por: Margaret Rouse - Colaborador (es): Mary K. Pratt

por Margaret Rouse – Colaborador (es): Mary K. Pratt


Una arquitectura de inteligencia empresarial es el marco para las diversas tecnologías que una organización implementa para ejecutar aplicaciones de inteligencia empresarial y análisis. Incluye los sistemas de TI y las herramientas de software que se utilizan para recopilar, integrar, almacenar y analizar datos de BI y luego presentar información sobre las operaciones y tendencias comerciales a los ejecutivos corporativos y otros usuarios comerciales.

La arquitectura de BI subyacente es un elemento clave en la implementación de un programa de inteligencia empresarial exitoso que utiliza análisis de datos e informes para ayudar a una organización a realizar un seguimiento del desempeño comercial, optimizar los procesos comerciales, identificar nuevas oportunidades de ingresos, mejorar la planificación estratégica y tomar decisiones más informadas en general.

Importancia de una arquitectura de BI

Una arquitectura de inteligencia empresarial articula los estándares de tecnología y las prácticas de análisis y gestión de datos que respaldan los esfuerzos de BI de una organización, así como las plataformas y herramientas específicas que se implementarán. Sirve como un modelo tecnológico para recopilar, organizar y administrar datos de BI y luego hacer que los datos estén disponibles para análisis, visualización de datos e informes. Una arquitectura de BI sólida también incorpora políticas para regular el uso de los componentes tecnológicos.

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La implementación de dicho marco permite a un equipo de BI trabajar de manera coordinada y disciplinada para construir un programa de BI empresarial que satisfaga las necesidades de análisis de datos de su organización. La arquitectura de BI también ayuda a los administradores de datos y de BI a crear un proceso eficiente para manejar y administrar los datos que ingresan al entorno.

Las empresas se benefician de una arquitectura de BI eficaz al utilizar los conocimientos generados por las herramientas de inteligencia empresarial para tomar decisiones basadas en datos que ayudan a aumentar los ingresos y las ganancias. Para garantizar que se satisfagan sus necesidades, los ejecutivos de alto nivel, los gerentes comerciales y otros usuarios comerciales que dependen del análisis de datos para formular estrategias y guiar su toma de decisiones deben tener interés en la creación de la arquitectura.

Diagrama y componentes de la arquitectura de inteligencia empresarial

Una arquitectura de BI se puede implementar en un centro de datos local o en la nube. En cualquier caso, contiene un conjunto de componentes centrales que apoyan colectivamente las diferentes etapas del proceso de BI, desde la recopilación, integración, almacenamiento y análisis de datos hasta la visualización de datos, la entrega de información y el uso de datos de BI en la toma de decisiones comerciales.

por: Margaret Rouse - Colaborador (es): Mary K. Pratt
Un ejemplo de lo que se incluye en una arquitectura de BI

Como se muestra en el diagrama de arquitectura de inteligencia empresarial adjunto, los componentes principales incluyen los siguientes elementos.

  • Sistemas fuente. Estos son todos los sistemas que capturan y mantienen los datos transaccionales y operativos identificados como esenciales para el programa de BI empresarial, por ejemplo, ERP, CRM, finanzas, fabricación y sistemas de gestión de la cadena de suministro. También pueden incluir fuentes secundarias, como datos de mercado y bases de datos de clientes de proveedores de información externos. Como resultado, las fuentes de datos internas y externas a menudo se incorporan en una arquitectura de BI.

Los criterios importantes en el proceso de selección de la fuente de datos incluyen la relevancia de los datos, la vigencia de los datos, la calidad de los datos y el nivel de detalle en los conjuntos de datos disponibles. Además, se puede requerir una combinación de tipos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para satisfacer las necesidades de análisis de datos y toma de decisiones de los ejecutivos y otros usuarios comerciales.

  • Herramientas de integración y limpieza de datos. Para analizar eficazmente los datos recopilados para un programa de BI, una organización debe integrar y consolidar diferentes conjuntos de datos para crear vistas unificadas de ellos. La tecnología de integración de datos más utilizada para aplicaciones de BI es el software de extracción, transformación y carga (ETL), que extrae datos de los sistemas de origen en procesos por lotes. Una variante de ETL es extraer, cargar y transformar (ELT), en la que los datos se extraen y cargan tal cual y se transforman más tarde para usos específicos de BI. Otros métodos incluyen la integración de datos en tiempo real, como la captura de datos modificados y la integración de transmisión para admitir aplicaciones de análisis en tiempo real, y la virtualización de datos , que combina datos de diferentes sistemas de origen de forma virtual.

Una arquitectura de BI normalmente también incluye herramientas de limpieza de datos y generación de perfiles de datos que se utilizan para identificar y solucionar problemas de calidad de datos. Ayudan a los equipos de gestión de datos y BI a proporcionar datos limpios y coherentes que son adecuados para los usos de BI.

  • Almacenes de datos de análisis: abarca los distintos repositorios donde se almacenan y gestionan los datos de BI. El principal es un almacén de datos , que generalmente almacena datos estructurados en una base de datos relacional, en columnas o multidimensional y los pone a disposición para consultas y análisis. Un almacén de datos empresarial también se puede vincular a mercados de datos más pequeños configurados para departamentos individuales y unidades de negocio con datos específicos para sus necesidades de BI.

Además, las arquitecturas de BI a menudo incluyen un almacén de datos operativos que es un repositorio provisional de datos antes de que entren en un almacén de datos; un ODS también se puede utilizar para ejecutar consultas analíticas con datos de transacciones recientes. Dependiendo del tamaño de un entorno de BI, se puede implementar un almacén de datos, mercados de datos y un ODS en un solo servidor de base de datos o en sistemas separados.

Un lago de datos que se ejecuta en un clúster Hadoop u otra plataforma de big data también se puede incorporar en una arquitectura de BI como un repositorio de datos sin procesar de varios tipos. Los datos se pueden analizar en el lago de datos o filtrar y cargar en un almacén de datos para su análisis. Una arquitectura bien planificada debe especificar cuál de los diferentes almacenes de datos es el más adecuado para usos particulares de BI.

  • BI y herramientas de visualización de datos. Las herramientas que se utilizan para analizar datos y presentar información a los usuarios comerciales incluyen un conjunto de tecnologías que pueden integrarse en una arquitectura de BI, por ejemplo , software de consulta ad hoc , minería de datos y procesamiento analítico en línea, u OLAP . Además, la creciente adopción de herramientas de BI de autoservicio permite a los analistas y gerentes de negocios ejecutar consultas ellos mismos en lugar de depender de los miembros de un equipo de BI para que lo hagan por ellos.

El software de BI también incluye herramientas de visualización de datos que se pueden utilizar para crear representaciones gráficas de datos, en forma de cuadros, gráficos y otros tipos de visualizaciones diseñadas para ilustrar tendencias, patrones y elementos atípicos en conjuntos de datos.

  • Cuadros de mando, portales e informes. Estas herramientas de entrega de información brindan a los usuarios comerciales visibilidad de los resultados de las aplicaciones analíticas y de BI, con visualizaciones de datos integradas y, a menudo, capacidades de autoservicio para realizar análisis de datos adicionales. Por ejemplo, los paneles de BI y los portales en línea se pueden diseñar para proporcionar acceso a datos en tiempo real con vistas configurables y la capacidad de profundizar en los datos. Los informes tienden a presentar datos en un formato más estático.

Otros componentes que son cada vez más parte de una arquitectura empresarial incluyen el software de preparación de datos que se utiliza para estructurar y organizar los datos para el análisis y un repositorio de metadatos, un glosario empresarial y un catálogo de datos , que pueden ayudar a los usuarios a encontrar datos relevantes y comprender su linaje y significado.

Fuente: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/business-intelligence-architecture

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