Presentacion libro davenport capitulos 3 y 4, grupo 4

Maestría en Contabilidad Informática para Ejecutivos

PROFESOR: Julio Sánchez

GRUPO: 4Fernando RojasNilca Ramírez

Yazmín Peguero

TEMAS:

Capítulos 3 Y 4 del libro de DAVENTPORT

Capitulo 4

Competencia Basada en la Inteligencia Analítica Aplicada a los Procedimientos Internos

Aplicaciones en las Áreas de Finanzas, Producción, I + D y Recursos Humanos

La inteligencia analítica en este capítulo está dirigida a los procesos de gestión de negocio en dos categorías: interna y externa, pero tendrá focalización específicamente en la interna, como dirección general, gestión de finanzas y contabilidad, I + D, producción y recursos humanos, siendo estas las aplicaciones iniciales del “apoyo a la toma de decisiones”.En los últimos tiempos se ha aplicado a la relación con proveedores y clientes, a medida que las empresas han ido acumulando más y mejores datos del mundo exterior con el que interactúan..

Cualquier empresa puede disponer de un cuadro de mando económico, financiero u operacional. Las aplicaciones que tienen que ver con los clientes suelen ser estratégicas casi por definición; las de carácter interno tienen que trabajarse en profundidad para que lleguen a producir un impacto estratégico.

FIGURA 4-1Campos de aplicación de la inteligencia analítica

Inteligencia analítica interna Inteligencia analítica externa

.Finanzas . Clientes

.Producción . proveedores

.Investigación y Desarrollo

Recursos Humanos Activos

Aplicaciones típicas de inteligencia analítica para procedimientos internos

Sistemas de costes basados en actividades (ABC): El primer paso de la gestión basada en actividades es asignar con precisión los costes a aspectos de los funcionamientos de la empresa tales como clientes, procedimientos, o canales de distribución.Inferencia bayesiana (por ejemplo, predicción de los ingresos). Una estimación numérica del grado de convicción en una hipótesis antes y después de haber observado la evidencia.


Biosimulación (por ejemplo en la investigación de nuevos medicamentos a través de simulación informática). Manipulación de parámetros biológicos utilizando las matemáticas y/o bases de reglas para establecer modelos de cómo reaccionan las células u otros entes vivos a las sustancias químicas o a otras intervenciones.


Optimización combinatoria (por ejemplo, para optimización de una cartera de productos). La asignación eficiente de recursos limitados que sean la mejor solución para lograr objetivos concretos cuando los valores de todas o algunas de las variables deban ser números enteros y haya muchas combinaciones posibles. También llamadas programación entera.


Análisis de restricciones (por ejemplo, para configuración de productos). Es donde las restricciones se programan en forma de normas o procedimientos que ofrecen soluciones a problemas concretos de configuración y diseño mediante el empleo de uno o más algoritmo para satisfacción de restricciones.

Aplicaciones típicas de inteligencia analítica para procedimientos interno

Diseño experimental (por ejemplo para análisis del sitio web). En el tipo de experimento más sencillo, los participantes se asignan de forma aleatoria a dos grupos equivalentes. (El grupo de programa o tratamiento) recibe el programa y el otro (grupo de comparación o control) no. Si el programa da lugar a diferencia estadísticamente significativas en la variable resultado, se asume que tiene el efecto planteado por la hipótesis.


Análisis de valores futuros. La descomposición de la capitalización de mercado en valor actual (extrapolación de los rendimientos monetarios existentes) y valor futuro, o expectativas de crecimiento futuro.Método de simulación de Monte Carlos (por ejemplo, para evaluación de proyectos de I +D). Técnica informática utilizada para evaluar la probabilidad de determinado resultados o riesgos a través del establecimiento de un acontecimiento hipotético a lo largo de muchas pruebas con modelos matemáticos y la comparación del resultado con distribuciones de probabilidad predefinidas.


Análisis de regresión múltiple (por ejemplo, para determinar como los factores no económicos influyen en el rendimiento económico). Técnica estadística en la que se determina la influencia de un conjunto de variables independientes sobre una sola variable dependiente. Análisis de redes neuronales (por ejemplo, para predecir la aparición de una enfermedad) Sistemas que tienen como modelo la estructura y funcionamiento del cerebro, en los que el estado del sistema se modifica a través del entrenamiento hasta que puede discriminar los tipos de entrada o inputs. Se utiliza en grandes bases de datos.


En el capítulo 1, las actividades de información generalmente no han empleado la inteligencia analítica de forma generalizada, aunque hay excepciones. La predicción del rendimiento futuro. Es empleada en la inteligencia analítica. .


Las empresas que cotizan en el mercado de valores tienen que hacer predicciones periódicas del rendimiento futuro para inversores y analista. Las consecuencias de unas predicciones deficientes pueden ser dramáticas; los inversores pueden penalizar seriamente a las empresas que no aciertan en sus previsiones. La mayoría de empresas hace simples extrapolaciones de los resultados obtenidos en los periodos precedentes.


El sector de las tecnologías de la información es uno de estos sectores con un alto grado de incertidumbre. Hewlett Packard (HP) descubrió que era muy difícil hacer predicciones precisas de los ingresos en un entorno de este tipo, y en unos de los trimestres de 2001 cometió un ‘’desastroso’’ error de previsión del crecimiento de los ingresos del orden del 12 por ciento. Los analistas utilizaron un método de inferencia bayesiana (ver el cuadro precedente) para predecir los ingresos mensuales trimestrales a partir de los datos disponibles hasta las fecha.


Mediante la utilización de datos operacionales casi en tiempo real, los directivos pueden identificar con rapidez las tendencias emergentes hacer predicciones, y actuar con prontitud. Por ejemplo, durante la última recesión, los ejecutivos de Dell, utilizaron modelos de predicción para detectar con meses de adelanto sobre sus competidores hasta que punto se iban a resentir sus ventas. .

Gestión del Rendimiento de la Actividad Empresarial y Cuadros de mando.

Una organización necesita tener un conocimiento cuantificable de los factores operacionales que contribuyen a los resultados de negocio y un método para medir el grado de progreso hacia ellos. Los cuadros de mando integral informan no solo del rendimiento económico sino también de otros campo no económico, como relaciones con los clientes, formación de los empleados e innovación, y operaciones.

Gestión del Rendimiento de la Actividad Empresarial y Cuadros de mando.

Otro problema que tienen la mayoría de cuadro de mando es que aun cuando las empresas tengan en ellos medida económico-financieras y de otro tipo, estas no se relacionan entre si.Los recursos no económico-financieros o intangibles (tales como el capital humano, la marca y la competencia en I D) están aumentando su importancia, tanto para el rendimiento de la actividad empresarial como para la percepción que tiene el exterior del valor de la empresa.

Gestión del Rendimiento de la Actividad Empresarial y Cuadros de mando

Hay más probabilidades de que los informes y los cuadros de mando conduzcan a la obtención de una ventaja significativa cuando el entorno empresarial este cambiando de forma radical. En dichas circunstancias, es especialmente importante el control de nuevas formas de rendimiento.La velocidad y la efectividad de la transformación organizacional en dichos periodos pude ser una ventaja competitiva o conducir hacia su obtención..


Una compañía del sector de seguros de bienes, accidentes y riesgos diversos con la que trabajamos debía reconvertirse. Su rendimiento económico era malo, con pérdidas acumuladas a lo largo de los cuadro últimos anos por encima de los mil millones de dólares. La empresa había seguido la marcha de sus resultados económico-financieros, pero no tenia control sobre lo que daba lugar a este rendimiento tan negativo.


A nivel corporativo, la empresa se centro en tres procesos clave: relaciones con los agentes, pólizas rentables y ejecución de las reclamaciones. La compañía elaboro nuevas medidas a partir de ellos y las reunió en un cuadro de mando integral.El cuadro de mando evaluaba la capacidad de la compañía para cumplir objetivos. La empresa utilizo estos cambios de procedimiento y los sistemas de reporte para transformarse de forma radical. Empezó a obtener beneficios sustanciales y finalmente fue adquirida por otra compañía por 3.500 millones de dólares partiendo del valor nulo que tenía unos pocos años antes.

Gestión del coste

En algunos casos los nuevos conocimientos sobre los costes se aplican exclusivamente a la gestión interna; en otros, se emplean para ayudar a establecer los precios que los clientes pagan y las conductas de los clientes que las empresas intentan influenciar. La asignación de costes no es en sí misma una actividad con una gran carga de inteligencia analítica, pero una vez completada, permite la optimización de costes a través de modelos y decisiones rápidas y precisas a cerca del modo en que deberían tratarse las relaciones de negocios y el establecimiento de los precios.

Gestión del coste

Un ejemplo de utilización interna de técnicas de análisis avanzado es RBC Financial Group, cuya unidad de negocio principal es más conocida como Royal Banck of Canada- el banco más grande de dicho país. RBC no perdía dinero ni se había declarado en quiebra, pero alrededor del año 2000 un par de altos ejecutivos y un directivo de TI determinaron que podrían ganar mucho más dinero si lograban conocer mas a fondo la rentabilidad de los clientes. RBC aportaba algunas ventajas al campo de la inteligencia analítica aplicada a los clientes.

Gestión del coste

En los anos 70s, alguien con visión de futuro puso en marcha un archivo con información de los clientes-un registro universal de clientes para la banca comercial y minorista- que contenía información sobre todos los productos del banco. Utilizaba información acumulada, en lugar de datos de los clientes individuales, para ubicar a los clientes en tres grupos de rentabilidad diferentes. Según Kevin Purkiss, vicepresidente de inteligencia analítica de rentabilidad de los clientes: el modelo ubicaba a los clientes en tres grandes “cubos”: A, B, Y C.

Gestión del coste

Los clientes “A” eran los más rentables los “B” generaban una cierta rentabilidad, y con los “C” no se obtenía beneficio o incluso se perdía dinero. El banco había utilizado el sistema de costes basado en las actividades durante veinticinco años, pero hasta finales de los años 90 no fue capaz de asignar costes a los canales de servicio al cliente, como los relativos a empleados de caja, cajeros automáticos o banca telefónica. El banco pudo utilizar esta información para asignar los costes a los diferentes productos, canales, y tipos de transacción que los clientes utilizaban, a partir de ello podían determinar la rentabilidad de la transacción y la rentabilidad estimada de clientes durante toda la vida de la relación.

Inteligencia Analítica en las Fusiones y Adquisiciones

Es donde la empresa se detiene a analizar estrategias que determinen el desarrollo de esta por medio de la fusión o adquisición de otra para crear un puente de fortaleza que impulse al aprovechamiento de posicionarse en mejor lugar en el mercado competitivo. Tal es el caso de CEMEX la compañía multinacional de cemento, utiliza la inteligencia analítica para cuantificar los beneficios esperados de una mayor participación en el mercado y una mejor rentabilidad a través de la implementación de sus procedimientos y sistemas en la empresa objetivos de la adquisición.

Inteligencia Analítica en las Áreas de

Producción, operaciones y control de calidad

Un campo de la inteligencia analítica que ha estado presente desde hace tiempo en las empresas es el de operaciones, en especial producción y control de calidad. Las técnicas de análisis avanzado en las áreas de producción y control de calidad han tenido un enorme impacto sobre los sectores industriales a nivel mundial, pero su impacto ha sido menos revolucionario sobre el sector servicio y sobre los departamento no pertenecientes al área de producción en las empresas industriales.



Las técnicas de análisis avanzado pueden aplicarse también para evaluar la calidad de los productos fabricados Honda, por ejemplo, es bien conocida desde hace tiempo por la calidad de sus automóviles y otros productos. Es indudable que posee individuos competentes en inteligencia analítica en su departamento de calidad de fabricación.



Honda ha instituido un programa de inteligencia analítica de “aviso precoz” que permite detectar potenciales problemas de calidad a partir de los archivos del servicio de garantías. Estos documentos son enviados a honda por los concesionarios y en ellos se incluyen tanto problemas de calidad debidamente categorizados como texto libre.



Maestría en Contabilidad

GRUPO 4Informática para Ejecutivos

Gracias por su atencion!

Business

Presentacion libro davenport capitulos 3 y 4, grupo 4