almacén de datos más restringido que un DW en cuanto al volumen de datos que contiene y al alcance dentro de la organización. Desde ese punto de vista, se trata de un repositorio que requiere menores costos y tiempo para construirse respecto de un DW, teniendo en común el que ambos permiten la realización de consultas, a través del uso de las herramientas OLAP. Herramientas OLAP OLAP (On Line Analytical Processing) son un conjunto de herramientas capaces de responder rápida y ágilmente a las solicitudes de información de los usuarios y que deben reflejar cualquier lógica de negocio por las que se consulte. En contraste con los sistemas transaccionales, OLTP (On Line Transaction Processing), las herramientas OLAP presentan información multidimensional, es decir, desde múltiples perspectivas. Del mismo modo, los sistemas analíticos, al igual que los datos del Data Warehouse, están orientados a temas, y no sólo operan con datos actuales, sino también con datos históricos. Una de las principales cualidades de las herramientas de OLAP es identificar tendencias, es decir, permiten apoyar la toma decisiones considerando diversas variables, así como también permiten identificar cambios en las preferencias de los clientes. Sin embargo, aunque pueden responder consultas complejas y ratificar información, lo hacen siempre dependiendo del usuario, que es quien define las relaciones a considerar. Data Mining El Data Mining (DM) o minería de datos es una técnica orientada a extraer información desde grandes volúmenes de datos y corresponde a una de las claves de la inteligencia de negocios. El DM es un proceso conocido como KDD (Knowledge Discovery in Databases) que consta de tres fases: preparación de los datos, extracción de información e interpretación de los resultados. Normalmente, el DM se realiza con las llamadas “técnicas de verificación” -en donde se prueba una hipótesis del usuario- y los “métodos de descubrimiento” -búsqueda de

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patrones (incluyendo las técnicas de predicción)-. Lo anterior se traduce en análisis exploratorios, los cuales se apoyan en herramientas de visualización de datos y construcción de modelos, con el objetivo de realizar predicciones utilizando los patrones detectados en los datos conocidos con información del pasado. De allí que el DM no es una herramienta orientada sólo a las asociaciones estadísticas, sino una tecnología que es fundamentalmente prospectiva, esto es, que permite descubrir nuevos factores, tendencias y asociaciones desconocidas previamente, llegando incluso a ser predictiva En conclusión, business intelligence es una herramienta moderna y de nueva generación, disponible a los gestores y directores del negocio quienes tienen la necesidad de analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de predicción, y con ello estar un paso de los competidores y mejorar los resultados empresariales. Al fin y al cabo ese es el fin último de la tecnológica, mejorar el rendimiento y productividad de la organización.

Bibliografía Gestión del conocimiento/ conocimiento/http://papelesdeinteligencia.com/que-es-gestion-del-

Business intelligence /http://www.itmadrid.com/blog/que-es-inteligencia-denegocios-business-intelligence/ Elementos técnicos del BI/http://www.cientec.com/analisis/ana-claves.html