Determinación del ámbito del análisis de inteligencia empresarial
En este artículo:
Planeación del ámbito de inteligencia empresarial
Principios de inteligencia empresarial
Ejemplos de inteligencia empresarial
Planeación del ámbito de inteligencia empresarial
La inteligencia empresarial es el proceso que consiste en recopilar, almacenar y analizar datos profesionales en toda la organización, y obtener acceso a ellos. Microsoft SQL Server 2005 proporciona una base de almacenamiento y administración de datos profesionales y un conjunto de herramientas de informes y análisis. Microsoft Office SharePoint Server 2007 proporciona análisis de datos profesionales y acceso controlado a ellos, al igual que la capacidad de aprovechar los datos para tomar mejores decisiones profesionales. Office SharePoint Server 2007 admite flujos de trabajo, administración de documentos, búsqueda, integración de datos, análisis de datos y representación de datos. Además, permite mantener la integridad de los datos y administrar de forma centralizada recursos compartidos que pueden incluir formularios, informes, documentos, hojas de cálculo y conexiones de datos.
El conjunto de Microsoft BI es una solución integral basada en Microsoft SQL Server 2005, Office SharePoint Server 2007, aplicaciones cliente de 2007 Microsoft Office system y productos de administración de rendimiento proporcionados por el grupo de Office Business Applications.
SQL Server 2005 es la base de almacenamiento y análisis de datos del conjunto de Microsoft BI. SQL Server 2005 ofrece almacenamiento de datos de sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) y un conjunto de herramientas de administración, incluidas las siguientes:
SQL Server 2005 Analysis Services
SQL Server 2005 Integration Services
SQL Server 2005 Reporting Services
SQL Server 2005 Business Intelligence Development Studio
Principios de inteligencia empresarial
Los principios de inteligencia empresarial de Office SharePoint Server 2007 incluyen:
Recopilación de datos Integrar datos de diversos orígenes estructurados y sin estructurar.
Almacenamiento de datos Proporcionar un repositorio de datos seguro y administrado de forma centralizada.
Análisis de datos Crear vistas jerárquicas para mejorar el descubrimiento de datos y la representación de datos que se pueden comprender en términos empresariales.
Acceso a datos Mejorar la calidad de los datos y garantizar su integridad al proporcionar acceso seguro a los recursos de datos compartidos en un área de trabajo de colaboración.
Limpieza de datos Asegurar que los datos del origen tengan sentido, que no se repitan y que no contengan valores nulos.
Extracción, transformación, y carga (ETL) Extraer datos de las bases de datos de origen, transformar los datos en las estructuras usadas en las bases de datos de destino y cargar los datos en las bases de datos de destino.
Ejemplos de inteligencia empresarial
Algunos ejemplos de las soluciones de inteligencia empresarial son los siguientes:
Análisis predictivo Determinar el resultado probable de un evento o la probabilidad de un estado de la base de datos mediante la información extrapolada a partir de un conjunto de datos conocidos.
Minería de datos Ordenar los datos para identificar patrones y establecer relaciones de causa y efecto.
Previsión de ventas Revisar estados de cuentas actuales o características de clientes, y realizar ajustes basados en datos activos.
Aprobación de pedidos de compra Comprobar estados presupuestarios actuales y otros datos antes de aprobar un pedido de compra generado por un flujo de trabajo.
Análisis de bucle cerrado Seguimiento y mejoras constantes de la calidad y el rendimiento de productos y procesos en función de comentarios. El análisis de bucle cerrado permite alinear las operaciones diarias de una organización con una estrategia empresarial a largo plazo. Además, el análisis de bucle cerrado permite que los datos sean más fáciles de descubrir y procesar.
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