Sistemas de informacin basados en computadora CBIS KMS
Sistemas de información basados en computadora (CBIS) KMS SCM SE CRM B 2 B Sistemas estratégicos (CRM, SCM, ecommerce y mcommerce) Sistemas empresariales TPS y ERP Sistemas MIS y DSS Sistemas de información especializados en negocios B 2 C IA RV B 2 G G 2 C Finanzas Producción Mercadotecnia Recursos Humanos Tecnologías de información Fuente: elaboración propia con información de Stair (2010, p. 34 -35)
MIS de marketing Base de datos internos Base de datos externos CRM SCM DSS de marketing Cadena de suministro y transacciones empresariales Sistemas ERP y TPS Base de datos TPS MIS de marketing Base de datos aplicacion es de marketing Desarrollo de productos Distribución Promoción y publicidad Fijación de precios a productos Base de datos operativa Ventas por cliente Ventas por vendedor Ventas por producto Reporte de precios Total de llamadas de servicio Satisfacción del cliente Fuente: Stair (2010, p. 413) GSS de marketing SI especializada marketing Investigación de mercados Inteligencia competitiva de marketing
Modelo conceptual de DSS Base de datos Base de modelo DBMS MMS Acceso a internet e intranet corporativa, redes y otros sistemas de cómputo Acceso a base de datos externa Interfaz de usuario o administrador de diálogo Fuente: Stair (2010, p. 422) Link de las imágenes https: //images. app. goo. gl/hoq. PCf. VExug. Wghch 8 https: //images. app. goo. gl/rv 2 c. NJni. Jwuk 9 KHE 7 Base de datos externos
Características de los SAD Brindan rápido acceso a la información Realizan análisis de simulación Manejan gran cantidad de datos de diferentes fuentes Soportan enfoques de optimización, satisfacción y heurística DSS Realizan complejos y sofisticados análisis y comparaciones con base en el uso de paquetes de software avanzados Proporcionan flexibilidad de reporte y presentación Ofrecen orientación tanto textual como gráfica Soportan análisis drilldown (cambio rápido) Fuente: elaboración propia con información de Stair (2010, p. 418)
Elementos de la toma de decisiones Tomador de decisiones Persona que hace la elección Estrategia Curso de acción para alcanzar los objetivos Objetivos Resultados esperados Preferencias Criterios utilizados pa ra hacer la elección Situación ambiente Aspectos del mador to que rodea al es de decision Resultado Consecuencia o resultante de una estrategia Fuente: elaboración propia con información de Chiavenato (2019, p. 195)
Etapas del proceso de toma de decisiones 3 1 5 Definición de los objetivos Evaluación y comparación de las alternativas Percepción de la situación 01 03 7 Implementación de la alternativa elegida 02 Análisis y definición del problema 2 Elección de la alternativa más adecuada Búsqueda de alternativas de solución 4 Fuente: elaboración propia con información de Chiavenato (2019, p. 196) 6
Etapa de inteligencia Identificación y definición de potenciales problemas u oportunidades. Modelo de toma de decisiones extendido Inteligencia Etapa de diseño Desarrollo de soluciones alternativas al problema y su evaluación factibilidad. Etapa de elección Seleccionar un curso de acción. Toma de decisiones Diseño Elección Implementación Resolución de problemas Etapa de implementación Poner en práctica la solución. Monitoreo Fuente: Stair (2010, p. 395) Etapa de monitorización Evaluar la implementación para determinar si se lograron los resultados o se modifica el proceso.
Enfoque de las decisiones Proceso para encontrar la mejor solución, por lo general aquella que ayudará a que la organización logre sus metas. Modelo de optimización Modelo de satisfacción Enfoque heurístico Fuente: Stair (2010, p. 397 -398) Modelo que encuentra una buena solución para un problema, aunque no necesariamente la mejor. Lineamientos o procedimientos comúnmente aceptados, que por lo general encuentran una buena solución.
Estructura y función de un DSS Formula una pregunta Gerente de marketing Genera una respuesta Actúa o formula una nueva pregunta Genera una respuesta Fuente: Stanton (2007, p. 180) Link de las imágenes https: //images. app. goo. gl/hoq. PCf. VExug. Wghch 8 https: //images. app. goo. gl/rv 2 c. NJni. Jwuk 9 KHE 7 SAD Computadora personal con acceso a bases de datos y a métodos analíticos
Aplicaciones de negocios El sistema EDP está diseñado para automatizar el procesamiento de transacciones, mantenimiento de registros y emisión de reportes. EDP DSS Fuente: Alter, S. (1986, p. 40) El DSS está diseñado para ayudar en la toma de decisiones y su implementación.
Clasificación de los DSS Orientado a los datos Recuperación de datos Análisis de datos Simulación Sistema de archivos Sistema de análisis de datos Sistema de análisis de información Modelos contables Modelos representativos Orientado al modelo Modelos de optimización Sugerencia Modelos de sugerencia Fuente: Alter (1986, p. 42)
Sistemas de apoyo a las decisiones DSS (decision support system), sistemas de apoyo a las decisiones, incluyen análisis multidimensional, proyecciones de información, tendencias y utilizan el componente “what if” GDSS (group decision support system), sistema para la toma de decisiones en grupo. Además de los componentes básicos de un DSS, contiene correo electrónico, conferencias por computadora y de audio y video conferencias. Sistemas de soporte para la toma de decisiones de grupo (GDSS) Sistemas de soporte para la toma de decisiones (DSS) Sistemas de información para ejecutivos (EIS) Sistemas de apoyo a las decisiones Fuente: Cohen (2014, p. 231 -247 ) EIS (executive information system), sistemas de información para ejecutivos. Permiten el monitoreo y seguimiento de los factores críticos del éxito del negocio. Sistemas expertos de soporte para la toma de decisiones (EDSS) EDSS (expert decision support system), sistemas expertos de apoyo a la toma de decisiones. Sistema computacional interactivo que permite la creación de bases de conocimiento, las cuales responden a preguntas, despejan y sugieren cursos de acción emulando/simulando el proceso de razonamiento de un experto para resolver problemas de un área específica del conocimiento humano.
Finanzas Procesos internos BSC Clientes Aprendizaje / crecimiento
Áreas o categorías de estudio en la inteligencia artificial Simulación sensorial Lenguajes naturales Robótica Inteligencia Artificial Sistemas expertos Agentes inteligentes Redes neurales Lógica difusa Fuente: Cohen (2014, pp. 250 )
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