Análisis comparativo de metodologías y herramientas tecnológicas para procesos de Business Intelligence orientado a la toma de decisiones

Abstract

La inteligencia de negocios a medida que pasa el tiempo adquiere mayor importancia y exige mayor competencia en las organizaciones, hoy en día las empresas tienen la necesidad de aplicar metodologías que se adapten e integren de manera positiva, tomando en consideración que cada negocio tiene sus propios procesos y determinadas actividades, es por ello que este artículo se centra en determinar como arma estratégica una comparativa de las metodologías Bill Inmon y Ralph Kimball, mediante un análisis de las características más importantes tomando parámetros de valoración las capacidades de mejoras, el grado de cumplimiento, objetivos y satisfacción, los avances en tecnologías de información ofrecen herramientas de gran capacidad que se han desarrollado para ello se pretende establecer un análisis estratégico de las herramientas tecnológicas Business Intelligence más utilizadas con el fin de evaluar sus fortalezas y debilidades para así alcanzar la mejora en la toma de decisiones y visión estratégica en cuanto a productividad de las organizaciones. Se obtuvo como resultados la metodología Kimball con un alto puntaje en sus características, debido a que esta metodología está diseñada para garantizar la utilización de los datos de manera rápida y en menor tiempo de implementación, así mismo la herramienta BI con mayor porcentaje en fortalezas fue PowerBI, debido a su visión empresarial, facilidad de uso y visualización e integración de datos.Las metodologías y herramienta de inteligencia de negocios son de vital importancia por que permiten una buena planificación de la producción en cada gestión de procesos, y optimización de costos dando así una mejora en la toma de decisiones.

Business Intelligence Applied in the Corporate Sector: A Systematic Review

“…The Bill Inmon methodology has a top-down approach to data warehouse design, i.e., it is not based on specific requirements. It is used for more complex systems where it is necessary to ensure the durability and consistency of information [20], even if there are changes or variations in the organization's processes [36].…”

Design of Datamart for the Cargo Service of an SME in the Transport Sector

“…Se tomó la base de la metodología de Kimball que establece una secuencia no estructurada para implementación de Datamart y Data Warehouse; como lo mencionan [7] y [12] en su investigación, pues consideran que dicha metodología cuenta Tecnología, Datos y Aplicaciones de Inteligencia de Negocio que abarcan las etapas y unidas entre sí forman el ciclo de vida de esta.…”

“…Parte de la inteligencia de negocios es proponer el diseño de un Data Warehouse o un Datamart, pero es importante que se realice en base a una metodología que permita el éxito del proyecto, y para esta investigación se hizo uso de la metodología Ralph Kimball, que en su ciclo de vida abarca la planificación, análisis de requisitos, modelado dimensional, diseño físico, diseño del sistema ETL y especificación y desarrollo de aplicaciones de BI; pues tal enfoque considera la construcción de almacenes de datos más pequeños para que luego se lleguen a agrupar en un repositorio principal logrando que los procesos operativos de la empresa sean más flexibles [7].…”

Inteligencia de Negocios para la Toma de Decisiones en una Pyme del Sector Manufacturero

“…Estos conceptos desempeñan un papel crucial en la creación de modelos analíticos que respaldan los objetivos estratégicos. En este sentido, se permite la verificación y la manifestación de estos efectos [9].…”

“…Ralph Kimball, por otro lado, aboga por un enfoque ascendente en el que varios DM se unen para formar un diseño corporativo utilizando una estructura tridimensional [8]. Según [9], la construcción de un almacén de datos se basa en áreas de interés y Data Marts disponibles para el público, ofreciendo datos detallados y resumidos de acuerdo con la metodología de Ralph Kimball. Kimball propone un enfoque ascendente y adaptable para implementar almacenes de datos, que comprende fases como análisis de requisitos, sistemas transaccionales, arquitectura ETL lógica, procesos ETL, rendimiento y mantenimiento del DW.…”