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 esta 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 cuales son nuestros clientes que
nos dan mayor ganancia, y como hacer para atraerlos mas?
• ¿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
informacion 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 resultados de mas preguntas o de subsecuentes intereacciones del
proceso.

Fase 1 - Dirigir y Planear:
Esta fase es el principio y el fin del proceso. Es el
principio por que 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, Lideres
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 es 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 ser visto como
Extracción, Transformación y Carga que ocurren 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 caso es un proceso simple como la creación de un
reporte. En otros caso, 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 cliente 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 especificas o en estantes
específicos. Con este tipo de información la corporación tiene
visibilidad de que 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
procesamientos, 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.
Referencias
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Objects. [electronic text], Febrero 2004.
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Business, Cambridge [electronic journal] Vol. 2, Iss. 2; pg. 593, 7 pgs
Mar 2003.
Guarente, Matthew. HOW is your business doing?. Sunday Business.
London (UK): pg. 1 [electronic journal]. Jan 20, 2002.
Seddon, Peter. Staples, Sandy. Patnayakuni, Ravi. Bowtell, Matthew.
Dimensions of information systems success. Communcation of the AIS.
[electronic journal]. Volume2, Issue 3es ( November 1999). Article 5.
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[electronic journal]. Vol. 29 Issue 1, p12, 2p. Published January 2004.
AlQasem, Iyas. Moving onto a Business Footing. Published May 16, 2003.
[WWW] http://www.datawarehouse.com/article/?articleId=3154&searchTerm=
Business%20Intelligence%20&%20Sales%20Benefits
Wu, Jonathan. The Value of Business Intelligence Applications: Part
1-3. Published August 13, 2001. [WWW].
http://www.dmreview.com/article_sub.cfm?articleId=3887
Gelbart, Frank. BI Trends: Looking for New Ways to Cut Costs and Boost
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http://www.dmreview.com/article_sub.cfm?articleId=6574.
Wittschen, Lee. Why Business Intelligence?. January, 2004. [WWW] .
http://www.businessintelligence.com/ex/asp/code.29/xe/article.htm. June
2004
Ing. Beatriz Canales Inocencio
Beatriz es Ingeniera en Sistemas Computacionales por el ITESM Campus Morelos, cuenta con Certificaciones de COGNOS de Productos y Certificacion de Administracion de Proyectos. Actualmente adelanta la Maestria de Administracion de Negocios MBA – EGADE y se desempeña como Líder de Proyecto Consultor en el Desarrollo del Datamart de las areas de Finanzas y Ventas para una compañía aseguradora
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