La inteligencia de negocios es la parte de la gestión empresarial encargada de la recogida, procesamiento y presentación de información relevante que facilite la toma de decisiones.
Nace así el concepto de Inteligencia de Negocio (Business Intelligence):
No es una tecnología
Es un conjunto de sistemas de información que trabajan de forma coordinada.
Sistemas de almacenamiento de datos (data warehouse)
Sistemas de minería de datos (data mining)
Herramientas de procesamiento analítico de datos (OLAP)
Sistemas de administración de conocimiento (KBS)
Herramientas de consulta y reporte de datos
Tableros de información (Dashboards).
“ Inteligencia de Negocio se refiere al proceso de convertir datos en conocimiento y conocimiento en acciones para crear la ventaja competitiva del negocio “
Actualmente la inteligencia de negocios suele asociarse a las tecnologías de la información, aunque en realidad incluyen un campo mucho más amplio. La tecnología es simplemente una forma de facilitar esta función. De hecho todas las empresas e instituciones cuentan con un sistema de inteligencia de negocios, muchas veces manual, aunque puede que no sean totalmente conscientes de este hecho.
Además de proporcionar la información que los usuarios del sistema necesitan, los modernos sistemas de inteligencia de negocios son capaces de detectar amenazas y oportundiades de manera automática y notificárselas al usuario adecuado en cada momento. Esta es una funcionalidad más reciente que se implementa mediante sistemas de alerta que se "disparan" cuando algún valor o parámetro establecido se sale de los márgenes de seguridad establecidos.
Un sistema de inteligencia de negocios se compone de fuentes de información, modelos, usuarios y medios técnicos. La función principal del sistema es recopilar información de todas las fuentes relevantes, validarla, procesarla y entregarla en el formato adecuado a los usuarios que la necesiten. El modelo de datos nos define la forma de procesarlos para convertirlos en información. La eficacia de un sistema de inteligencia de negocios, se puede medir en base a varios parámetros:
1. Rapidez
Es la capacidad del sistema para ofrecer la información solicitada en el menor tiempo posible. No hay que olvidar que el valor de la información depende muchas veces de su momento de consumo. La información ha de estar disponible en el momento en que se neceista, tenerla más tarde muchas veces le quita todo su valor.
Para lograr esto no sólo es necesario un sistema potente, también es necesario crear un modelo de datos o capa lógica con la flexibilidad suficientes como para poder dar respuestas a cualquier clase de preguntas que pueden surgir durante la explotación del sistema.
2. Fiabilidad
Se refiere a la calidad de la información. Un sistema que no ofrezca información fiable puede conducirnos a tomar decisiones erróneas.
Muchas veces la información de valor se obtiene a partir de fragmentos que han de ser agregados y procesados, en este proceso la integridad de los datos puede ser alterada. Para ofrecer una mayor fiabilidad a los usuarios el proceso de tratamiento de los datos ha de tener un cierto nivel de transparencia y trazabilidad, permitiendo a partir de qué datos se ha obtenido una información y a qué tratamiento han sido sometidos esos datos para llegar al resultado ofrecido.
3. Nivel de abstracción
Es la capacidad de dar respuesta a preguntas complejas
en base al procesamiento de unidades más pequeñas de información. Ej. Para saber la media de pedidos devueltos por semana, hay que localizar todos pedidos devueltos en los registros de la empresa de un años y y dividirlo por el número de semanas. En la medida en que el sistema pueda realizar más tareas de este tipo, más trabajo evitará a los usuarios.
Nuevamente para que un sistema pueda ofrecer un alto
grado de abstracción es necesario diseñar un modelo de datos sólido. Además de eso es necesario tener un nivel de comprensión elevado de la lógica del negocio y del papel que desempeñan cada uno de los datos aportados.
Un ejemplo también típico de nivel de abstracción
es la capacidad de saber los beneficios de una empresa en base a los múltiples apuntes de ventas y de gastos de todo un año. En este caso utilizamos miles de datos, que por si sólos tienen muy poca significación para poder lograr una información relevante que facilitará la toma de decisiones. |
4. Navegación en profundidad
Es la capacidad de pasar de cuestiones más globales o a otras más concretas. Por citar un ejemplo, podemos estar consultando las ventas globales de la compañia por meses, si desde ese informe podemos acceder mediante un enlace sobre las ventas de ese mes por clientes, entonces decimos que tiene profundidad, ya que nos permite navegar por los datos de manera relacionada conforme nos van surgiendo inquietudes.
Siguiendo con el ejemplo del informe sobre beneficios, un report con navegación en profundidad debería permitirnos acceder fácilmente a ventas por productos, gastos por departamento, ventas por mes y así. Esto es navegación en profundidad. Si por ejemplo desde las ventas anuales, pudiéramos acceder a las ventas por mes de cada producto estaríamos añadiendo un nivel más de profundidad.
5. Presentación de la información
Cuanto menos esfuerzo necesite el usuario para interpretar la información, mejor será el rendimiento del sistema en este aspecto. En este apartado es clave el esfuerzo hecho en el diseño visual de los informes, cuadros de mandos y otros elementos de visualización. No solamente se trata de conseguir que los informes tengan un buen aspecto, lo que se busca es que la estructura visual facilite la interpretación. Más allá de una simple cuestión estética, un buen trabajo en la presentación de informes mejora el retorno de la inversión de nuestra solución BI.
Si tenemos dos informes sobre un mismo asunto el mejor será aquel que requiera de menos de tiempo para su comprensión por parte del usuario.
La inteligencia de negocios (business intelligence), es un concepto altamente relacionado a la buena planeación y estrategia comercialde cualquier organización de cualquier índole y tamaño.
Para entender mejor el concepto de la inteligencia de negocios y su potencial aplicación en una pyme, les mostramos en este post una serie de tres videos creados por Salvador Ramos para su blog, en los cuales el mismo explica claramente (y en español) la conceptualización de business intelligence. En concepto, la inteligencia de negocios se refiere al uso de los datos de una empresa para facilitar la toma de decisiones mediante la comprensión del funcionamiento actual y la anticipación de acciones para dar una dirección operativa optima a la empresa. Veamos la segunda parte del video de business intelligence.
Existen herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de los datos de producción y operación cotidiana, con información relacionada con la empresa o sus ámbitos y con datos económicos. Mediante las herramientas y técnicas ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran, preparan (homogeneización de los datos), y cargan en un almacén de datos.
La inteligencia de negocios es un recurso poco aplicado en las pymes y más en la gran empresa; pero esto no es debido a que no aplique, sino a que las gerencias dentro de las pymes la encuentran como una práctica complicada y por ello comúnmente no la implementan. Veamos la tercer y ultima parte del video.
La Inteligencia de Negocios es el conjunto de productos y servicios que permiten a los usuarios finales acceder y analizar de manera rápida y sencilla, la información para la toma de decisiones de negocio a nivel operativo, táctico y estratégico.
El término Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) hizo su aparición en 1996 cuando un reporte de Gartner Group dijo textualmente lo siguiente:
By 2000, Information Democracy will emerge in forward-thinking enterprises, with Business Intelligence information and applications available broadly to employees, consultants, customers, suppliers, and the public. The key to thriving in a competitive marketplace is staying ahead of the competition. Making sound business decisions based on accurate and current information takes more than intuition. Data analysis, reporting, and query tools can help business users wade through a sea of data to synthesize valuable information from it - today these tools collectively fall into a category called "Business Intelligence."
Para el año 2000, la Democracia de la Información emergerá en las empresas de vanguardia, con las aplicaciones de Inteligencia de Negocios ampliamente disponibles a nivel de empleados, consultores, clientes, proveedores y el público en general. La clave para surgir en un mercado competitivo es mantenerse delante de sus competidores. Se requiere mas que intuición para tomar decisiones correctas basadas en información exacta y actualizada. Las herramientas de reporte, consulta y análisis de datos pueden ayudar a los usuarios de negocios a navegar a través de un mar de información para sintetizar la información valiosa que en él se encuentra - hoy en día esta categoría de herramientas se les llama "Inteligencia de Negocios"
Es una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), usualmente residiendo en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales.
El concepto de BI no es nuevo, desde que la idea fue introducida a mediados de los años 60, no ha dejado de evolucionar a soluciones más efectivas y adaptadas al nuevo entorno tecnológico imperante. Con el precio del hardware en franco descenso, procesadores más potentes, la hegemonía de Internet-Web y software de gestión más eficientes, el concepto de inteligencia de negocio (BI) se coloca al alcance de muchas organizaciones modernas quienes están interesadas en maximizar sus inversiones en el área informática.
El DSS (Decision Support Systems) fue el origen de todo, luego aparecieron conceptos similares tales como los EIS (Executive Information Suystems), hasta llegar al estado del arte actual, los BIs y BI-Web. Los pioneros del campo fueron el Dr. Ralph Timbal, considerado el Dr. del DSS, y Bill Inmon, considerado el padre del Data Warehouse.
BI (Business Intelligence) es una necesidad del negocio. Entre las principales razones que justifican una inversión en BI se pueden señalar:
- Visibilidad de lo que está pasando en el negocio
- Informes / reportes centralizados
- Análisis de tendencias, análisis y “predicción” del futuro
- Toma de decisiones efectivas sobre productos que funciona y lo que no funciona
- Centraliza datos dispersos
- “Valida” sistemas transaccionales
Los principales “productos” de BI usualmente son los siguientes:
- Cuadros de Mando Integrales,
- Dashboards corporativos,
- KPI (Key Performance Indicators),
- CPI (Corporate Performance Indicadotors),
- Reportes, informes y gráficos de todo tipo, entre muchos otros.
Por el contrario, los insumos de BI es la inmensa “estela” de datos que va dejando la empresa de sus operaciones diarias, así como las interacciones de ésta en los distintos medios propulsados por Internet. . Podríamos afirmar que la empresa está cimentada sobre una inmensa “mina” de datos o “yacimiento” de datos, explotarla y obtener que los datos se conviertan en información de valor es el reto de los proyectos de BI. Su implantación requiere de un análisis, diseño e implementación cuidadosa. Usualmente las empresas emprenden proyectos de BI corporativos, o Data Warehouse corporativos. Tienden a ser por rango o nivel de necesidad de la información: Estratégica, de Gestión u Operacional.Desde un punto de vista tecnológico, el elemento central de BI suele ser un data warehouse o data marts (o ambos). Son grandes bases de datos corporativas que albergan datos agrupados y procesados usualmente por dimensiones: región, tiempo, producto, unidad de negocio, entre otras.
Los proyectos de inteligencia de negocios suelen iniciarse a través de la alta dirección, los departamentos de planificación estratégica, finanzas o de marketing, y requieren el concurso de informática para su implementación. Aun cuando cada vez más existe la tendencia que las unidades de negocios impulsen proyectos de Business Intelligence & Big Data por su propia iniciativa, generando el temido concepto para IT conocido como IT Shadow.
Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un reservorio de business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas tradicionales como MS Excel. De lo que se trata es de explotar al máximo las potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la inversión del negocio.
Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto de minería de datos (Data Mining & el Big Data) son los más apropiados para realizar una explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los datos.
En conclusión, Business Intelligence & Big Data son herramientas modernas y de nueva generación, disponibles a los gestores y directores del negocio quienes tienen la necesidad de analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de predicción, y con ello estar un paso adelante de sus competidores y mejorar los resultados empresariales. Al fin y al cabo ese es el fin último de la tecnológica, mejorar el rendimiento y productividad de la organización.
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Las principales características que limitan estos sistemas son:
- Gran rigidez a la hora de extraer datos.
- Necesidad de conocimientos técnicos para la generación de nuevos informes o métricas.
- Largos tiempos de respuesta.
- Deterioro en el rendimiento del Sistema cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo de la empresa.
- Falta de integración debido a que muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información y sus bases de datos no suelen estar integradas.
- Datos erróneos, obsoletos o incompletos.
- Problemas para adecuar la información al cargo del usuario.
- Ausencia de información histórica.
“Es el conjunto de procesos tecnológicos que transforman datos en conocimiento”
Para superar todas estas limitaciones surge el Business Intelligence apoyándose en un conjunto de herramientas tecnológicas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el almacenamiento de los datos generados en una organización para su explotación directa (reporting, análisis OLAP, mineria de datos, etc.) o para su análisis y conversión en conocimiento como soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.
Por lo tanto, se puede definir al Business Intelligence como el conjunto de procesos tecnológicos que transforman datos en conocimiento para lograr una mayor competitividad.
¿Qué es Inteligencia de Negocios?
Una interesante definición para inteligencia de negocios o BI, por sus siglas en
inglés, según el Data Warehouse Institute, lo define como la combinación de
tecnología, herramientas y procesos que me permiten transformar mis datos
almacenados en información, esta información en conocimiento y este
conocimiento dirigido a un plan o una estrategia comercial.
La inteligencia de
negocios debe ser parte de la estrategia empresarial, esta le permite optimizar la
utilización de recursos, monitorear el cumplimiento de los objetivos de la
empresa y la capacidad de tomar buenas decisiones para así obtener mejores
resultados.
¿Por qué Inteligencia de Negocios?
¿Cuáles son algunos de los padecimientos que enfrentan las empresas hoy día?
• Tenemos datos pero carecemos de información – Es importante almacenar los
datos de clientes, empleados, departamentos, compras, ventas, entre
otros en aplicaciones, sistemas financieros o fuentes de datos. Si
queremos que nuestra empresa tenga mayor ventaja sobre la
competencia esta gestión no es suficiente. Necesitamos profundizar el
nivel de conocimiento de nuestros clientes, empleados, operaciones para
así, tener la capacidad de encontrar patrones de comportamiento,
monitorear, rastrear, entender, administrar y contestar aquellas
interrogantes que me permitan maximizar el rendimiento de nuestra
empresa
• Fragmentación – Poseen aplicaciones independientes a través de todos los
departamentos pero se carece de una visión global de la empresa. Tal
vez por la incapacidad de las herramientas de BI de integrar fuentes de
datos heterogéneas. Esto limita a la empresa a tomar decisiones
importantes sin tener todos los elementos imprescindibles a la mano. Esta
fragmentación conduce a lo que se llama diferentes versiones de la
verdad. Los gerenciales solicitan informes a los distintos departamentos
obteniendo diferentes resultados del mismo informe. La tarea ya no es
solo crear el informe sino justificar de donde y que condiciones se
utilizaron para la creación de este informe. Si el gerencial decide agregar
una nueva variable a esta ecuación, recrear este informe puede conllevar
un esfuerzo de semanas.
• Manipulación manual – La necesidad de generar análisis de negocios e
informes nos ha llevado a utilizar herramientas de BI y/o de reportes que
no son las más confiables. Esta práctica conlleva la exportación de datos
a distintas herramientas que resultan en un proceso lento, costoso,
duplicación de trabajo, poca confiabilidad en los informes, propenso a
errores y sujetos a la interpretación individual.
• Poca agilidad – Debido a la carencia de información, la fragmentación y la
manipulación manual me mantiene en un nivel de rendimiento bajo. Como
dice el dicho: “Justo cuando me aprendí las respuestas me cambiaron las
preguntas..”. Necesitamos de una herramienta lo suficientemente ágil que
se ajuste a las necesidades del negocio.
¿Cuáles son los beneficios de Inteligencia de Negocios?
Dentro del marco de beneficios que representa una solución de inteligencia de
negocios podemos mencionar que esta nos permite:
• Manejar el crecimiento – El reto para las empresas es evolucionar, es crecer
y esto significa “cambio”. Que tan ágiles son mis procesos para enfrentar
los cambios y las necesidades puntuales de la empresa
• Control de costos – El manejo de costos es el detonador que fuerza
muchas empresas a considerar una solución de inteligencia de negocios,
para tener la capacidad de medir gastos y ver esto a un nivel de detalle
que identifique la línea de negocio, producto, centro de costo, entre otras.
• Entender mejor los clientes – Las empresas almacenan toneladas de
información valiosa relacionada a sus clientes. El reto es transformar esta
información en conocimiento y este conocimiento dirigido a una gestión
comercial que represente algún tipo de ganancia para la empresa. Ventas
cruzadas, ventas incrementales, retención de clientes, anticipar nuevas
oportunidades, medición de efectividad de campanas e identificar los
patrones de compras y/o comportamiento de los clientes hacen de la
inteligencia de negocios un elemento vital para lograr los objetivos de la
empresa.
• Indicadores de gestión – Los indicadores de desempeño me permiten
representar medidas enfocadas al desempeño organizacional con la
capacidad de representar la estrategia organizacional en objetivos,
métricas, iniciativas y tareas dirigidas a un grupo y/o individuos en la
organización. Dentro de las capacidades funcionales de los indicadores
de gestión podemos mencionar: el monitoreo, análisis y la administración.
“Monitorea” lo procesos críticos de negocio y las actividades utilizando
métricas que me den una alerta sobre un problema potencial o alguna
gestión que debo realizar. “Analiza” la raíz de los problemas explorando la
información de múltiples perspectivas en varios niveles de detalles.
“Administra” los recursos y procesos para dirigir la toma de decisiones,
optimizar el desempeño. Esto nos permite tener una visión global de la
empresa con la capacidad de dirigir la organización en la dirección
correcta.
¿En qué consiste una solución de arquitectura de Inteligencia de Negocios?
Es importante visualizar de alguna forma que comprende una arquitectura de
inteligencia de negocios. Los primeros dibujos
representan las distintos fuentes de datos (Cubos essbase, bases de datos
Oracle, Sql Server, mainframe, archivos planos, archivos xml, hojas de Excel,
etc.) que pudieran utilizarse para extraer los datos de múltiples fuentes
simultáneamente. El segundo dibujo representa el proceso de extracción,
transformación y carga (ETL). Este proceso es en el que se definen de las
fuentes heterogéneas que campos se van a utilizar, si necesitan algún tipo de
modificación y/o transformación y donde quiero ubicar estos datos, este proceso
se le conoce como “mapping”. El tercer dibujo representa el repositorio de datos.
En este repositorio se encuentran los datos transformados representados
visualmente en modelos multidimensionales, dimensiones y tablas de datos.
Existe un proceso entre el repositorio de datos y la interfase de acceso al
usuario, este es el motor de BI que me permite habilitar componentes,
administrar consultas, monitorea procesos, cálculos, métricas. La interfase de
acceso a usuarios permite interaccionar con los datos, representar de forma
gráfica con aquellos resultados de las consultas y los indicadores de gestión que
fueron construidos.
¿Para qué sirve el Business Intelligence?
Siempre se ha dicho que la Inteligencia de negocios sirve para que “las empresas tomen mejores decisiones y sean más competitivas”, lo cual es cierto y positivo. Sin embargo, para un directivo, además de algo abstracto es casi ofensivo. Es normal que se pregunte:
¿Qué pasa? ¿Ahora no tomo buenas decisiones?¿No son decisiones basadas en datos? ¿No soy capaz de hacer que mi empresa sea competitiva?
Creo que el Business Intelligence no está para hacer más inteligentes a los directivos (o a cualquiera que tome decisiones) y más competitiva a la empresa, creo que el Business Intelligence está para ayudar a los directivos a que hagan más inteligente y más competitiva a su empresa.
En concreto creo que la propuesta la Inteligencia de negocios tienes dos aspectos clave:
- Ahorrar tiempo y dinero.
- Ayudar a tomar mejores decisiones con más y mejor información.
Ahorrar tiempo, porque la inmensa mayoría de las empresas toman decisiones con información, en forma de hojas de cálculo (el omnipresente Excel) o informes a medida, pero suelen ser procesos que llevan mucho tiempo, tiempo que podría invertirse en tareas más importantes y que aporten más valor al negocio. En este sentido el BI estaría para sustituir un proceso manual de gestión de la información por un proceso automático.
Ayudar a tomar mejores decisiones, porque el Business Intelligence pone en manos de las personas que toman las decisiones: más y mejor información, en el momento adecuado y más accesible y visual. Y esto supone una gran ayuda para responder mejor y más a menudo a las preguntas claves del negocio:
¿Cómo van mis ventas? ¿Qué puedo hacer para vender más? ¿Qué puedo hacer para controlar mis costes? ¿Cuál es mi situación financiera y cómo tengo que responder? ¿Qué puedo esperar del futuro?
Visto así, el Business Intelligence se convierte en algo imprescindible en cualquier empresa informatizada, en cualquier empresa que se haga preguntas sobre el futuro, y que necesite información para responder a esas preguntas. Tomar decisiones con información es una necesidad básica de cualquier negocio, y el Business Intelligence es la forma más eficaz de hacerlo.
Quizá hace dos o tres años las empresas podían sobrevivir sin ser verdaderamente competitivas sin dar respuestas de calidad a esas preguntas, pero ahora ya no. ¿Acaso no es ahora cuando hacen falta más empresas, y más inteligentes?
Referencias:
http://openpyme.osl.ull.es/BI/applications
http://www.lantares.com/blog/inteligencia-de-negocio-y-autoservicio-cuando-el-bi-se-encuentra-con-sus-limites
http://www.datadec.es/oracle_bi/
http://www.qlik.com/es-es/
Carlo Vercellis. (2000). Bussiness intelligence. Mexico: WILEY
Malcolm Gladwell. (2008). Inteligencia Intuitiva. Espana: Taurus.
Mauricio Cotes. (2001). La practica de la inteligencia de negocios. Madrid: Ashgate.
Carlo Vercellis. (2000). Bussiness intelligence. Mexico: WILEY
Malcolm Gladwell. (2008). Inteligencia Intuitiva. Espana: Taurus.
Mauricio Cotes. (2001). La practica de la inteligencia de negocios. Madrid: Ashgate.
