Business intelligence y logística empresarial

Ensayo
[BUSINESS INTELLIGENCE FOR LOGISTICS]
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1. Antecedentes de Business Intelligence
En 1989 Howard Dresner, un investigador de Gartner Group, popularizó el acrónimo
de “BI” (“Business Intelligence” o Inteligencia de Negocios), para indicar el conjunto
de conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones en los negocios,
utilizando sistemas de apoyo basados en hechos
Sin embargo, en la actualidad el concepto de BI incluye una amplia categoría de
metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, acceder, transformar
y analizar los datos, transacciones e información no estructurada (interna y externa),
con el propósito de ayudar a los usuarios de una compañía a tomar mejores
decisiones de negocio. Esto se puede lograr, bien sea mediante la explotación
directa (consulta, reportes, etc.) o haciendo uso del análisis y conversión en
conocimiento.
En un tiempo, las organizaciones dependían de sus departamentos de sistemas de
información para proporcionarles reportes estándar y personalizados. Esto ocurrió
en los días de los mainframes y minicomputadoras, cuando la mayoría de los
usuarios no tenía acceso directo a las computadoras. Sin embargo, esto comenzó
a cambiar en los años 70’s cuando los sistemas basados en servidores se
convirtieron en la moda, Aun aestos sistemas eran usados principalmente para
transacciones de negocios y sus capacidades de realizar reportes se limitaba a un
número predefinido de ellos. Los sistemas de información se sobrecargaban y los
usuarios tenían que esperar por días o semanas para obtener sus reportes en caso
que requirieran reportes distintos a los estándares disponibles.
Con el paso del tiempo, fueron desarrollados los sistemas de información ejecutiva
(EIS, por sus siglas en inglés), los cuales fueron adaptados para apoyar a las
necesidades de ejecutivos y administradores. Con la entrada de la PC, y de
computadoras en red, las herramientas de BI proveyeron a los usuarios de la
tecnología para crear sus propias rutinas básicas y reportes personalizados.
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La figura 1 muestra una breve reseña histórica de cómo fue desarrollándose lo que
ahora se conoce como Business Intelligence, también se puede observar la manera
en que las aplicaciones relacionadas al soporte de decisiones han ido
evolucionando con el paso del tiempo.
Figura 1. Ciclo de vida de las aplicaciones de soporte a la decisión
Fuente:
(Moss &
Atre, 2003)
1.1 Definición de Business Intelligence
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Según (CherryTree & Co., 2000) Business Intelligence (BI) son herramientas de
soporte de decisiones que permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y
manipulación de información crítica para la empresa. Estas aplicaciones
proporcionan a los usuarios un mayor entendimiento que les permite identificar las
oportunidades y los problemas de los negocios. Los usuarios son capaces de
acceder y apalancar una vasta cantidad de información y analizar sus relaciones y
entender las tendencias que últimamente están apoyando las decisiones de los
negocios. Estas herramientas previenen una potencial pérdida de conocimiento
dentro de la empresa que resulta de una acumulación masiva de información que
no es fácil de leer o de usar.
1.2 Ventajas del Business Intelligence
Lokken (2001) menciona entre algunas de las ventajas del BI son:
Proveen acceso a datos adecuados.
Incrementan la habilidad de los usuarios para entender los resultados.
Incrementan el entendimiento de los negocios por parte de los usuarios.
Ayudan a comunicar los hallazgos y tomar acciones.
Toman mejores decisiones con una asombrosa velocidad y confianza.
Dinamiza las operaciones
Hacer un mejor y más enfocado marketing mejorando las relaciones con
los clientes y proveedores por iguales.
1.3 Riesgos del Business Intelligence
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Entre algunas de las desventajas o riesgos con el uso de herramientas de business
intelligence en las organizaciones, se pueden mencionar (Moss & Atre, 2003):
1. Las empresas fallan en reconocer que los proyectos de BI son iniciativas de
negocios inter organizacionales, y en entender dichas iniciativas difieren de
las típicas soluciones independientes.
2. Existe la falta de compromisos por parte de los sponsors (los cuales tienen
autoridad en la empresa.
3. Se tiene poca disponibilidad de los representantes de negocios.
4. Hay ausencia de un personal disponible y habilidoso.
5. Existe un mal concepto del software de BI.
6. No trabajan bajo una estructura detallada.
7. No existe un análisis del negocio o estandarización
8. No existe una apreciación del impacto que causan los datos de mala calidad
en la rentabilidad del negocio.
9. No se entiende la necesidad del uso de meta datos.
10. Demasiada confianza métodos y herramientas no alineadas.
Además existen otros riesgos relacionados con el uso de las herramientas de BI
están basados en los datos. Los datos que son usados no son transformados
apropiadamente. Debido a que en el ámbito de los negocios las empresas muy
frecuentemente escogen sus propias herramientas de BI, una empresa puede
terminar con múltiples herramientas, así como múltiples datos que no están
claramente definidos o con meta datos que no son compatibles.
2. Business Intelligence en logística
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Si bien está claro que la Inteligencia de Negocios es una excelente herramienta para
mejorar el rendimiento empresarial y tomar mejores decisiones, ¿en qué puede
ayudar a una industria como la logística? ¿Cómo el BI se puede aplicar a este rubro?
En general, según (Logistec, 2014) el BI es útil para diseñar cuadros de mando de
control que permitan medir mediante indicadores los distintos procesos logísticos.
Estos cuadros de mando permiten, en ciertos casos, medir el desempeño de los
procesos logísticos mediante la gestión de diferentes dimensiones en tiempo real.
El Business Intelligence puede ser muy útil en la logística, dado que puede dar
visibilidad y transparencia a toda la cadena de suministro, permitiendo así la
simulación de escenarios, las mejoras en cualquier indicador de servicio o calidad,
logrando así la diferenciación con los competidores.
Por ejemplo, se pueden desarrollar cuadros de mando para medir el desempeño de
una bodega, para medir las existencias y la rotación de los productos al interior del
CD. También se pueden generar cuadros de mando para controlar el desempeño
de una flota de vehículos, midiendo el número de clientes atendidos, tiempos de
viaje promedio o incluso controlar la distancia total recorrida de la flota. (Logistec,
2014)
2.1 Business Intelligence en la industria de 3PL
Un mayor impulso a la competencia y la creciente complejidad de la función de la
logística ha llevado a muchas empresas a externalizar actividades logísticas como
el transporte y la gestión del inventario de los 3PL.
Business Intelligence puede ayudar a los 3PL de tres maneras (Srinivasa, 2013):
Servicio de mejora: Tradicionalmente 3PL han estado proporcionando servicios
como la gestión del transporte; gestión de almacenes e inventarios; y servicios
como el conjunto de la luz, creación de juegos, etc. El valor añadido por Business
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Intelligence puede mejorar la eficacia de estos servicios por parte de análisis e
informes sobre diversas funciones involucradas en estos servicios en
profundidad.
Proporcionar servicios Basados en Tecnología de la Información: Con la
ayuda de BI, los 3PL pueden ofrecer a sus clientes análisis e informes específicos
de su cadena de suministro. Estos pueden ayudar significativamente los clientes
a aumentar su capacidad de respuesta y el tiempo de comercialización.
Mejorar las funciones de apoyo de organización: BI puede mejorar
significativamente las funciones de apoyo organizacional como recursos
humanos y la gestión financiera, proporcionando una visión integrada de estas
funciones y el apoyo a sus requisitos específicos de toma de decisiones
2.1.1 Metodología de implementación
La metodología de Business Intelligence nos da mayor grado de certidumbre que
nuestro proyecto cumplirá los objetivos trazados y en el tiempo convenido desde el
punto de vista de un proyecto de tecnología de información, pero cabe aclarar que
los proyectos de BI tienen 2 perspectivas, la de negocios y la de TI. El uso de la
metodología nos puede orientar a definir correctamente los objetivos de negocio y
definir las metas del proyecto, pero no garantiza un proyecto exitoso debido a los
factores directos e indirectos que influyen en este tema, como lo son las
herramientas de BI seleccionadas, la cultura organizacional, perfiles técnicos y de
negocio de los consultores, presupuesto del proyecto, entre otros. (Cavazos, 2011)
Imagen 1. Metodología de implementación de una solución de Business
Intelligence
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Fuente: (Cavazos, 2011)
El conjunto de herramientas y metodologías de BI tienen en común las siguientes
características (Espinosa, 2010):
Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de este
concepto. Lo primero que deben garantizar este tipo de herramientas y
técnicas será el acceso de los usuarios a los datos con independencia de la
procedencia de estos.
Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la presentación de
la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de
análisis que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les
interesen.
Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos
técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.
Las empresas que quieren gestionar de forma eficaz su cadena de suministro deben
invertir en el software de Business Intelligence (BI), según una reciente encuesta de
Aberdeen Group de profesionales de la cadena de suministro. Los encuestados
informaron de los temas principales que impulsan las iniciativas de BI, estas
incluyen (Dowse, 2013):
El aumento en la complejidad global de las operaciones
La falta de visibilidad en la cadena de suministro
La necesidad de mejorar los ingresos de primera línea
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El aumento de la exposición al riesgo en la cadena de suministro. Fluctuante
costos de combustible
Importación / restricciones y desafíos a la exportación
2.2 Módulos para sistemas de administración de transporte
Roach (2013) menciona 6 módulos que debe contener un buen módulo de BI
aplicado en un sistema de administración de transporte.
1.- Razonamiento basado en los roles.
Los roles incluyen: planificadores de transporte, gerentes que estan encargados de
la tarea de asegurarse que los transportistas reciban los pagos correctamente;
ejecutivos, que supervisan el logro de las metas de transporte; y el vicepresidente
de logística, quien tiene que elaborar el presupuesto de transporte actual. Pero los
momentos clave externos también involucran a personas ajenas al departamento
de transporte, como el gerente al encargado del medio ambiente, la salud, la
seguridad y el rendimiento relacionados con el transporte; o las personas que
intervienen en el proceso de planificación de ventas y operaciones (los tiempos de
abastecimiento más largos significan un stock de seguridad más grande).
2.- Fuentes de datos holísticos.
No todos los datos necesarios para el módulo de BI provienen del TMS
(Transportation Management System). Por ejemplo, algunos proveedores están
empezando a importar la base de datos de CSA del Departamento de Transporte
en un motor de inteligencia de negocios, luego presentan análisis en tiempo real a
los cargadores que quieren trabajar con transportistas seguros. Debido a que el
transporte es un proceso inherentemente de colaboración, la calidad de los datos
EDI (por ejemplo, si los transportistas están enviando a los cargadores mensajes
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electrónicos precisos y a tiempo) es otro conjunto de pará- metros importantes para
evaluar a los transportistas. Para las soluciones TMS tradicionales, diseñadas para
implementarse internamente, ésta es una fuente de datos externa. En un caso
único, las soluciones de software como servicio (SaaS), pueden ser internas para el
conjunto de datos del vendedor de TMS. Algunas de las soluciones basadas en la
red también están empezando a proporcionar datos para comparar las tarifas.
3.- Análisis de la causa fundamental.
Los parámetros comunes de la administración de transportistas incluyen las ofertas
rechazadas por los transportistas en una ruta determinada o el número de
discrepancias en la facturación.
4.- Análisis integrados.
A medida que el TMS recoge la información, los datos se analizan y los resultados
se devuelven a la solución. Estos resultados se usan entonces para alterar los
procesos automáticamente como respuesta a los cambios. Por ejemplo, el
desempeño del transportista puede ser enviado de nuevo al proceso de selección
de transportistas para cambiar la clasificación de ciertos transportistas. La
información obtenida mediante el proceso de ejecución ayuda al sistema a que la
adaptación a los cambios sea automática, a medida que éstos ocurren. A menudo
no basta con identificar un problema, las empresas también tienen que hacer
cumplir los comportamientos para resolverlo. Cuanto más automatizado sea esto,
más dinero podrán ahorrar.
5.- Costos de importación.
Un TMS proporciona buenos datos sobre los componentes de transporte de los
costos de importación. La mayoría de las empresas quiere saber su verdadera
rentabilidad por producto y por cliente. Los costos de transporte precisos son un
insumo importante para ese cálculo. Un módulo de BI que calcula esto con base en
los datos de auditoría de la carga finalizada, y por lo tanto incluye accesorios
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imprevistos, será más preciso que un sistema que utiliza los costos proyectados que
salen del motor de ofertas.
2.3 Categorías de Business Intelligence
En la actualidad, las herramientas de BI están sacando ese trabajo adicional de la
ecuación, ya que presentan los datos en formatos fáciles de entender y digerir,
presentados de una manera más visual. Las herramientas de BI para los usuarios
de la cadena de abastecimiento por lo general se dividen en tres categorías:
Elaboración de informes, paneles de control en tiempo real, y evaluación por
comparación. (Roach, 2013)
Elaboración de informes
Los informes de inteligencia de negocios son mucho s detallados y dinámicos
que en el pasado. Los informes de BI muestran todos los datos sobre los
proveedores de transporte como información útil, en un formato de cuadro de
resultados.
Paneles de control en tiempo real
Los gerentes y ejecutivos que quieren un panorama rápido diario de lo que está
ocurriendo en su red de transporte o en la cadena de abastecimiento utilizan
paneles de control, que proporcionan información casi en tiempo real, que ayuda a
los usuarios a identificar y resolver los problemas cuando éstos surgen.
Evaluación por comparación
La comparación de datos sobre factores como los fletes y los porcentajes de la
entrega a tiempo contra la competencia permite a las compañías darse una idea
más completa de su desempeño en el mercado.
2.4 Principales software de BI
El desempeño de la cadena de suministro requiere ser constantemente analizada y
mejorada para asegurar su existencia en los mercados incesantemente cambiantes
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y cada vez s exigentes. Por tal motivo, cada vez más las empresa dedicadas a
las tecnologías de la información están enfocadas en desarrollar soluciones que
además de facilitar las actividades, permitan la toma de decisiones de forma
inteligente. Con lo anterior, sin duda se lograrán mejoras en el servicio, se tendrá
un análisis específico de la cadena de suministro y una mejora en las funciones de
soporte de la organización.
A continuación se enlista una recopilación de las más reconocidas empresas
dedicadas a desarrollar soluciones para BI.
Tabla 1. Desarrolladores de soluciones para BI
Empresa
Descripción
WIPRO
Ofrece soluciones BI de extremo a extremo para
empresas de clase mundial en los sectores financieros,
seguros, telecomunicaciones, detallistas, logística,
manufactura, cuidado de la salud, etc. Ayuda a los
clientes a hacer mejores negocios aprovechando la
especialización tecnológica.
Sus servicios son: optimización de canales y estrategia
de migración, autoservicio inteligente, modelado
predictivo etc.
Oracle Business
Intelligence
Oracle lidera la gestión del rendimiento empresarial
(EPM), al unificar la gestión del rendimiento y la
inteligencia de negocio (BI) y facilitar una amplia gama
de procesos de gestión estratégicos, financieros y
operativos.
Algunos de sus productos son: consultas y análisis ,
cuadros de mando, informes empresariales , análisis de
móviles, score cards, análisis predictivo, etc.
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Microsoft BI
Una versión actualizada de BI de Microsoft permitirá a
los usuarios de negocio beneficiarse de la inteligencia
empresarial y análisis sin requerir ayuda sofisticada de
los analistas, científicos de datos, u otro personal
técnico.
Los usuarios de BI pueden crear informes y cuadros de
mando interactivos que consultan directamente de
instancias de servicio de análisis de la compañía.
Gartner
Gartner es la compañía de investigación de tecnología
de información y asesoramiento más importantes del
mundo. Entregan el conocimiento necesario
relacionado con la tecnología para que sus clientes
tomen las decisiones correctas , todos los días
SAP
Empoderar, fácil acceso a la inteligencia de negocios
(BI) y herramientas para análisis de datos para tomar
decisiones más rápidas son algunos de los beneficios
que ofrece SAP. Su software de BI y soluciones incluye
la generación de informes, la visualización de
publicidad de auto- servicio de datos y cuadros de
mando, análisis predictivo, aplicaciones móviles, y más
- puede ayudar a los usuarios de negocio mejoran el
rendimiento y ser más eficaz en todo lo que hacen.
SAS
Comprender los patrones de demanda, sus redes de
suministro, operaciones, calidad y requerimientos de
servicio al cliente como nunca antes. SAS da una
ventaja crítica. Combinar datos de múltiples fuentes,
analizar rápidamente, visualizar y compartir información
así como lograr pronósticos más precisos, una mayor
eficiencia de planificación de negocio integrado son los
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beneficios logrados además de una mayor satisfacción
de los clientes.
Fuente: Elaboración propia en base a: (Gartner 2015, Heilman 2015, Oracle 2015,
Rao, Swarup 2002, SAP 2015, SAS 2015 Wipro 2015)
3. Caso de éxito
Las empresas están siendo atraídas cada vez más por la creciente cantidad de
herramientas logísticas que se ponen al alcance y que son una fuente interminable
de datos, tal es el caso de tecnologías como el TMS, el WMS y otras más. La clave
hoy en día evoluciona a que con dichos datos se logre ser capaz de encontrar,
comprender y utilizar la información para tomar decisiones estratégicas que mejoren
la cadena de suministro.
Se trata de la traducción de la información proporcionada por las herramientas de
BI en acciones que permitan alcanzar objetivos como la mejora de la eficiencia de
la cadena de suministro, reducción de costos, mejor servicio al cliente, o mejores
relaciones y alianzas estratégicas con proveedores de logística. (Roach 2013)
Un caso de estudio referente al éxito y los grandes beneficios del uso de
herramientas de BI en funciones logísticas se detalla a continuación:
Tabla 2. Caso de éxito BI para logística
Actividades de
la empresa
Fabrica y suministra máquinas y plástico que se usa para
proteger materiales y/o paquetes para asegurar su arribo seguro
a su destino. Sus productos son usados ampliamente en
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sectores de madera, carne, aves, mariscos, así como en el
mercado de la impresión, corrugados y empresas de paquetería.
Problemática
Su gran participación en el mercado y con un alza constante de
pedidos llevó rápidamente a la obsolescencia su actual sistema
de envíos. Se tenían registrados más de 500 envíos diarios a
más de 12,000 destinos alrededor del mundo.
Situación
inicial
Su sistema anterior obligó al personal de envío a usar un portal
de software diferente para cada compañía. La descentralización
de datos no permitía al personal realizar un análisis preciso para
determinar mejores tarifas de envío. Las numerosas interfaces
de software significaron tener al personal necesario y su
entrenamiento continuo. La empresa estaba gastando recursos,
tiempo y dinero en múltiples sistemas de embarque.
Situación
deseada
Encontrar una interfaz única que pudiera atender a todos los
clientes de EAM Mosca sin sacrificar la flexibilidad y poder de
las interfaces existentes.
La solución
Un desarrollador Varsity logistics ofreció una solución
automatizada en cada paso del proceso de envío, permitiendo a
los usuarios optimizar los gastos de transporte y garantizar que
los etiquetados y manifiestos se hacían correctamente. Con esta
solución no se necesitó personal adicional, procesos o envíos
adicionales.
Beneficios
Se logró la centralización de los procesos logísticos de
embarque. El nivel de servicio fue incrementado llegando a
sostener la tasa de embarque del mismo día en más de un 97%.
Lograron obtener ahorros al poder analizar eficientemente los
rates y servicios ofrecidos por los transportistas.
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Esencialmente, EAM - Mosca ahora puede evaluar
instantáneamente sus transportistas para cualquier envío
determinado sobre la base de las tarifas contratadas, y
seleccionar de inmediato el mejor de ellos para el trabajo basado
en el precio.
Fuente: Elaboración propia en base a (Dysart 2014)
4. Conclusiones
Las soluciones de business intelligence obedecen al crecimiento exponencial de las
nuevas tecnologías de la información, hoy en día lo valioso ya no es solo contar con
información, es decir sólo con datos. La evolución de la tecnología nos guía a que
ahora es necesario tener la habilidad de transformar los datos en información, a su
vez en conocimiento y finalmente poder tomar decisiones en los negocios de una
forma eficiente y con resultados óptimos.
Es muy importante no confundir a los sistemas de información tradicionales, los
cuales nos auxilian en funciones de gestión pero que están limitados a la rigidez
para extraer datos, a la necesidad de conocimientos cnicos y no logran extrapolar
el conocimiento almacenado en el día a día. A diferencia de ellos, las soluciones de
BI son un conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el
análisis y el almacenamiento de los datos generados con la velocidad adecuada
para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de los directivos y los
usuarios de forma oportuna. No son comparables los sistemas de información
tradicional con las soluciones de BI ya que se trata de sistemas con diferentes
objetivos pero a su vez complementarios entre sí.
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Los negocios, requieren buscar cada día la ventaja competitiva que les permitirá
subsistir en el mercado, por lo tanto no se trata de ver al BI como una herramienta
más, sino como un factor estratégico que genera una potencial ventaja competitiva.
Hay 5 elementos que una solución BI permite: observar ¿qué está ocurriendo?,
comprender ¿por qué ocurre?, predecir ¿qué ocurriría?, colaborar ¿qué debería
hacer el equipo?, decidir ¿qué camino se debe seguir? Son estos elementos los que
diferencian y definen el BI incluso no importando en qué departamento se apliquen,
por ejemplo producción, ventas, atención al cliente, embarques, etc.
Las empresas deben estar convencidas que no se trata de un gasto más en
tecnología, sino de una inversión con muchos beneficios entre los que destacan
centralización, depuración y afianzamiento de datos, descubrimiento de información
no evidente, optimización del rendimiento de los sistema, aprendizaje de errores
pasados, mejoramiento de la competitividad, obtención del verdadero valor de la
gestión.
5. Referencias
Cavazos Eliezer . (2011). Metodología para Business Intelligence. 16 de julio
2015, de Gravitar Sitio web: http://gravitar.biz/bi/metodologia-business-intelligence/
CherryTree & Co. (2000), Business Intelligence-The Missing Link,
CherryTree & Co.
www.businessintelligence.ittoolbox.com/documents/document.asp?i=2741,
(Consultada en julio de 2015).
Dowse Steve . (2013). Why supply chains need Business Intelligence. 15 de
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http://www.inboundlogistics.com/cms/article/why-supply-chains-need-business-
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Dysart J (2014). Single dashboard streamlines shipments. Caso de studio
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Heilman D. (2015). Microsoft’s business intelligence service gets a power
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de valor. 16 de Julio 2015, de Logistec Sitio web:
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estrategia-logistica/1528-business-intelligence-mejorando-la-eficiencia-de-la-
cadena-de-valor
Lokken, B. (2001), Business Intelligence: An Intelligent Move or Not?,
http://bi.ittoolbox.com/browse.asp?c=BIPeerPublishing&r=%2Fpub%2FAO031202
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Moss, L.T., Atre, S. (2003) .Business Intelligence Roadmap: The Complete
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Srinivasa Rao P. (2013). Business Intelligence and Logistics. WIPRO, 1, 1-
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Wipro (2015). Extraído el 15 de Julio 2015 del sitio web:
http://www.wipro.com/services/business-process/
Ensayo
Business
Intelligence
for
Logistics
Autor:
Granillo Macías Rafael
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Índice
1. Antecedentes de Business Intelligence ...................................................................... 2
1.1 Definición de Business Intelligence ......................................................................... 3
1.2 Ventajas del Business Intelligence .......................................................................... 4
1.3 Riesgos del Business Intelligence........................................................................... 4
2. Business Intelligence en logística ............................................................................... 5
2.1 Business Intelligence en la industria de 3PL ............................................................ 6
2.1.1 Metodología de implementación ............................................................................. 7
2.2 Módulos para sistemas de administración de transporte .......................................... 9
2.3 Categorías de Business Intelligence ..................................................................... 11
2.4 Principales software de BI ..................................................................................... 11
3. Caso de éxito ............................................................................................................. 14
4. Conclusiones ............................................................................................................ 16
5. Referencias ............................................................................................................... 17

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Granillo Macías Rafael. (2016, febrero 1). Business intelligence y logística empresarial. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-logistica-empresarial/
Granillo Macías, Rafael. "Business intelligence y logística empresarial". GestioPolis. 1 febrero 2016. Web. <http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-logistica-empresarial/>.
Granillo Macías, Rafael. "Business intelligence y logística empresarial". GestioPolis. febrero 1, 2016. Consultado el 9 de Diciembre de 2016. http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-logistica-empresarial/.
Granillo Macías, Rafael. Business intelligence y logística empresarial [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/business-intelligence-logistica-empresarial/> [Citado el 9 de Diciembre de 2016].
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