toma de decisiones e inteligencia de negocios_v2

8/19/2019 Toma de Decisiones e Inteligencia de Negocios_v2

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Toma de DecisionesInteligencia de

Negocios Tommy CalzadillaErnesto Centeno

Herman Cortés


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Toma de Decisiones Tommy Calzadilla


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Defnición, importancia Etapas y proceso

◦

Defnir el propósito, Listar opciones,Evaluar opciones, seleccionar,convertir la opción en acción

Clasifcación, tipos◦

De rutina, de emergencia,estratégicas, operativas, intuitivas,logicas/racionales

Herramientas

Contenido


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Que es una Decisión

Defnición, importancia


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Es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las opciones o!ormas para resolver di!erentes situaciones de la vida en di!erentes conte"tos#a nivel la$oral, !amiliar, sentimental, empresarial %utilizando metodolog&ascuantitativas 'ue $rinda la administración() La toma de decisiones consiste,$*sicamente, en elegir una opción entre las disponi$les, a los e!ectos deresolver un pro$lema actual o potencial %a+n cuando no se evidencie unconicto latente()

Defnición, importancia-Que es la toma de

decisiones.


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mportancia

Defnición, importancia

Es importante por que mediante el empleo de un buen

juicio, la Toma de Decisiones nos indica que unproblema o situación es valorado y consideradoprofundamente para elegir el mejor camino a seguirsegún las diferentes alternativas y operaciones.También es de vital importancia para laadministración ya que contribuye a mantener laarmonía y coerencia del grupo, y por ende sueficiencia.


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Etapas -Proceso

0)1Que es e"actamente lo 'ue se va a decidir)

2)1dentifcar la e"istencia de un pro$lema)

0)1Cuales son las posi$les alternativas)

2)13ecopilar n!ormación)

4)1Especifcar los 5$6etivos

0)1 Cuales son los pro y los contras de cada una de las opciones)

1.DefnirelPropósito

2.ListarOpcionesdisponiles

!.E"al#arlasOpciones


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Etapas -Proceso

0)1Cual de las opciones es la me6or )

2)1Determinar el criterio de decisión)

4)17redecir las consecuencias)

0)17oner en practica la solución)2)13ealizar seguimiento

$.-Escogerentre lasopciones

%.-Con"ertir

la opción enacción.


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Clasifcación & Tipos

DE '(TIN) O P'O*')+)D) Las mismas circunstancias recurrentesnos llevan a e6ercer un curso de acción)

DE E+E'*ENCI)# 8nte situaciones sin precedentes se tomandecisiones en el momento , a medida 'ue transcurren los eventos)

ET')TE*IC)# 9e decide en $ase a metas y o$6etivos y se conviertenen planes espec&fcos)


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OPE')TI) 9on necesarias para la operación normal de laorganización , incluye resolver situaciones con personal de tra$a6o)

INT(ITI) 9e decide en !orma espontanea y creativa ) 9e rompenparadigmas)

LO*IC)# :asada en los conocimientos ,Ha$ilidades y e"periencia

Clasifcación & Tipos


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)

/erramientas


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/erramientas)'0OL DE DECIION es un modelo de predicción utilizado en el

*m$ito de la inteligencia artifcial) Dada una $ase de datos seconstruyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares alos sistemas de predicción $asados en reglas, 'ue sirven pararepresentar y categorizar una serie de condiciones 'ue ocurren de!orma sucesiva, para la resolución de un pro$lema)


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/erramientas)N)LII COTO-0ENEICIO proceso involucra, ya sea e"pl&cita

o impl&citamente, un peso total de los gastos previstos en contradel total de los $enefcios previstos de una o m*s acciones con elfn de seleccionar la me6or opción o la m*s renta$le


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/erramientas. !"!#$%$% &'()E *!%!+$! %$...- El an/lisis &'qué pasaría si... es un proceso degeneración de ideas que emplea preguntas de estructura fle0ible y abierta que pueden

aplicarse para• Descubrir y evaluar modos alternativos de utili1ar productos o procesos.

• 2uestionar pr/cticas ya e0istentes y buscar soluciones alternativas.

• +efle0ionar sobre enfoques ya e0istentes.

• $nvestigar posibles cambios, etc.

.


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/erramientas

%imulaciones #a investigación de una ipótesis o un conjunto

de ipótesis de trabajo utili1ando modelos .

#a simulación es el proceso de dise3ar un modelo de un sistema realy llevar a término e0periencias con él aplicando relacionesmatem/ticas y lógicas a través de un medio digital


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Toma de Decisionescaso prctico a tra"3s de

modelos matemticosErnesto Centeno


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Toma de Decisiones a través

de modelos matem/ticos

Método Simplex:

El método Simplex es un procedimiento iterativo que permiteir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye

cuando no es posible seguir mejorando más dica solución.

!artiendo del valor de la "unción objetivo en un vérticecualquiera# el método consiste en buscar sucesivamente otrovértice que mejore al anterior. $a b%squeda se ace siempre

a través de los lados del pol&gono 'o de las aristas delpoliedro# si el n%mero de variables es mayor(. )ómo eln%mero de vértices 'y de aristas( es "inito# siempre se podráencontrar la solución.


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El método Simplex se basa en la siguiente propiedad: si la

"unción objetivo# "# no toma su valor máximo en el vértice *#entonces ay una arista que parte de *# a lo largo de lacual " aumenta.

+eberá tenerse en cuenta que este método sólo trabajapara restricciones que tengan un tipo de desigualdad ,-, ycoe"icientes independientes mayores o iguales a # y abráque estandari/ar las mismas para el algoritmo. En caso deque después de éste proceso# apare/can 'o no var&en(

restricciones del tipo ,0, o ,1, abrá que emplear otrosmétodos# siendo el más com%n el método de las +os 2ases


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)ada modelo de programación lineal tiene dos caracter&sticasimportantes: 3na función objetivo por maximi/ar o minimi/ar y ciertasrestricciones.

+e"inición. Se entiende por programación lineal aquel que optimi/a. $apalabra optimi/ar puede signi"icar maximi/ar o minimi/ar.

Forma Canónica (Estándar)

Z = cX 2unción 4bjetivo.

Sujeto a

AX ≤ b 5estricciones

X≥0 )ondición de 6o76egatividad.

Modelos de !rogramación lineal


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3na planta produce %nicamente dos tipos de cerve/a: )lara y 4scura.Existen tecnolog&as bastantes di"erente para la elaboración de cada una delos tipos de cerve/a# obviamente cada tecnolog&a con un costo di"erente.

El gerente de producción no sabe cuál es su producción óptima semanal decada producto# por lo tanto decide identi"icar dos variables de decisión.

X 1: miles de litros de cerve/a clara a producir en unasemana.

X 2: miles de litros de cerve/a obscura a producir en unasemana.

El precio al mayor de 8 litros de cerve/a clara es de

9# mientras que el precio al mayor de 8 litros decerve/a obscura es de 9;.

El ingreso semanal de la venta de ambos productos estade"inido por la siguiente "unción de actividad económica:

z 1 X 1 < ; X 2 # cuyas unidades son 9 1 =9>'miles de litros decerve/a clara(? < =9> 'miles de litros de cerve/a obscura(?. El objetivo del gerente es maximi/ar

*lanteamiento del *roblema


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!ara Maximi/ar Z se debe incrementar X 1 y X 2. Existenrestricciones "&sicas en el sistema real de producción que

impiden arbitrariamente incrementar la producción de X 1 y X 2. Entre las m%ltiples restricciones se puede mencionarlas siguientes: espacio de almacenamiento# costo deproducción# capital# mano de obra# tiempo# otras.

)onsideremos solo dos restricciones para solución delproblemaB a saber# mano de obra y costo de producción.

!or experticia de estudio de tiempos y movimientos seconoce que para producir 8 litros de cerve/a clara se

requiere un total de tres obreros en el proceso deproducción. En cambio se requieren obreros paraproducir 8 litros de cerve/a obscura. $a planta disponede 8 obreros. $a producción de X 1 y X 2 depende del

n%mero disponible de obreros. Esto puede representarseor la si uiente desi ualdad


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En cuanto a la restricción de costos de producción# producir 8 litros decerve/a clara tiene un costo de 9 mientras que producir 8 litros decerve/a obscura tiene un costo de 9C. El capital disponible es de 98

semanales para la producción de X 1 y X 2. Matemáticamente estarestricción se puede expresar de la siguiente "orma:

500 X 1 + 200 X 2 ≤ 1000

$a pregunta que ay que acer es la siguiente:

@)uáles deben ser los niveles de producción semanal de X 1 y de X 2 que maximicen el ingreso por concepto deventa semanal# sin exceder las restricciones de personal y de capital A


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Matemáticamente se trata de resolver el siguiente problema# llamadoprogramación lineal.

Maximi/ar

Z 1 X 1 < ; X 2

Sujeto a

; X 1 < X 2 - 8

X 1 < C X 2 - 8

X 10# X 20. )ondición de 6o76egatividad. Evitaque los resultados den un absurdo negativo# que eneste caso podr&a signi"icar una producción negativa

'destrucción(.


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Mtodo !rá"ico #ara $%so&'%r rob&%mas d% roramación *in%a& .

Un eje del sistema medirá la cantidad de cerveza clara X 1 y el otro lacantidad de cerveza obscura X 2. Como X 1 y X 2 deben ser no

ne!ativas" se re#iere $nicamente al cuadrante derec%o su&erior

del sistema coordenado.

' continuacin se inter&reta la re&resentacin !eomtricas delas desi!ualdades

; X 1 < X 2 - 8

X 1 < C X 2 - 8)onsiderando estas desigualdades como igualdades# setiene

; X 1 < X 2 1 8

< =


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4 5 6 7 8

8

4

5

6

7

X 2

X 19

X 1 < C X

21 8

; X 1 < X 2 1 8


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4 5 6 7 8

8

4

5

6

7

X 2

X 19

X 1 < C X 2 ≤ 8


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4 5 6 7 8

8

4

5

6

7

X 2

X 19

; X 1 < X 2 1 8


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4 5 6 7 8

8

4

5

6

7

X 2

X 1

X 20

X 10

9


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4 5 6 7 8

8

4

5

6

7

X 2

X 19

X 1 < C X

21 8

; X 1 < X 2 1 8

5egión de 2actibilidad


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$os puntos ' X 1 X 2( contenidos dentro del áreasombreada '+egión de :actibilidad(# son los %nicos

que satis"acen las restricciones laborales# de capitaly de no7negatividad# simultáneamente. El gerente deproducción tiene que buscar dentro de esa in"inidadde puntos# cuáles son los que le producen la mayor

utilidad Z .Encontrando el punto que proporciona la 3D$+*F!DM*.

4bservando la grá"ica anterior el corte o la

intersección de las dos rectas nos dará el puntoóptimo buscado 'Solución del sistema deecuaciones(.

Esto es:

; X 1 < X 2 1 8 y X 1 < C X 2 = 8


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CET$FC Es una de las técnicas m/s valiosas para generar grancantidad de ideas en un corto período de tiempo y se desarrolló en lostrabajos tecnológicos de la astrofísica y las investigaciones espacialesllevados a cabo en los a3os cuarenta, como resultado de los trabajos delastrónomo :rit1 GHicIy.

Es una técnica combinatoria de ideación creativa consistente en descomponerun concepto o problema en sus elementos esenciales o estructuras básicas.

)on sus rasgos o atributos se construye una matri/ que nos permitirá multiplicarlas relaciones entre tales partes. *s& pues# en su "orma más básica# el *nálisis

Mor"ológico no es más que la generación de ideas por medio de una matri/.

Jétodo de Jatri1 Jorfológica


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!asos a seguir :

8.Especi"icar el problema.

C. Seleccionar los parámetros del problema. !ara determinar si un parámetroes lo su"icientemente importante para aIadirlo# ay que preguntarse:,@Seguir&a existiendo el problema sin el parámetro que estoy pensando parala matri/A,

;. Jacer una lista de las variaciones. +ebajo de cada parámetro ay querelacionar tantas variaciones como se deseen para ese parámetro. Eln%mero de parámetros y variaciones determinará la complejidad de la matri/.

Keneralmente# es más "ácil encontrar ideas nuevas dentro de un marcosencillo que dentro de uno complejo.

!or ejemplo# una matri/ con die/ parámetros# cada uno de los cuales tienedie/ variaciones y produce 8. millones de combinaciones potenciales.


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L. !robar combinaciones di"erentes.

)uando la matri/ esté terminada# ay que acer recorridos al a/ar através de los parámetros y variaciones# seleccionando uno o más decada columna y luego combinarlos de "ormas completamente nuevas.

Se pueden examinar todas las combinaciones de la matri/ para ver lamanera en que a"ectan al problema.

Si se está trabajando con una matri/ que contiene die/ o másparámetros# puede que sea %til examinar toda la matri/ al a/ar# y luegoir restringiéndose gradualmente a porciones que pade/can

especialmente "ruct&"eras.


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)aso Ejemplo:

!upitres 3)


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Inteligencia de

NegociosHerman Cortés


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Concepto◦ Qué es nteligencia de ;egocios, o :uisness

ntelligence 1 :

◦ La 8dministración del conocimiento

Ciclo de la nteligencia de ;egocios Componentes nteligencia de ;egocios

◦ ETL

◦ 8lmacenes de Datos

◦ 3eportes

◦


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“La inteligencia, es lacapacidad evolutiva

por la cual el individuo escapaz de tomar

decisiones dependiendo de suentorno, y

mejorar sus condiciones desupervivencia,

como individuo, como grupo ocomo

especie.”=i>ipedia


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4#3# con6unto de metodolog&as, aplicaciones, plata!orma ytecnolog&a)

Cómo# reuniendo, depurando y trans!ormando datos de lossistemas transaccionales u operacionales e in!ormación%interna y/o e"terna( en in!ormación estructurada,catalogada, ordenada

Para 5#3# para su e"plotación y consumo %in!ormes,an*lisis, pronósticos?( para su conversión en conocimientopara el apoyo a la toma de decisiones del negocio)

6 4#3 es Inteligencia deNegocios 7

: persigue la trans!ormación de los datos de laempresaen conocimiento para o$tener una venta6acompetitiva

ó


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Es5#ema de #na sol#ción0I


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La nteligencia de ;egocios corresponde auna plata!orma de administración deldesempe@o 'ue representa al ciclo en el

'ue las empresas esta$lecen sus o$6etivos,analizan sus progresos, ree"ionan, act+an,miden su é"ito y empiezan una nueva !ase)

9u ciclo se compone de cuatro etapas a

sa$er#8n*lisis, ree"ión, acción y medición)

Ciclode la Inteligencia de Negocios

“Lo que no se puede medir,

no se puede controlar…

lo que nos se puede controlar

no se puede administrar…”


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El )nlisis Comienza por determinar los datos a

recopilar) La selección se $asa en unentendimiento $*sico y en supuestos decómo opera la organización, considerandoa'uello 'ue es relevante a los Clientes,

proveedores, empleados, los !actores 'uea!ectan los insumos, la producción, etc)



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La re8e9ión mplica el estudio minucioso de los AecAos y

de la situación, adem*s de considerar elrum$o 'ue puede tomar el caso de estudio) El escenario 'ue a$arca la ree"ión

depende del nivel 6er*r'uico 'ue la est*realizando y la consideración del am$ientee"terno)

La ree"ión nace de un an*lisis li$re depreguntas 'ue solo los e6ecutivos pueden!ormular y 'ue se encaminan aldescu$rimiento de patrones relevantes)



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La )cción La cone"ión de la acción al ciclo de la

nteligencia de ;egocios es a través delproceso de toma de decisiones, en dondelas acciones se suceden como resultado delas decisiones)

La toma de decisiones al estar $asada en lanteligencia de ;egocios o!rece me6orescondiciones para identifcar oportunidades,orientar las acciones, la e"perimentación, laprue$a y la retroalimentación, cerrando

6usto a'u& el ciclo con la


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Componentesde Inteligencia de Negocios


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OL)P

Defne elcomportamientode un sistema dean*lisisde datos yela$oración de

n!ormación• 9ólo Consulta• Consultas• ;o predeci$les• Bran volumen de

in!ormaciónAistórica

OLTPDefnecomportamientoAa$itual de unentornooperacional degestión• 8ltas/:a6as/


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C


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Có i l t


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Las metodolog&as para implantar : siempre parten del estudio delciclo de la inteligencia de negocios)

En general, las metodolog&as consisten en las siguientes etapas#

7lanifcación del proyecto Defnición de los re'uerimientos del negocio


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Defnir especifcaciones !uncionales y reglas de negocio) Especifcación de 8plicaciones para suarios inales Dise@o de la 8r'uitectura Técnica 9elección de 7roductos e nstalación Capacitación usuarios fnales y e'uipo técnico Dise@o y desarrollo de procesos de integración de datos

%e"tracción( Dise@o y desarrollo de 7resentación de Datos %e"plotación( Desarrollo de 8plicaciones para suarios inales mplementación


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)lg#nas Plata:ormasde Inteligencia de Negocios


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Inteligencia de Negocios


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NKracias por su atención

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