Data Warehousing y manejo de información empresarial

Las empresas de hoy en día se caracterizan por sus estructuras de conducción dinámicas, donde los individuos que las componen deben tomar decisiones en forma rápida y efectiva basados en la última información disponible, para poder así mantener la ventaja competitiva. Por otro lado, las compañías están acumulando grandes volúmenes de datos en sus bases de datos operativas a un ritmo que, en promedio, se duplica cada año. Aún así, sólo el 7% de estos datos es aprovechado para obtener una ventaja en las decisiones de negocios. Recién ahora las organizaciones se están dando cuenta de que existe una significativa cantidad de información que puede ser extraída de sus bases de datos, necesaria para soportar las decisiones que deben ser tomadas por sus ejecutivos, llegando así al concepto de data warehousing.

La información es fundamental en el ambiente de negocios en que las empresas se mueven. El éxito depende de su pronto uso en forma decisiva, mientras que una falta de información conduce al fracaso seguro. Mientras que muchas empresas se consideran repletas de datos, pocas poseen algo más que una pequeña fracción de la información que necesitan. La distinción entre datos e información es fundamental para los problemas que las empresas enfrentan. Datos con lo que los centro de cómputos crean, almacenan y proveen. Información, son los datos enmarcadas en su área de negocios, y es la interpretación y semántica de los datos, que es lo que las empresas necesitan.

TIEMPOS ANTIGUOS

Analizando la evolución de los sistemas de información, vemos que en sus comienzos todo el procesamiento se realizaba en el área del centro de cómputos, y lo único que recibía el usuario final era un grueso listado en papel continuo con los datos solicitados. Durante la primera mitad de la década del 70 se produjeron dos importantes avances tecnológicos: la aparición de la PC, y la definición y desarrollo de las bases de datos relacionales.

Junto con la PC apareció la primera herramienta orientada al usuario final: la planilla de cálculo. Con estas herramientas rudimentarias el usuario final comenzó a independizarse del centro de cómputos, tomando el control de sus propios datos. Estos datos eran restringidos y altamente focalizados, pero el hecho de sentirse independizados causó un gran empuje en los usuarios, dándoles la confianza necesaria para aprovechar y continuar progresando con los últimos avances de la tecnología. Ya para mediados de la década del 80 era muy común encontrar usuarios finales con la habilidad necesaria para trabajar con los datos tanto en el aspecto técnico como en el área de los negocios. Todo este crecimiento también fue gracias a la simplificación de la tecnología sobre todo en el campo de la computación personal.

Por el ogro lado, también comenzaron a aparecer implementaciones de bases de datos que aplicaban el modelo relacional desarrollado por E.F.Codd en 1970. Con el tiempo se comprobó que estas bases son las que brindaban mayor flexibilidad, por lo que fueron rápidamente adoptadas para almacenar los datos con los que usuario final trabajaba. En muchos aspectos, esta etapa fue una era de experimentación en lo que la computación realizada por el usuario final se refiere. La mayoría de los datos que los usuarios tenían se encontraban limitados en su alcance, y los usuarios estaban más interesados en ver qué podían hacer con estos datos, que en ver qué otros datos de mejor calidad podrían estar disponibles.

EL FIN DEL PROCESAMIENTO DE DATOS

A medida que el usuario final iba emergiendo, otra tendencia se hizo evidente: las distintas maneras en que el procesamiento de datos puede ser justificado, y dónde se está beneficiando al negocio en general. Durante los últimos 30 años, la mayoría de los aspectos del funcionamiento de una organización relacionados con los datos ya han sido automatizados. Estos desarrollos siempre fueron justificados sobre la base de bajar costos. La automatización de tareas manuales y principalmente repetitivas para determinar que se obtiene un incremento en la producción, a la vez que se mejora la calidad, redundando en una disminución de costos.

Con el incremento del poder y sofisticación de las computadoras pueden automatizarse tareas cada vez más complejas, llegando a implementar procesos que previamente hubiera sido imposible incorporar. De esta manera se llegan a optimizar funciones relacionadas con los clientes de la organización, lo que permite introducir una diferenciación en los servicios ofrecidos. Como resultado de esto se ve que la justificación de la inversión en sistemas de computación pasó de estar basada en la eliminación de costos, a la obtención de una ventaja competitiva como resultado de una mejora en las funciones del negocio. Esta tendencia normalmente se describe como un cambio desde la filosofía del procesamiento de datos a la estrategia de tecnología de información, conducida por el negocio. El desafío entonces pasó a ser la identificación de áreas donde la computación pudiera dar soporte más allá de los simples procesos de producción día a día. Ya hacia la mitad de la década del 80 se convirtió en algo clave el soporte de procesos para la toma de decisiones. Todo esto ha sido acompañado por un creciente número de usuarios finales, lo que nos lleva a una nueva era en los sistemas de gestión.

LA ÉPOCA INTERMEDIA

Por tratarse aún de un concepto incipiente, existían problemas en las implementaciones de data warehousing que se estaban llevando a cabo: los datos utilizados en diferentes sectores de la empresa no tenían integración alguna, y el enfoque apuntaba a los datos en lugar de concentrarse en la función.

Se identificó, entonces, un aspecto clave para lograr una buena solución: la necesidad de adoptar un método común para describir los datos que eran obtenidos desde los sistemas en el ambiente operativo, y que luego serían trasladados al ambiente de información. Esto derivó en el surgimiento del modelado de datos, muy conveniente desde el punto de vista de sistemas para imponer orden, pero más conveniente aún para el usuario final, si los modelos de datos definidos son implementados dentro del área específica de cada usuario.

Poco a poco, las organizaciones fueron comprendiendo la importancia de un buen modelado de datos, así como también de una buena presentación de estos datos al usuario final.

SISTEMAS DE INFORMACIÓN

Los primeros pasos para soportar los procesos de toma de decisión fueron basados en la automatización de la tradicional emisión de informes. Esto inmediatamente llevó al concepto de una visión diferenciada de los datos del negocio: una primera parte dedicada a hacer funcionar el negocio con gran nivel de detalle, y otra segunda parte enfocada en la conducción del negocio a un nivel más condensado. De esta manera evolucionó la distinción entre los sistemas productivos y los sistemas de información.

LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS

Durante los primeros años de la década del 90 se produjo una gran recesión a nivel internacional, junto con la desregulación de varias actividades, lo que motivó reducciones de costos y cambios significativos en las organizaciones. Esto llevó a que la competencia se incrementara ferozmente. La necesidades de la empresas cambiaron, y comenzaron a destacarse los gerentes de pudieron ver el potencial de utilizar los datos existentes, siempre y cuando estuvieran disponibles en el acto, para brindarle a su empresa la ventaja competitiva que podría ponerla por delante del resto.

Muchas veces no se hablaba de data warehousing, pero los principios aplicados eran claramente los mismos. Los negocios necesitaban una nueva visión de su operatoria, visión que previamente cubría aspectos diferentes del negocio. Llegando así a la lógica conclusión de que finalmente esta visión abarcaría eventualmente a toda la organización.

EL GERENCIAMIENTO BASADO EN LA INFORMACIÓN

La concreción teórica y práctica de la data warehousing se fue desarrollando lentamente en los últimos 15 años, con un interés creciente en los últimos cinco. La desventaja de un crecimiento tan lento es que existen varias definiciones de lo que se quiere decir al hablar de data warehousing.

Pero hoy en día ya se puede mirar hacia delante y predecir el futuro basándose en la historia descripta previamente. La clave para estas predicciones es el reconocimiento de que la necesidad de obtener una ventaja competitiva (muchas veces un término elegante para definir la supervivencia) es lo que está llevando la toma de decisiones basa en datos a basarla en verdadera información. Esta dirección puede ser caracterizada por el término gerenciamiento basado en la información. Está transformando la forma en que el soporte para la toma de decisiones se está brindando al usuario final. Y puede ser resumido en estos cinco puntos:

Una única fuente de información: Loas datos en crudo provienen de distintas fuentes, tanto internas como externas, y en una gran diversidad de formatos. Sin importar cómo o de dónde vienen, para poder presentar estos datos al usuario final tienen que ser depurados y reconciliados, para asegurar su calidad e integridad;

Disponibilidad de la información distribuida: Los puntos desde donde es posible requerir la información pueden ser de lo más variados, satisfaciendo necesidades de movilidad, performance o confidencialidad.

La información enmarcada en el negocio: Los usuarios entienden mejor los datos si son presentados en el contexto del negocio que están manejando. Diccionarios de datos y catálogos de información creados por expertos en las áreas respectivas se convierten en una importante fuente para su definición.

Entre automatizada de la información: A medida que los datos se convierten en información, van atravesando un camino cada vez más complejo. La automatización de estos mecanismos junto con los de distribución es una cuestión fundamental.

Calidad de la información y seguridad: La información es el activo principal de toda compañía, y como cualquier otro activo debe ser administrado y protegido. Su calidad debe ser estar asegurada. Y la determinación es un prerrequisito para reforzar el valor de la misma.

¿QUÉ ES UN DATA WAREHOUSE?

Basándonos en toda la historia desarrollada hasta ahora, se puede esbozar una definición apropiada para el concepto de data warehousing:

Un data warehousing es un almacenamiento simple, completo y consistente de datos obtenidos desde una variedad de fuentes, disponibles para el usuario final de forma tal que puedan entenderlos y utilizarlos en el contexto de los negocios.

Lograr una buena calidad en la información es bastante difícil en las empresas actuales. El modelado de la empresa para poder darle el sentido apropiado a los datos es un proceso muy delicado y a largo plazo. Pero utilizando las herramientas adecuadas que cumplan con los cinco puntos mencionados anteriormente, junto con la experiencia de consultores especializados en el tema, se puede implementar un sistema de gestión integral para las organizaciones que soporte los procesos de toma de decisiones y les permitan obtener la ventaja competitiva que tanto se necesita para mantenerse al frente en el difícil mundo actual de los negocios.

SISTEMAS PRODUCTIVOS vs. SISTEMAS DE INFORMACIÓN

Las características de los sistemas productivos son:

• Mantienen el negocio funcionando segundo a segundo;
• Los datos que contienen son actuales, y principalmente son una representación en tiempo real del estado de la empresa;
• En estos sistemas los eventos individuales (o transacciones) se encuentran generalmente limitados en su alcance, son sencillos, y normalmente resultan en una actualización de los datos;
• Están optimizados para ofrecer un tiempo de respuesta rápido en transacciones predefinidas, centrándose en la performance de aquellas transacciones que producen actualizaciones;
• Son utilizados por personas que trabajan con clientes o productos a nivel individual;
• Cada día son más utilizados directamente por los clientes.

Las características de los sistemas de información son bastante diferentes:

• Son utilizados para administrar y controlar la empresa;
• Los datos son históricos, a un determinado punto en el tiempo; o sea que representan una visión estable del negocio en un período o a un momento particular en el tiempo;
• Se optimizan las consultas más que las actualización;
• La utilización de estos sistemas no se puede prever con anticipación y puede ser totalmente impredecible;
• Son utilizados por gerentes y usuarios finales para entender el negocio, para así formarse conceptos y tomar decisiones basados en este conocimiento.

Un estudio de Data Warehouse comienza con la recolección de información del sistema que se va a analizar, incluidas sus bases de datos históricas. La información obtenida se procesa en el sistema de Data Warehouse. Los resultados del estudio de Data Warehouse se pueden aplicar a los procesos e productividad del sistema para por ejemplo, incrementar las ganancias.

EJEMPLO: Una de las más importantes cadenas de supermercados de los Estados Unidos encargó un estudio de Data Warehouse con el objetivo de incrementar sus ventas. Para ello todos los sistemas de los supermercados recolectaron información durante un mes y la enviaron al sistema de Data Warehouse.

El Sistema de Data Warehouse analizó la información y determinó, entre otras cosas, que los clientes hombres compraban grandes cantidades de pañales y cerveza los días jueves, probablemente debido a que era el día que sus esposas se los pedían y ellos aprovechaban para comprar cerveza para ver los partidos del fin de semana.

En las góndolas del medio de este camino colocaron chupetes, juguetes para bebés, papas fritas y pochoclos. Además decidieron no rebajar los precios de los pañales y la cerveza el mismo día.

Con la información del estudio de Data Warehouse, la cadena de supermercados decidió colocar los pañales en las góndolas de un lado del supermercado y la cerveza en el otro lado, medida que les permitió multiplicar por cuarenta sus ventas de los días jueves.

DATA WAREHOUSE & NEGOCIOS: Cazadores de Clientes

Los gurúes del marketing son muy claros: llegó la hora de seducir al cliente. Basta de información sumarizada, se agotó la fórmula que apelaba a los consumidores anónimos como si se tratara de un rebaño de ovejas dispuestas a consumir cualquier producto o servicio compulsivamente. Los retailers, los bancos, las empresas de aviación, las telefónicas, prácticamente todas las compañías que pelean por su espacio en mercados hipercompetitivos lo saben muy bien. De hecho, se agotan tratando de entender a sus usuarios. Pero no sólo tratan de entenderlos, la idea es más bien retenerlos, pever sus hábitos de consumo, adelantarse a esa demanda y por supuesto, satisfacerla antes que la competencia. Un trabajo nada sencillo para los estresados gerentes de sistemas que hasta ahora empataban con una modesta base de datos propietaria. En este sentido, la instancia superadora se llama data warehouse.

Según el influyente Gartner Group, el data warehouse, es básicamente un reservorio de datos, que comprende el diseño y la creación de estructuras físicas y lógicas de bases de datos orientadas específicamente para facilitar el acceso de los usuarios calificados al análisis, transformación, extracción, consolidación, y mejoramiento de la calidad de estos datos, de manera de originar una fuente de información que los simples datos en crudo no podrían proporcionar.

En otras palabras, se trata de crear y gestionar una arquitectura de datos que permita al usuario el acceso a una estratégica herramienta de análisis. El corazón del warehouse es, sin duda, la base de datos, No por casualidad, los principales proveedores, Oracle, Informix, Sybase entre otras, están trabajando duramente para imponer esta nueva tecnología que no tiene más de diez años. A ellos hay que sumarle a IBM, NCR, UNISYS, en los soportes físicos de esta tecnología. Hay muchos proyectos en estudio y algunas gestiones de venta bastante avanzadas, pero el panorama es aún incipiente. Las entidades financieras, las compañías telefónicas, el retail son, hasta el momento, los principales interesados, junto al mercado gubernamental y las compañías orientadas al consumo.

El Data Warehouse es un proceso y no un producto. Durante los últimos cinco años un error que han cometido casi todas las empresas, sobre todo las de hardware, fue vender data warehouse como si fuera un producto, cuando en realidad el data warehouse es un proceso que involucra varias áreas de una empresa: en primer lugar a todo lo que sea organizativo. La segunda área es la tecnología que soporta ese proceso y la tercera el ambiente competitivo en el que se mueve la empresa cliente. Sin un marco competitivo seguramente no tiene sentido hablar de data warehouse o manejar el negocio de cierta forma.

¿Quién hubiera pensado hace unos años montar un data warehouse en un sistema abierto? Hoy un sistema abierto es el sistema excluyente como plataforma para un data warehouse. Hace unos años no se hablaba de otra cosa que de un sistema confiable o un sistema propietario. En la actualidad hay empresas de consumo masivo en la Argentina que no conocen su rentabilidad por producto.

El data warehouse, aquellos que lo han empezado a utilizar, lo están haciendo en su etapa más primitiva. Las expresiones más típicas de los gerentes son: “Tengo tantos sistemas en mi empresa, tanta información, que cuando quiero hacer un informe no sé cuál datos es válido”.”Tengo un sistema operativo, para procesamiento de transacciones para Contabilidad, otro para Ventas, otro para Cashflow, otro de atención telefónica, pero ninguno cuadra, porque en uno masculino y femenino está como “M” y “F”, y en otro “V” y “M”.

De acuerdo al planteo anterior, hay una problemática que se resuelve con un reservorio de datos operativos, y a ese reservorio se le está llamando data warehouse. Pero, el data warehouse “es aún mucho más, es un proceso que permite hacer muchas más cosas. A nivel local, lo que se está pidiendo es un procedimiento por el cual pueda guardar datos estándares durante un lapso determinado y que la información sea confiable. Esa es la etapa primaria. La etapa secundaria es poder utilizar esa información estándar corporativa para tomar decisiones.

Los gerentes tienen sus dilemas. En un banco, una persona deja de pagar su crédito durante algunos meses, Hay que decidir si se le cancela la cuenta, pero también se evalúa si ha sido un buen pagador durante los últimos tres años, para ver si realmente conviene cancelarle la cuenta. Esto deja de ser el segmento “ABC1” o el “C3”, pasan a ser todas las familia de cierta edad que van a tener hijos y mudarse, y es entonces el momento de ofrecerles un crédito hipotecario.

Ya no se va a segmentar más de una forma estándar sino por en este caso, por el momento de vida que puede estar atravesando un cliente. El marketing se va a ocupar de las personas y de su estilo de vida y ya no de una segmentación definida del mercado.

PROVEEDORES y PROYECTOS EN POS DEL DATA WAREHOUSING

Informix apostó a una tecnología específica para el data warehouse. En el pasado había tecnologías propietarias, y aún hoy, algunas empresas como IBM o NCR, que han incursionado en esta tecnología del manejo de la información continúan siendo tecnologías semipropietarias.

La idea de Informix por ejemplo fue desarrollar una tecnología abierta que corra sobre cualquier plataforma y que posibilite el manejo masivo de datos in restricciones. Hoy estamos viendo un warehousing corporativo en el cual se manejan números y letras, pero no olvidemos que se viene lentamente el manejo de contenidos. Hoy se maneja todo lo que sea caracteres, pero ya están apareciendo los primeros data warehouse con manejo de fotografías, e-mails de tipo audiovisual, información de contenido que va a ir modificándose a través del tiempo. Lo que está haciendo una empresa como Informix es tratar de que esta tecnología maneje contenidos en forma masiva, en poco tiempo más, con una plataforma ágil, y con un benchmarks alrededor del doble de las plataformas de bases de datos más populares en la actualidad.

En lo operativo, Informix se maneja con socios tecnológicos que le permiten interactuar mediante herramientas de extracción de información y herramientas de data mining para poder elaborar informes que puedan predecir comportamientos. Los socios de procesos son consultoras y los implementadores que se dedican al diseño del modelo de datos, a preparar la organización para el uso de la herramienta, o inclusive a armar campañas de marketing en torno a esto.

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: Las técnicas de data warehousing y data mining para mejorar la rentabilidad

Diseñadas para quienes toman decisiones, las soluciones de inteligencia de negocios proveen información en el momento adecuado, en forma organizada, resumida y presentada de forma tal que sea fácil de entender y aprovechar, como para lograr respuesta más rápidas y efectivas. Estas soluciones analizan y encuentran relaciones en los datos, transformándolos en información estratégica. Esto devenga como resultado una toma de decisiones sobre una mejor base y aumenta la probabilidad de un mayor éxito. De qué manera estas soluciones pueden ayudar en la mejora de los negocios en áreas clave de nuestra industria es lo que trataremos de ilustrar en una aplicación de estas características sobre tres sectores del área económica y productiva: Los Bancos, Las Empresas de Salud, y las Aseguradoras.

LOS BANCOS: SOLUCIONES PARA EL MERCADO BANCARIO

La industria bancaria se encuentra en medio de un período de transición. Las instituciones financieras están sintiendo el impacto de la desregulación, los rápidos cambios de tecnología y el creciente riesgo en los créditos. A nivel mundial, los bancos reevalúan sus iniciativas de negocios para asegurar su competitividad futura. El éxito o el fracaso dependen de la calidad de la información sobre las que se basan las nuevas iniciativas de negocios.

La velocidad a la que se desarrollan los cambios en el sector de servicios financieros es dramática. El mundo de las finanzas es testigo de un creciente número de tendencias que están redefiniendo y dándoles nueva forma a la industria, incluyendo las fusiones y adquisiciones, el rápido desenvolvimiento de la tecnología, la desregulación en ciertas jurisdicciones, y la creciente sofisticación de los clientes.

La globalización y la eliminación parcial de los límites de la industria también resienten los márgenes de ganancia. Competidores no tradicionales ganan terreno, mientras que los bancos se dirigen cada día más hacia las inversiones financieras y los seguros. Los bancos de hoy están incorporando una mayor variedad de actividades financieras y bancarias para competir con instituciones no financieras. El uso de sucursales tradicionales de bancos está disminuyendo en cantidad, debido a las innovaciones tecnológicas.

Con las grandes cantidades de dinero que están en juego, las empresas de tarjetas de crédito y las prestamistas sienten cada vez más la presión para reducir todo lo posible el riesgo crediticio y el fraude. Las instituciones líderes del mañana deberán tener estrategias sólidas basadas en información correcta y verás, como para poder asegurarse una porción significativa del mercado. Esto significa tener un detallado conocimiento de sus clientes y competidores para proveer una gama de productos y servicios que satisfagan las necesidades de ambos, y es aquí donde una buena solución de inteligencia de negocios puede hacer la diferencia.

Con la ayuda de herramientas y técnicas tales como el data warehousing y el data mining, la interpretación de los datos actuales puede brindarle respuestas a preguntas que lo ayudarán a ser más competitivo, como por ejemplo:

• ¿Cuáles son sus clientes más rentables, qué productos usan, y por qué?
• ¿Qué tan temerosos del riesgo son estos segmentos, y por qué?
• ¿Qué tipo de promoción puede atraerlos como para tentarlos a adoptar una estrategia de inversiones más agresiva?
• ¿Qué otros productos y servicios es probable que un cliente compre, teniendo en cuenta los productos que actualmente utiliza?
• ¿Qué clientes tienen mayor probabilidad de irse a otro competidor?
• ¿Qué sucursales deben ser consolidadas, o eliminadas, en una zona en particular?
• ¿Cómo colocar más elementos de juicio en manos de los gerentes de las sucursales para que puedan tomar mejores decisiones?

Para que las instituciones financieras prosperen en este ambiente tan cambiante, deben poseer la habilidad de acceder fácilmente a su gran caudal de datos, y extraer la información que los ayudará a tomar decisiones mejores y más efectivas. Dichas soluciones también colocan la información al alcance de quienes la necesitan, permitiendo el acceso directamente desde sus oficinas o computadoras portátiles. Esta información puede ser provista en forma gráfica o numérica, dependiendo de las preferencias o necesidades del usuario.

La minería de datos y el data warehousing se encuentran entre las tecnologías utilizadas por las grandes empresas para obtener la ventaja competitiva que necesitan. Volviendo a las preguntas planteadas anteriormente, veamos cómo puede beneficiarse una institución de servicios financieros con este tipo de tecnología:

Accediendo a los datos adecuados, las herramientas de toma de decisiones le permiten entender qué tan rentable son en realidad sus clientes. La consolidación de datos provenientes de distintas fuentes en un único repositorio (data warehouse) le proveerá una imagen exacta de sus clientes.

Con esta información ya consolidada, la minería de datos le permitirá determinar los productos que ellos están comprando, y por qué. Comparando luego otros clientes con este perfil, podrá definir hacia dónde apuntar las nuevas campañas de marketing.

• La minería de datos le permite segmentar a sus clientes y entender sus características. Además, le ayudará a predecir cuáles serían los productos más atractivos para ellos. Con estos perfiles definidos, podrá crear productos que apunten a dichos segmentos y ofrecer así una verdadera alternativa a la competencia.
• La habilidad de monitorear créditos, tarjetas de crédito y otros instrumentos crediticios es una de las prioridades de las instituciones financieras. Para continuar siendo competitivos, es esencial que las empresas tengan la posibilidad de detectar potenciales abusos del crédito.
• Analizando el comportamiento de clientes que ya se han cambiado a la competencia, la minería de datos le ayudará a aplicar perfiles predictivos para determinar qué clientes son más probables a abandonar la empresa. Se podrá entonces apuntar a estos clientes con promociones especiales para aumentar su lealtad.
• Un data warehouse puede ser utilizado para consolidar datos financieros y de performance de sucursales en una determinada región. Luego, con esta información comparativa, se puede decidir acerca de la eliminación o fusión de ciertas sucursales.

La habilidad para tomar decisiones efectivas está gobernada por la calidad y cantidad de información que se encuentra disponible en forma inmediata. En definitiva ¿Cuál es el resultado final de las soluciones de inteligencia de negocios? Le permitirá acceder fácilmente a una gran cantidad de datos que ya se encuentran almacenados en su organización y transformar este material en información sobre la cual tomar una acción determinada. Con el acceso en tiempo real a esta información y análisis, la habilidad para la toma de decisiones en la empresa so sólo será más veloz, sino que también más efectiva. Las soluciones de inteligencia de negocios le permiten a su compañía incrementar el mercado que abarca, determinando qué es lo que sus clientes compran hoy, y por qué lo compran. Y también lo ayudará a predecir cuáles serán los productos que sus clientes querrán y comprarán mañana.

SALUD: SOLUCIONES PARA EL ÁREA SALUD

Las demandas en las organizaciones de salud de hoy en día tienen diversos aspectos. Las presiones para reducir costos manteniendo un alto nivel en el cuidado de los pacientes han llevado a dichas organizaciones a reformular sus métodos para el gerenciamiento. Y mientras que la consolidación de hospitales y grupos de médicos está ayudando a mejorar la productividad y los costos, todavía queda pendiente la tarea de amalgamar los procesos de conducción y consolidar la información de los pacientes.

Por otro lado, las comunidades están demandando servicios de más calidad. Los límites de capacidad ya son alcanzados con mayor frecuencia, debido a que la esperanza de vida es mayor gracias a los avances de la tecnología médica. Todas estas demandas están basadas en un problema: la necesidad de descubrir más información ya sea el análisis de tendencias acerca de la población de pacientes, el seguimiento de costos, o el reporte de pagos. Con mayor acceso a información más valiosa, el personal de los sectores de salud estará mejor informando, permitiéndole utilizar de forma más eficiente sus equipos, edificios y staff.

Pero ¿cuál es la forma más efectiva de obtener la información de gestión o los datos históricos necesarios cuando y donde se los necesita? La respuesta se encuentra en las soluciones de data warehousing y de data mining, las cuales permitirán responder estas preguntas:

¿Cómo definir los precios correctamente de acuerdo con las tendencias o patrones en las enfermedades o síntomas?

¿Qué procedimientos son más efectivos en costo y más beneficiosos para los pacientes, como por ejemplo en tratamientos preventivos en lugar de tratamientos post-enfermedad?

¿Cómo afecta la geografía y los grupos de edad la demanda de ciertos procedimientos médicos?

¿Qué métodos logran los mejores resultados en la recuperación de pacientes? Y si existe más de una opción, ¿cuál es la de menor costo?

¿Puede mejorarse la asignación del staff basándose en un mejor entendimiento de los perfiles de los pacientes?

¿Existe algún caso de fraude entre alguna clase en particular de proveedor?

¿Cómo se puede determinar qué equipo es más utilizado por los pacientes?

¿Dónde puede realizarse una inversión en equipamiento para lograr una mejor atención y a la vez disminuir los costos?

¿Qué tan efectivos son los procedimientos recomendados a los pacientes?

Las soluciones de inteligencia de negocios lo ayudarán a encontrar las respuestas a partir de los volúmenes de información existente de registros de pacientes, datos clínicos y facturas.

Los requerimientos de información esbozados previamente pueden ser satisfechos de la siguiente manera:

• Combinando datos externos demográficos o estadísticas nacionales de salud con los datos internos sobre tratamientos de pacientes en un data warehouse se pueden comprender mejor los cambios de tendencias en los patrones de enfermedad a través de las regiones geográficas. El resultado puede ser una mejor política de aplicación de tarifas.
• El data mining puede ser utilizado para descubrir patrones y relaciones entre tratamientos, resultados y costos. Los patrones pueden ser detectados a partir de la primera visita del paciente, y las sucesivas.
• Un data warehouse extenso, que utilice bases de datos de alta performance, puede proveer un análisis detallado del tratamiento de los pacientes según la edad y la región.
• Con esta información es posible predecir dónde se encontrará la mayor demanda para un procedimiento médico en particular.
• Para determinar cuál es el mejor y más económico procedimiento para la recuperación de un paciente, se deben utilizar herramientas de data mining. Realizando un análisis del resultado y del protocolo, se pueden comparar varios procedimientos para los diagnósticos y descubrir cuál es el que obtiene el mejor resultado. Y si más de un tratamiento es posible, se podrá determinar cuál es el de menor costo, ayudándolo a ofrecer mejores cuidados a más personas.
• Utilizando herramientas de soporte para la toma de decisiones para analizar registros de horas extras, información demográfica de los pacientes y enfermedades, se puede pronosticar más precisamente los requerimientos de staff según los perfiles de los pacientes.
• Estas soluciones también tienen en cuenta los problemas de fraude y de prácticas dudosas. Por ejemplo, aplicando data mining sobre la información de la facturación.
• Un data warehouse departamental puede realizar un seguimiento de la utilización de los equipos por parte de los pacientes y determinar dónde y cuándo se producen los cuellos de botella. Este análisis puede aprovecharse entonces, para preparar la planificación regular de los equipos y la eliminación de aquellos que ya no son utilizados.
• Los médicos querrán acceder a la información de sus pacientes para poder compararla con las prácticas de otros colegas. Esta información es vital como parte del desarrollo profesional de cada uno de ellos. Y este tipo de información puede estar disponible para cada uno de ellos a través de internet directamente en el domicilio, o la oficina del médico.

LAS COMPAÑÍAS DE SEGUROS: SOLUCIONES PARA EL ÁREA DE SEGUROS

La reducción del mercado, menores ganancias y reclamos fraudulentos están forzando a las compañías de seguros a tomar algunas decisiones realmente difíciles para mantener su competitividad, y en algunos casos su supervivencia. La calidad de la información sobre la que estas decisiones son realizadas puede significar la diferencia entre el éxito o el fracaso.

La competencia en el área de seguros de las propiedades está haciendo disminuir las primas, resultando en un menor margen de ganancias. Según algunas agencias, el retorno líquido a corto plazo para seguros de siniestros de propiedades alcanzará el 5% en los próximos dos años.

Algunos pronósticos preveían para 1997 un margen moderado de ganancias para quienes realizan seguros de vida. Pero la mayoría de estas ganancias provendrán de inversiones, y no de nuevos negocios. El agente de seguros promedio todavía vende sólo una póliza por semana (tal como ha sucedido en los último 25 años). Pese a que las rentas vitalicias y otros productos de seguros orientados a las inversiones están floreciendo, sus márgenes son bajos.

Cada vez existe más presión sobre las compañías de seguros para proveer más productos y opciones de servicio a una base de consumidores que está envejeciendo, posee más conocimiento y demanda mucho más. Igualmente crítico es el incremento en la globalización, que está limitando las ganancias de la industria de seguros. Como resultado del NAFTA, la CEE y otras uniones y tratados económicos, la competencia mundial será cada vez más intensa.

Pero utilizando las soluciones de data warehousing y data mining se pueden encontrar las soluciones de marketing y las estrategias de negocios necesarias en los datos que ya se tienen. Inmediatamente surgen las siguientes preguntas cuando se plantea la competitividad en una organización de seguros:

• ¿Diferentes sistemas de tarifado van a traducirse en una mejor penetración del mercado?
• ¿Cuándo es el momento adecuado para ofrecerle a un cliente un nuevo producto?
• ¿Cómo se compara mi empresa con la competencia?
• ¿Cómo es el perfil de un cliente redituable para un conjunto de productos?
• ¿Qué acciones toma un cliente antes de cambiar de portador o de dejar de cumplir con un prima?
• ¿Cuáles clientes constituyen un riesgo crediticio serio?
• ¿Cómo se pueden diseñar mejores productos para atraer y satisfacer a los clientes?
• ¿Qué productos tienen mayor posibilidad de atraer facturaciones fraudulentas?
• ¿Cuántos fondos de inversión y primas debe vender un agente por semana?

Las aseguradoras líderes del mañana dependerán del conocimiento detallado de sus clientes y competidores para proveer productos y servicios que aseguren su competitividad. Para hacer un análisis y propuestas de soluciones revisemos las preguntas planteadas, y veamos cómo las herramientas de datawarehousing, data mining y toma de decisiones pueden ayudar a resolver las necesidades expuestas:

• Utilizando una base de datos de alta performance, el data mining ayudará a descubrir patrones que provean una visión profunda de los segmentos del mercado y los comportamientos de compra de los clientes. Los modelos predictivos colaborarán en el cambio de las políticas de precios para optimizar los resultados.
• Basándose en información histórica, tal como la época del año, zona, indicadores económicos, comportamiento competitivo, promociones, ofertas de otros productos, etc., el data mining ayudará a descubrir patrones de compra en torno de nuevos lanzamientos de productos. Utilizando luego herramientas de toma de decisión, se puede “navegar” por estos patrones para obtener las estrategias que aprovecharán en forma efectiva los hábitos de compra de los consumidores, para entonces lanzar nuevos productos.
• El data warehousing permite juntar los datos internos de performance con información externa de la competencia para determinar precisamente la efectividad en el mercado. Este detallado análisis de mercado sirve para asignar más eficientemente los recursos en las áreas más rentables, así como también fijar otras áreas como destino de nuevas campañas.
• Las herramientas de toma de decisión permiten identificar y marcar clientes. Utilizando luego la data mining para analizar los atributos de estos clientes se puede determinar el tipo de cliente que se quiere atraer y retener.
• Perfilar el comportamiento de un cliente es esencial para determinar qué clientes pueden estar preparándose para cambiar de compañía. Realizando una detección secuencial de patrones a través del tiempo y analizando los clientes que ya han cambiado, se puede comenzar a reconocer el comportamiento predictivo.
• Identificando las características y comportamiento de clientes antiguos y actuales que representan un alto riesgo crediticio, y aplicando luego este perfil sobre la base de clientes actual, se pueden detectar clientes que vayan por el mismo camino.
• También se puede minimizar la posibilidad de fraude. Por ejemplo, con el data mining se pueden analizar los reclamos para encontrar la posibilidad de fraude en un segmento en particular.
• Utilizando un data warehouse, las ventas de fondos y primas pueden ser acumuladas par agente. Utilizando esta información se puede realizar un análisis de tendencias sobre las ganancias y comparar esto contra la producción de los agentes. Esto dará una indicación más exacta de las ventas versus las tendencias, y ayudará a establecer cuotas que se puedan lograr.

En cada instancia, las soluciones de inteligencia de negocios ayudarán a convertir los datos existentes en conocimientos y experiencia de negocios. También permiten un acceso más directo y sencillo a la información, desde cualquier lugar del mundo. Y esta información puede ser provista en múltiples formatos, dependiendo de las necesidades o gustos de quienes la utilizan. Todo esto logra que los procesos de toma de decisiones sean más veloces y efectivos, redundando en un mayor éxito y mejor futuro para las empresas.

COMERCIO Y DISTRIBUCIÓN: SOLUCIONES PARA EL COMERCIO Y LA LOGÍSTICA

Como nunca antes había ocurrido, el momento actual es el más competitivo para el sector de comercio y distribución. La necesidad de solidificar e incrementar el mercado y las ganancias es esencial para asegurar su supervivencia y crecimiento. El personal de los comercios se encuentra con una mayor demanda de productos que se adecuen en forma particular a ciertas necesidades. En esta época de especialización masiva, es fundamental entender y satisfacer las necesidades de cada mercado local, manteniendo una red de distribución viable. Lo que se necesita para poder cumplir este objetivo es información acerca del comportamiento y gustos de los clientes, de los patrones de ventas, e incluso del flujo de circulación dentro del local.

Con una economía fuerte, y una confianza por parte del cliente aún más fuerte, el sector de comercio y distribución están disfrutando de un ambiente de negocios saludable. Pero incluso, cuando las ventas se encuentran en su punto más sano, siempre existe la amenaza de la competencia apoderándose de la punta sin mencionar la posibilidad de una economía débil que frene el crecimiento. Para permanecer competitivo y mantener el crecimiento de las ganancias es necesario que los comerciantes localicen y examinen cuidadosamente una gran variedad de información del negocio.

Esta información puede incluir el inventario, análisis de mercado, planificación y administración de la mercadería, análisis de performance del negocio, temas relacionados con la administración de los productos, planificación de la producción, y análisis de los seguimientos y promociones. Y es aquí donde una buena solución de data warehousing y/o data mining puede hacer la diferencia, a partir de la interpretación de los datos actuales, brindándole respuestas a preguntas que lo ayudarán a ser más competitivo. Algunas formulaciones en este sentido son:

• ¿Qué productos querrán los clientes en el día de mañana?
• ¿Cómo está afectando la competencia en cada uno de los segmentos del mercado?
• ¿Cómo se puede mejorar el espectro de clientes a quienes incluyo en los mailings, para apuntar a quienes tienen más probabilidades de comprar?
• ¿Qué afinidad existe entre productos como para poder ser aprovechada en las promociones?
• ¿Qué promociones generan los mayores márgenes de ganancias?
• ¿Qué distribución física del local va a resultar en más compras por parte del cliente en cada uno de sus recorridos?
• ¿Dónde existen los desbalanceos en el stock, y por qué?
• ¿Qué ciclo de entrega del proveedor coincide con la demanda actual?
• ¿Cómo se puede entregar a los gerentes de cada local información en tiempo real que les permita optimizar las ganancias?

Veamos como se pueden evacuar estos requerimientos a través de un data warehousing y data mining:

• Aprender qué es lo que los clientes querrán mañana puede ser determinado con el data mining. Analizando información histórica tal como la época del año, ubicación, indicadores económicos, comportamiento de la competencia, y otras promociones, se pueden descubrir patrones que rodean el lanzamiento de nuevos productos. Trabajando sobre estos patrones se puede desarrollar un perfil de los tipos de productos que los clientes pueden requerir en el futuro.
• El data warehousing permite juntar la información interna de performance y la información externa de la competencia como para determinar en forma precisa la efectividad en el mercado.
• El data mining brinda la capacidad de caracterizar los segmentos de consumo. Los mailings de catálogos pueden entonces diseñarse para satisfacer las necesidades de ciertos segmentos. Luego, utilizando herramientas de soporte en la toma de decisiones se obtendrán informes acerca de los resultados de estos mailings. Finalmente, todo esto incrementará las órdenes y ahorrará tiempo y recursos al asegurar que los catálogos serán recibidos por clientes que es muy probable que realicen una compra.
• Un data warehouse puede recolectar y almacenar un detalle de las transacciones de ventas para permitir un fácil acceso. Las herramientas de minería de datos pueden hacer luego un análisis para determinar qué productos fueron comprados juntos. Esta información es fundamental para planificar las promociones, la distribución física del local, y la determinación de los precios.
• Utilizando las soluciones de inteligencia de negocios, se pueden realizar análisis de ganancias respecto a los clientes de la lealtad de los mismos, y del movimiento de mercadería en cada uno de los locales. Y debido a que estas soluciones permiten recorrer grandes volúmenes de información en poco tiempo, es posible detectar patrones de ventas que deriven en decisiones estratégicas de marketing.
• Mantener un balance de stock adecuado es esencial para un comercio efectivo en lo que a costos se refiere. Aplicando sistemas de soporte para la toma de decisiones sobre un data warehouse que es actualizado diariamente, o incluso cada hora, permite hacer un seguimiento del inventario y alertar cuando los indicadores señalan el punto de reposición. Luego, el data mining, le dará la habilidad de comenzar a predecir y proyectar el stock necesario de acuerdo a la performance de los puntos de ventas. Con esta información es posible optimizar la cadena de abastecimiento, logrando así, siempre entregas a tiempo.
• Las soluciones de inteligencia de negocios también proveen las herramientas para el análisis de tendencias que permiten entender mayor la productividad, el uso de equipamiento, los niveles de inventario, y los costos de producción.

Estas soluciones ayudan al comercia a incrementar su participación en el mercado descubriendo qué es lo que los clientes están comprando, y por qué lo compran. Y ayudan a predecir los productos que los clientes querrán mañana. De esta manera el presupuesto y el personal pueden ser asignados a las áreas donde el retorno de la inversión sea mayor.

TELECOMUNICACIONES: SOLUCIONES EN EL SECTOR DE LAS TELECOMUNICACIONES

Las empresas de telecomunicaciones en todo el mundo están enfrentando una reducción de su participación en el mercado, la desregulación y los veloces avances tecnológicos. La competitividad y supervivencia final de las compañías del sector depende de su habilidad para tomar decisiones en forma rápida e informada. La calidad de la información sobre la que se basarán estas decisiones puede significar la diferencia entre el éxito o el fracaso.

La industria de las telecomunicaciones está ingresando a una nueva y desafiante era. El ritmo de los cambios en el sector de las telecomunicaciones es tan dramático que muchas veces se lo llama la “nueva frontera”. Desregulación, globalización, nueva tecnología y mayor competencia son las tendencias que están creando una atmósfera de incertidumbre. Pese a lo cual el potencial de incrementar la participación en el mercado y las ganancias nunca ha sido mayor.

Pero, la inevitable competencia que resulta de estas influencias externas está forzando a las compañías de telecomunicaciones a examinar de cerca sus iniciativas de negocios. En otras palabras, las empresas están re-examinando su enfoque del mercado, sus gastos y sus estructuras.

Además, el desdibujamiento de la línea entre las comunicaciones y los medios está impactando directamente los precios y las ganancias. Incentivadas por este nuevo panorama, las empresas de cable y de telefonía están invadiendo mutuamente sus mercados. Y ambos segmentos de la industria están ahora tratando de intervenir en el potencialmente redituable mercado de Internet. También existe una competencia abierta entre las empresas que utilizan cables, y las que utilizan satélites.

Para establecer un liderazgo como empresa de telecomunicaciones, se debe tener un detallado conocimiento (no sólo datos) de los clientes y competidores. Las decisiones de negocios basadas en este conocimiento permitirán crear estrategias efectivas para proveer una gama de productos y servicios que satisfagan las necesidades de todos los clientes. Teniendo a que todas las necesidades de telecomunicaciones sean provistas por un solo proveedor, la convergencia exitosa de todos estos servicios puede ser la clave para asegurar una saludable participación en el mercado.

Explotando los datos existentes se pueden encontrar las respuestas a preguntas que llevan a ser más competitivos en el sector:

• ¿Cómo se ofrecen los servicios correctos a los clientes correctos?
• ¿Cómo se compara la empresa con la gran variedad de competidores existentes?
• ¿Cuáles son los clientes que reportan mayores y menores ganancias, y qué productos están utilizando?
• ¿Qué características, planes, opciones y combinaciones generan las ganancias más altas y los mayores márgenes?
• ¿Cómo ha impactado la publicidad para un ofrecimiento en particular sobre las ganancias y las ventas?
• ¿Qué porcentajes e clientes poseen un producto en combinación con otro?
• ¿Cómo se puede detectar rápidamente un comportamiento fraudulento entre los usuarios de telefonía celular?
• ¿Cómo pueden los representantes de servicios brindar ese toque personal que mejora la satisfacción del cliente y aumenta la lealtad de los mismos?

Las empresas de telecomunicaciones tienen acceso a un rico detalle de llamadas para cada cliente, que tiene un valor más allá de lo imaginable. Pero, pese a la necesidad de información sólida y de alta calidad, la mayoría de las empresas no está capitalizando este volumen de datos para tomar decisiones efectivas. La inteligencia de negocios, puede ayudar a responder las preguntas anteriores planteadas:

• La data mining le da el poder de caracterizar los segmentos de consumidores profundizando en la gran cantidad de información de clientes que se encuentran en las bases de datos. Pueden diseñarse promociones que apunten a determinadas necesidades de un segmento. Y se pueden utilizar herramientas para la toma de decisiones para informar acerca de los resultados de estas promociones.
• Creando un repositorio de datos se puede juntar información interna y externa, para poder determinar en forma precisa la efectividad en el mercado.
• Teniendo toda la información de ventas de los productos consolidada en un solo lugar ayuda a entender mejor la distribución de las ganancias a través de los productos, regiones geográficas, y la vida de la relación del cliente con la compañía.
• Estableciendo un data warehouse que recopile datos históricos de marketing y de ventas, se pueden generar fácilmente informes que comparen diversas campañas. Esta información puede ser utilizada para determinar la efectividad de una determinada campaña de publicidad, y el impacto que este esfuerzo puede provocar en el ofrecimiento de otros productos.
• Las herramientas tradicionales de soporte para la toma de decisiones ofrecen la posibilidad de determinar la frecuencia de ventas de determinados productos combinados con otros, brindando de esta manera pautas para la comercialización de ellos a través de ofrecimientos especiales.
• La inteligencia de negocios, también apunta a minimizar los riesgos de fraude, implementando un análisis de data mining, sobre los datos segmentados de los clientes. Manteniendo el fraude bajo control se mantienen bajos los costos.
• También con el data mining se pueden conocer las preferencias individuales de ciertos clientes, como para poder de esta manera anticiparse a las reacciones que ellos pudieran tener, y así brindar una atención más personalizada a cada uno de ellos.

LAS EMPRESAS DE ENERGÍA: SOLUCIONES PARA ESTE SECTOR DE UTILIDADES

La desregulación ha forzado a las empresas de utilidades a emerger de su industria protegida a un mercado abierto. Estas empresas deben trazar nuevas estrategias de negocios para asegurar su habilidad de competir dentro de este sector desregulado. Y la democratización en ciertas partes del mundo ha abierto la competencia global para los compradores de energía. El éxito de cualquiera de estas nuevas iniciativas se basa en la calidad de la información con la que cuentan, Pero tiene que ser más que información de negocios. Tiene que ser inteligencia de negocios.

Hoy en día las empresas de utilidades enfrentan a una transformación total de su industria, la cual fuera alguna vez protegida. La noción de monopolios regulados trae pensamientos de burocracia y desperdicio. Una serie de pasos desregulatorios están llevando a la mayoría de las empresas de utilidades de un monopolio total a un mercado competitivo. Y a medida que los países se van volcando a la democracia, estos mercados que estaban cerrados están experimentando una competencia totalmente abierta de los proveedores de energía, Como resultado, las empresas de utilidades están evolucionando de ser compañías manejadas por ingenieros a organizaciones orientadas al marketing.

A medida que los consumidores vayan tomando conciencia de estos cambios, comenzarán a buscar las empresas que mejor satisfagan sus necesidades de servicio al mejor precio disponible. Esto genera un desafío interesante para aquellas empresas que nunca pensaron que tenían clientes, sino que tenía pagadores de tarifas de servicios. Y con el advenimiento del mercado abierto y competitivo, ha habido una tendencia creciente de aprovechar la oportunidad de adquirir aquellas empresas de utilidades que se quedaron paralizadas por la incertidumbre creada por la desregulación.

Pero con las grandes ganancias que esta industria está disfrutando en este momento, ¿es necesario que se preocupen por las perspectivas de la desregulación? La respuesta es simple, Aquellas empresas que tomen una posición proactiva hoy, para satisfacer las necesidades de sus clientes y proveer un servicio excepcional, y que a su vez puedan reacciona rápidamente a los cambios del mercado serán las empresas líderes del mañana. Y es aquí donde las soluciones de la inteligencia de negocios pueden ayudar.

Las empresas de utilidades son ricas en cantidad de datos, pero pobres en información, no pudiendo responder preguntas que los ayudarían a ser más competitivas, tales como:

• ¿Cómo ofrecer promociones de nuevos productos y servicios a aquellos clientes más aptos para comprar?
• ¿Cómo determinar cuáles de los potenciales clientes serán los que reporten mayores ganancias?
• ¿Cómo pueden los representantes de servicio brindar un toque personal en la atención a los clientes?
• ¿Cómo se pueden identificar y predecir prácticas fraudulentas?
• ¿Qué información puede ser entregada a los clientes industriales que les sea de utilidad?
• ¿Cómo afecta el comportamiento de la meteorología las variaciones en el consumo de energía, y particularmente de los combustibles, en determinadas áreas?
• ¿Qué segmentos de clientes tiene más probabilidades de adquirir garantías para sus electrodomésticos, o de solicitar chequeos periódicos de sus sistemas eléctricos?

Revisando los planteos, se pueden proponer algunas de las herramientas del data warehousing, data mining, y toma de decisiones que pueden ayudar a resolver las necesidades expuestas:

• Las herramientas para la toma de decisiones permiten identificar los clientes que generan ganancias, Utilizando luego el data mining sobre estos datos, se pueden determinar el tipo de cliente que es conveniente atraer y retener.
• Ser capaz de ofrecer a un cliente un servicio diferenciado requiere del conocimiento de su comportamiento, necesidades energéticas, y patrones de contrataciones.
• También en ésta área puede ser minimizado el fraude. Por ejemplo con el data mining pueden ser analizadas todas las facturas emitidas para detectar algo fuera de lo común. También puede ser utilizado para detectar malas cancelaciones de deudas. Millones y millones de dólares se pierden anualmente debido a cuentas vencidas o cumplimientos en los pagos.
• Utilizando datos históricos, un data warehouse puede brindar una visión consolidada de los clientes industriales. Luego la información que pueda ser obtenida con herramientas de análisis, puede ser distribuida a dichos clientes para que adopten prácticas más eficientes.
• El data mining y el soporte de toma de decisiones, junto con bases de datos de alta performance que contengan datos detallados de la meteorología y de los consumos de energía, pueden ayudar a desarrollar modelos predictivos que indiquen la necesidad de aumentar la energía y combustibles en un área en particular, Esta información ayuda a regular la producción o ahorro de energía.
• A partir de información demográfica cargada en un data warehouse, combinada con los datos que la empresa tenga de sus clientes, se puede estudiar perfectamente las características y comportamiento en sus costumbres e compras. Con esta información disponible es posible apuntar exactamente a aquellos clientes que tienen más probabilidades de adquirir, por ejemplo, garantías para sus aparatos, o servicios de verificación de sus sistemas energéticos.
• Muchas de las empresas de energía ya se han dado cuenta de que los datos necesarios para optimizar sus operaciones y progresar en el mercado ya los tienen disponibles en sus bases de datos actuales, Sólo les falta potenciarlos a través de las herramientas de inteligencia e negocios. Es muy grande el potencial e la información que puede ser descubierta utilizando data warehousing, data mining, y herramientas de soporte para la toma de decisiones. Sólo falta que las empresas de todos los sectores de la industria y el comercio se definan un plan de acción y comiencen a utilizar las herramientas que mejor se adecuen a sus necesidades, conjuntamente con el asesoramiento de consultores expertos en estas técnicas, para poder así aumentar su competitividad y sobrevivir en el actual mundo de los negocios.

JUST in TIME: “Si el tiempo es dinero entonces el tiempo real es dinero real”

INTRODUCCIÓN y GENERALIDADES

La velocidad de los negocios de hoy en día requiere que la información que maneja su empresa se independice del tiempo y del espacio. Esto es válido tanto para la información operativa como para la estratégica: la fuerza de ventas no puede esperar hasta mañana para ingresar al sistema los pedidos recogidos hoy, y los decisión makers no pueden esperar a regresar de sus viajes de negocios para conocer los números -actualizados al minuto- que les muestren en que estado se encuentra la empresa. Como si esto fuera poco, se agrega la cultura del teletrabajo, algo que está dando buenos resultados en urbes superpobladas en todo el mundo. La clave es información en tiempo real. La forma de lograrlo es la tecnología de computación móvil.

La moda y las formas de portar información han recorrido un largo trecho desde las primeras laptops del tamaño de un maletín hasta las palmtops de hoy en día, más poderosas que aquellas y del tamaño de una agenda electrónica. Pero la evolución no se ha dado en un solo sentido. Por un lado, las laptops devinieron en las notebooks de la actualidad: gran poder de procesamiento, grandes pantallas y el mínimo peso. Así fue como muchas desktops, con todo y sus pesados monitores debieron ceder su lugar en el escritorio a estas máquinas capaces de llevar la oficina a donde quiera que uno vaya. En esa escala surgieron nuevos productos de la tecnología para llevar adelante los nuevos desafíos de registración e información inmediata como los PDA´s o computadoras de bolsillo con interface de lápiz, que hoy ostentan cantidades razonables de memoria, un reconocimiento decente de la letra manuscrita, unas cuantas aplicaciones d productividad personal además de dispositivos y software de comunicaciones. Todo eso a un costo realmente bajo que las hace tan accesibles como una agenda electrónica.

En el extremo superior de este segmento de las PDA’s se confunde con uno nuevo, el de las palmtops y handhelds, poseedoras estas de un teclado pequeño, un sistema operativo estándar (Windows CE, el más común), varias aplicaciones y la posibilidad de intercambiar datos transparentemente con los populares paquetes Office de la PC. La evolución tuvo sus frutos: hoy en día, los PDA´s, palmtops y handhelds forman parte de soluciones verticales, tales como los casos de automatización de fuerzas de venta, por lo que todos estos dispositivos han encontrado el nicho tan desado.

Hablando de negocios veloces y sin fronteras, es imposible no mencionar los negocios a través de Internet, aunque mucha gente los desprecie por falta de una masa crítica de usuarios a nivel local. John Donovan, un reconocido tecnólogo y CEO del Cambridge Techonology Group, y creador de uno de los males de nuestro tiempo, el mainframe, expresa que el común de la gente equivoca el camino. Desde el principio desprecian a los negocios en Internet por falta de un mercado potencial. Según su teoría, los primeros beneficios de montar la estructura tecnológica sobre Internet / Intranet no deben buscarse en el aumento de las ventas realizadas a través de la Red, sino a través de la reducción de costos n el desarrollo y la implementación de sistemas, y la ventaja competitiva para poder acceder a éstos desde cualquier parte. Siguiendo este consejo, se puede lograr tener la infraestructura informática de la empresa, sea ésta pequeña, mediana o grande) lista para el momento en que el conjunto de usuarios locales de Internet finalmente sea lo suficientemente grande como para comenzar negocios rentables. En ese momento, los ganadores serán quienes hayan probado la tecnología internamente durante un tiempo prudencial. Una vez más, la clave es información en tiempo real.

Del mismo modo en que los fabricantes japoneses, europeos y norteamericanos lograron agilizar sus procesos y satisfacer mejor a su clientela eliminando stocks y produciendo just-in-time, los sistemas pueden brindar realmente ventajas competitivas, evitando compartimentos estancos de datos y acercando cada vez más a los productores y consumidores de la información.

Los mecanismos para obtener información de negocios en tiempo real se fundamentan en la tecnología de computación móvil, producto del alto grado de dependencia computacional al que han llegado las empresas y los profesionales, y de la necesidad de realizar, al menos, parte del trabajo fuera de un lugar físico fijo. Esto lleva a la necesidad de contar con toda la información necesaria, el poder de procesamiento adecuado y la posibilidad de conectarse a la empresa desde cualquier lugar para consultar información en tiempo real e intercambiar los resultados de las tareas.

Pero computación móvil no significa simplemente entregar una notebook a cada usuario; hace falta que las empresas adecuen la totalidad de sus sistemas informáticos para el funcionamiento eficaz del flujo de información en tiempo real. Dos son las áreas principales donde la computación móvil se está desarrollando: la automatización de fuerzas de ventas, y en el teletrabajo.

“A HORA Y EN CUALQUIER LUGAR: La Tecnología al servicio de la productividad”

El concepto de la computación móvil es permitirle al usuario (particular, profesional o corporativo), mantener su grado de operatividad y organización cuando está fuera de su lugar de trabajo. Al aplicarse este concepto en el trabajo de los profesionales y de las empresas se generan mejoras no sólo en la productividad sino también en la disminución de costos. Los profesionales en general fueron los primeros en incorporar la tecnología de la computación móvil cuando adquirieron, hace unos años, su primera agenda electrónica. Estas necesidades básicas de manejo de información hoy en día son cubiertas con los dispositivos más pequeños como handhelds, palmtops y PDA´s.

La ventaja de da a los usuarios esta primera aproximación a la computación móvil es el manejo eficiente de su agenda, índice telefónico e información básica para el trabajo diario, con la posibilidad de hacer consultas y modificaciones de manera mucho más rápida que en papel. Además, los dispositivos más avanzados permiten realizar trabajos de manera aproximada a como se haría en una computadora de escritorio, así como también comunicarse con otras computadoras.

Por otro lado, la utilización de notebooks por parte de los profesionales ha alcanzado niveles muy altos, a tal punto que muchos no tienen computadora de escritorio o casi no la utilizan. La ventaja de poder transportar consigo todo el poder computacional de una computadora de escritorio y toda la información que se utiliza para trabajar, tiene como consecuencia directa un aumento de la productividad. A diferencia de la computadora de escritorio de la empresa, lo que se necesita para trabajar está todo el tiempo disponible y de la manera en la que uno acostumbra a trabajar.

El impacto generado en las empresas por la adopción de la tecnología de la computación móvil por parte de los profesionales generó nuevas aplicaciones específicas para ambientes corporativos. Hoy en día, sobre todo en nuestro país, dos son las aplicaciones de la computación móvil que más desarrollo han tenido: la automatización de las fuerzas de ventas y la racionalización de los lugares de trabajo. La automatización de las fuerzas de ventas de las empresas es el área de la computación móvil que más se ha desarrollado en los últimos años debido a la necesidad de dinamizar esta parte del trabajo de las empresas y a la reducción de costos que trae aparejada, lo que posibilita que el tiempo de recuperación de la inversión en un proyecto de este tipo sea realmente corto. Las fuerzas de ventas de las empresas son una de las áreas que manejan más papeles y gastan más dinero en comunicaciones telefónicas, con la consiguiente necesidad de personal para que el manejo de los papeles en general y atienda los teléfonos. La cadena de formularios y trámites, como las llamadas telefónicas comienzan precisamente con los agentes de ventas que visitan a los clientes tomando nota de los pedidos y solicitud en formularios y transfiriéndolos a la empresa telefónicamente por voz o fax o llevándolos en forma personal o por correo. Estos pedidos son registrados nuevamente en el sistema de stock y facturación, y allí comienza un proceso que a su tiempo de funcionamiento propio se le debe agregar la posibilidad de que se haya agotado el stock de un producto, y se deba llamar telefónicamente al cliente o al vendedor para rehacer esa parte de la operación.

Una fuerza de ventas provista de un dispositivo de computación móvil (handheld, palmtop, PDA o notebook) puede tomar un pedido, comunicarse en tiempo real con el sistema de stock y facturación de la empresa, analizar si hay stock disponible para satisfacer la solicitud, e ingresar directamente el pedido en cuestión de segundos. Además, esto genera consecuencias colaterales como que el cliente se ahorra el tiempo de espera del procesamiento del pedido y puede recibir los productos en menos tiempo, y la empresa debe destinar menos personas a la tarea de procesar los pedidos.

Un área mucho más nueva que la automatización de fuerzas de ventas es la racionalización del lugar de trabajo. Los antecedentes más concretos vienen desde los Estados Unidos, más precisamente del estado de California. Allí está en vigencia una ley que obliga a las compañías a que el 20% de su personal trabaje, por lo menos, un día de la semana en su casa. Los beneficios que generó en las empresas se vieron reflejados principalmente en la reducción de algunos costos fijos. Al poder organizar el tiempo, de tal manera que se sabe de antemano que ciertas personas no van a estar determinados días de la semana, se puede reducir la cantidad de puestos físicos de trabajo con el consiguiente ahorro de electricidad, teléfono, insumos y mantenimiento general. Otro beneficio adicional cosiste en que los empleados, al ser administradores de su tiempo de manera más personal, trabajen de acuerdo con objetivos a cumplir en un determinado tiempo y no sólo de acuerdo a tiempo de trabajo cumplido; esto permite que se organicen para cumplir con las tareas importantes y no sólo con las urgentes.

Pero, como siempre, la incorporación de una tecnología debe ser llevada a cabo adaptando el entorno donde va a actuar, estableciendo normas y procedimientos claros para su uso y capacitando a quién vaya a utilizarla. El profesional o usuario que no sea realmente productivo con lápiz y papel obviamente, no lo será más por el hecho de tener un dispositivo portátil. Este tipo de tecnología tiene la misión de agilizar y potenciar las capacidades de trabajo de las personas, pero no de crearlas. Por ejemplo, quién no se tome el trabajo de volcar toda la información necesaria en su agenda de papel para tener bien organizado el día, tampoco lo hará con el mejor de los dispositivos de computación móvil.

Algo más complejo ocurre con la automatización de una fuerza de ventas. Tampoco alcanza con comprar los dispositivos, sino que hay que contar con las modificaciones adecuadas en los sistemas de computación y comunicación de la empresa para que los vendedores puedan consultar y transferir la información de manera eficiente. Y se cumple también que esto sólo beneficiará a los vendedores más activos que son los que se encuentran más limitados por la lentitud del sistema. Con respecto a la racionalización del lugar de trabajo tampoco se trata de comprarle una notebook a cada empleado y enviarlo a trabajar a su casa. La empresa también deberá adecuar el sistema de computación y comunicaciones de la empresa para que quienes trabajen desde su hogar puedan enviar sus tareas y consultar la información necesaria. Por otro lado, además de seleccionar la persona que se convertirá en teletrabajador en una parte de la semana por la función que cumple, se debe tener en cuenta que quien no puede concentrarse y producir en el trabajo difícilmente lo pueda hacer en su casa. Esto implica que la persona que vaya a funcionar como teletrabajador debe tener una clara disciplina de trabajo y probablemente requiera de algo de entrenamiento específico.

CONCLUSIONES FINALES

• Indudablemente el avance tecnológico y su aprovechamiento, han colaborado enormemente con el desarrollo de la logística, como administración de los flujos de productos y materia prima a lo largo de la cadena Proveedor hasta el Cliente, incluso pasando por la etapa de manufactura. Las mejoras de actuación conseguidas hasta el momento, y previstas para los años futuros, se han visto auxiliadas por otros factores fundamentales.
• El esfuerzo ha sido interfuncional, con un enfoque conjunto del problema y su solución como algo propio por la gente implicada en la cadena de producción. La calidad de la cultura de la compañía, con su énfasis puesto en el benchmarking, la resolución de problemas y los procesos de mejora de la calidad, junto con el aliento del equipo interfuncional, proporcionaron un entorno favorable al proceso del cambio. Permite a las personas de distintas partes de la compañía utilizar un lenguaje común para describir, analizar y mejorar los procesos. Y quizás el elemento más importante fuera el compromiso a entregar beneficios más pronto en la puesta en marcha de la estrategia a través de procesos de cambio a corto plazo u optimización de las unidades operativas. Esto ha permitido que la alta dirección no se muestre impaciente con el ritmo de cambio.
• La ejecución todavía no es completa. Aún falta conseguir algunas mejoras significativas en los procesos de la cadena de producción. Sin embargo se han dado pasos importantes en esta área y con ejemplos de compañías que marchan a la vanguardia en esta consecución de metas, pero aún así nos damos cuenta que como con la mayoría de los objetivos estratégicos, nos hallamos en una carrera donde las mejoras nunca serán las definitivas. Un punto clave en este camino de desarrollo lo encontramos en el transporte y distribución, en donde si bien se han dado muestras de mejoras, todavía que un largo camino a recorrer en este sentido.

Nos cabría una última reflexión extraída del libro «La nueva ignorancia» de Santiago Kovadloff

«Crear es matizar lo previsible con lo imprevisible. Pero lo previsible constituye un componente siempre indispensable donde de veras se quiere innovar.»

BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA

• LAN & WAN – Sección Tech Exec – Administración – Publicación Mensual Editorial Canaima.
• COMPUMAGAZINE – Tecnología y Negocios – Publicación Mensual Editorial MP Ediciones S.A.
• BIG NETWORK COMPUTACIÓN – Computación y Negocios: Informática para Empresas y Profesionales – Publicación Mensual Prince Cooke y Asoc.S.A.
• BOLETÍN INFORMATIVO MENSUAL – Auditoría – Costos – Impuestos – Sistemas – Estudio Miguel Angel Monti y Asoc. – Contadores Públicos.
• MARTÍN CHRISTOPHER – Logística y Aprovisionamiento – Editorial Folio S.A.- 1994.