Arquitectura de inteligencia empresarial- Que es y por que lo necesita La arquitectura de inteligencia

Business Intelligence Arquitectura

Las empresas y las organizaciones a menudo se enfrentan a decisiones comerciales dificiles. Los propietarios pueden basar sus decisiones en el instinto, o pueden utilizar datos confiables que proporcionan una base concreta para su toma de decisiones.



La forma en que se organizan y almacenan los datos puede afectar la forma en que se forman los conocimientos empresariales y la forma en que se toman las decisiones. El almacenamiento y la gestion adecuados de los datos permite a los propietarios y las partes interesadas acceder a informacion valiosa y compartirla con otros responsables de la toma de decisiones. La arquitectura de inteligencia empresarial es una herramienta de gestion y analisis de datos que las organizaciones utilizan con frecuencia para este fin. A continuacion se ofrece un analisis profundo de la comprension de la arquitectura de BI, asi como de por que las empresas en crecimiento la necesitan.

Que es Business Intelligence Architecture?

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Business Intelligence se refiere a las estrategias y tecnologias que las organizaciones utilizan para analizar y administrar datos. En relacion, la arquitectura es el marco que organiza los datos y la tecnologia que se utilizan en los sistemas de inteligencia empresarial. La arquitectura sostenible depende de 3 componentes, que incluyen-

Flujos de recopilacion de datos
Esto se refiere a los metodos de recopilacion de datos dentro de una organizacion. La arquitectura sostenible reconoce que datos son importantes para cada departamento de la empresa y donde se originaron los datos. Esto es importante porque la calidad es como se hacen los conocimientos fiables.


Administracion de datos

Esto incluye la integracion de los datos y la forma en que se mantienen dentro de la arquitectura de inteligencia empresarial. La arquitectura sostenible puede contener y administrar multiples fuentes de datos. Los usuarios tambien deberian poder extrapolar rapidamente los datos para obtener informacion.


Los propietarios deBusiness Intelligence y los administradores de departamento utilizan datos para ver indicadores clave de rendimiento y otras tendencias diversas dentro de la organizacion. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones tomar mejores decisiones basandose en su propia vision de estas tendencias.

Por que necesitamos una arquitectura de Business Intelligence?

Hay una variedad de razones por las que una organizacion podria necesitar una arquitectura de inteligencia empresarial. Algunos indicadores son-

Backlogs
Si un departamento de TI se ve abrumado por las solicitudes de informes de varios usuarios de la organizacion, puede ser necesario un sistema de inteligencia empresarial. Los sistemas de BI pueden ayudar a los usuarios a resolver muchos problemas por si mismos, por lo que el departamento de TI no es el unico responsable de resolver cada tarea en cuestion.

Sistemas de TI deficientes Los
sistemas de TI complejos que incluyen silos de datos y varios formatos de datos dificultan el cumplimiento de las solicitudes de informes. La arquitectura de BI puede ayudar a aliviar esto consolidando los datos en un sistema que tiene un formato uniforme.

Precio
Puede resultar costoso mantener todos los recursos informaticos necesarios para varios sistemas de informacion o silos. Cuando cada departamento tiene un sistema de gestiondiferente, puede haber una falta de sinergia y eficiencia al finalizar un proyecto. Los sistemas contrastantes pueden provocar un cuello de botella o demasiado trabajo para cada departamento. Esto puede aumentar los gastos de la empresa y perder tiempo y recursos valiosos.

Componentes de Business Intelligence Architecture

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BI Architecture tiene varios componentes clave que la hacen funcional. Algunos de ellos incluyen- Los


datos de lossistemas fuente deben organizarse primero en un sistema fuente o en un sistema operativo. Estos sistemas se utilizan para procesar las transacciones diarias dentro de la empresa. Si bien la mayoria de los datos proceden de sistemas operativos, algunos pueden proceder de otras fuentes, como los datos de evaluacion comparativa o los datos de mercado. Si los datos no se capturan en el sistema operativo, no se pueden analizar mas adelante.

Proceso ETL
Una vez organizados los datos dentro de los sistemas operativos, se extraen y se colocan en el almacen de datos. Este mecanismo se conoce como Extraer carga de transformacion o ETL. Algunas tecnologias ETL incluyen Oracle Data Integrator, o

Como puedo usar Business Intelligence Architecture?

Las organizaciones deben primero trazar cuidadosamente sus estrategias de recopilacion de datos y analisis antes de utilizar la arquitectura de inteligencia empresarial. Algunos elementos a considerar incluyen cuales son las fuentes de datos, que tipo de sistema operativo se utiliza y cuantos datos codificados se espera de cada departamento.


Las organizaciones tambien deben considerar lo que logran a partir del analisis de datos dentro de cada departamento. Por ejemplo, los datos de ventas pueden indicar al gerente de ventas como funcionan los empleados en el dia a dia. El analisis de los datos de ventas a lo largo de unos meses puede proporcionar un marco para comprender como cada empleado contribuye a los objetivos generales de ventas de la organizacion. La


arquitectura de inteligencia empresarial debe abarcar entonces las fuentes de datos y los componentes que permitiran un analisis fiable de los datos de ventas. Despues de elegir los origenes de datos, las organizaciones pueden determinar que datos son los mas valiosos y como almacenarlos de forma segura. Los datos mal almacenados y ordenados pueden afectar la calidad de la arquitectura general de inteligencia empresarial porque el sistema no podra determinar que datos es necesario extraer. Por ultimo, las organizaciones deben elegir las herramientas de analisis de datos adecuadas, o herramientas que muestren informacion sobre los datos extraidos. Las herramientas de analisis de datos de alto rendimiento permiten a las organizaciones comprender rapidamente los datos con el fin de obtener informacion valiosa.