El acelerado paso de la economía actual, ha forzado a compañías y organizaciones enteras a cambiar la forma en la que llevan a cabo sus negocios. En respuesta a este imperativo del mercado, las compañías han diversificado su oferta e implementado sistemas y procedimientos que les permitan responder en forma oportuna a la demanda generada por sus clientes. Por otro lado, las inversiones millonarias en las que las organizaciones han incurrido para mejorar su oferta, así como la presencia de cada vez más competencia en el mercado, les han obligado a monitorear en forma más efectiva y estricta sus operaciones y los costos asociados con éstas con el objeto de hacer más eficientes los recursos y obtener una ventaja competitiva que les permita permanecer a flote. Esta nueva forma de operar requiere de mediciones precisas en cada punto de la cadena de valor. [Martínez, 2002]
Antecedentes
Actualmente, en el día a día de las operaciones de cualquier organización, se generan datos como producto secundario de todas las transacciones que se llevan a cabo. Típicamente, ésta información se almacena a través de sistemas transaccionales en bases de datos relacionales que cumplen la función de almacenaje y administración de éstos datos. Pero la idea es que estos dejen de ser simples datos para convertirse en información que enriquezca las decisiones de los ejecutivos.
Lo que se busca es encontrar información que no solamente conteste preguntas de lo que paso o lo que está sucediendo en el negocio sino que también a través de esta información se construyan modelos en los que se ayude a predecir futuros eventos.
El objetivo es contestar preguntas como:
- ¿Cuales son los mejores proveedores o cuáles son nuestros clientes que nos dan mayor ganancia, y cómo hacer para atraerlos más?
- ¿Cuales son nuestros prospectos?
- ¿Cuales es la proporción de nuestros gastos con respecto a nuestras ventas?
Actualmente las compañías quieren explotar y maximizar el valor de su información con la idea principal de tener mayor ventaja sobre sus competidores. Los negocios ahorita se están moviendo con una mayor rapidez, por lo que tener la información correcta en las manos correctas y en el tiempo preciso es esencial.
Por otra parte a fin de incrementar ganancias, las compañías deben enfocarse en retener sus clientes así como buscar la manera de adquirir nuevos clientes. La retención de los cliente siempre es un factor muy atractivo para ellas, aunque cabe mencionar que algo muy importante y que no se debe perder de vistas es entender la rentabilidad de un cliente. Pues generalmente, 20% de los clientes siempre dan un 80% de las ganancias. Las compañías deben segmentar sus clientes por ganancias y actuar tomando como base a los de mayor rentabilidad. Retener estos clientes proveerá a la compañía mayores ganancias. La “Inteligencia de Negocios” como tal, ayuda a realizar este tipo de segmentación.
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence – BI), es un concepto que integra como solución el almacenamiento y procesamiento de enormes cantidades de datos e información para transformarla en conocimiento y decisiones en tiempo real a través de una fácil explotación. [Elliott, 2004].
BI también se refiere al uso de la tecnología para recolectar y usar efectivamente la información, a fin de mejorar la operación del negocio. Un sistema ideal de BI ofrece a los empleados, socios y altos ejecutivos acceso a la información clave que necesitan para realizar sus tareas del día con día, y principalmente para poder tomar decisiones basadas en datos correctos y certeros. Desde sus raíces en los llamados Sistemas de Información Ejecutiva (EIS, por sus siglas en inglés, Executive Information Systems) y los Sistemas para la toma de decisiones (DSS, por sus siglas en inglés Decision Support Systems), BI ha evolucionado y se ha transformado en todo un conjunto de tecnologías capaces de satisfacer a toda una gama de usuarios junto a sus necesidades en cuanto al análisis de información.
Etapas para implementación de Aplicaciones BI
¿Pero cómo hacer que los negocios pueden crear inteligencia de sus datos?, además como proveer oportunamente y acertadamente acceso a esa información para sus usuarios finales. Para entender esto vamos a describir brevemente el proceso de BI. (Ver Figura 1). Este proceso es dinámico e iterativo. El proceso empieza con preguntas, y las respuestas son resultado de más preguntas o de subsecuentes interacciones del proceso.
Fase 1 – Dirigir y Planear:
Esta fase es el principio y el fin del proceso. Es el principio porque involucra redactar los requerimientos específicos. Y es el final porque contesta preguntas que guían a otras nuevas. El proceso de BI empieza con los usuarios (Ejecutivos, Directivos, Líderes de Negocio etc.) y aquí se generan las preguntas que les va ayudar a ellos a alcanzar sus objetivos. Ejemplos de esas preguntas son: ¿Cuales son los clientes más rentables? ¿Cuál es el margen de cada línea de producto?, Etc., Estas necesidades son presentadas por diversos analistas. Esto quiere decir que estos analistas de negocios formulan los requerimientos de los usuarios y dirigen un plan para la recolección de la información y para solución de las respuestas.
Fase 2 – Recolección de Información:
Hay diversas fuentes de información dentro de una compañía. La automatización de los procesos han creado una fuente de recursos como son: Puntos de ventas, ERP, CRM, SFA, Aplicaciones de Servicios al cliente etc. Los diferentes sistemas crean, procesan y almacenan diferentes tipos de información. Este es un proceso continuo y es importante entender que los datos de esas fuentes son simplemente información y no Inteligencia. Los datos en crudo frecuentemente son incompletos y confusos. La información se convierte en Inteligente a través de procesarla y de analizarla. El proceso de recolección de información es cuando las diferentes fuentes son analizadas para determinar los datos necesarios para encontrar las respuestas a las preguntas.
Fase 3 – Procesamientos de Datos:
Esta fase es la integración de datos en crudo a un formato utilizable para el análisis. Esto puede ser posible, creando una nueva base de datos, agregar datos a bases de datos existente o consolidando información. Esta fase generalmente es vista como Extracción, Transformación y Carga que ocurre en los ambientes de BI.
Fase 4- Análisis y Producción:
El grupo de análisis de negocios utiliza herramientas y técnicas para ordenar sobre los datos y crear inteligencia. El resultado final es la producción de respuestas “inteligentes”, en un contexto propio. En algunos casos es un proceso simple como la creación de un reporte. En otros casos, son la creación de indicadores. Tal vez en esta fase, sean generados requerimientos adicionales pues los analistas puede que encuentren nuevas preguntas que necesiten ser contestadas.
Fase 5- Difusión:
Esta fase de difusión, es entregar productos inteligentes a los diversos clientes que lo requieren. Esto básicamente implica el uso de herramientas BI para la publicación de “tableros de indicadores”, reportes o la posibilidad de tener herramientas de fácil uso para que los mismos usuarios tengan la capacidad de revisar los datos de manera rápida y sencilla.
Ejemplo de casos de Éxito
Por ejemplo tenemos a Wal-Mart un ejemplo de éxito, en la que esta empresa ha hecho posible desarrollar y mantener consistencias dentro de su corporación, por ejemplo ellos rápidamente recolectan e integran información de detalle hasta nivel de SKU. Con este tipo de información Wal-Mart se ha beneficiado en muchos niveles, como son analizar el desempeño de un producto en tiendas específicas o en estantes específicos. Con este tipo de información la corporación tiene visibilidad de qué tipo de marcas tener en “stock” en una región en particular. La información también les permite analizar la rentabilidad de diversos productos a través de los ciclos de inventarios y el margen [Why Business Intelligence?, Lee Wittschen 2004]
Conclusiones
Cómo se puede ser exitoso utilizando BI. Primeramente las compañías necesitan enfocarse en las alineaciones de los negocios, asegurar que los esfuerzos de BI están alineados con los objetivos de la empresa. Los analistas de negocios deben asegurarse de que entienden los requerimientos de los usuarios y además que estos requerimientos están alineados también a los objetivos del negocio. Deben de enfocarse en proveer respuestas a las preguntas de los usuarios antes que nada.
Segundo, las compañías necesitan tener una estrategia de manejo de datos. Esto es necesario en la recolección de los datos y el procesamiento, y ayuda a reducir el tiempo y obtener mayor “inteligencia”. Las compañías que ya están realizando esto correctamente, ya tienen limpios e integrados sus datos crudos de las diferentes bases de datos listos para el análisis. Este tipo de infraestructura es de gran ayuda para los software de análisis y de las herramientas de Inteligencia de Negocio.
La Inteligencia de Negocios ahora radica en la competencia para tomar decisiones, para enfoques dinámicos de los problemas y oportunidades y para desarrollar los recursos y capacidades internas de la organización. Generar cambios estratégicos construidos con los recursos de la organización, para desarrolla una organización más flexible y dinámica, con el apoyo de las tecnologías para la toma de decisiones y la intervención de los expertos del negocio.
Es importante entender que las herramientas de soporte a la toma de decisiones, son eso, herramientas, y que la selección y uso, simplifican muchas operaciones y procesos en el negocio, pero que los tomadores de decisiones son la piedra angular. Factores que toma en cuenta, en mayor o menor grado, como son la velocidad de cambio, innovación de nuevos modelos de negocio, nuevas estructuras de relaciones entre las empresas, sus clientes y asociados, la conectividad de personas, organizaciones y países, y el valor del conocimiento residente en la empresa; su conocimiento y habilidades y el uso de sistemas inteligentes para la toma de decisiones, a toda esta integración se le denomina Inteligencia del Negocio y es la que genera las ventajas competitivas entre una empresa y otra.
Bibliografía
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