NEGOCIO DE SISTEMAS DE INTELIGENCIA EN EL DESARROLLO DE LA INFRAESTRUCTURA INTEGRAL APOYO A LA TOMA DE DECISIONES EN LAS ORGANIZACIONES

Tiene como objetivo analizar los sistemas de Business Intelligence (BI) en el contexto de las oportunidades de mejorar la toma de decisiones en una organización moderna. Los autores - detalles de una toma de decisiones junto con la heterogeneidad y la dispersión de las fuentes de información en consideración - los actuales sistemas de Business Intelligence como parte de la infraestructura global de la toma de decisiones.

Se ha demostrado que el concepto de BI pueden contribuir a mejorar la calidad de la toma de decisiones en cualquier organización, mejor servicio al cliente y un incremento en la lealtad de los clientes. El documento se centra en tres componentes fundamentales de los sistemas de BI, es decir, la información clave tecnologías (incluyendo las herramientas de ETL y almacenes de datos), el potencial de las tecnologías de la información clave (OLAP técnicas y minería de datos) y aplicaciones de BI que apoyar la toma de decisiones de diferentes en una organización. Una parte importante del documento está dedicado a la discusión de los análisis básicos de negocios que no sólo son ofrecidos por los sistemas de BI, pero también se aplica con frecuencia en la práctica empresarial.

SISTEMAS DE BUSINESS INTELLIGENCE EN LA TOMA DE DECISIONES

La toma de decisiones en la gestión ha implicado siempre la utilización de los activos de información diferentes. Contemporáneo las condiciones económicas muestran que las organizaciones son más frecuentemente a su uso externo, fuentes dispersas y semi-estructurada de la información.

En la actual toma de decisiones, es necesario para llegar a la información. Sin embargo, es de conocimiento que tiene que ser sobre todo buscaba. Conocimiento proporciona bases para las actividades de negocio eficaz. Organizaciones que están interesados ​​en utilizar los conocimientos en la toma de decisiones se ven obligados a trabajar procedimientos que les permitan transformar conocimiento tácito en explícito del conocimiento. En esta situación, las organizaciones verse en la necesidad de crear repositorios del conocimiento y la gestión del conocimiento sistemas, al mismo tiempo encontrar la manera de coincidir con la decisión sistemas de apoyo.

Hoy en día, los diferentes grupos de personas participan en la toma de decisiones (accionistas, clientes, proveedores, etc.) El alcance de una decisión en particular es en muchos casos de carácter global. Regionales y interdependencias internacionales requieren de mayor intercambio de información e intercambio de conocimientos, y una mejor coordinación de las actividades realizadas en contraste con todo lo que se llevó a cabo en el pasado (Viehland, 2005).

LAS APLICACIONES DE BUSINESS INTELLIGENCE

 Los sistemas de BI beneficiarios son un grupo más amplio y más amplia de usuarios a partir de los especialistas en el control, presentación de informes financieros y las finanzas, a través de los vendedores, a los miembros de la junta (Rasmussen, Goldy, y Solli, 2002). Sectores que utilizan los sistemas de BI con más frecuencia incluyen empresas comerciales, las compañías de seguros, bancos y un sector financiero, telecomunicaciones y manufactura empresas.

APLICACIONES DE BI	OBJETIVOS
SECTOR DEL COMERCIO MINORISTA	• Pronósticos. Utilizando la exploración de datos para pronosticar la demanda y basado en el pronóstico, para definir los requerimientos de inventario con mayor precisión • Realización de pedidos y reposición. Utilizar la información para tomar decisiones más rápidas sobre artículos para el orden y para determinar la cantidad óptima • Marketing. La realización de análisis de transacciones de los clientes (lo que está vendiendo, que es compra) • Merchandising. La definición de la mercancía adecuada para el mercado en cualquier punto de tiempo, la planificación a nivel de tienda, refinar el inventario • Distribución y logística. Ayudando a los centros de distribución de manejar mayores volúmenes. Puede utilizar información previa para programar el envío y la consolidación de entrada y la carga de salida • Gestión del transporte. Desarrollo óptimo de los planes de consolidación de carga y horarios de enrutamiento • Planificación del inventario. Ayudar a identificar el nivel de inventario es necesario, garantizar un determinado grado de servicio
DE SEGUROS	• Los reclamos y el análisis de la prima. La capacidad de analizar las alegaciones detalladas y la prima historia del producto, la política, el tipo de reclamación, y otros detalles • Cliente de análisis. Analizar las necesidades del cliente y los patrones de uso del producto, desarrollar programas de marketing de las características del cliente, realizar análisis de riesgos, la mejora de servicio al cliente • Análisis de riesgos. Identificar los segmentos de alto riesgo y oportunidades del mercado en determinadas segmentos, se relacionan con los segmentos de mercado, reducir la frecuencia de las reclamaciones
BANCA, LAS FINANZAS Y VALORES	• Análisis de la rentabilidad del cliente. Determinar la rentabilidad global de la persona cliente, corto y largo plazo, sentar las bases para altas ganancias y ventas banca de relaciones, maximizar las ventas a clientes de alto valor, reducir los costos de clientes de bajo valor, proporcionar los medios para maximizar la rentabilidad de nuevos productos y servicios • Gestión de Crédito. Establecer patrones de progresión de problemas de crédito de los clientes clase y tipo, advertir a los clientes para evitar problemas de crédito, para gestionar los límites de crédito, evaluación de la cartera crediticia del banco, reducir las pérdidas de crédito • Las ventas de sucursal. Mejorar el servicio al cliente y venta de cuentas, facilitar la venta, mejorar la atención al cliente, fortalecer la lealtad de los clientes
TELECOMUNICACIONES	• Perfiles de clientes y segmentación. Determinar los perfiles de alta rentabilidad del producto y segmentos de clientes, proporcionar perfiles detallados de clientes integrada, desarrollar individualizado de frecuentes llamadas programas, determinar las necesidades futuras de los clientes • previsión de la demanda del cliente. Prever las necesidades futuras de productos o de servicios, proporcionar una base para batir el análisis y control para mejorar la retención de clientes
LA INDUSTRIA MANUFACTURERA	• Ventas. Proporcionar análisis de datos de transacciones específicas de los clientes • Pronósticos. Previsión de la demanda, definir los requerimientos de inventario • Realización de pedidos y reposición. Para una óptima cantidad de artículos • Compras. Ayudando a los centros de distribución de manejar mayores volúmenes. • Distribución y logística. Puede utilizar la información para programar el envío anticipado y la consolidación de carga de entrada y salida • Gestión del transporte. Desarrollo óptimo de los planes de consolidación de carga y horarios de enrutamiento • Planificación del inventario. Identificar el nivel de inventario es necesario, garantizar un determinado grado de servicio

CONCLUSION

Las organizaciones contemporáneas se han enfrentado en una necesidad para la toma de decisiones complejas y semi-estructurados. Dispersión de las fuentes de información y la descentralización de la toma de decisiones resultado del proceso en la insuficiencia de los actuales modelos de gestión de la información. En esta situación, las organizaciones
se les ofrecen la aplicación de los sistemas de BI.

Los sistemas de BI representan un entorno integrado que se compone principalmente de los almacenes de datos, herramientas ETL, OLAP y técnicas de minería de datos. Un entorno de permite llevar a cabo numerosos análisis valioso para la empresa que los clientes de preocupación " comportamientos.

El medio ambiente hace que sea posible para determinar las políticas de fijación de precios, la previsión organización de actividades de desarrollo y optimización de la logística. Las áreas potenciales de aplicaciones de BI incluyen Customer Relationship Management (Silva, y Rahimi, 2004), análisis de ventas, la rentabilidad , el análisis de los pasivos, el control de costes, la segmentación del mercado, análisis de la promoción y campañas de publicidad, el apoyo de la información financiera, evaluación de riesgos y la investigación del fraude. La práctica demuestra que la inteligencia puede ser utiliza principalmente para (Olszak, y Ziemba, 2004)