¿Por qué tengo que levantar un requerimiento?

¿Por qué tengo que levantar un requerimiento?

El objetivo del análisis de sistemas es comprender situaciones, no resolver problemas, por tal motivo los analista realizan de manera detallada investigaciones para conocer como operan los sistemas y de esa forma poder identificar los requerimientos que tienen los usuarios para modificarlo o proponer unos nuevos.

Solo después de comprender la situación actual del sistemas, los analistas estamos en posición de generar recomendaciones, no antes.

Requerimiento
 IMPORTANTE

La forma es que llevamos la investigación y la comprensión del sistema actual, determina si reunimos toda la información apropiada, para realizar los nuevos requerimientos de sistemas.

requerimiento

Pero, ¿Por qué debo levantar un requerimiento?

Los analistas de sistemas, no trabajan como gerentes o colaboradores de las áreas de negocios y no tenemos los mismo conocimientos, hechos y detalles que pueden tener las personas que están en el negocio. 

Por consiguiente el primer paso del analista es comprender la situación actual, para diseñar la solución.

Preguntas que se deben formular para levantar un requerimiento

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Requerimientos básicos

 ¿Cuál es el proceso básico de la empresa?

¿Qué datos utiliza o produce este proceso?

¿Cuáles son los límites impuestos por el tiempo y la carga de trabajo?

¿Qué controles de desempeño utiliza?

    ^

    identificacion de controles

    ¿Existen estándares específicos de desempeño?

    ¿Quién se encarga de comparar el desempeño contra los estándares?

    ¿Cómo se detectan los errores?

    ¿Cómo se corrigen los errores?

    ¿Se comenten demasiado errores?

     ¿Cuál es el proceso básico de la empresa?

    ¿Qué datos utiliza o produce este proceso?

    ¿Cuáles son los límites impuestos por el tiempo y la carga de trabajo?

    ¿Qué controles de desempeño utiliza?

    ^

    Comprensión del proceso

    ¿Cuál es la finalidad de esta actividad dentro de la empresa?

    ¿Qué pasos se siguen para llevar a cabo?

    ¿Dónde se realizan estos pasos?

    ¿Quiénes realizan estos pasos?

    ¿Quiénes lo realizan?

    ¿Cuánto tiempo tardan en efectuarlos?

    ¿Con cuánta frecuencia lo hacen?

    ¿Quiénes emplean la información resultante?

     

    requerimiento

    Levantamiento de requerimiento para decisiones.

     

    A diferencia de los requerimientos de sistemas, los relacionados con los de decisiones no siguen un procedimiento específico. Las rutinas no son muy claras y es posible que los controles esten comenzando. Las decisiones se toman al integrar la información en forma tal que los gerentes puedan saber qué acciones emprender. Es probable que los sistemas de decision tengan que ver con el pasado, presente o futuro y todo dentro de un solo dashboard. Algunos requerimientos son para decisiones recurrentes, mientras otros son únicos y no recurrentes (como por ejemplo una situación de emergencia). 

    Estos requerimientos para la toma de decisiones, su fuente de origen de datos puede estar dentro de la empresa o fuera de ella como las investigaciones de mercado.

     Los analistas de Business Intelligence, que investigan la situación actual para el levantamiento de requerimiento de toma de decisiones se deben formular las mismas preguntas de la frecuencia y el volumen mencionada anteriormente, pero también deben hacer otras preguntas como:

     1.- ¿Qué información se utiliza para la toma de decisiones?

     2.- ¿Cuál es la fuente de esta información?

     3.- ¿Qué sistemas de transacciones producen los datos utilizados en el proceso de decisión?

     4.- ¿Qué otros datos son necesarios y no es posible obtenerlos de los sistemas operacionales de transacciones o del Data Warehouse?

     5.- ¿Qué datos se originan en fuentes externas a la organización?

     6.- ¿Cómo se debe procesar los datos para producir la información necesaria?

     7.- ¿Cómo se debe presentar la información?

     Con estas preguntas se observa la relación la relación que existe entre los sistemas de transacciones y la toma de decisiones, esto significa que a la hora de levantar un requerimiento de este tipo, si tenemos alguna duda debemos investigar las fuentes de origen de los datos que normalmente son los sistemas transaccionales y considerar el procesamiento de información para generar la solución.

     A continuación te invito a que te bajes gratis,  mi Plantilla de Requerimiento, en el apartado de Recursos de mi blog. 

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    ¿Qué es inteligencia de Negocios?

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    Se denomina inteligencia de negocios al conjunto de estrategias, procesos, aplicaciones y tecnologías que facilitan la obtención rápida y sencilla de datos provenientes de los sistemas, para su análisis, interpretación y comunicación. 

    La diferencia que hace una empresa exitosa y otra no, es la correcta y oportuna toma de decisiones basada en datos. 

    Las áreas que más se interesan o reciben beneficio de los proyectos de inteligencia de negocios son: Mercadeo, ventas, producción, finanzas y logística.

    Inteligencia del Negocio
     IMPORTANTE

    Es fundamental aclarar la idea de que la inteligencia de negocios no es un área generadora de reportes, esta se encarga de analizar los datos para que los líderes y colaboradores de las empresas, entiendan tendencias, patrones y obtengan insights valiosos para la toma de decisiones.

    Inteligencia del Negocio

    5 Ventajas de la Inteligencia del Negocio

    1. Optimiza los procesos internos.

    2. Reduce la incidencia de fallas y errores.

    3. Contribuye a la identificación de oportunidades.

    4. Eleva la rentabilidad.

    5. Genera un diferencial competitivo

    Alcances del área de Inteligencia del Negocio

    ^

    Nivel operativo

    En este rubro es utilizado para la toma de decisiones diarias acerca de las transacciones, que se realizan al llevar a cabo las operaciones de la empresa. Se puede llamar «Inteligencia Operativa» . Se pueden encontrar los siguientes puestos:

    • Administración de Base de Datos.
    • Gestión de Calidad
    • Gestión en tiempo real
    • Administracion de Carga de trabajo

    ^

    nivel táctico

    Aporta información para los mandos medios en análisis y decisiones mensuales que son de utilidad para revisiones de seguimiento toma de acciones. Se relaciona con la «Inteligencia Comercial» cumple funciones como elaboración de estrategias de ventas, proyecciones, forecast y benchmark de mercados.

    ^

    nivel estratégico

    A este nivel las decisiones son de mayor impacto en la compañia siendo utilizada la información por la alta dirección.  Es lo que encierra el fin último de «Inteligencia de Negocios», aquí se analizan resultados de los periodos, se trata todo el análisis financiero, rentabilidad, proyectos y nuevos productos.

    Te invito a que analices ¿Cómo el área de Inteligencia de negocios contribuye en tu  empresa?.

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    ¿Y qué es un Data Lake? 🤨

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    Un Data Lake es un repositorio o sistema de almacenamiento para grandes cantidades de datos de cualquier tipo, almacenados en su formato nativo y utilizado principalmente por especialistas en datos (estadísticos, científicos de datos o analistas) para la extracción de conocimiento mediante tecnologías de bajo costo que mejoran la exploración de datos dentro de una empresa y que contiene un conjunto de datos que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.

    El Data Lake va más allá del Data Warehouse superando las limitaciones de espacio. A las empresas los almacenes de datos ya se hayan empezado a quedar pequeños, creando así la necesidad de buscar nuevas formas donde guardar su información a un precio más accesible, para estos complejos problemas surge la solución del Data Lake.

      IMPORTANTE

    El Data Lake es un repositorio que almacena grandes cantidades de datos, donde los datos pueden ser estructurados,  semiestructurados o no estructurado.

    ^

    ventajas de un data lake

     1.- Permite centralizar todos los datos en un mismo lugar, sea cual sea su origen. 

    2.- Es posible que la fuente original del dato esté obsoleta o se haya desactivado, pero su contenido puede seguir siendo valioso para el análisis. Con este sistema se puede acceder a dicha información.

    3.- Todos los datos que llegan al sistema pueden ser normalizados y enriquecidos.

    4.- Los datos se preparan de acuerdo con las necesidades del momento, lo que reduce notablemente los costes y los tiempos.

    5.- Cualquier usuario autorizado puede acceder a la información y enriquecerla desde cualquier lugar, lo que ayuda a la organización a reunir con más facilidad los datos necesarios para tomar decisiones.

    ^

    capacidades de un data lake

    1.- Capturar y almacenar datos sin procesar a escala a un bajo costo.
    2.- Almacenar muchos tipos de datos en el mismo repositorio.
    3.- Realizar transformaciones en los datos.
    4.- Definir la estructura de los datos en el momento en que se utilizan, evitando el esfuerzo complejo y costoso de modelado e integración de datos.
    5- Realizar nuevos tipos de procesamiento de datos.
    6.- Realizar análisis de un solo sujeto basados en casos de uso muy específicos.

     

     

    Data lake y sus datos

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    La Segmentación es fundamental en los procesos de negocios porque ayuda a maximizar y hacer mucho más efectivas las ventas, llegando a un nicho de audiencia en específico. 

    Segmentar básicamente es: tomar del universo de clientes que existen dentro de una empresa o en el mercado y dividirlos en diferentes grupos homogéneos de acuerdo a sus necesidades, intereses y comportamientos.

    Cuando segmentamos determinamos ciertas variables que nos permiten agrupar a los clientes, para definir las estrategias adecuadas de nuestro producto o servicio.

    Algunos beneficios que nos trae la segmentación, son los siguientes:

    1.- Reducción de Costo: En lugar de hacer una publicidad para todos los clientes, se reducen los mensajes a los posibles clientes potenciales.

    2.- Tiempo: Se acorta el tiempo en los procesos de ventas, porque se detecto por medio de la segmentación que el cliente puede necesitar nuestro producto o servicio.

    3.- Campañas de Marketing más efectivas: porque impactan a las personas correctas con contenido personalizados.

      IMPORTANTE

    Es necesario e importante segmentar con unas estrategias definidas, una buena segmentación es efectiva solo si existe un proyecto que la impulse con unos KPI´s que se puedan medir.

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    ¿Qué son los Algoritmos?

    ¿Qué son los Algoritmos?

    Cuando recibes un email  un algoritmo decide si va directamente a la carpeta de spam o a tu bandeja de entrada, en tus redes sociales otro algoritmo decide que posts vas a ver primero y en el momento que le das click a un video en YouTube,  estos deciden los próximos videos que te van a mostrar. 

    Pero ¿Qué es un algoritmo?… A partir del siglo XIX un algoritmo, paso a ser una secuencia de instrucciones para resolver un problema. 

    En computación para que un algoritmo funcione, alguien tiene que programarlo e indicarle a través de códigos, cuales son los pasos que tiene que seguir.

    Para llegar a un resultado concreto, los algoritmos se escriben mediante lenguajes de programación, Python es quizás uno de los lenguajes de programación más utilizados en múltiples áreas de aplicación como: Inteligencia Artificial, Big Data y Desarrollo Web, por ser código abierto, con sintaxis simple y sencilla de entender. 

    Que es un algoritmo
    ^

    Google y su algoritmo de ordenacion

    Con un algoritmo de ordenación google logro clasificar millones de páginas web, de una forma más eficaz y con esto logro revolucionar las búsquedas por internet.

    ^

    machine learning o aprendizaje automático

     Son  algoritmos que le dan a las computadoras la habilidad para aprender de los datos, hacer predicciones  y tomar decisiones. 

    Estos algoritmos pueden predecir muchas cosas,  un ejemplo interesante es YouTube  entre los millones de videos que existen ¿Cuál de ellos te va a mantener interesado?  y  la gran pregunta ¿Cómo el algoritmo puede saber que videos te gustan?  

    Cuando ves o interactuas con un video en youtube, le estas enseñando al algoritmo, lo que piensas o lo que te gusta. 

    Como la máquina tiene una capacidad de procesamiento mucho mayor que la nuestra, es capaz de poner a prueba un gran número de posibles escenarios, para finalmente mostrarte el que se ajuste más a tus gustos y con esa información intenta predecir el siguiente video que quieres ver. 

    Una vez que lo predice necesita tu respuesta, para saber si su predicción estaba bien o no y con esto aprende.

    Así que cuanto más datos procesa, más se va afinando el algoritmo y más preciso puede ser en sus predicciones. 

    ^

    los algoritmos de machine learning están presentes en muchos sitios

    Se aplican para recomendaciones de servicios de streaming, servicios de compras por internet, reconocimiento facial, sistema anti fraude de los bancos y muchos sitios más. 

    ^

    los algoritmos

    Están en todas partes, pueden facilitar nuestra vida, desde indicarnos  la ruta más rápida y fácil para llegar a la oficina hasta recordarnos la lista de compra del supermercado o entretener a los niños. 

    Los algoritmos también pueden influir en nuestras opiniones y comportamientos, sin que nos demos cuenta porque únicamente nos sugieren contenidos de acuerdo a nuestra visión del mundo y no nos sugiere otras opiniones ni otras formas de ver la vida. 

    ^

    el sesgo algorítmico

    Es lo que sucede cuando un sistema de aprendizaje automático, refleja los valores de las personas que lo desarrollaron o entrenaron.

    El reto principal de las empresas que desarrollan algoritmos de Inteligencia Artificial es que estos no hereden las
    visiones,  pensamientos enjuiciados y sesgados de sus desarrolladores.

    Si quieres saber más sobre el sesgo algorítmico, te invito a ver en Netflix  «Prejuicio Cifrado», es un documental que analiza el descubrimiento hecho por Joy Buolamwini, sobre el sesgo racial presente en los algoritmos de tecnología y sus consecuencias. 

     

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