Resumen
A continuación presentamos el articulo correspondiente a inteligencia en los negocios, comúnmente conocido como BI por sus siglas en inglés, echaremos un vistazo a los antecedentes de esta práctica, a su desarrollo y las partes que la conforman y manera en que cada una se entrelazan entre sí para formar el sistema completo, mencionaremos un par de aplicaciones y las marcas más conocidas que ofrecen servicios de este tipo para empresas.
Introducción
En un mundo donde se creía que las bases de datos eran la herramienta principal que proporcionada información acerca de cualquier departamento, surge lo que ahora conocemos como Inteligencia de Negocios, que son el conjunto de herramientas que le dan sentido a toda esa información almacenada, de una manera atractiva y dinámica.
Lo verdaderamente importante es que ahora podemos realizar cualquier tipo de análisis que creamos más conveniente y que nos permita enfocarnos en distintas áreas de análisis de la empresa para lograr sus objetivos.
Ahora a pesar de tener las mismas herramientas cada organización puede adaptar sus reporte y análisis a las necesidades propias y como resultado crear una estrategia específica que sirva para solución de determinada áreas de oportunidad.
¿Qué es inteligencia?
Según RAE es “la capacidad de entender o comprender” y la “capacidad de resolver problemas”. (Real Academia Española, 2014).
¿Qué es negocio?
Según RAE es “aquello que es objeto o materia de una ocupación lucrativa o de interés” (Real Academia Española, 2014).
Antecedentes
Alrededor de 1960 se introdujo el término como tal de inteligencia de negocios (BI) y desde ese entonces ha ido evolucionando en soluciones más efectivas y adaptadas a las necesidades tecnológicas. Con la facilidad para las empresas de adquirir ordenadores más potentes y el auge que el internet tiene, la inteligencia de negocios está al alcance de cualquier organización.
En la pequeña línea de tiempo que presentamos a continuación podemos ver un poco de la evolución de los BI:
Evolución de la inteligencia de negocios
El origen de todo fueron los Sistemas de apoyo de decisiones (DSS), posteriormente llegaron los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) hasta nuestro tema de hoy que es la Inteligencia de Negocios (BI). Se considera al Dr. Ralph Timbal como el Dr. Del DSS y a Bill Inmon como el padre del Dataware.
Hoy en día es conocido que los proyectos BI son iniciados en la alta dirección, departamentos de planificación estratégica o de mkt y necesitan de la informática para su implementación.
Definición
La inteligencia de negocios es el conjunto de estrategias diseñadas para coleccionar datos, procesarlos y en base a ello, finalmente tomar decisiones en una empresa, las cuales permitan optimizar la dirección de la misma.
Una vez instalado en nuestra empresa el BI podemos responder a preguntas como:
- ¿Quiénes son nuestros clientes más rentables?
- ¿Cuáles son nuestros productos más rentables?
- ¿Quiénes son nuestros empleados más productivos?
- ¿Cuáles son nuestros productos más vendidos?
En algunas referencias se dice que la toma de decisiones es a nivel operativo, táctico y estratégico, en seguida definiremos a qué se refiere cada nivel.
Niveles de la toma de decisiones. Inteligencia de negocios
Inteligencia de negocios a nivel operativo
Permite a aquellos que trabajan a nivel operativo tener la información de manera clara, oportuna y exacta en reportes u hojas de cálculo, con un formato establecido que se está actualizando constantemente.
Algunos ejemplos de herramientas a este nivel pueden ser Matrix y Funcion@.
Inteligencia de negocios a nivel táctico Permite a los analistas de datos y a la gerencia media utilizar sin intervención de terceros herramientas de análisis y consulta.
Con estas herramientas es posible analizar los tipos de comportamientos de demanda y tener el poder de anticiparnos a cualquier situación irregular para aumentar o disminuir el impacto según convenga.
Apoyo es la herramienta que se maneja en este apartado.
Inteligencia de negocios a nivel estratégico
Apoya a la alta dirección en el análisis y monitoreo de patrones, metas y objetivos estratégicos de la organización.
Un ejemplo de esto es el Cuadro de Mando Integral (CMI), que introdujeron Robert Kaplan y David Norton al cual define como: “un esquema de trabajo multidimensional para describir, implementar y administrar estrategia a todo nivel de una empresa, a través de la vinculación de objetivos, iniciativas y mediciones a la estrategia de la organización”. (Idensa, 2015)
Obteniendo así los siguientes beneficios:
- Intenta alinear estratégicamente a la empresa a partir de la transformación de la visión y estrategia en planes concretos de acción.
- Fomenta el trabajo en equipo para encaminar a la organización a la consecución de la estrategia fijada.
- Facilitar la comunicación de los planes estratégicos a toda la empresa.
- Integra y sintetiza grandes volúmenes de información diaria de operaciones.
- Desarrolla el conocimiento y el capital humano.
Delphos es la herramienta utilizada en este nivel.
¿Por qué utilizar un BI?
Hoy en día las decisiones que se toman en las empresa son de vital importancia para su supervivencia y éxito en el mercado, aunque existen sistemas de información tradicionales nos limitan mucho el manejo de la información y su estructura es muy inflexible para su gestión. Ahora sabemos del enorme potencial contenido en las bases de datos y esto nos impulsa a explotarlas completamente.
Algunas limitaciones son:
- La rigidez cuando extraemos los datos, dado que los formatos están preestablecido desde el momento de su implantación.
- Los informes presentan conocimientos técnicos, lo que nos formula consultas al respecto.
- Las consultas complejas invierten tiempos de espera largo, ya que se unen tablas de gran tamaño.
- Consultar las bases de datos altera el rendimiento del sistema e inclusive puede afectar a usuarios conectados.
- Provocan islas de datos ya que las bases de datos normalmente no están integradas en los sistemas de información pasados.
- Es difícil garantizar la fiabilidad de la información.
- No es posible restringir la información a los usuarios para que cada uno la utilice de manera eficiente.
- Carecemos de información histórica que en ocasiones es útil para contrastar diversas situaciones.
Pretendiendo dejar todas estas limitaciones atrás, surgen los BI capaces de extraer, depurar, analizar y almacenar los datos de una empresa a una mejor velocidad que permitan crear conocimientos para la toma de decisiones efectivas.
Arquitectura de los BI
Los BI parten de archivos, bases de datos, administración de las relaciones con los clientes (CRM5) y los sistemas para la administración de recursos empresariales (ERP); posteriormente se realiza la extracción, transformación y carga (ETL) de los datos; a continuación se apoyan en un datawarehouse8 que evita que se saturen los servidores .
Como resultado tenemos información unificada, depurada y consolidada que se almacena en un datawarehouse corporativo y de ahí se construyen datamart departamentales, los cuales permiten un óptimo análisis de los datos mediante bases de datos transaccionales o analíticas. Como se muestra en la siguiente ilustración:
Arquitectura de la inteligencia de negocios
Bases de datos transaccionales OLTP y OLAP
Las bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones (OLTP10) generan un proceso atómico (validado por un comité o invalidado por un rollback) involucra operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. Este proceso es típico en las bases de datos operaciones.
- El acceso a los datos esta optimizado para la lectura/escritura.
- Se estructuran los datos según el nivel de aplicación.
- Los formatos de los datos no necesariamente son uniformes en los diferentes departamentos.
- La historia de datos se limita a los actuales.
Por otro lado las bases de datos orientadas al procesamiento analítico implican leer grande volúmenes de datos para extraer información útil; es un sistema típico en los datawarts.
- La acción más común es la consulta por lo tanto el acceso a los datos es de solo lectura.
- Los datos se estructuran según áreas de negocios y los formatos están de manera uniforme.
- La historia de datos es generalmente de 2 a 5 años.
- Mediante los proceso ETL alimentan información procedente de los sistemas operaciones existentes.
Aplicaciones en distintos departamentos
Los BI realizan aportaciones a los distintos departamentos de una empresa ya que cada uno acumula diferentes datos que pueden ser procesados, para optimizar a la organización, de tal modo que:
- Departamento de marketing.- Identifica los segmentos de cliente y ayuda a estudiar su comportamiento.
- Departamento de compras.- Vincula información para relacionar costo/beneficio.
- Departamento de producción.- Analiza el rendimiento de cualquier proceso operativo.
- Departamento de ventas.- Permite comprender las necesidades de los clientes, para aprovechar oportunidades en el mercado.
- Departamento económico-financiero.- Información al momento al respecto de presupuestos, proyecciones, tesorería, etc.
- Departamento de atención al cliente.- identificar segmentos del mercado, cliente individuales y retiene a los clientes más rentables.
- Departamento de recursos humanos.- Analiza los parámetros que más afectan al departamento para su buen funcionamiento.
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Se enfoca al análisis de los datos de la organización, presenta una serie de informes predefinidos con información estática donde no se puede navegar entre los datos, manejarlos de distintas perspectivas, etc.
Sus características principales son:
- Informes dinámicos, flexibles e interactivos.
- No requiere conocimientos técnicos.
- Rapidez en el tiempo de respuesta.
- Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía.
- Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil.
- Disponibilidad de información histórica.
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Herramienta de software basada en DSS que provee a los gerentes de información interna y externa que es de vital importancia para su éxito.
Su finalidad es brindar al gerente un amplio panorama de lo que esta sucediendo en la empresa en el momento justo y así establecer un plan de acción adecuado.
Se caracteriza por el efectivo y rápido acceso a la información mediante interfaces gráficas, permite establecer alertas y domiciliación por correo de los informes más importantes.
A través de esta herramienta podemos tener una perspectiva de la empresa completa o por departamento para hacer una comparación a lo largo del tiempo; además es adaptable a cualquier modelo estratégico de indicadores que se tenga implementado.
Datamart
Es una base de datos departamental, almacena información de un área específica. Dispone de una estructura óptima de los datos desde cualquier perspectiva. Se alimenta de los datos de una datawarehouse o integrar por sí mismo distintas fuentes de información.
Se puede montar sobre una base de datos OLTP o una OLAP como veremos a continuación:
Datamart OLAP
Basado en cubos OLAP que se agregan según los requisitos de cada área, las dimensiones y los indicadores de cada cubo. Su creación, explotación y mantenimiento es heterogenia en base a la herramienta final que se utilice.
Datamart OLTP
En ocasiones se basa en un extracto de datawarehouse pero incluye agregaciones y filtros que aprovechan las características particulares de cada área, las más comunes son las tablas report y las vistas materializadas. Poseen las siguientes ventajas:
- Bajo volumen de datos.
- Mayor rapidez de consulta.
- Consultas SQL y/o MDX sencillas.
- Validación directa de la información.
- Facilidad para historialización de los datos.
Datawarehouse
Se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, posteriormente la procesa analizando sus perspectivas con mayor velocidad de repuesta. Este es el primero paso de cualquier BI. La estructura como se almacena la información es una ventaja en estas bases de datos.
Bill Inmon fue quien acuño este término y a pesar de su significado, asegura es mucho más que eso, en seguida algunas características:
- Integrado.- Los datos deben integrarse en una estructura consistente.
- Temático.- Únicamente los datos que generan conocimiento se integran desde el entorno operacional, se ordenan por temas.
- Histórico.- Dado que guarda información que varía a través del tiempo es posible realizar comparaciones.
- No volátil.- Es de solo lectura y no se puede modificar.
Otra característica importante es que contiene metadatos, que son datos sobre los datos que permiten conocer la procedencia de la información.
Datamining
La minera de datos es una tecnología emergente, permite explotar grandes bases de datos para explicar el comportamiento de los mismos en un contexto determinado.
Hace uso de prácticas estadísticas, algoritmos de búsqueda como los utilizados en la inteligencia artificial. Consta de 4 etapas que son las siguientes:
- Determinación de los objetivos.
- Pre procesamiento de los datos.
- Determinación del modelo.
- Análisis de los resultados.
Plataformas
Como hemos visto en el artículo todas las herramientas conjugadas nos dan como resultado sistemas de inteligencia de negocios, en la actualidad existen diversas plataformas que ofrecen servicios de BI, con una amplia gama de productos que se adaptan a las necesidades específicas de cada organización, lo importante es evaluar la que mejor convenga y aplicarla para observar los beneficios.
Por mencionar algunas tenemos a Pentaho, Microsoft, Oracle, QlikView y MicroStategy.
Ejemplos prácticos
Un operador de telecomunicaciones de los más importantes a nivel mundial con más de 91 millones de clientes en 220 países de los cinco continentes, ofrece servicios de telecomunicaciones: telefonía local, internacional y móvil; internet y multimedia; transporte de datos; y difusión de TV por cable. Actualmente la competencia en las telecomunicaciones es muy alta y dicha empresa se ha defendido utilizando sistemas informáticos como una arma estratégica fundamental.
Una cadena de supermercado en Galicia implantó un sistema BI para obtener la fidelidad de sus clientes más rentables.
Crearon una tarjeta de descuento, que era otorgada a cada cliente una vez que estos facilitaban ciertos datos personales a la tienda; como resultado del proceso de todos esos datos se dieron cuenta que las características de los clientes eran diferentes en función del área geográfica en la cual estaban instalados.
Conclusión
La competencia en la que las empresas conviven actualmente ya no es la misma que en años anteriores, ahora las organizaciones están enfocadas a dirigirse a sus clientes de una manera más personalizada, según las historia que han vivido, esto se refiere al hecho de poder proyectar un comportamiento en base a experiencias pasadas. Inclusive para los directivos de cualquier industria la manera en que analizan los datos de cualquier departamento ahora es más dinámica gracias a las herramientas que se han desarrollado y que facilitan el diagnostico de distinto fenómenos y en algunas ocasiones hasta previenen situaciones de bajos rendimientos. Las bases de datos desde su creación han permitido tener un amplio catálogo de datos, sin embargo no éramos capaces de aprovechar al cien por ciento toda la información que de ellas se podría derivar y es aquí donde se entran lo BI.
Ahora es posible elaborar planes de acción, o lo que es mejor a enfocar nuestras estrategias en base a los datos del día que esta transcurriendo; todo esto gracias al desarrollo de la inteligencia en los negocios y a las distintas plataformas encargadas de aplicar estas ideas en herramientas capaces de cubrir las necesidades de las organizaciones.
Agradecimiento
En primer lugar al Tecnológico Nacional de México mi Alma Mater, al Profesor Fernando Aguirre Y Hernández quien imparte la materia de Fundamentos de la Ingeniería Administrativa por compartirnos los conocimientos necesarios para la redacción de un artículo y por alentarnos diariamente a ser mejores profesionistas.
Bibliografía
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