Business Intelligence y gestión de la información

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Un año de Business I ntelligence 05 / 06
INDICE
1. Introducción ....................................................... 3
2. La inteligencia de negocio como estrategia competitiva ... 4
3. Los mej ores artículos de Todo BI” ............................ 24
4. Estudios de Mercado.............................................. 137
5. Listado de Fabricantes........................................... 144
6. Listado de Consultoras ........................................... 153
7. Éxit o en la implementación de sistemas BI ................... 158
8. Ident ificación de los Indicadores Clave de Negocio, KPIs... 185
9. El Open Source en Business Intelligence....................... 202
Bibliografía ........................................................... 227
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1. Introducción
Todo BI, nació hace ahora un año con el propósito de divulgar y fomentar el
conocimiento del Business Intelligence en los pses de lengua hispana y,
fundamentalmente en Espa.Un año desps, podemos afirmar que est amos
en el buen camino pues mes a mes, el Portal atrae a más lectores e
interesados. Tanto empresas interesadas en montar sus sistemas BI/ DW, como
fabricantes y distribuidores de soluciones, hasta profesionales interesados en
el tema; t odos se dan cita en Todo BI como fuente de información.
En est os meses, hemos asistido a gran mero de eventos, j ornadas,
seminarios y congresos, en algunos de lo cuales hemos tenido la suerte de
intervenir, pero me querría quedar con la sponsorización que realizamos del
evento más importante sobre Business Intelligence en España: El Forum
Business Intelligence 2006, organizado por IIR.
Al crear este informe, hemos realizado un import ante esfuerzo para
condensar una gran cantidad de información, para t odos aquellos que quieran
estar al día en las tecnologías Business Intelligence, haciendo gran hincapié en
la estrategia y el valor añadido para las compías como valor fundamental.
Finalment e, quiero agradecer a todos los sponsors de este Informe ( XLCubed,
Business Objects, Stratebi, Denodo Technologies, Hyperion, Iteva
Solutions, Symtrax), gracias a los cuales, ponemos a vuest ra disposición este
Informe de forma totalmente gratuita.
Saludos y buen futuro al Business Intelligence,
Emilio Arias - Director Todo BI
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2. La inteligencia de Negocio como estrategia
competitiva
1. Inteligencia de Negocio y cultura empresarial
En una empresa es necesario t omar decisiones en el día a día (algunas muy
est ratégicas), que están basadas en información generada en base a dat os
reales. Generar esa información es la labor de los sist emas de Int eligencia en
el Negocio (en inglés, Business Int elligence).
Según la Wikipedia:
Llamamos business intelligence (BI) al conj unt o de est rat egias y
herramient as enfocadas a la administ ración y creación de conocimiento
mediant e el análisis de datos existent es en una organización o
empresa. Est e conj unto de herramient as y metodologías tienen en
común las siguientes característ icas:
Accesibilidad a la información. Los dat os son la fuente principal
de est e concept o. Lo primero que deben garantizar este tipo de
herramient as y t écnicas será el acceso de los usuarios a los datos
con independencia de la procedencia de est os.
Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la
present ación de la información, de manera que los usuarios
tengan acceso a herramient as de análisis que les permit an
seleccionar y manipulas sólo aquellos datos que les int eresen.
Orientación al usuario final. Se busca independencia ent re los
conocimient os t écnicos de los usuarios y su capacidad para
utilizar estas herramientas.
De acuerdo a su nivel de complej idad se pueden clasificar las
soluciones de Business Int elligence en:
XLCubed
Business Intelligence directamente en Excel e Internet
XLCubed – Edición Excel ha sido
diseñado para usuarios finales que desean
analizar su negocio y producir informes
complejos en un entorno familiar como
Excel.
Los usuarios necesitan acceso fácil a
los datos
Las bases de datos OLAP permiten a los
usuarios rápida y fácilmente acceder a sus
datos en múltiples niveles, navegar por la
información y producir informes de
dirección: Cuadros de Mando, Indicadores
de Rendimiento, Gráficos de Estado, ...
Los Analistas y Financieros prefieren
Excel
Muchos usuarios prefieren Excel. Se
sienten cómodos trabajando con hojas de
cálculo con una productividad a veces
sorprendente con una herramienta que ya
conocen. Es familiar, potente y universal.
No es sólo exportar a Excel
XLCubed lleva el almacén de datos (Data
Warehouse) directamente donde los
usuarios quieren: dentro de Excel. No
tendrá que convencer a los usuarios. Ya no
tendrá que responder a la pregunta:
¿Dónde está el botón de exportar a Excel
esta información?
Excel + OLAP = XLCubed
Los resultados de numerosas encuestas
sobre OLAP demuestran que las
organizaciones que instalan un
complemento completo de análisis de datos
en Excel, como XLCubed, obtienen el
mayor Retorno de la Inversión.
Haciendo lo complicado fácil
No consiste sólo en elaborar simples
informes de filas y columnas. XLCubed le
permite realizar análisis complejos
enlazando simultáneamente múltiples
cubos, integrando con datos externos, y
usando las capacidades de formateo
y cálculo de Excel. Todo ello hace que
cualquier tipo de informe sea posible.
Los Usuarios deben poder compartir
Una vez se elabora el informe, debe poder
ser distribuido de forma segura y
económica, incluso en Internet.
XLCubed / Qualitec
Telf. : 902 012 150
info@AnalisisEnExcel.com
www.AnalisisEnExcel.com
Interfaz de Usuario muy sencilla.
Navegación avanzada por los
datos.
XLCubed ÆLíder en
rendimiento.
Ranking y Filtros avanzados.
Selección de Miembros
alternativos.
Auto-Refresco para propiedades
de los miembros.
Descomposición de
dimensiones.
Soporta consultas directas en
MDX.
Defina informes en Excel con
sencillas funciones de Arrastrar
y Soltar.
Profundización y reemplazo de
datos.
Expandir y contraer los datos.
Obtención de los datos
originales desde la base de datos
relacional.
Resalte las Excepciones con
patrones de colores distintos.
Le permite insertar fórmulas de
Excel en columnas de las tablas
XLCubed que se actualizan
automáticamente.
Tablas enlazadas con refresco
automático.
Selección de Miembros.
Expansión y Filtrado de múltiples
celdas.
Múltiples Tablas en la misma
hoja.
Enlace de Tablas.
Permite resaltar
automáticamente porciones de
los datos analizados.
Enlaces de celdas individuales a
celdas del cubo.
Soporte para Propiedades de
Miembros.
Reescritura de datos a la base de
datos de origen, para
actualización de los mismos.
Interfaz disponible para Excel e
Internet.
API Nativa
Proveedor ODBO
Compl.Excel Edición Web
Representación de Informes
Estructura XML
Motor de Datos
Nativo u ODBC
Generador MDX
conector
conector
Analysis
Services TM1
Reporting
Services
publicar
exportar
XLCubed – Edición Web le permite publicar
directamente en Internet los informes
elaborados con la Edición Excel de forma
segura y económica. La Edición Web también
incluye funcionalidades para diseñar informes y
realizar análisis desde un explorador web.
Los Departamentos de Informática lo
prefieren
Publicación sin complicaciones:
- Instalación simple en el Servidor I.I.S.
- Robustas opciones de seguridad.
- Sin necesidad de instalar ActiveX o Java, ni
Excel, en el servidor o en el cliente.
-Sin necesitad de que el Departamento de
Sistemas escriba los informes.
- Una única versión actualizada de los datos.
Los informes no son suficiente
Un informe responde preguntas, pero también
genera nuevas. Con la Edición Web también
dispone de amplias capacidades para
profundizar en esos números.
No es sólo exportar a Excel.
Resultado – El Dpto. De Sistemas y los
Usuarios felices con una Inversión imbatible
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C o n e c t e E x p l o r e E l a b o r e I n f o r m e s - P u b l i q u e
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Consult as e informes simples (Queries y report s)
Cubos OLAP (On Line Analytic Processing)
Dat a Mining o minería de dat os. Las empresas suelen recabar
información sobre producción, mercados y client es, pero en
realidad el éxito del negocio depende de la visión para int uir
cambios o nuevas tendencias. Las aplicaciones de dat a mining
identifican t endencias y comportamient os para extraer
información y descubrir las relaciones en bases de dat os que
revelen comport amient os poco evidentes.
Para que una empresa sea competit iva, las personas que toman las decisiones
necesit an acceder rápida y fácilment e a la información de la empresa y est o
se realiza por medio del Business Intelligence.
La Inteligencia de Negocios, por tant o, es el proceso de análisis de dat os de la
empresa para extraer conocimient o de ellos. Con BI se puede, por ej emplo:
crear una base de datos de client es, prever ventas y devoluciones, compart ir
información entre diferent es depart amentos, mej orar el servicio al client e.
Las áreas más comunes en las son utilizadas son en vent as, market ing,
finanzas, manufacturas y producción.
Toda t oma de decisiones implica acept ar un riesgo, lo que es indudable es que
el obj et ivo es minimizar ese riesgo. Aquí es donde ent ran en j uego las
herramient as de BI. Ellas son las encargadas de t ransformar los datos
corporat ivos de nuest ro sist ema de backoffice en información útil para la
toma de decisiones empresariales.
Cuando hablamos de BI nos estamos refiriendo al conj unto de met odologías y
tecnologías, que se orient an a mej orar la gestión int eligente de la empresa,
que permit en a los equipos direct ivos cont rolar los negocios.
O dicho de otra forma, BI es un esfuerzo por capt ar y analizar los dat os de
un negocio para comprender los mercados, client es o proveedores con mayor
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claridad, para mej orar los procesos de negocio y compet ir con más
ef ect ividad .
* Tipos de Sistemas de Información:
Los sistemas de información se dividen de acuerdo a la siguient e división:
Sistema Táct ico
Sistema Técnico-Operativo
Sistema Global
Sistema Estrat égico
Sistema táctico:
Est án diseñados para soport ar las tareas de coordinación de act ividades
y manej o de documentación, definidos para facilit ar consult as sobre
información almacenada en el sist ema, proporcionar informes y, en
resumen, facilit ar la gestión independiente de la información por part e
de los niveles intermedios de la organización.
Sistema Técnico-Operativo:
Son los que cubren el la part e fundamental de las operaciones
tradicionales de capt ura masiva de dat os (dat a ent ry) y servicios
básicos de t rat amient o de dat os, con tareas predefinidas (contabilidad,
facturación, almacén, presupuest o, personal y otros sist emas
administ rativos). Son los llamados Sist emas Operacionales.
Est os sistemas están evolucionando con la irrupción de alert a
aut omat ismos, sistemas multimedia, bases de datos relacionales más
avanzadas y dat awarehousing.
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Sistema Global
Est e nivel de sistemas de información est á surgiendo recient emente, y
es consecuencia del desarrollo organizacional orientado a un mercado
de caráct er global, el cual obliga a pensar e implementar sist emas de
comunicación más est rechas ent re la organización y el mercado
(empresa extendida, organización int eligente e int egración
organizacional), todo est o a part ir de la generalización de las redes
informát icas de alcance nacional y global (internet ), que se conviert en
ya de facto , en vehículo de comunicación ent re la organización y el
mercado.
En est e Sist ema, no import a dónde est é la organización (intranet), el
mercado de la inst itución (ext ranet) y el mercado (internet ).
Sistema Estratégico:
Est os sistemas facilitan la labor de la dirección, proporcionándole un
soport e básico, en forma de mej or información, para la t oma de
decisiones.
Se caract erizan porque son sistemas sin carga periódica de t rabaj o, es
decir, su ut ilización no es predecible, al cont rario de casos anteriores,
cuya ut ilización es periódica.
El obj et ivo es generar información que pueda ser t rabaj ada y analizada
de forma intuit iva, más o menos en tiempo real, y con la posibilidad de
integrar diferent es fuentes de dat os para ofrecer una visión global que
puede ser compart ida y dist ribuida por t odos los depart ament os de la
empresa.
No es que t odo el mundo tenga acceso a t oda la información, se trat a
de que t odo el mundo t enga acceso y genere la información que
necesit a para que su trabaj o sea lo más eficient e posible.
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Aunque est e t ipo de herramient as llevan exist iendo desde hace años, la
mayoría han sufrido important es procesos de reingeniería para permitir
el despliegue de sus funcionalidades a través de int ernet.
La evolución últ ima de est os productos ha hecho que estén preparados
para poder generar un port al como acceso a la información desde
donde t odos los usuarios de la empresa podrán realizar procesos de
consulta (query), análisis, informes, gráficos, ent re ot ros. Estamos
hablando de un port al, que puede est ar t ot almente integrado con
sist emas de gest ión del conocimiento.
De est a forma, la organización podrá crear un modelo común de
información que soport e fuentes de dat os het erogéneas y múlt iples
aplicaciones, t anto del interior como del exterior de la organización.
Ant es de cont inuar con el t emario vamos a definir una serie de conceptos
clave, muy ut ilizados al hablar de Int eligencia de Negocio y, que a menudo,
son usados de manera equivocada, por su similitud:
Analítico: Es el proceso de recoger y analizar datos, t ales como el
comport amient o de los consumidores o sus patrones de compra; y utilizarla
para desarrollar una serie de iniciat ivas que pueden incluir campas
promocionales o de publicidad. El análisis predict ivo ayuda a las compías a
tomar decisiones en base a lo que es más probable que pueda suceder en el
fut uro, gracias al uso de modelos est adíst icos y grandes bases de datos.
Business Intelligence: Es un proceso que implica la ut ilización de
herramient as, t ales como soft ware de aplicaciones y met odologías, y que
ayudan a los usuarios, mediant e su uso a tomar mej ores decisiones. Dent ro
del Business Int elligence se incluye el reporting, query o consulta, análisis,
cuadros de mando, scorecards, alert as, et c
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Centros de competencia: Son grupos de personas dentro de una organización
que desarrollan las mej ores prácticas para un área o act ividad determinada.
En el caso del Business Int elligence, est ablecen st andards para seleccionar las
mej ores herramient as, ponerlas a disposición de los usuarios y asesorarles en
su correct o uso.
Cuadros de Mando: Los Cuadros de mando condensan grandes volúmenes de
información en ent ornos visuales muy llamat ivos y prácticos. Mediant e el uso
de gráficos, mapas y otros recursos visuales se proporciona un entorno muy
intuit ivo. Consiguen hacer sencillo, complej os modelos de datos, formulas y
relaciones ent re las variables.
DataWarehouse: Se t rat a de una gran Base de Dat os cent ralizada que integra
dat os de varias fuentes dentro de una empresa. El Dat aWarehouse puede
est ar dist ribuido en diferentes plataformas, sistemas, incluso Base de dat os.
Los datos, generalment e se organizan por crit erios tales como vent as,
depart ament os, fechas, etc
Gestión por eventos: Se trat a de que automát icament e se pueda monit orizar
en t iempo real, sit uaciones crít icas para el negocio. Las alert as pueden ser
enviadas por mail, a PD s, teléfonos móviles, et c
Modelización: Se t rata de una t écnica de análisis que mira los dat os del
pasado y posibilita a la empresa para predecir lo que ocurrirá en el futuro, en
base a una serie de escenarios y condiciones.
OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING): Es un conj unt o de t ecnologías y
aplicaciones de soft ware que permit e recoger los dat os de la compía,
almacenarlos e indagar sobre ellos de forma rápida e int uitiva. Se t rat a de
crear una capa de negocio con lenguaj e funcional por encima de est ructuras
complej as de la Base de Dat os.
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Reporting: Es un elemento clave de cualquier solución Business Intelligence.
Generar informes posibilit a a los usuarios observar la marcha del negocio. Los
informes deben incluir rat ios financieros, datos de vent as, información sobre
los client es, cálculos est adíst icos, etc
Scorecards: Permiten medir el funcionamient o de una compía mediante la
identificación de unas mét ricas clave (KPI´ s, Key Performance Indicators). Los
scorecards ayudan en determinar si una compañía est a consiguiendo unos
det erminados obj et ivos, si hace progresos o si hay aspectos clarament e
deficitarios que inciden direct ament e en el result ado global de la empresa.
2. ¿Cómo manejan la información las empresas hoy en a?
Según apunta Ricardo Sánchez Montoya (Profesor de Cát edra del
Depart ament o Académico de Mercadot ecnia del ITESM Campus Mont errey),
cit ando a Geoffrey A. Moore, Direct or de Chasm Group: En este nuevo
mundo, la información reina… Vivimos en una época en que la información
es la clave para obt ener una ventaj a compet itiva en el mundo de los negocios.
Para mantenerse compet it iva una empresa, los gerent es y t omadores de
decisiones requieren de un acceso rápido y fácil a información útil y valiosa
de la empresa. Una forma de solucionar est e problema es por medio del uso
de Business Int elligence o Inteligencia de Negocios.
En la siguiente imagen de la empresa de est udios Forrest er, vemos como un
cuadro de mando, puede aport ar inteligencia de negocio al depart ament o de
IT.
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En ocasiones hemos escuchado hablar de la int eligencia de negocios y no
sabemos lo que significa. Mucho se dice acerca de ella, pero pocos saben en
realidad lo que ést a puede hacer por su negocio. La idea de este punt o es
describir de manera sencilla y práct ica la forma en que la int eligencia de
negocios puede beneficiar a las empresas
Las empresas de hoy en día obt ienen, crean y almacenan más dat os que
nunca. Y, esa información proviene de un a gran variedad de fuentes:
clientes, proveedores, part ners, consultores, empresas de investigación de
mercados, etc Manej ar toda esa información y poder convert irla en
información út il para la toma de decisiones se est á convirtiendo en una t area
cada vez más complicada. Sin embargo, las pot enciales vent aj as de ut ilizar de
forma adecuada t oda esa información son incluso más grandes, por lo que
merece la pena el esfuerzo: mej orar la product ividad de los empleados,
aument ar el servicio de at ención a los clientes, conseguir mayores ingresos,
mayor cuota de mercado, etc
Una encuest a ent re más de 1300 direct ores de Sist emas (CIO) en más de 30
pses y hecha pública en Enero de 2005 por Gartner Research, most raba
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que los direct ores de t ecnología planeaban aumentar sus inversiones en
Business Int elligence en más de un 6% est e año. Est e mismo est udio señalaba
que Business Intelligence era la segunda prioridad para est os ej ecut ivos detrás
de la mej ora de las herramientas de seguridad pero muy por delant e de
cuest iones como dotar de infraest ructura móvil a los empleados, gestión de
los fluj os de trabaj o, implement ación e integración, ERP, CRM, st orage
management , et c
Además, est os direct ivos creen que de la mej ora en la inversión en Business
Intelligence se pueden derivar vent aj as para la mej ora del negocio de la
empresa.
Eliminar las islas de información.
Los CIO´ s creen que del uso adecuado de soluciones de Int eligencia de
negocio se obt ienen vent aj as significat ivas en la lucha cont ra uno de los
problemas recurrent es en las grandes empresas con volúmenes enormes de
información: la creación de islas de información en donde los datos no son
compartidos a lo largo de la empresa.
Una sit uación muy habit ual es que en cada departamento t engan su propio
Dat a Warehouse o Data Mart , con una est ructura t ot almente diferente al de
ot ros depart amentos.
El área comercial, el de recursos humanos, el financiero, el de producción
crean sus propias bases de datos y no hay forma de obtener una visión
unificada y común de toda la empresa.
En los últimos t iempos la preocupación de las empresas est aba cent rada en
atesorar gran cantidad de datos de origen diverso. Para poder depositar t al
cant idad de dat os se crearon los grandes almacenes de dat os. Sin embargo, el
valor de esos datos no está en ellos mismos, sino en la información que a
partir de ellos se pueda generar. Para que esto sea posible es necesario
centralizarlos, est ruct urarlos y cont extualizarlos para ext raer valor de ellos.
La t ecnología de BI permite el ent endimiento más profundo de los datos en
base al análisis.
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De est a forma se pueden identificar nuevas oportunidades de negocio o
servicios. Transformar los dat os en información supone cont ar con las armas
necesarias para t omar mej ores decisiones que repercutirán directament e en
un ahorro de costes, una mayor rentabilidad y mej ores relaciones con los
clientes y la cadena de suministro.
Casos reales de la aplicación de la Inteligencia de Negocio:
1) Una cadena de hot eles ut iliza aplicaciones de Business Intelligence para
recoger estadíst icas de la ocupación media de sus habit aciones, así
como de las tarifas medias ut ilizadas. De est e modo, desea conocer el
ingreso medio que obtiene por cada habit ación. También recoge
información para cada hot el de su cuot a de mercado y de las encuest as
realizadas a los clientes, para conocer la posición relat iva de ese hotel
respect o a los compet idores. Est os dat os son analizados en t endencias
que van desde el día a días, mes a mes, hasta llegar a la evolución
anual. De est e modo, se t iene una visión clara del funcionamient o de
cada hotel, aunque la compañía tenga cient os y ést os se encuentren
distribuidos por el mundo.
2) Un Banco consigue est ablecer una unión ent re sus ant iguos sist emas
abiert os y heredados con los nuevos datos aportados bases de dat os
depart ament ales. De est e modo es posible ident ificar quienes son los
clientes más rent ables de una det erminada oficina, y que product os se
les puede ofrecer con garantías de obt ener ventas cruzadas.
Gracias a estas herramientas, el depart ament o de informática se ve
liberado de tener que realizar todas est as t areas y dej a que sean los
propios usuarios, directores de oficina, los que t omen asuman estas
funciones.
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3. En busca de mayor competitividad
La int eligencia de negocios t rabaj a impulsada por un obj et ivo fundamental: la
necesidad de las empresas de aument ar su competit ividad. Las t ecnologías
analít icas destacan lo relevante sobre lo accesorio, permit iendo dedicar
recursos en los frentes que exigen las acciones inmediatas para ganar
compet itividad. Est o es todavía más ciert o en los períodos de crisis, cuando
las empresas se abst ienen de comprar todo aquello que no sea absolutamente
imprescindible. Sin embargo, el Business Int elligence lo es.
Las empresas necesit an mej orar su gest ión empresarial, hacerla más moderna
y compet it iva. Una de las formas de hacerlo consiste en aplicar el análisis
cuant itat ivo y cualit ativo de los dat os, conseguir mecanismos de visualización
de los informes, y hacerlo en un plazo lo más corto posible. Esa es la misión
del Business Int elligence.
Su const ante mej ora t ecnológica está consiguiendo la mej or y más precisa
información avanzada para direct ivos, comprensible sin necesidad de
decodificación previa y sincronizada en su context o.
Lo logrado hast a ahora por el BI no es poco. De hecho, su progreso sería
inimaginable si la t ecnología no hubiera alcanzado los act uales niveles de
calidad y no sólo en la presentación y la ent rega de información
personalizada. La indust ria ha ido progresando en la homogeneización de los
metadat os, lo que permite a múlt iples usuarios utilizar un lenguaj e común,
aprovechando la consist encia y la calidad de los dat os y sus cont enidos para
todas las aplicaciones que funcionan en una misma empresa.
En todas las empresas cada depart ament o acumula diferentes dat os: sobre sus
clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efect ividad de las campañas
de market ing, información sobre proveedores y socios, además de los dat os
que se recopilan de la web oficial o los que t ienen origen en las operaciones
de comercio elect rónico.
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Aún hoy día, la infraest ructura de la información de la mayoría de empresas
se basa en sist emas cerrados e independient es que hacen de su int egración
con el rest o de aplicaciones un quebradero de cabeza. Cada depart amento
cuent a con unos dat os y, por lo general, desconoce los que recopilan en ot ros
depart ament os, lo cuales probablement e les pueden resultar de extremada
utilidad. En consecuencia, cuando finalment e los dat os se resumen y est án
disponibles para los direct ivos que deben t omar decisiones, la visión que
ofrecen de la realidad es parcial e incomplet a, al t ener su origen en islas
aisladas unas de ot ras.
Las 4 razones por las que las empresas deben utilizar la Inteligencia de
Negocio. True BI Believer.
1) Conseguir y mant ener una correct a adecuación a las normativas
contables y fiscales exigidas. Esto supone tener unos sist emas de
información actualizados y que permit an navegar desde los dat os
agregados hast a la información de detalle.
2) Obt ener el verdadero valor de los sist emas ERP. Durante los últimos
os, las empresas se han embarcado en la construcción de est os
sist emas clave para los negocios. Sin embargo, no se ha aprovechado
todo el potencial que su información nos puede proporcionar: Cuentas
de result ados, cash-flow, et c
3) Crear, manej ar y monitorizar las métricas fundament ales de la
empresa. De est e modo, todos los empleados, desde el Director
General al últ imo analist a, t ienen acceso al mismo tipo de información,
integrada y actualizada.
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4) Mej orar la competitividad. 7 de cada 10 compías realizarán análisis
sobre sus dat os de forma diaria o incluso, inst antánea en el 2006.
Fuent e, Gartner.
Decisiones estratégicas, tácticas y operativas:
La actividad de una empresa gira ent orno a diferentes t ipos de decisiones:
est ratégicas, t ácticas y operat ivas. En el caso de las decisiones est rat égicas,
los alt os ej ecut ivos son los responsables de t omarlas, pensando siempre en la
dirección de la empresa a largo plazo. Mient ras que las decisiones t áct icas se
centran en la planificación de proyect os y producción, y están en manos de
ej ecutivos de nivel medio. Y finalment e, los empleados de las unidades de
negocio toman las decisiones operat ivas, aquellas que se cent ran en las
decisiones del día a día.
Cada t ipo de decisión exige un nivel dist into de análisis. Así, en el caso de los
planificadores est ratégicos, quienes se ocupan ent re ot ras cosas de buscar
nuevos negocios potenciales o est udiar los beneficios de adquisiciones,
necesit an un análisis de datos resumido acerca, por ej emplo, del rendimient o
interno de la empresa o la información ext erna de los compet idores. En
cambio, los gerent es de nivel medio necesit an profundizar los dat os hast a
llegar a la estrat egia de las ventas y la producción, para poder así elaborar
presupuest os, proyecciones de vent as o planes de proyect os y producción. Y
en cuant o a los profesionales individuales, ellos analizan los dat os
transaccionales en t iempo real para comprobar que el rendimiento va según lo
previsto, solvent ar los problemas a cort o plazo y aprovechar las oportunidades
que van apareciendo.
Los sistemas de BI ofrecen un nivel de acceso a los dat os necesarios para los
distint os t ipos de análisis. A su vez, proporcionan un medio para int egrar
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dat os t ransaccionales en tiempo real para las tomas de decisiones est ratégicas
y t ácticas.
El BI puede mej orar el valor de las proyecciones y planes de medio y largo
plazo, gracias a su capacidad de incorporar dat os en tiempo real a los
modelos de planificación que utilizan los ej ecutivos y gerentes de nivel
medio.
Pero t ambién mej ora las t omas decisiones cotidianas de una empresa,
asegurando cada grupo de t rabaj o acceda a la información necesaria para
responder a las preguntas específicas de su t area.
Todo ello, proporcionando medios necesarios tener una visión apropiada de
los datos corporat ivos que cada grupo necesit a, partiendo del hecho que cada
depart ament o responsabiliza de dist int os grupos de parámetros y mediciones.
La Inteligencia de Negocio en los diferentes departamentos empresariales
Departamento de ventas y marketing: BI facilita la comprensión de las
necesidades del cliente, así como responder a las nuevas oportunidades del
mercado. Estas herramientas permit en dirigirse de forma más precisa a
segmentos de client es, desarrollar en t iempo real una relación de marketing
personal e incluyen análisis de market ing capaces de medir el impact o de los
precios y promociones, así como análisis de patrones de compra para
aprovechar oportunidades de ventas de product os asociados.
Desarrollo de productos: Acceder a t odos los dat os de clientes y del mercado
j unto con la información básica que los proveedores necesit an para analizar
de forma precisa las relaciones ent re cost e y beneficio de las característ icas y
mat eriales es algo posible gracias al BI.
Operaciones: BI proporciona un mecanismo que permite analizar el
rendimient o de cualquier t ipo de proceso operat ivo, ya que comprende desde
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el cont rol de calidad y la administ ración de inventarios hasta llegar a la
planificación de producción.
El departamento financiero puede acceder a los dat os de forma inmediat a y
en t iempo real, mej orando así sus operaciones, incluyendo los presupuest os,
las proyecciones, el cont rol de gestión y la t esorería.
Atención al cliente: Aplicado a est e ámbit o el BI permite evaluar con
exactitud el valor de los segment os del mercado y de los client es individuales,
además de retener a los clientes más rentables.
Finalment e, aprovechando la integración en línea de proveedores y socios, el
BI ofrece niveles nuevos de análisis sobre cuest iones como las nuevas
oport unidades de colaboración, ent re otras.
A t ravés de una est rategia de BI, la empresa reconoce las nuevas
oport unidades, se anticipa a los posibles problemas que pueden aparecer y
hace los reaj ust es necesarios ant es de que se conviert a en un problema real.
Asimismo, las soluciones permiten a los profesionales profundizar en detalle
sobre el negocio y evaluar tendencias, relaciones o pat rones de forma rápida.
En la actualidad, el client e espera cada vez un nivel de servicio superior y, a
menudo, personalizado. Mient ras que las empresas t ienden a subcont ratan a
ot ras para realizar funciones que no son crít icas, la tendencia es que los
profesionales trabaj en más que en el pasado, en menos tiempo y con menos
recursos. Paralelament e a est o, la capacidad de t omar y aplicar decisiones de
negocio precisas y de forma rápida se ha convertido en una de las claves para
que una empresa llegue al éxit o.
Según un artículo de Gartner Research publicado recient emente, la falt a de
conocimient o es la mayor amenaza para las empresas modernas. Para ello,
apuntan, «el obj etivo del Business Int elligence es eliminar las conj eturas y la
ignorancia en los ambientes empresariales, aprovechando los vast os
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volúmenes de dat os cuantit ativos que las empresas recolect an t odos los días
en sus diversas aplicaciones corporativas». Por otro lado, First Analyst
Securit ies considera «cruciales» las herramientas y aplicaciones de Business
Int elligence. Y es que sen ellos, las empresas con éxit o del siglo XXI serán
aquellas que capit alicen la riqueza de los dat os recogidos por los sistemas de
procesamiento de t ransacciones on line j unto con las aplicaciones del
comercio electrónico. De este modo, conseguirán fidelizar sus client es y
operar sus negocios de forma más eficaz.
En resumen, las posibilidades que ofrece la Int eligencia de Negocio
diferenciarán el éxit o del fracaso en la era digital.
4. Utilización de una estrategia Business Intelligence
La Inteligencia de Negocio es una solución nat ural y progresiva a muchos de
los desafíos a los que tienen que hacer frente las empresas de hoy en día.
Además de comprobar como funciona la t ecnología en est a área, existe ot ra
razón fundamental por la que conviene ut ilizar BI como prueba piloto en un
depart ament o en concreto: los responsables de los depart ament os IT pueden
demost rar de forma rápida y fiable la ut ilidad de est os sistemas y el ret orno
de la inversión (ROI) que proporcionan. De este modo, les es mucho más fácil
el poder conseguir fondos para proyectos de mayor envergadura en el futuro.
Una buena estrategia t iene que hacerse plant ear a la empresa en las fases
iniciales del proceso los siguientes aspectos:
- La elección de herramientas, ya que será muy út il elegir un vendedor que
cuent e con un nutrido grupo de int egradores o part ners y que tenga
suficientes referencias en la misma indust ria.
- También es muy important e buscar una solución que sea escalable, es decir,
que permit a satisfacer las necesidades de la empresa en el caso de que se
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produzca un aument o significat ivo del volumen de información, o se decida
ampliar la solución a ot ros depart ament os.
- Será muy import ant e int egrar un grupo de t rabaj o en el que est én
represent ados tant o el área funcional o de negocio de la empresa, como
personas de las empresas vendedoras y part ners. Es muy import ant e que en
est as primeras fases queden definidas de forma adecuada las necesidades de
los usuarios de negocio, ya que rect ificar más t arde supondría grandes cost es.
- Se debe solicitar al vendedor que explique detalladament e que tipo de
inversiones y gastos a nivel de infraest ructuras puede implicar el proyect o.
En cualquier caso, las empresas t ienen que ser muy cuidadosas a la hora de
abordar un nuevo sistema. En primer lugar, tendrán que elegir un
depart ament o piloto, en el que las ventaj as del nuevo sist ema se pongan de
manifiest o de forma rápida. Un buen ej emplo puede ser el departamento de
ventas y market ing, pues suele recoger y almacenar gran cant idad de
información de forma no estruct ura sobre el comport amient o del consumidor
y las vent as de cada product o, pero no suele exist ir un sist ema estable para
analizar, compartir y dist ribuir esa información tant o dent ro como fuera del
depart ament o.
Se t rata de ident ificar cual es el punt o más crit ico de acceso a la información
y empezar ahí. No se trat a de de empezar un proceso masivo y que lleve al
gigantismo. Se necesita empezar con un pequeño éxito y export arlo a otros
depart ament os y áreas. El éxit o lleva al éxito. Esto llena de satisfaccn y
orgullo a t odos los implicados y los usuarios demandarán nuevas
funcionalidades.
Como dice Coolidge de AMR Research. Las empresas, ant es de correr,
necesit an andar .
Además esto es muy útil porque nos puede dar una información muy valiosa
sobre el ROI que se puede obtener y la cant idad de dinero que se podrá
dest inar a la compra final de soluciones informáticas.
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Lo que suele ocurrir en la mayor part e de los casos, es que las empresas
confían en los vendedores y partners para que les hagan estas estimaciones
iniciales. Una vez que el sist ema está en funcionamiento se intent an
identificar unas mét ricas que pueden servir de referencia para medir el valor
del nuevo sist ema. Un ej emplo, serían las métricas que nos informan del
ahorro de t iempo y de mano de obra que se ha obt enido al poder aut omatizar
algunas tareas que ant es se realizaban de forma manual.
Sin embargo, también es ciert o, que muchos de los beneficios son intangibles
y difíciles de medir, salvo que los managers sean muy avezados. Por ej emplo:
¿Cómo se puede medir el valor de la información?,¿La aut omatización de
tareas puede suponer una pérdida de control?
Un ejemplo práctico: Eneco Energy
Eneco Energy, proveedor de gas y elect ricidad a más de dos millones de
empresas y usuarios particulares es una de las t res mayores empresas
energét icas de Holanda en términos de vent as y cuot a de mercado. Con sede
en Rót t erdam, opera en cinco divisiones y en sect ores diferentes. Una de sus
divisiones ENECO Ret ail sirve a los consumidores part iculares y pequeños
negocios y t iene como principal obj etivo mej orar la ret ención de los client es.
Por ello, sen Ton van den Dungen, manager of business intelligence &
control, necesitan saber todo sobre el comportamiento de dichos
consumidores: Qué client es les est án dej ando, cuáles están llegando nuevos,
cuáles son los más rentable, et c
Si se consigue unir toda la información disponible a las métricas más
important es relativas a los clientes se pueden establecer unas alert as que nos
ant icipen que clientes pueden dej ar la compañía y realizar acciones
correct oras para evit arlo.
Al mismo t iempo, ENECO Retail quería monit orizar y medir t odos los procesos
de t ipo front-end y back-end que se realizaban en modo de outsourcing.
Un ej emplo de todo ello, era el nivel de sat isfacción del client e que se podía
medir a través del número y t ipo de llamadas que realizaba al call cent er.
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Se necesit aba conseguir una gran fot o de ese nivel de sat isfacción y que fuera
homogéneo a lo largo de la empresa. One version of the trut h .
En 2003, ENECO decidió ut ilizar un sist ema Balance Scorecard como base de
un sist ema CPM (Corporate Performance Manager). También conocido como
BPM (Business Performance Manager). El obj etivo era manej ar la empresa en
base a decisiones t omadas según reponsabilidades y t omadas sen criterios
cuant ificables y numéricos. Al mismo t iempo, se t enían que definir una serie
de obj et ivos que permitieran ver el grado de cumplimiento de la estrat egia.
Para realizar est o, se pregunt ó a todos los managers de la empresa cual era la
información que realmente necesit aban,
En 2004 se decidió crear un ent orno Dat aWarehouse. Posteriormente fue
adiendo nuevas funcionalidades de reporting, análisis, et c
Con est e enfoque increment al, Eneco Ret ail consiguió un sist ema int egrado y
único de monit orización de t oda su información de Ret ail y, a comienzos de
2005, ya pudo migrar a un ent orno completo de Market ing basado en
información
Tras año y medio, Dungen, considera que se ha hecho un gran t rabaj o al poder
tomar ahora t odas las decisiones basadas en dat os y cifras, hasta las más
difíciles como el nivel de satisfacción de los usuarios.
ENECO tiene ahora una visión complet a del comport amient o de sus client es:
qué productos compran, cómo pagan, que ot ros productos les gust aría
comprar, que clientes son los más valiosos, et c
5. Siete (7) consejos prácticos para iniciar una correcta estrategia de
Inteligencia de Negocio.
Leer y solicit ar la información que los propios vendedores ofrecen sobre
est rategia. Sus documentos suelen ser muy completos y plagados de
ej emplos reales.
Suscribirse a la información que divulgan por Int ernet port ales como
The Data Warehouse Inst it ut e, B-EYE Network y Todo BI.
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Conocer y evaluar el mercado de Bi para elegir al vendedor y part ner
más adecuado a las necesidades de la empresa.
Acudir al mayor número de seminarios y conferencias sobre Inteligencia
de Negocio, en donde se puede conseguir información de primera mano
de los intervinient es.
Leer libros sobre el tema de los grandes gurús de la mat eria.
Hacer un grupo de trabaj o de alt o nivel con el direct or de la empresa,
el direct or t écnico, financiero y comercial para est ablecer los obj etivos
generales de la estrat egia de la empresa en Business Int elligence.
Convert ir la Int eligencia de Negocio en algo priorit ario dent ro de la
Organización.
En su puesto de trabajo, él es el Director General
En su empresa, la gestión del Rendimiento pone la excelencia al alcance de todos
Una nueva escala de rendimiento empresarial.
Ayude a su empresa a alinear su operativa diaria con sus objetivos estratégicos, analizando
y controlando la evolución de los distintos parámetros de su negocio y sus objetivos por
medio de alertas y cuadros de mando, los componentes clave de la única plataforma
integrada de business intelligence del mundo. La excelencia llega ahora a todas partes.
El logotipo de Business Objects es marca comercial de Business Objects SA, © Business Objects SA. Reservados todos los derechos. www.businessobjects.com
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3. Los mejores artículos de Todo BI: “1 año de
Business Intelligence”
Empecemos ¿Qué es Business Intelligence?
Desafort unadamente, est e t érmino no t iene nada que ver con el índice de
inteligencia medio de la gente que ocupa los despachos y las salas de reunión
ej ecutivas en las mej ores empresas del mundo. De hecho, la int eligencia de
negocio (BI) t iene que ver con los datos y aplicaciones de un negocio para
entenderse mej or. Semej ant e a la int eligencia militar, que procura ent ender
al enemigo, la int eligencia de negocio versa sobre t odo alrededor de si mismo.
Específicament e, los sist emas de la inteligencia de negocio se basan en crear
modelos informáticos de negocio de modo que pueda funcionar más
eficient emente.
El almacenamiento de los datos est á en la base de los procesos de la
inteligencia de negocio. En el mundo de ETL, la inteligencia de negocio se
refiere generalment e al espacio ent ero de los sistemas de la base de datos,
del soft ware, del análisis, y de la evaluación del usuario que pretende
entender y evaluar un negocio.
Hay generalment e unos o más usos analít icos del soft ware (por ej emplo,
Business Obj ects, Cognos, o Microstrat egy ).
Los sistemas del BI se diferencian de sist emas operacionales en que están
opt imizados para preguntar y divulgar sobre datos. Est o significa típicamente
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que, en un Datawarehouse, los datos est án desnormalizados para apoyar
pregunt as de alto rendimient o, mient ras que los sistemas operacionales
generalmente se normalizan complet amente para apoyar int egridad de
referencia y para insertar dat os cont inuament e. Los procesos de ETL que
cargan sist emas del BI tienen que t raducir del sist ema operacional
normalizado a desnormalizado. Y, t ípicamente, t ienen fallos severos de
funcionamiento debido a que no deben degradar el funcionamient o de los
sist emas operacionales, y no deben prohibir el acceso al almacén.
Por eso surge el Business Int elligence, basado en nuevas estruct uras de
análisis, básicamente multidimensional, en contrast e con el relacional.
Para más información podeis consultar con Glenn Campbell
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MOLAP, ROLAP, HOLAP no es solo jerga.
Vamos a suponer que hemos realizado un análisis detallado de las
necesidades de la empresa, se ha hablado con t odos los interlocut ores y
usuarios, hemos ident ificado las necesidades de reporing y acceso, y
finalment e, tenemos claro el modelo (que variables, formulas, dimensiones..)
vamos a incluir.
Es en est e moment o cuando nos plant eamos la pregunta clave: ¿Qué método
de almcenamiento vamos a utili