Sesión 01: Business Intelligence (BI) - UTP

 LOGRO DE APRENDIZAJE Al finalizar la sesión, los estudiantes serán capaces de analizar los fundamentos, conceptos básicos y definiciones del Business Intelligence (BI), así como identificar y evaluar las herramientas actuales y su aplicabilidad en las...

 LOGRO DE APRENDIZAJE Al finalizar la sesión, los estudiantes serán capaces de analizar los fundamentos, conceptos básicos y definiciones del Business Intelligence (BI), así como identificar y evaluar las herramientas actuales y su aplicabilidad en las organizaciones. - Fundamentos - Conceptos básicos - Herramientas - Investigación de información - Videos - Actividades - Conclusiones ¿Qué es inteligencia artificial? ¿Cómo puedes implementarla en tu carrera?  Fundamentos, conceptos básicos Y definiciones del Business Intelligence (BI). Herramientas actuales y aplicabilidad en las organizaciones Definición de Business Intelligence (BI) Business Intelligence (BI) se refiere al conjunto de estrategias, tecnologías, y procesos utilizados por las organizaciones para recopilar, integrar, analizar, y presentar datos de manera que se facilite la toma de decisiones informadas. BI transforma datos brutos en información valiosa, permitiendo a las empresas identificar oportunidades, optimizar operaciones y responder rápidamente a cambios en el entorno de negocios  Evolución del BI y su Relevancia en el Contexto Actual El BI ha evolucionado significativamente desde sus inicios en la década de 1960, cuando las primeras aplicaciones de BI se centraban en informes y análisis estadísticos básicos. En los años 80 y 90, con el desarrollo de bases de datos más avanzadas y la aparición de tecnologías de procesamiento en línea (OLAP), el BI comenzó a integrarse más profundamente en las operaciones empresariales. En la actualidad, el BI es un componente esencial en la mayoría de las organizaciones, potenciado por tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías permiten análisis predictivos y prescriptivos, proporcionando a las empresas una ventaja competitiva en un entorno cada vez más dinámico y orientado a los datos. Su relevancia actual radica en la capacidad de las empresas para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real, mejorar la eficiencia operativa, y ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. COMPONENTES PRINCIPALES DEL BI: 1. Recopilación de Datos: Es el 2. Análisis de Datos: Una vez 3. Visualización de Datos: Este primer paso en el proceso de BI recopilados, los datos se limpian, componente se enfoca en la y consiste en obtener datos de transforman y almacenan en un presentación de los resultados diversas fuentes internas (como Data Warehouse o Data Mart. del análisis de manera bases de datos, sistemas ERP, Luego, se aplican técnicas de comprensible y atractiva para los CRM) y externas (como redes análisis, que pueden ir desde usuarios. Las herramientas de sociales, encuestas, y datos de análisis descriptivos (qué ha visualización de datos, como mercado). Esta información pasado) hasta análisis predictivos dashboards interactivos, gráficos, puede ser estructurada (como (qué podría pasar) y y mapas, son esenciales para datos en tablas) o no prescriptivos (qué debería comunicar hallazgos y apoyar la estructurada (como textos, hacerse). Las herramientas de BI toma de decisiones. La imágenes). permiten detectar patrones, visualización facilita la tendencias y relaciones en los interpretación de grandes datos. volúmenes de datos y ayuda a los usuarios a identificar rápidamente las áreas de acción.  IMPORTANCIA DEL BI EN LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS El BI es crucial en la toma de decisiones estratégicas, ya que proporciona una base sólida y objetiva para que los líderes empresariales evalúen el desempeño, identifiquen oportunidades y mitiguen riesgos. Con BI, las decisiones no se basan en intuiciones o suposiciones, sino en datos concretos y análisis rigurosos. Esto permite a las organizaciones: Optimizar procesos: Identificar ineficiencias y áreas de mejora. Mejorar la satisfacción del cliente: Comprender mejor las necesidades y comportamientos de los clientes. Anticipar tendencias: Detectar patrones emergentes y prepararse para futuros cambios en el mercado. Maximizar la rentabilidad: Tomar decisiones informadas sobre inversión, costos y precios.  Herramientas Actuales de Business Intelligence (BI) 1. Tableau: Tableau es una herramienta de BI que permite la visualización de datos a través de dashboards interactivos y gráficos sofisticados. Es conocida por su capacidad para conectar y mezclar datos de múltiples fuentes, su interfaz intuitiva, y su potente motor de visualización. Tableau es ampliamente utilizado para crear informes visuales detallados que facilitan el análisis profundo de datos sin necesidad de programación. Facilidad de Uso: Curva de aprendizaje moderada; poderosa para usuarios avanzados. Integración con Otras Herramientas: Amplia compatibilidad con múltiples fuentes de datos. Capacidades de Visualización: Excelentes opciones de visualización con gráficos avanzados. Costo: Opción de pago con una versión gratuita limitada. 2. Power BI: Desarrollado por Microsoft, Power BI es una plataforma de BI que ofrece herramientas para transformar datos sin procesar en información interactiva y visual. Destaca por su integración con otros productos de Microsoft, como Excel y Azure, y por su facilidad de uso. Power BI permite a los usuarios crear dashboards personalizados y compartir informes en la nube, lo que facilita la colaboración y el acceso en tiempo real a los datos. Facilidad de Uso: Fácil de usar, especialmente para usuarios de Microsoft; buena integración con Excel. Integración con Otras Herramientas: Se integra perfectamente con el ecosistema de Microsoft. Capacidades de Visualización: Sólidas capacidades de visualización con dashboards dinámicos. Costo: Tiene una versión gratuita; la versión Pro es de pago. 3. Google Data Studio: Google Data Studio es una herramienta gratuita de BI que permite la creación de informes y dashboards interactivos y personalizables. Es parte del ecosistema de Google y se integra fácilmente con otras herramientas de Google, como Google Analytics, Google Ads y Google Sheets. Google Data Studio es conocido por su accesibilidad y facilidad de uso, especialmente para aquellos que ya están familiarizados con otros productos de Google. Facilidad de Uso: Muy accesible, ideal para principiantes; interfaz amigable. Integración con Otras Herramientas: Funciona bien con otras herramientas de Google. Capacidades de Visualización: Buenos gráficos, aunque más limitados en comparación con Tableau y Power BI. Costo: Completamente gratuito.  USO DE BI EN ORGANIZACIONES DE COMUNICACIÓN Y PUBLICIDAD En el ámbito de la comunicación y la publicidad, el BI se utiliza para: Análisis de Audiencia: Segmentar y analizar el comportamiento y las preferencias de la audiencia para personalizar campañas. Optimización de Campañas: Evaluar el rendimiento de campañas publicitarias en tiempo real, ajustando estrategias según los resultados obtenidos. Medición del ROI: Determinar el retorno de inversión (ROI) de las campañas publicitarias, identificando las tácticas más efectivas. Toma de Decisiones Basadas en Datos: Informar decisiones estratégicas, como la selección de canales de comunicación y la asignación de presupuestos, basadas en datos precisos y actualizados. 01  ¿Cómo el BI puede mejorar la efectividad de las campañas publicitarias? s ¿Cuál es el uso de BI para segmentación de audiencia y análisis de mercado? ¿Cuáles son las empresas de comunicación que han utilizado BI con éxito?  El BI es un pilar fundamental para cualquier organización que busca mantenerse competitiva en un entorno empresarial moderno, donde los datos son uno de los recursos más valiosos. El uso de BI permite a las organizaciones de comunicación y publicidad maximizar el impacto de sus campañas, mejorar la relación con sus audiencias y obtener una ventaja competitiva en un mercado altamente dinámico. Práctico en Grupo Tiempo: 20 minutos Actividad: Los estudiantes se dividirán en grupos y se les dará un conjunto de datos ficticios relacionados con el comportamiento de los usuarios en redes sociales durante una campaña publicitaria. Utilizando una herramienta de BI (como Google Data Studio), cada grupo deberá analizar los datos, identificar patrones y presentar un informe con sus conclusiones y recomendaciones para mejorar la campaña. Objetivo: Aplicar los conceptos aprendidos sobre BI en un contexto práctico y colaborativo. DATOS FICTICIOS: COMPORTAMIENTO DE USUARIOS EN REDES SOCIALES DURANTE UNA CAMPAÑA PUBLICITARIA NUEVOS TASA DE FECHA PLATAFORMA IMPRESIONES CLICKS INTERACCIONES COMENTARIOS COMPARTIDOS SEGUIDORES CONVERSIÓN (%) 01/08/2024 Facebook 10,000 500 300 50 30 100 5.0 01/08/2024 Instagram 8,000 400 450 80 50 120 6.0 01/08/2024 Twitter 5,000 200 150 20 15 50 4.0 02/08/2024 Facebook 12,000 600 350 60 40 150 5.5 02/08/2024 Instagram 9,500 480 500 90 60 140 6.5 02/08/2024 Twitter 6,000 250 200 25 20 60 4.2 03/08/2024 Facebook 15,000 700 400 70 50 180 5.8 03/08/2024 Instagram 10,000 550 550 100 70 160 6.8 03/08/2024 Twitter 7,500 300 250 30 25 80 4.5 04/08/2024 Facebook 20,000 900 500 100 70 220 6.0 04/08/2024 Instagram 15,000 700 600 150 100 200 7.0 04/08/2024 Twitter 9,000 400 300 40 30 100 5.0 INSTRUCCIONES PARA LOS ESTUDIANTES: 1.Análisis de Datos: Utilicen Google Data Studio (u otra herramienta de BI) para importar estos datos. Generen visualizaciones como gráficos de barras, gráficos de línea, y dashboards interactivos que resalten los patrones en el comportamiento de los usuarios. 2.Identificación de Patrones: Identifiquen tendencias, como el crecimiento en impresiones, clicks, interacciones, y seguidores a lo largo del tiempo. Comparen el rendimiento entre las diferentes plataformas (Facebook, Instagram, Twitter) y fechas. 3.Informe Final: Presenten un informe que incluya: Resumen Ejecutivo: Resumen de los hallazgos más importantes. Análisis Detallado: Descripción de los patrones identificados en los datos. Conclusiones: Interpretación de lo que significan estos patrones en términos de efectividad de la campaña. Recomendaciones: Sugerencias para mejorar futuras campañas basadas en los datos analizados (e.g., enfocarse más en Instagram debido a su mayor tasa de conversión).