Temas unidad 1

UNIDAD 1

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.

Jared Cuellar Gutierrez

Introducción

La inteligencia de negocios permite que el proceso de tomas de decisiones este fundamentado sobre un amplio conocimiento de si mismo y del entorno, minimizando de esta manera el riesgo y la incertidumbre. Cuando se nombra el termino inteligencia, se refiere a la aplicación combinada de informacion, habilidad, experiencia y razonamientos, para resolver un problema de negocios.

Que es y para que sirve

El concepto de inteligencia de negocios resume una tecnica de generación y organización de la información de una institución para que sea util para la toma decisiones. Es un concepto que integra por un lado el almacenamiento y por el otro el procesamiento de grandes cantidades de datos, con el principal objetivo de transformarlos en conocimiento y en decisiones de tiempo real, a traves de un sencillo analisis y exploracion. FORMULA = DATOS + ANALISIS = CONOOCIMIENTO

Es posible identificar y corregir situaciones antes de que se conviertan en problemas y en potenciales. Cuanto mas relevante y util sea la inteligencia que posea una organizacion sobre un negocio, sus clientes, proveedores, socios, operaciones,etc.

La clave para pasar de la cotidianeidad operativa a informacion apta para decidir es la construccion de un DataWareHouse

Fases del proceso de BI

FASE 1 DIRIGIR Y PLANEAR: Recolección de requerimientos de información específicos de los diferentes usuarios, asi como entender sus necesidades. FASE 2 RECOLECCION DE INFORMACION: Extraer desde las fuentes de informacion de la empresa los datos para las respuestas a las preguntas planteadas en el paso anterior. FASE 3 PROCESAMIENTO DE DATOS: Integracion y carga de datos en crudo en un formato utilizable para el analisis. Fase 4 - ANALISIS Y PRODUCCION. Ahora, se procedera a trabajar sobre los datos extraídos e integrados, utilizando herramientas y técnicas propias de la tecnología BI, para crear inteligencia. Como resultado final de esta fase se obtendrán las respuestas a las preguntas, mediante la creación de reportes, indicadores de rendimiento, cuadros de mando, gráficos estadísticos, etc. Fase 5 - DIFUSION. Finalmente, se les entregara a los usuarios que lo requieran las herramientas necesarias, que les permitiran explorar los datos de manera sencilla e intuitiva.

Beneficios de BI

• Reduce el tiempo mínimo que se requiere para recoger toda la informacion relevante de un tema en particular, ya que la misma se encontrará integrada en una fuente única de fácil acceso

• Automatiza la asimilación de la información, debido a que la extracción y carga de los datos necesarios se realizará a través de procesos predefinidos.
• Proporciona herramientas de análisis para establecer comparaciones y tomar decisiones.
• Cierra el círculo que hace pasar de la decisión a la acción.
• Posibilita la formulacion y respuesta de preguntas que son claves para el desempeño de la empresa.
• Permite acceder y analizar directamente los indicadores de éxito.
• Se pueden identificar cuales son los factores que inciden en el buen o mal funcionamiento de la empresa.
• Permite a los usuarios no depender de reportes o informes programados, porque los mismos serán generados de manera dinámica.

MODELO CONCEPTUAL SOLUCION BI

1.1 DATA WAREHOUSE

Los Data Warehouse surgen por los siguientes problemas: . Falta de integracion de la informacion. Muchos de los datos de que disponen las empresas se encuentra en diversos almacenes de datos porque han evolucionado como sistemas independientes, en diferentes lenguajes, desarrollados por diferentes personas y en diferentes momentos. . Sobrecarga de informacion. En las ultimas decadas, los sistemas operacionales han producido una gran cantidad de datos, los que son difíciles de analizar para tomar decisiones de negocio.

Exceso de informacion generica y despersonalizada. Por lo general, los informes producidos por un sistema operacional contienen una gran cantidad de datos. Sin embargo, ofrecen muy poca información que ayude a la toma de decisiones. Falta de retroalimentacion oportuna para la mejora de los negocios. En las organizaciones, los ejecutivos trabajan haciendose preguntas e imaginando posibles situaciones futuras. Los resultados obtenidos de esa labor generarán a su vez mas preguntas y el planteo de nuevas situaciones repitiendo el ciclo hasta conseguir los fundamentos para tomar una decision.

DATA WareHouSing

Es encargado de extraer, transformar, consolidar, integrar los datos que la empresa genera en todos los ambitos de su actividad diaria, permitiendode esta manera el acceso y la exploracion de la informacion requerida, a traves de una amplia gama deposibilidades de analisis multivariables, con objetivo de dar soporte al proceso de toma de decisiones estrategico y tactico. Convierte los datos operacionales de la empresa en una herramienta competitiva, debido a que pondra a disposicion de los usuarios indicados la informacion persistente, correcta e integrada, en el momento que necesita.

Caracteristicas data warehouse

Orientada al negocio: La primera caracteristica del DW, es que la información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la organización. Esta clasificación afecta el diseño y la implementación de los datos encontrados en el almacén de datos, debido a que la estructura del mismo difiere considerablemente a la de los clásicos procesos operacionales orientados a las aplicaciones. Integrada: La integracion implica que todos los datos de diversas fuentes que son producidos por distintos departamentos, secciones y aplicaciones, tanto internos como externos, deben consolidados en una instancia antes de ser agregados al DW. A este proceso se lo conoce como Extracción, Transformación y Carga de Datos (Extraction, Transformation and Load - ETL).

Caracteristicas data warehouse

Variante en el tiempo: Debido al gran volumen de información que se manejará en el DW, cuando se le realiza una consulta, los resultados deseados demorarán en originarse. Este espacio de tiempo que se produce desde la búsqueda de datos hasta su consecución es del todo normal en este ambiente y es, precisamente por ello, que la información que se encuentra dentro del depósito de datos se denomina de tiempo variable. No volatil: La información es útil para el análisis y la toma de decisiones solo cuando es estable. Los datos operacionales varían momento a momento, en cambio, los datos una vez que entran en el DW no cambian.

CualiDaDes data warehouse

• Arquitectura cliente/servidor.
• Técnicas avanzadas para replicar, refrescar y actualizar datos.
• Software front-end, para acceso y análisis de datos.
• Herramientas para extraer, transformar y cargar datos en el
• depósito, desde múltiples fuentes muy heterogéneas.
• Sistema de Gestión de Base de Datos.

ventajas data warehouse

• Transforma datos orientados a las aplicaciones en informacion orientada a la toma de decisiones.
• Integra y consolida diferentes fuentes de datos (internas y/o externas) y departamentos empresariales, que anteriormente formaban islas, en una única plataforma sólida y centralizada.
• Provee la capacidad de analizar y explotar las diferentes areas de trabajo y de realizar un análisis inmediato de las mismas.
• Permite reaccionar rapidamente a los cambios del mercado. Aumenta la competitividad en el mercado.
• Elimina la produccion y el procesamiento de datos que no son utilizados ni necesarios, producto de aplicaciones mal diseñadas o ya no utilizadas.
• Mejora la entrega de información, es decir, información completa, correcta, consistente, oportuna y accesible. Información que los usuarios necesitan, en el momento adecuado y en el formato apropiado.

Desventajas data warehouse

• Requiere una gran inversion, debido a que su correcta construcción no es tarea sencilla y consume muchos recursos, además, su mismaimplementación implica desde la adquisición de herramientas de consulta y análisis, hasta la capacitación de los usuarios. Existe resistencia al cambio por parte de los usuarios.

• Los beneficios del almacen de datos son apreciados en el mediano y largo plazo. Este punto deriva del anterior, y básicamente se refiere a que no todos los usuarios confiarán en el DW en una primera instancia, pero sí lo harán una vez que comprueben su efectividad y ventajas.

• Si se incluyen datos propios y confidenciales de clientes, proveedores, etc, el depósito de datos atentará contra la privacidad de los mismos, ya que cualquier usuario podrá tener acceso a ellos.

Redundancia

• Los datos del ambiente operacional se filtran antes de pertenecer al DW. Existen muchos datos que nunca ingresarán, ya que no conforman información necesaria o suficientemente relevante para la toma de decisiones.
• El horizonte de tiempo es muy diferente entre los dos ambientes.
• El almacen de datos contiene un resumen de la información que no se encuentra en el ambiente operacional.
• Los datos experimentan una considerable transformación, antes de ser cargados al DW. La mayor parte de los datos se alteran significativamente al ser seleccionados, consolidados y movidos al depósito.

Estructura

• datos actuales: son aquellos que reflejan las ocurrencias mas recientes. Generalmente se almacenan en disco, aunque su administración sea costosa y compleja, con el fin de conseguir que el acceso a la información sea sencillo y veloz, ya que son bastante voluminosos. Su gran tamaño se debe a que los datos residentes poseen el más bajo nivel de granularidad, o sea, se almacenan a nivel de detalle.

• Detalle de datos historicos: representan aquellos datos antiguos, que no son frecuentemente consultados. También se almacenan a nivel de detalle, normalmente sobre alguna forma de almacenamiento externa, ya que son muy pesados y en adición a esto, no son requeridos con mucha periodicidad. Este tipo de datos son consistentes con los de Detalle de datos actuales.

• Datos ligeramente resumidos: son los que provienen desde un bajo nivel de detalle y sumarizan o agrupan los datos bajo algún criterio o condición de análisis. Habitualmente son almacenados en disco. Por ejemplo, en este caso se almacenaría la sumarización del detalle de las ventas realizadas en cada mes.

Estructura

• Datos altamente resumidos: son aquellos que compactan aun mas a los datos ligeramente resumidos. Se guardan en disco y son muy fáciles de acceder. Por ejemplo, aquí se encontraría la sumarización de las ventas realizadas en cada año.

• Metadatos: representan la informacion acerca de los datos. De muchas maneras se sitúa en una dimensión diferente al de otros datos del DW, ya que su contenido no es tomado directamente desde el ambiente operacional.

data warehouse

data warehouse

data warehouse

1.1.2 Data mart

Existen varios Data Mart (DM) departamentales. Un DM es la implementación de un DW con alcance restringido a un área funcional, problema en particular, departamento, tema o grupo de necesidades.

Arquitecturas en Dm

Top-Down: primero se define el DW y luego se desarrollan, construyen y cargan los DM a partir del mismo. En la siguiente figura se encuentra detallada esta arquitectura:

Bottom-Up: en esta arquitectura, se definen previamente los DM y luego se integran en un DW centralizado. La siguiente figura presenta esta implementación:

Ventajas Data mart (Dm)

• Son simples de implementar.
• Conllevan poco tiempo de construccion y puesta en marcha.
• Permiten manejar informacion confidencial.
• Reflejan rápidamente sus beneficios y cualidades.
• Reducen la demanda del depósito de datos.

1.1.3 tipos de sistemas de informaccion

Existen 3 tipos:

• Información Técnico Operativa

Es la información por el personal operativo para realizar las operaciones que mantienen en funcionamiento el negocio.

• Información Táctica

Es la información usada coordinadores de área y directores operativos, para dirigir la ejecución de las operaciones por parte del personal operativo.

• Información Estratégica

Es la información usada por los altos directivos para direccionar el negocio hacia la consecución de los objetivos gerenciales.

1.1.3 tipos de sistemas de informaccion

• Sistemas Transaccionales - TPS (Transaction Procesing Systems).

• Sistemas para la Planificacion de los Recursos de la Empresa - ERP (Enterprise

Resourse Planning).

• Sistemas de Información Gerencial - MIS (Management Information System).

• Sistemas de apoyo a la Decisión - DSS (Decision Support Systems).

• Sistemas de Información p/Ejecutivos - EIS/ESS (Executive Information Systems/

Executive Support Systems).

• Inteligencia de Negocio - Business Intelligence.

SISTEMAS TRANSACCIONALES TPS

sistema de información cuya función es la administración y el manejo de datos producidos en una transacción. Una transacción es una interacción entre dos o mas partes donde ocurre un intercambio de bienes o elementos de valor (información, dinero, etc), gracias a la importancia en el manejo correcto del bien con que se esta tratando este proceso cumplir con un conjunto de características que al mismo tiempo definen y determinan a un TPS, este conjunto de características se denominan ACID, que viene de las siglas:

• Atomicidad (Atomicity)
• Consistencia (Consistency)
• Aislamiento (Isolation)
• Durabilidad (Durability)

CARACTERITICAS TPS

• Fiablidad
• Estandarizacion
• Operaciones controladas
• Etc.

Entre los distintos tipos de información que manejan y organizaciones que las manejan se destacan algunas: 1. Información de Administración de Personas 2. Información de Contabilidad 3. Información de Procesos

Ventajas

. Permiten manejar grandes volmenes de información de manera eficaz y eficiente en tiempo real. . Permiten llevar un control en las operaciones de una transacción evitando resultados no deseados.

Ventajas

. Debido a la importancia en los datos que maneja un TPS, una caída del sistema puede provocar parálisis de las organizaciones que los utilizan. . Cualquier alteracion invalida en la informacion que manejan los TPS puede provocar situaciones caóticas llevando a la quiebra o destrucción de las organizaciones que los utilizan y que están vinculadas a estas.

Cosas a saber de erp en las organizaciones

1. Un ERP esta compuesto de distintos modulos que contemplan toda la parte administrativa, operativa y financiera. 2. Integra todas las áreas de una empresa llevando la información en línea y evitando la recaptura. 3. Debe poder moldearse a las reglas actuales y futuras del negocio. 4. Facilita y sustenta la toma de decisiones, más no las realiza por el usuario. 5. Facilita el flujo de la información, para que ésta esté disponible cuando sea requerida. 6. Debe ser sencillo de implantar y adecuar al negocio. 7. Debe respetar las reglas esenciales de tu negocio. 8. Debe acercarte a tus clientes y proveedores 9. Proporciona información clara, oportuna y confiable que le permita a la empresa la toma de decisiones. 10. Un ERP no reemplaza personal, lo desarrolla profesionalmente.

Sistemas de informacion gerencial Mis

Son una colección de sistemas de información que interactúan entre sí y que proporcionan información tanto para las necesidades de las operaciones como de la administración en la empresa. Además conforman un conjunto de informacion extensa y coordinada se subsistemas racionalmente integrados que transforman los datos e informacion en una variedad de formas para cumplir con cabalidad los requerimientos de los administradores.

componented del mis

• Base de datos
• Manuales
• Harware y software
• Modelos para el analisis
• Planificacion de control
• Toma de decisiones

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS

• Puede manejar un enorme flujo de datos y realizar una amplia gama de procedimientos que son útiles en para desarrollar el plan de mercadeo de la

empresa en sí.

• Utiliza recursos avanzados de tecnología (software y hardware) haciendo que el sistema sea mucho más rápido y eficiente.

DESVENTAJAS:

• Puede que al ganar rapidez y eficiencia con el hardware y el software, también aumente el costo, ya que estos elementos al ser adquiridos o creados por la empresa tienen un costo asociado que depende de la funcionalidad de los mismos, haciendo que si son más rápidos y efectivos serán más costosos, debido a la complejidad que se hace presente al querer obtener resultados

satisfactorios.

Sistemas de apoyo a la decision Dss

Son aquellos sistemas orientados a ayudar la toma de decisiones para aquellos que se enfrentan a esta labor (en inglés llamados decision makers). Evidentemente, los DSS son automáticos y computarizados (pues cumplen con la misión de los Sistemas de Información) y además suelen ser "interactivos, flexibles y adaptables". Las organizaciones o industrias en las que la DSS se ve mayormente utilizada son las siguientes:

• Gestion y planeacion de negocios.
• OAtención médica y sanitaria.
• Militar.
• Prediccion, evolucion y crecimiento del mercado.
• Sistemas de información geográfica.
• Resolucion de casos criminalísticos.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS

• Ahorro de tiempo.
• Mejora la eficiencia.
• Aumenta la comunicación interpersonal.
• Provee ventaja competitiva.
• Ayuda a reducir costos.
• Alta satisfacción para quienes toman decisiones.
• Apoya el aprendizaje.
• Mayor control organizacional.

DESVENTAJAS:

• Exageración en la toma de decisiones.
• Asunción de Relevancia.
• Transferencia de poder.
• Efectos imprevistos.
• Oscurenciendo la responsabilidad.
• Falsa creencia en la objetividad.

Sistemas de informacion p/ejecutivos eis/ess

Los Sistemas de Soporte a Ejecutivos (ESS) se basa en lo descrito con anterioridad, es decir, dadas unos ciertos requerimientos estratégicos de la empresa u organización, los altos ejecutivos deben manejar herramientas que le proporcionen la solucion mas adecuada al tomar una decisión esto es para evitar inconvenientes a futuro. Como define Mónica Jesús "Es un sistema de información para directivos que permite automatizar la labor de obtener los datos mas importantes de una organizacion, resumirlos y presentarlos de la forma mas comprensible posible, provee al ejecutivo acceso facil a información interna y externa al negocio con el fin de dar seguimiento a los factores críticos del éxito". Se concentran principalmente en exponer la informacion de la situacion actual en la que se encuentra la companía dejando en segundo plano las posibles proyecciones a futuro de la misma.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS:

• Facilita el seguimiento del desempeño organizacional.
• Ayuda a identificar problemas y oportunidades estratégicas.
• Aumenta el rango de control por parte de la alta directiva.
• IPermite presentar esquemas de datos en distintos niveles de abstracción.
• Provee gráficas de fácil análisis.
• Permite que las tomas de decisiones sean descentralizadas.
• Filtrado de información.
• No se necesita un gran conocimiento en informatica para usar estas
• aplicaciones.

DESVENTAJAS:

• Dificultad en mantenimientos de bases de datos.
• Alta capacidad de calculo computacional.
• Sistemas de seguridad estrictos.

1.1.4 variables de medicion

Las variables de medición son aquellas que representan la medición matemática de un aspecto del negocio. Se utilizan para medirla productividad, las perdidas, las ganancias, entre otros aspectos que les pueden definir un sin número de indicadores que le permitirá a un ejecutivo tomar decisiones operativas o estratégicas. Un ejemplo práctico es que si una empresa vende refrescos las variables de medición le ayudan a saber y a poder graficar cuantos refrescos se venden al día, cual es el más consumido, a qué tipo de personas les gusta el refresco, entre otras cosas se pueden aplicar las variables de medición.

1.1.5 variables de analisis

Las variables de análisis son aquellas que se incluyen en el proceso estadístico, son aquellas variables que realizan estudios analíticos sobre las variables de medición. Las variables de análisis se utilizan principalmente para realizar estudios estadísticos como factores de riesgo, pre valencia del producto en el mercado, entre otras cosas. Un ejemplo práctico es que se utilizan dentro de la empresa para poder determinar los diversos riesgos, la pre valencia del producto o el servicio dentro del mercado, local, nacional e internacional y también se obtienen fortalezas y debilidades de la empresa.

1.2 Componentes de la inteligencia de negocios

Componentes. El sistema de Inteligencia de Negocios emplea los siguientes recursos: · Personal. El ejecutivo está representado por las personas responsables de la toma de decisiones, el administrador es el responsable de construir el proyecto, mientras que el operador está constituido por los usuarios de los sistemas de información operativos. · Sistemas de información. La primera capa corresponde al sistema de transacciones en línea orientado al registro de los pedidos y pronósticos de venta que emplea una base de datos operativa. Mientras que el segundo nivel lo constituye una tienda de datos que filtra los elementos necesarios de planeación y control de las operaciones.

· Recursos de cómputo. Se usa la configuración de equipo, la cual dispone de los elementos necesarios para crear la infraestructura requerida. · Marco de trabajo. Utiliza las metas de venta de productos programadas para diferentes conceptos (región, periodo, cliente, etc.), diversos argumentos para medir el desempeño de las sucursales y otros agentes de estimación y comportamiento del mercado consumidor. . Acervo de conocimientos. Representa la capa de administración de conocimientos encargada de representar los criterios necesarios para evaluar las ventas y determinar el grado de cumplimiento alcanzado, identificar problemas y elegir cursos de acción para su corrección.

1.2.1 Mineria de datos

La minería de datos o exploración de datos es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.

Aplicaciones

Formas en las que la mineria de datos se puede aplicar

1.2.2 Administracion del conocimiento

La administración del conocimiento knowledge management (KM) es un paso adelante en el uso de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Con el uso de estos sistemas, la empresa puede aprender mucho sobre el comportamiento de un mercado, sus clientes y proveedores. Sin embargo, ni el uso de DSS (decision support system o sistema de soporte a las decisiones), ni la minería de datos, ni el software OLAP descrito anteriormente, pueden conjuntar la experiencia acumulada dentro y fuera de la organización.

1.2.3 Aplicaciones analiticas

En Business Intelligence se vuelve a destacar Microsoft Power BI como líder del mercado, por la excelente relación entre costo/beneficio dejando por debajo a Tableau y Qlik como segundo y tercer lugar respectivamente.

Dentro del cuadrante se puede observar como Power BI ha tomado mucha ventaja sobre la competencia al ofrecer preparación de datos, descubrimiento de datos por medio de objetos visuales, paneles interactivos y análisis aumentados.

Microsoft Power Bl ha sido integrado a mas de 250,000 organizaciones ayudándolas a impulsar su cultura de datos y permitiéndoles tomar todas las decisiones basadas en datos. Estas son algunas de las razones por las que los empresarios han preferido implementar Power BI en sus organizaciones:

1.2.4 Sistemas de reportes

Jet Global es la plataforma corporativa de análisis y reporting que ofrece paneles e informes financieros rápidos y flexibles, en Excel y en la web. Jet Global es la solución que ofrece reportes operativos, de carácter semanal o mensual, sin salir de un entorno conocido para todas las empresas como es Excel. Esta herramienta permite extraer y trabajar datos para, en combinación con Power BI, crear tendencias y KPIs, dando lugar a proyectos más rápidos, fáciles y ágiles.

1.2.5 Multidimensionalidad

La multidimensionalidad dentro de la inteligencia de negocios ayuda a representar los datos en forma cercana a la intuición del usuario y al mismo tiempo resolver problemas planteados en sistemas relacionales. La información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc.

1.3 Principales herramientas de la inteligencia de negocios

Plataformas de analisis

Conocidas también como Herramientas Datadiscovery, que permiten la navegación a traves de los datos de manera gráfica. En un proyecto de BI son varias las herramientas que pueden utilizarse. Veamos cuáles son las más importantes:

• Dundas BI
• IBM Cognos Analytics
• Sisense
• BOARD
• Domo
• Looker
• Style Intelligence

Herramientas etl

Son herramientas que nos permiten crear procedimientos para extraer, transformar y cargar los datos desde las fuentes externas hacia el Data Warehouse. Algunas de las herramientas ETL que podemos encontrar en el mercado son:

• Microsoft SqlServer Integration Services
• SAP DataServices
• IBM Cognos Data Manager
• Oracle Warehouse Builder
• Pentaho Data Integration
• PowerCenter ETL
• Talend
• Business Object Data Integrator

BASES DE DATOS

Herramientas donde almacenar el Data Warehouse (DWH). Estas herramientas permiten guardar los datos de una manera consistente, segura y protegida. Existen varias herramientas con este fin en el mercado, si bien las más populares son:

• Microsoft SQL Server
• Oracle
• SQL Database
• Teradata
• HANA
• Redshift Amazon
• Google BigQuery
• Data Warehouse SAP
• Sun Microsystems

visualizacion de datos

Las herramientas de visualización presentan los datos de manera gráfica y amigable al usuario.

• Microsoft PowerBl.
• Sap Business objects
• SAS
• Qlik
• Tableau
• R Studio

Conclusiones

En conclusion, las herramientas de Business Intelligence nos dan varias ventajas que cambian la forma de trabajar en una empresa. Primero, nos permiten obtener un analisis completo al combinar datos e informacion que vienen de fuentes externas e internas sin complicaciones. Al mismo tiempo, el uso de estas herramientas nos deja analizar todo de forma exhaustiva, alcanzando un nivel de detalle muy ampliado que antes no se podía. También nos dan la capacidad de indagar en bases de datos masivas sin que importe qué tan antiguas sean las entradas. Finalmente, y lo que considero más importante, es que logramos transformar todos esos datos recabados en proyecciones y resultados oportunos, lo que se traduce en mejores rendimientos y en una resolución de problemas mucho más eficiente para la organización.

Lola Sánchez

Muchas Gracias