Herramientas de analisis y consulta.

* Accesibilidad a la información: permiten el acceso a la información a

 través de las diferentes estructuras de datos de forma transparente a
l@s usuari@s finales, para que est@s solo se enfoquen en el análisis y
no en el origen y procedencia de los datos.

* Apoyo en la toma de decisiones: permiten la exploración de los

datos, a fin de seleccionar, filtrar y personalizar los mismos, para la
obtención de información oportuna, relevante y útil, para apoyar el
proceso de toma de decisiones.

* Orientación l@s usuari@s finales: permiten a través de entornos

amigables e intuitivos, que l@s usuari@s puedan realizar análisis y
consultas, sin poseer conocimientos técnicos. Si bien lo realmente
importante son los datos mismos, que estos puedan ser interpretados y
analizados por l@s usuari@s dependerá en gran medida de cómo se
presenten y dispongan.
Existen diferentes tipos de herramientas de consulta y análisis, y de
 acuerdo a la necesidad, tipos de usuari@s y requerimientos de
información, se deberán seleccionar las más propicias al caso. Entre
ellas se destacan las siguientes:

* Reportes y Consultas.
* OLAP.
* Dashboards.
* Data Mining.
* EIS.

Actualmente las herramientas de generación de reportes y consultas
cuentan con muchas prestaciones, las cuales permiten dar variadas formas
 y formatos a la presentación de la información. Entre las opciones más
comunes se encuentran las siguientes:

* Parametrización de los datos devueltos.
* Selección de formatos de salida (planilla de cálculo, HTML, PDF, etc.).
* Inclusión de gráficos de tortas, barras, etc.
* Utilización de plantillas de formatos de fondos.
* Inclusión de imágenes.
* Formatos tipográficos.
* Links a otros reportes.

Las herramientas OLAP, son una tecnología de software para análisis
en línea, administración y ejecución de consultas, que permiten inferir
información del comportamiento del negocio.

Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas
 preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar
decisiones. Cabe destacar que lo que es realmente interesante en OLAP,
no es la ejecución de simples consultas tradicionales, sino la
posibilidad de utilizar operadores tales como drill-up, drill-down, etc,
 para explotar profundamente la información.

Además, a través de este tipo de herramientas, se puede analizar el
negocio desde diferentes escenarios históricos, y proyectar como se ha
venido comportando y evolucionando en un ambiente multidimensional, o
sea, mediante la combinación de diferentes perspectivas, temas de
interés o dimensiones. Esto permite deducir tendencias, por medio del
descubrimiento de relaciones entre las perspectivas que a simple vista
no se podrían encontrar sencillamente.

Las herramientas OLAP requieren que los datos estén organizados
dentro del depósito en forma multidimensional, por lo cual se utilizan
cubos multidimensionales.

Además de las características ya descritas, se pueden enumerar las siguientes:

* Permite recolectar y organizar la información analítica necesaria

para l@s usuari@s y disponer de ella en diversos formatos, tales como
tablas, gráficos, reportes, tableros de control, etc.

* Soporta análisis complejos de grandes volúmenes de datos.
* Complementa las actividades de otras herramientas que requieran procesamiento analítico en línea.
* Presenta a l@s usuari@s una visión multidimensional de los datos (matricial) para cada tema de interés del negocio.
* Es transparente al tipo de tecnología que soporta el DW, ya sea ROLAP, MOLAP u HOLAP.
* No tiene limitaciones con respecto al número máximo de dimensiones permitidas.
* Permite a l@s usuari@s, analizar la información basándose en más criterios que un análisis de forma tradicional.
* Al contar con muestras grandes, se pueden explorar mejor los datos en busca de respuestas.
* Permiten realizar agregaciones y combinaciones de los datos de

maneras complejas y específicas, con el fin de realizar análisis más
estratégicos.

#### 3.6.3. Dashboards

Los Dashboards se pueden entender como una colección de reportes,
consultas y análisis interactivos que hacen referencia a un tema en
particular y que están relacionados entre sí.

Existen diversas maneras de diseñar un Dashboard, cada una de las
cuales tiene sus objetivos particulares, pero a modo de síntesis se
expondrán algunas características generales que suelen poseer:

* Presentan la información altamente resumida.
* Se componen de consultas, reportes, análisis interactivos, gráficos

(de torta, barras, etc), semáforos, indicadores causa-efecto, etc.

* Permiten evaluar la situación de la empresa con un solo golpe de vista.
* Poseen un formato de diseño visual muy llamativo.

#### 3.6.4. Data Mining

Esta herramienta constituye una poderosa tecnología con un gran
potencial que ayuda y brinda soporte a l@s usuari@s, con el fin de
permitirles analizar y extraer conocimientos ocultos y predecibles a
partir de los datos almacenados en un DW o en un OLTP. Claro que es
deseable que la fuente de información sea un DW, por todas las ventajas
que aporta.

La integración con el depósito de datos facilita que las decisiones
operacionales sean implementadas directamente y monitorizadas.

Implementar Data Mining permitirá analizar factores de influencia en
determinados procesos, predecir o estimar variables o comportamientos
futuros, segmentar o agrupar ítems similares, además de obtener
secuencias de eventos que provocan comportamientos específicos.

Una de las principales ventajas del Data Mining es que, como recién
se ha hecho mención, permite inferir comportamientos, modelos,
relaciones y estimaciones de los datos, para poder desarrollar
predicciones sobre los mismos, sin la necesidad de contar con patrones o
 reglas preestablecidas, permitiendo tomar decisiones proactivas y
basadas en un conocimiento acabado de la información.

Además brinda la posibilidad de dar respuesta a preguntas complicadas
 sobre los temas de interés, como por ejemplo Qué está pasando?, Por
qué? y Qué pasaría sí?, estos cuestionamientos aplicados a una empresa
podrían ser: Cuál de los productos de tal marca y clase serán más
vendidos en la zona norte en el próximo semestre? y por qué? Además se
podrán ver los resultados en forma de reportes tabulares, matriciales,
gráficos, tableros, etc.

Entonces, se puede definir Data Mining como una técnica para
descubrir patrones y relaciones entre abundantes cantidades de datos,
que a simple vista o que mediante otros tipos de análisis no se pueden
deducir, ya que tradicionalmente consumiría demasiado tiempo o estaría
fuera de las expectativas.

Los sistemas Data Mining se desarrollan bajo lenguajes de última
generación basados en Inteligencia Artificial y utilizan métodos
matemáticos tales como:

* Redes Neuronales.
* Sistemas Expertos.
* Programación Genética.
* Árboles de Decisión.

Soporta además, sofisticadas operaciones de análisis como los
sistemas Scoring, aplicaciones de Detección de Desviación y Detección de
 Fraude.

Es muy importante tener en cuenta que en las herramientas OLAP y en
los reportes y consultas, el análisis parte de una pregunta o hipótesis
generada por l@s usuari@s, en cambio Data Mining permite generar estas
hipótesis.

Generalmente las herramientas de Data Mining se integran con
plataformas de hardware y software existentes (como DW) para incrementar
 el valor de las fuentes de datos establecidas y para que puedan ser
integradas con nuevos productos y sistemas en línea (como OLAP). En
adición a esto, hacer minería de datos sobre un depósito de datos
permite entre otras ventajas contar con los beneficios de los procesos
ETL y de las técnicas de limpieza de datos, tan necesarios en este tipo
de análisis.

##### 3.6.4.1. Redes Neuronales

Se utilizan para construir modelos predictivos no lineales que
aprenden a través de entrenamiento y que semejan la estructura de una
red neuronal biológica.

Una red neuronal es un modelo computacional con un conjunto de
propiedades específicas, como la habilidad de adaptarse o aprender,
generalizar u organizar la información, todo ello basado en un
procesamiento eminentemente paralelo.

Por ejemplo, las redes neuronales pueden emplearse para:

* Resolver problemas en dominios complejos con variables continuas y categóricas.
* Modelizar relaciones no lineales.
* Clasificar y predecir resultados.

##### 3.6.4.2. Sistemas Expertos

Un sistema experto, puede definirse como un sistema informático
(hardware y software) que simula a l@s expert@s human@s en un área de
especialización dada.

La principal ventaja de estos sistemas es que l@s usuari@s con poca
experiencia pueden resolver problemas que requieren el conocimiento de
una persona experta en el tema.

Por ejemplo, los sistemas expertos pueden utilizarse para:

* Realizar transacciones bancarias a través de cajeros automáticos.
* Controlar y regular el flujo de tráfico en las calles y en los ferrocarriles, mediante la operación automática de semáforos.
* Resolver complicados problemas de planificación en los cuales intervienen muchas variables.
* Descubrir relaciones entre diversos conjuntos de variables.

##### 3.6.4.3. Programación Genética

El principal objetivo de la programación genética es lograr que las
computadoras aprendan a resolver problemas sin ser explícitamente
programadas para solucionarlos, generando de esta manera soluciones a
partir de la inducción de los programas. El verdadero valor de esta
inducción está fundamentado en que todos los problemas se pueden
expresar como un programa de computadora.

Por ejemplo, la programación genética se utiliza para:

* Resolver problemas, para los cuales es

difícil y no natural tratar de especificar o restringir con
anticipación el tamaño y forma de una solución eventual.

* Analizar sistemas que actúan sobre condiciones inestables en ambientes cambiantes.
* Generar de manera automática programas que solucionen problemas planteados.

##### 3.6.4.4. Árboles de Decisión

Son estructuras de forma de árbol que representan conjuntos de
decisiones. Estas decisiones generan reglas para la clasificación de un
conjunto de datos, las cuales explican el comportamiento de una variable
 con relación a otras, y pueden traducirse fácilmente en reglas de
negocio.

Son utilizados con finalidad predictiva y de clasificación.

Por ejemplo, los árboles de decisión pueden emplearse para:

* Optimizar respuestas de campañas.
* Identificar clientes potenciales.
* Realizar evaluación de riesgos.

##### 3.6.4.5. Detección de Desviación

Analiza una serie de datos similares, y cuando encuentra un elemento que no coincide con el resto lo considera una desviación.

Usualmente para la detección de la desviación en base de datos
grandes se utiliza la información explícita externa a los datos, así
como las limitaciones de integridad o modelos predefinidos. En un método
 lineal, al contrario, se enfoca el problema desde el interior de los
datos, empleando la redundancia implícita de los mismos.

Por ejemplo, la detección de desviación puede utilizarse para:

* Descubrir excepciones a modelos establecidos.
* Delimitar grupos que cumplan con condiciones preestablecidas.

#### 3.6.5. EIS

EIS (Executive Information System) proporciona medios sencillos para
consultar, analizar y acceder a la información de estado del negocio.
Además, pone a disposición facilidades para que l@s usuari@s puedan
conseguir los datos buscados rápidamente, empleando el menor tiempo
posible para comprender el uso de la herramienta.

Usualmente, EIS se utiliza para analizar los indicadores de
performance y desempeño del negocio o área de interés, a través de la
presentación de vistas con datos simplificados, altamente consolidados,
mayormente estáticos y preferentemente gráficos.

El concepto principal de esta herramienta, se basa en el simple hecho
 de que l@s ejecutiv@s no poseen tiempo, ni las habilidades necesarias
para analizar grandes cantidades de datos.

Al igual que OLAP y Data Mining, los EIS, se pueden aplicar
independientemente de la plataforma DW. Pero tener como base un depósito
 de datos para implementar esta herramienta, conlleva todas las ventajas
 implícitas del mismo.