Inteligencia de negocios. Business intelligence

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Introducción

Uno de los activos más valiosos en una empresa es la información y el valor de esta depende de cómo es gestionada, del tiempo que se emplea en procesarla y traducirla en el lanzamiento de productos o servicios y de en qué medida es utilizada eficientemente y si es cualitativamente mejor que la de las empresas competidoras. La información es la clave de las organizaciones y saben muy bien que la información vital para la toma de decisiones está en sus bases de datos. En la mayoría de los casos, de almacenan montañas de datos, los cuales son acumulados en diferentes bases de datos que se encuentran por toda la empresa, pero la clave radica en ganar ventaja competitiva en la obtención inteligente de esos datos.

El desarrollo de las tecnologías de información ha ido evolucionando en cuanto a la gestión y hoy día es posible conocer información en tiempo real, por ejemplo, si un producto o servicio tendrán éxito o cuál será la reacción de los clientes tras su lanzamiento si se gestionan de manera adecuada tanto los sistemas como las tecnología y sobre todo de la interpretación correcta de la información recabada. Por lo tanto, la gestión eficiente de la información, así como, la inteligencia de negocios permite ampliar la visión estratégica, reducir el riesgo y la incertidumbre en la toma de decisiones empresariales y construir ventajas competitivas de largo plazo.

En un panorama actual, donde las oportunidades fáciles dejaron de existir, las organizaciones tiene la necesidad de encontrar nuevos caminos para sobrevivir y crecer, no quedándose en la obsolescencia y así poder responder a los desafíos constantes de cambio de manera ágil e ingeniosa. Es por ello, que para hacer frente a estos desafíos, la mayor parte de las empresas están recurriendo a la Inteligencia de Negocio con la expectativa de lograr un mayor retorno de su inversión a diferencia a la que pueden obtener con Sistemas Operacionales como ERP (Planificación de Recursos de la Empresa), CRM u otras implementaciones, al mismo tiempo que desean obtener una riqueza de información almacenada en estos sistemas operacionales (acceso a la información que realmente importa).

Inteligencia de negocio

Haciendo un poco de historia, la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence o B.I.) no es un concepto nuevo, en octubre de 1958 Hans Peter Luhn (investigador de IBM), acuño el término en el artículo “A Business Intelligence System”, en el cual hace mención de la siguiente definición: “la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”.

Pero es hasta el año 1989 que Howard Dresden (analista de Gartner), propone una definición más formal del BI, la cual es: “conceptos y métodos para mejorar las decisiones de negocio mediante el uso de sistemas de soporte basados en hechos”.

Como es lógico, este concepto ha ido evolucionando a través de los años hasta llegar a la creación de un concepto más formal el cual es utilizado hasta nuestros tiempos.

El mundo de la información ha aumentado la necesidad de obtener óptimos, rápidos y eficientes métodos para “extraer y transformar los datos de una organización en información y distribuirla a lo largo de la cadena de valor” (es un modelo teórico que permite describir las actividades que generan valor en una organización). La Inteligencia de Negocio (BI) cubre esta necesidad, es por ello que en primera instancia, se puede decir que es una evolución de los “sistemas de soporte a las decisiones”.

La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es el conjunto de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades enfocadas a la creación y administración de información que permite tomar mejores decisiones a los usuarios de una organización. (Caralt, 2010)

Según Luis Méndez Del Río, la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es un conjunto de herramientas y aplicaciones para la ayuda a la toma de decisiones que posibilitan acceso interactivo, análisis y manipulación de información corporativa de misión crítica. Estas aplicaciones contribuyen a un conocimiento valioso sobre la información operativa identificando problemas y oportunidades de negocio. Con estas, los usuarios son capaces de tener acceso a grandes volúmenes de información para establecer y analizar relaciones y comprender tendencias que posteriormente soportarán decisiones de negocios.

La Inteligencia de Negocios sirve para:

  • Ampliar la visión estratégica, reducir el riesgo y la incertidumbre en la toma de decisiones empresariales y construir ventajas competitivas de largo plazo en base a su información inteligente
  • Tener una mejora continua de la organización, gracias a la información oportuna que genera el conocimiento que enriquece la toma de decisiones.
  • Que las organizaciones sean proactivas y ágiles en la gestión de la información que utilizan.

En la actualidad, bajo el término Inteligencia de Negocios, se reconoce el valor de suministrar hechos e información como soporte a la toma de decisiones dentro de una organización.

Los procesos de inteligencia de negocios se han convertido en una parte esencial de la gestión empresarial, ya que nos proporcionan información de mucha importancia para una organización:

  • Nos permiten saber con exactitud ¿quiénes son nuestros clientes?
  • ¿dónde están los clientes?
  • ¿cómo son los clientes?
  • ¿qué pautas de comportamiento tienen?
  • ¿qué es lo que quieren los clientes?

Así mismo:

  • Permiten conocer el funcionamiento de los procesos internos de una organización.
  • Dan respuesta a preguntas importantes como:
  • ¿cuánto cuesta cada uno de los productos o servicios que ofrece la empresa?
  • ¿cuáles de esos productos o servicios son realmente rentables?
  • ¿dónde está perdiendo la empresa?
  • ¿cuánto cuesta conseguir cada cliente?
  • ¿cuáles departamentos de la empresa funcionan correctamente?
  • ¿qué servicios puede externalizar la empresa?
  • etc.

La Inteligencia de Negocios es una fuente de innovación por lo tanto es más accesible a todo tipo de empresas u organizaciones. En la actualidad cualquier organización se encuentra en condiciones de proveerse de sistemas de almacenar información y analizarla para con ello obtener conocimiento inteligente para su negocio.

La Inteligencia de Negocios va más allá de una simple tecnología o de una nueva forma de gestión empresarial. En realidad es un nuevo escenario innovador, donde la empresa:

  • Busca la excelencia definiendo los objetivos que desea alcanzar
  • Analiza sus procedimientos
  • Gestionan información
  • Obtienen conocimiento
  • Toman las mejores decisiones
  • Evalúan sus resultados
  • Se renueva constantemente

Las organizaciones se han preocupado por la búsqueda de maneras más eficientes de hacer uso de la información y tener un soporte para la óptima toma de decisiones. Por lo tanto, en la última década, las organizaciones han invertido considerables sumas de dinero en la implementación de sistemas ERP (Enterprise Resource Planning, Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales), gracias a estos sistemas, las organizaciones pueden operar y realizar actividades propias de su negocio, así mismo, este tipo de sistemas generan grandes cantidades de “datos no aprovechables” mismos que son difícil de hacer uso de ellos para un análisis y una adecuada toma de decisiones. Es por ello que en el año de 1993, E.F. Codd & Associates, en una publicación titulada “Providing OLAP” afirmaba la importancia de crear un modelo conceptual multidimensional, eh ahí el surgimiento del término OLAP.

OLAP

OLAP (Online Analytical Processing, procesamiento analítico en línea) ofrecía una solución a la necesidad de las empresas de recoger, gestionar, procesar y presentar datos multidimensionalmente para su análisis y gestión.

Es una solución utilizada en el campo de la Inteligencia Empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes volúmenes de información, para lograr este objetivo utiliza estructuras multidimensionales, conocidas como cubos OLAP, los cuales contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Un cubo OLAP es un vector multidimensional, de N dimensiones, en él, la información se almacena en cada una de estas dimensiones, de forma ordenada y jerarquizada, lo cual ayuda a realizar un análisis rápido de su contenido. Los usuarios piensan de forma multidimensional, queriendo analizar la información desde diferentes perspectivas (dimensiones). Por tanto, un cubo OLAP está estructurado en dimensiones, que son las diferentes perspectivas desde las que se analiza la información, y en medidas, que son los diferentes hechos con valores concretos que desea conocer el usuario, así mismo, el usuario final tiene la capacidad para especificar diversos criterios que definen cuál y de qué forma será presentada, acumulada y ordenada la información, obteniéndose los resultados a una velocidad muy superior de la que se obtendría con un sistema de bases de datos relacional o a objetos.

Un ejemplo se muestra en la siguiente figura:

Online Analytical Processing, procesamiento analítico en línea
Online Analytical Processing, procesamiento analítico en línea

En el mundo empresarial, los analistas tienen acceso a la información filtrando sus indicadores de negocio ya sea por regiones, por producto, por tiempo, etc.

Existen distintas tecnologías que lo implementan (ROLAP, MOLAP, Development Studio 2008 & Excel 2010), pero se puede decir que todas hacen las mismas acciones básicas sobre la información:

  • Segmentar: cuando se seleccionan las ventas por producto y por trimestre
  • Filtrar: cuando se genera un informe de ventas de España en 2013
  • Profundizar (Drill down): cuando se analizan los datos del 2º. trimestre y te interesa el desglose de abril, mayo, junio.
  • Sintetizar (Drill up): cuando deshaces el desglose anterior (profundizar) y vuelves al desglose solo por trimestre y no por meses específicos.
  • Rotar (Drill anywhere): cuando en lugar de pasar de un desglose por trimestres a uno mensual, te interesa un desglose por familia de producto, o por nacionalidad, es decir, por una característica de una jerarquía distinta a la que lo estás visualizando actualmente.

Podemos concluir en que lo más importante de la metodología OLAP es que permite “navegar” fácilmente por la información, solicitándola con detalle preciso y con los filtros adecuados, de una manera dinámica y haciendo uso de un lenguaje de negocios.

Problemas con los que se enfrenta la inteligencia de negocios

Desafortunadamente, después de que una empresa adquiere un sistema de BI, el objetivo no es alcanzado, por una serie de razones:

  • La competencia probablemente está haciendo lo mismo y con las mismas soluciones.
  • Las consultas y generación de informes (query and reporting) no proporcionan el análisis predictivo que se necesita para una buena toma de decisiones.
  • La comprensión a profundidad de la información no se realiza de manera adecuada, es por ello que no se supera a los demás.

Ventajas de la inteligencia de negocios

La adquisición de un sistema de BI debe proporcionar las siguientes ventajas: (Río, 2006)

  • Una plataforma de tecnología integrada que se añadiría a las inversiones ya realizadas por una organización, para proporcionar información de alta calidad a cada computadora o servidor de cada departamento de una empresa, añadiendo valor en cada paso del proceso y proporcionando una versión única de la realidad.
  • Acceso amplio y potenciado a las capacidades de análisis ya conocidas que ayudan a conocer el pasado de una organización para controlar y comunicar el presente y predecir el futuro con fiabilidad.
  • Interfaces de usuario personalizadas que “se adapten a cada tarea”, concebida y diseñadas para todos los niveles de experiencia y patrones de uso de los usuarios de la información (como expertos, ejecutivos, gerentes, tecnólogos, etc.).
  • Una gama de soluciones para satisfacer la demanda de información y generación de informes de diferentes sectores de actividad (servicios financieros, fabricación, telecomunicaciones, salud, etc.) y de toda la empresa (gestión del rendimiento empresarial, inteligencia de clientes, inteligencia financiera, gestión del capital humano, inteligencia de la cadena de suministro, etc.)

En conclusión, un sistema de BI debe llevar las operaciones de inteligencia de una organización (rendimiento empresarial, clientes, información financiera, capital humano, cadena de suministro, etc.) al siguiente nivel, poniendo la inteligencia en manos del mayor número posible de usuarios expertos, ejecutivos, gerentes, tecnólogos, etc.) en toda la organización, de una forma más eficaz y a un costo inferior.

¿Por qué apostar por la inteligencia de negocio?

Existen numerosos factores por los cuales una empresa debe apostar por la Inteligencia de Negocio y los más importantes son:

Incrementar los ingresos, reducir costos, competir efectivamente.

La BI debe ayudar a las empresas a conseguir una visión integral y oportuna de la información, aportando conocimiento para una efectiva toma de decisiones.

Gestionar la complejidad.

La BI debe ayudar a las empresas a organizar sus datos para su fácil análisis y minería, para descubrir patrones de comportamiento y tendencias que son difíciles de detectar.

Explotar las inversiones existentes.

La BI debe ayudar a las organizaciones a hacer uso intensivo de las inversiones en tecnologías de la información ya existentes, añadiendo valor al integrar y analizar los datos almacenados en los sistemas operacionales.

Beneficios de un sistema de inteligencia de negocio

La implementación de sistemas de información en la Inteligencia de Negocio, proporciona varios beneficios:

  • Crear un “círculo de la información”, es decir, los datos se transforman en información que genera un conocimiento el cual permite tomar las mejores decisiones y esto se traduce a mejores resultados y como resultado se generan nuevos datos.
  • Permitir una visión única, conformada, histórica, persistente y de calidad de toda la información que maneja una organización.
  • Aportar información actualizada.
  • Reducir la diferencia de orientación de negocio entre el departamento de TI y la organización.
  • Mejorar la comprensión y documentación de los sistemas de información en toda la organización.

En conclusión, mejora la competitividad de la empresa para que sea capaz de:

  • Diferenciar lo relevante sobre lo superfluo
  • Acceder más rápido a la información
  • Se generan nuevas oportunidades de negocio
  • Mejora la toma de decisiones
  • Fortalece las ventajas competitivas de la empresa

Inteligencia de negocio y los sistemas operacionales (ERP, CRM)

Las organizaciones han dejado atrás sistemas convencionales y sencillos, los cuales tenían opciones meramente básicas que estaban desconectados y almacenaban datos los cuales estaban separados y aislados (información de cada departamento de la empresa); con la evolución de la tecnología y la creciente necesidad de las empresas por sistemas más robustos que manejen los grandes volúmenes de información que estas generan, se dio el uso cada vez más extendido de aplicaciones o sistemas operacionales como ERP (Enterprise Resource Planning, Planificación de Recursos Empresariales) o CRM (Customer Relationship Management, estrategia de negocio enfocada al cliente, su objetivo es reunir la mayor cantidad posible de información sobre los clientes para generar relaciones a largo plazo y aumentar así su grado de satisfacción), gracias a estos se eliminaron los problemas de no tener conectada la información generada por los sistemas de todas áreas de la organización, esto facilitaba las operaciones diarias de la empresa.

Estos sistemas operacionales como los ERP y los CRM generan enormes cantidades de datos resultado de las transacciones que en ellos se manejan; sin embargo estos datos suelen estar “durmiendo” por lo tanto se tiene poco acceso a ellos por los usuarios que necesitan esa información, perdiendo de esta manera la oportunidad de aportar un valor agregado a dicha información generada por los ERP o CRM.

La BI es la única forma de solucionar los inconvenientes que tienen el uso de los sistemas operacionales, ya que permite incrementar la capacidad de acceso a los datos generados por los ERP y los CRM, combinarlos de maneras diferentes, mezclarlos con información externa a la organización o con datos históricos, etc.; todo esto para llevar a cabo un análisis de los datos para detectar oportunidades, desbloqueando y haciendo que los usuarios visualicen de forma destilada los datos contenidos en los sistemas operacionales.

Criterios de una plataforma de inteligencia de negocio

La BI es definida en algunas ocasiones de manera escueta, ya que se refieren a ella como una plataforma de datos sobre la que los desarrolladores pueden crear soluciones de BI.

Para poder obtener un mayor beneficio de las soluciones de Inteligencia de Negocio, las organizaciones deben tener una visión más amplia. Por lo tanto, para que una plataforma se considere dentro de la BI, debe cumplir con ciertos criterios: (Río, 2006)

  • Amplitud. Integración de funciones y tecnologías de toda la empresa.
  • Profundidad. Ha de llegar a todo el que la necesite de un modo comprensible.
  • Completa. Debe ser una plataforma integral, de principio a fin.
  • Análisis avanzados. Ha de proporcionar análisis predictivos, no solo retrospectivos.
  • Calidad de los datos. Ha de proporcionar una versión de los hechos comprobada y de calidad.

Tecnologías que forman parte de la inteligencia de negocio

TECNOLOGÍA

DEFINICIÓN

Data Warehouse

(Almacén de datos)

Hace alusión al proceso mediante el cualuna organización o empresa particular almacena todos aquellos datos
e información necesarios para el propio desempeño de la
misma. Se presupone que este tipo de material se organiza de manera tal que permite el fácil
Análisis y la elaboración de reportes en todas aquellas situaciones en las que sea necesario. Contar con un fácil acceso a
los datos de importancia tendrá directa relación con la
efectividad de las diversas tareas de la empresa. También se puede decir que es un sistema que está organizado en base a temas o
asignaturas especiales, que permite que los datos y la información del mismo tipo este siempre conectada, la información de una
sección en particular puede ser necesaria para otras áreas de la empresa.

Data Mining

(Minería de datos)

Constituye un miembro clave del Business Intelligence (BI) y permite analizar datos, hallando patrones escondidos, de manera
automática o semi-automatica. Gran cantidad de empresas han almacenado gran cantidad de datos en sus B.D. (bases de datos), el
resultado de esta colección de datos es que las organizaciones tienen “datos ricos” pero “pobre conocimiento”. El propósito
principal del DM es extraer de los datos, patrones, incrementando su valor intrínseco y transformando los datos en conocimiento.4

Dashboards

(Cuadros de mando)

Permiten ver visualmente la información más importantede una empresa. Es uno de los recursos más potentes y utilizados en Business Intelligence y Reporting. Un Dashboard es un informe que
incluye gráficos, tablas e indicadores en forma de Gauge o velocímetros. Su objetivo es mostrar mucha información y hacerla
visible y comprensible a primera vista, como lo que ocurre en los cuadros de mandos de los vehículos
Query and Reporting Consultas y generación de informes.

Tendencia en inteligencia de negocio

Computación en la nube (Cloud computing)

“Computación en la nube” es un nuevo paradigma que consiste en ofrecer servicios a través de internet.

Ejemplos:

  1. Google: ofrece todos sus servicios en la red, desde el buscador hasta aplicaciones para empresas como correo electrónico, editor de documentos, calendario, etc.
  2. Amazon: ofrece servicio de almacenamiento.
  3. Microsoft: ofrece una plataforma de “computación en la nube” llamada Azure.
  4. La empresa española Abiquo: ofrece una solución para gestionar entornos corporativos virtualizados desplegados en la nube.

Bibliografía

  • Caralt, J. C. (2010). INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE. Barcelona: UOC.
  • Río, L. M. (2006). MÁS ALLÁ DEL BUSINESS INTELLIGENCE. Barcelona: GESTIÓN 2000.

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Palma Serrano Erika María del Carmen. (2014, noviembre 14). Inteligencia de negocios. Business intelligence. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/inteligencia-de-negocios-business-intelligence/
Palma Serrano, Erika María del Carmen. "Inteligencia de negocios. Business intelligence". GestioPolis. 14 noviembre 2014. Web. <http://www.gestiopolis.com/inteligencia-de-negocios-business-intelligence/>.
Palma Serrano, Erika María del Carmen. "Inteligencia de negocios. Business intelligence". GestioPolis. noviembre 14, 2014. Consultado el 8 de Diciembre de 2016. http://www.gestiopolis.com/inteligencia-de-negocios-business-intelligence/.
Palma Serrano, Erika María del Carmen. Inteligencia de negocios. Business intelligence [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/inteligencia-de-negocios-business-intelligence/> [Citado el 8 de Diciembre de 2016].
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