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dc.contributor.advisorArce Solís, Teófila Irene-
dc.contributor.authorMelly Ravello, Fernando Enrique-
dc.creatorMelly Ravello, Fernando Enrique-
dc.date.accessioned2018-01-16T15:42:36Z-
dc.date.available2018-01-16T15:42:36Z-
dc.date.issued2002-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/7810-
dc.description.abstractEn el entorno de negocios de nuestros días, sin duda la información se ha convertido en un activo muy importante para las empresas. El problema común en las corporaciones de hoy es que, a pesar de contar con cada vez más datos, rara vez la información existente es aprovechada en todo su potencial. La mayoría de estas organizaciones tienen sus datos de misión crítica almacenados en múltiples fuentes de datos. Estas fuentes de datos van desde bases de datos personales y hojas de cálculo, pasando por soluciones organizacionales generales con diferentes objetivos, tales como SAP, PeopleSoft, Siebel, Vantive entre otros hasta llegar a soluciones verticales e inclusive desarrollos a la medida. Encontrar información útil en estos sistemas tan disímiles, que permita a los ejecutivos de una empresa tomar decisiones más acertadas, es frecuentemente una labor muy difícil. Existen muchísimas preguntas de negocios que los ejecutivos de hoy en día necesitan responder para poder tener una ventaja competitiva. El objetivo de una solución de Inteligencia de Negocios es construir un Almacén de Datos (Data Warehouse) para poder contestar preguntas críticas de negocio que permitan tomar decisiones estratégicas. Un Data Warehouse es una base de datos especializada que contiene información de los diferentes sistemas del negocio. Los sistemas financiero-contables, logísticos, análisis crediticios, operativos en general, están diseñados para automatizar procesos claves del negocio y así optimizar las tareas del día a día, pero no están diseñados para responder preguntas complejas de negocio; no contienen historia estructurada que permita analizar, por ejemplo, las tendencias crediticias de los clientes y, generalmente, estos sistemas se encuentran en plataformas y fuentes de datos diversas. Para resolver este problema es que se aplica el concepto de Inteligencia de Negocios orientado a explotar la información existente y descubrir patrones y comportamientos sobre el negocio difíciles de obtener los ambientes tradicionales de sistemas (OLTP). Un Data Warehouse es diseñado teniendo en cuenta los objetivos y estrategias del negocio, las diversas fuentes de información que son parte de la organización, manteniendo toda la historia necesaria y estructurada de acuerdo a las necesidades de análisis de los ejecutivos. Un Data Warehouse es un proceso y no simplemente un producto de software. Para poder construirlo adecuadamente, se debe tener en cuenta varios factores críticos como: identificación de las necesidades claves del negocio que deberán ser satisfechas con el Data Warehouse, identificación de las fuentes de datos, y contar con adecuados mecanismos de acceso a los datos para permitir a los usuarios explotar con facilidad, flexibilidad y de una manera rápida toda la información contenida en el mismo. Una Data Mart es una porción especializada del Data Warehouse que está enfocado en resolver una problemática de negocio especifica. Esto implica que el Data Warehouse se convertirá en la única fuente de información y base de los Data Marts a desarrollarse en el futuro.es
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectGestión bancariaes
dc.subjectSistema de informaciónes
dc.titleSolución End-To-End de Business Intelligence para la gestión de una empresa bancariaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportes
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemases
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases
thesis.degree.programIngenieríaes
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas

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