Introducción a la Inteligencia de
Negocios
La
inteligencia de negocios o Business Intelligence no es otra cosa que la
solución al problema de tener mucha información y no saber que hacer con ella.
Por medio de dicha información se pueden generar escenarios, pronósticos y
reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se traduce en una ventaja
competitiva. La clave para la inteligencia de negocios es la información y uno
de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de
decisiones. En la actualidad hay una gran variedad de software de Inteligencia
de negocios con aplicaciones similares que pueden ser utilizados en las
diferentes áreas de la empresa, tales como, ventas, marketing o finanzaz. Son
muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de una sistema
de BI, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de
toda empresa.
La
inteligencia de negocios se puede definir como el proceso de analizar los
bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o
conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases
de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales
y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la
empresa, apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el
momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de
negocios.
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Un Sistema
de Soporte a la Decisión (DSS)
es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos
de una organización.
En principio, puede parecer que el análisis de datos es
un proceso sencillo, y fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a
medida o un ERP sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen
disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la
información de manera estática, pero no permiten profundizar en los datos,
navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas... etc.
El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del
Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran
parte de las limitaciones de los programas de gestión. Estas son algunas de sus
características principales:
Informes
dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario
no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el
momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales. No
requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede
crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop
o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o
crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de
informática. Rapidez
en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente
suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en
estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el
análisis de grandes volúmenes de información (vease ánalisis
OLTP-OLAP). Integración
entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El
proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión
garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes
unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial
absoluta. Cada
usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se
trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que
tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más
eficiente posible. Disponibilidad
de información histórica. En estos sistemas está a la orden del
día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de
la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de
parámetros de negocio... etc.
Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones
Sistemas de información gerencial (MIS)Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.
Sistemas de información ejecutiva (EIS)Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
Sistemas
de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.
Almacenes de Datos (Data
Warehouse)
Un almacén de datos del inglés data warehouse es una colección de
datos en la cual se encuentra integrada la información de la empresa u
organización. Esta información es de utilidad en el proceso de toma de
decisiones gerenciales.
Un data
warehouse es como el expediente de una empresa con información transaccional y
operacional, que es almacenada en una base de datos diseñada para favorecer
análisis y la divulgación eficientes de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en
línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual.
Los almacenes de los datos contienen a
menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades
lógicas más pequeñas, llamadas los centros
comerciales, dependientes de los datos.
Data Warehousing es el proceso que facilita la creación y
explotación de un Almacén de Datos.
Los
Sistemas de Data Warehousing incluyen funcionalidades como:
- Integración de bases de datos heterogéneas (relacionales, documentales, geográficas, archivos, etc.)
- Ejecución de consultas complejas no predefinidas visualizando el resultado en forma gráfica y en diferentes niveles de agrupamiento y totalización de datos.
- Agrupamiento y desagrupamiento de datos en forma interactiva.
- Análisis del problema en términos de dimensiones.
- Control de calidad de datos.
Características
del Almacén de Datos
- Organizado en torno a temas. La información se clasifica en base a los aspectos que son de interés para la empresa.
- Integrado. Es el aspecto más importante. La integración de datos consiste en convenciones de nombres, codificaciones consistentes, medida uniforme de variables, etc.
- Dependiente del tiempo. Esta dependencia aparece de tres formas:
La información representa los datos sobre un
horizonte largo de tiempo.
Cada
estructura clave contiene (implícita o explícitamente) un elemento de tiempo
(día, semana, mes, etc.).
La
información, una vez registrada correctamente, no puede ser actualizada.
- No volátil. El Almacén de Datos sólo permite cargar nuevos datos y acceder a los ya almacenados, pero no permite ni borrar ni modificar los datos.
Arquitectura
Data Warehouse
La
estructura básica de la arquitectura Data Warehouse incluye:
- Datos operacionales. Origen de datos para el componente de almacenamiento físico del Almacén de Datos.
- Extracción de datos. Selección sistemática de datos operacionales usados para formar parte del Almacén de Datos.
- Transformación de datos. Procesos para sumarizar y realizar cambios en los datos operacionales.
- Carga de datos. Inserción de datos en el Almacén.
- Almacén. Almacenamiento físico de datos de al arquitectura Data Warehouse.
- Herramienta de acceso. Herramientas que proveen acceso a los datos.
Estructura
lógica del Almacén de Datos
La
estructura lógica de un Almacén de Datos está compuesta por los siguientes
niveles:
- Metadatos. Describen la estructura de los datos contenidos en el almacén.
- Están en una dimensión distinta al resto de niveles.
- Datos detallados actuales. Obtenidos directamente del procesado de los datos.
- Forman el nivel más bajo de detalle.
- Ocupan mucho espacio.
- Se almacenan en disco, para facilitar el acceso.
- Datos detallados históricos. Igual que los anteriores, pero con datos correspondientes al pasado.
- Se suelen almacenar en un medio externo, ya que su acceso es poco frecuente.
- Datos ligeramente resumidos. Primer nivel de agregación de los datos detallados actuales.
- Corresponden a consultas habituales.
- Se almacenan en disco.
- Datos muy resumidos. Son el nivel más alto de agregación.
- Corresponden a consultas que se realizan muy a menudo y que se deben obtener muy rápidamente.
- Suelen estar separados del Almacén de datos, formando Supermercados de Datos (Data Marts).
Estructura
física del Almacén de Datos
La
estructura física puede presentar cualquiera de las siguientes configuraciones:
- Arquitectura centralizada. Todo el Almacén de datos se encuentra en un único servidor.
- Arquitectura distribuida. Los datos del Almacén se reparten entre varios servidores. Asignando cada servidor a uno o varios temas lógicos.
- Arquitectura distribuida por niveles. Refleja la estructura
lógica del Almacén, asignando los servidores en función del nivel de
agregación de los datos que contienen. Un servidor está dedicado para los
datos de detalle, otro para los resumidos y otro para los muy resumidos.
Cuando los datos muy resumidos se duplican en varios servidores para agilizar el acceso se habla de Supermercados de datos (Data Marts).
Software
Data Warehouse
- Red BrickWarehouse
- Essbase
- PilotDecissionSupport Suite
- Microsoft SQL Server
TABLEROS DE CONTROL.
ANTECEDENTES
DEL TABLERO DE CONTROL.
De
acuerdo con (Brend Afal, 2009), el tablero de control nació como una
herramienta gerencial con el objetivo básico de poder diagnosticar una
situación y de efectuar un monitoreo permanente. Es una metodología para
organizar la información y acrecentar el valor. Tiene la gran ventaja de no
requerir grandes planes estratégicos formales para poder diseñarla.
Las
mediciones de desempeño son de buena ayuda para los directivos a efectos de:
•
Conocer o diagnosticar un estado de situación para no llevarse sorpresas.
•
Comunicar y alinear a la organización a los objetivos globales.
Por
esto es que el Tablero de Control es un sistema muy útil para definir la
estructura de negocio en mediciones de desempeño, con una visión amplia de la
organización y para lograr comunicar e implementar la estrategia reflejada en
dicho modelo.
Se
determinan entonces uno o dos indicadores críticos para monitorear cada FCE y
las relaciones causa-efecto entre ellos para entender el modelo de negocio.
A
partir de la definición de FCE e indicadores, en muchas de estas compañías el
Tablero de Control o Balance Store Card (BSC) como se le conoce en inglés, ha
ido evolucionando a un sistema central de gestión, más complejo, formal e
integral, convirtiéndose en un sistema de mediciones completo para cada uno de
los niveles de la organización integrado con los sistemas de planeamiento e
incentivos.
EL
TABLERO DE CONTROL.
El
concepto de tablero de control parte de la idea de configurar un tablero de
información cuyo objetivo y utilidad básica es diagnosticar adecuadamente una
situación. Se lo define como el conjunto de indicadores cuyo seguimiento
periódico permitirá contar con un mayor conocimiento sobre la situación de su
empresa o sector.
La
metodología comienza identificando como áreas clave a aquellos “temas
relevantes a monitorear y cuyo fracaso permanente impediría la continuidad y el
progreso de su empresa o sector dentro de un entorno competitivo, aun cuando el
resultado de todas las demás áreas fuera bueno” (Alberto Ballvé, 2000).
TIPOS
GENÉRICOS DE TABLEROS.
TABLERO
DE CONTROL OPERATIVO.
De
acuerdo con (Mario Héctor Vogel,1992) es aquel que permite hacer un
seguimiento, al menos diario, del estado de situación de un sector o proceso de
la empresa, para poder tomar a tiempo las medidas correctivas necesarias. . El tablero debe
proveer la información que se necesita para entrar en acción y tomar decisiones
operativas en áreas como: finanzas, compras, ventas, precios, producción,
logística, etc.
TABLERO
DE CONTROL DIRECTIVO.
Es
el que posibilita monitorear los resultados de la empresa en su conjunto y de
las diferentes áreas clave en que se puede segmentarla (Mario Héctor
Vogel,1992). Está más orientado al seguimiento de indicadores de los resultados
internos de la empresa en su conjunto y en el corto plazo.
TABLERO
DE CONTROL ESTRATÉGICO.
Brinda
la información interna y externa necesaria para conocer la situación y evitar
llevarse sorpresas desagradables importantes con respecto al posicionamiento
estratégico y a largo plazo de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992),
TABLERO
DE CONTROL INTEGRAL.
Integra
la información más relevante de las tres perspectivas anteriores para que el
equipo directivo de la alta dirección de una empresa pueda acceder a aquella
que sea necesaria para conocer la situación integral de la empresa (Mario
Héctor Vogel,1992).
Después
de la definición de las áreas y de los indicadores, se deben mencionar los
siguientes conceptos:
Período
del indicador: día, mes, acumulado del ejercicio, proyectado a fin del período
fiscal o para los próximos meses, etc.
Apertura:
forma en la cual se podrá abrir y clasificar la información para acceder a
sucesivos niveles de desagregación, en matrices multidivisionales por producto,
sector geográfico, concepto de análisis, etc.
Frecuencia
de actualización: tiempo que transcurre entre distintas actualizaciones de los
datos. On line, diaria, semanal, mensual.
Referencia:
base sobre la cual se desean calcular las desviaciones. Puede ser un estándar,
la historia, el mes anterior, el promedio de los últimos doce meses, el
presupuesto inicial o revisado, un objetivo o una meta, etc.
Parámetro
de alarma: niveles por encima o por debajo de los cuales el indicador es
preocupante, por ejemplo, más o menos del 5% sobre una base de referencia.
Gráfico:
la mejor forma de representar gráficamente la realidad que muestra la
información: pastel, barras, líneas, etc.
Responsable
de monitoreo: es quien debe informar al nivel superior cuando haya en el
indicador alguna sorpresa desagradable. Es necesario liberar tiempo directivo
para el monitoreo permanente.
Como
todo sistema de mediciones, puede ser muy útil para acortar diferencias entre
lo abstracto y lo concreto, entre el análisis y la síntesis, entre la intuición
y la racionalidad, entre lo intangible y lo tangible, entre lo cualitativo y lo
cuantitativo.
Consultas y reportes
personalizados.
Las
compañías de la actualidad son juzgadas no únicamente por la calidad de sus
productos o servicios, sino también por el grado en el que comparten
información con sus clientes, empleados y socios. Sin embargo, la gran mayoría
de las organizaciones tienen una abundancia de datos, pero una penuria de
conocimiento. Es por ello que surge el concepto de Business Intelligence, el
cual es un concepto que trata de englobar todos los sistemas de información de
una organización para obtener de ellos no solo información o conocimiento, si no
una verdadera inteligencia que le confiera a la organización una ventaja
competitiva por sobre sus competidores. El artículo maneja varios conceptos
desde el enfoque de diversos autores, que enriquecen la idea general de
Business Intelligence, menciona los elementos generales del Business
Intelligence, ilustra el concepto mediante ejemplos prácticos, y por último
marca las mas modernas tendencias del Business Intelligence y la tecnologías de
transmisión inalámbricas
Palabras
Clave: Inteligencia, Business Intelligence, Data Warehousing, Data Mining,
OLAP, Sistema de Soporte para la Decisión, Arquitectura Federada.
La información es el activo mas
importante en los negocios actuales. Esto debido a que el éxito de un negocio
depende de que tan bien conozca a sus clientes, que tan bien entienda sus
procesos internos y que tan efectivo sea para realizar todas sus operaciones
(Anónimo, 2001). Actualmente la información adecuada es el único medio por el
cual una organización puede conocer tales cuestiones
Consulta: Aunque las herramientas de inteligencia del
negocio, los reportes estándar, las planillas de cálculo y las herramientas de
consulta de SQL todos tienen su lugar importante dentro de una organización,
muchos usuarios aún enfrentan brechas de funcionalidad con estas herramientas
en tres áreas claves:
Las
necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos
que no están en warehouse.
La
aplicación no soporta los análisis deseados y volúmenes de datos
Se
requieren significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas
consultas a los datos
Aplicaciones.
Una de las
claras tendencias en el mercado Business Intelligence es la mayor importancia
que los clientes otorgan a visualizar la información de una manera sencilla,
ágil y potente. Todo a la vez
La próxima generación de aplicaciones de
Business Intelligence pretende ir más allá de la provisión de información en gráficos
circulares y estadísticos, para proporcionar representaciones más visuales e
intuitivas de datos y tendencias.
Herramientas como la visualización de datos (en
formatos que van más allá de las simples imágenes estáticas) permiten presentar
información de forma clara y eficaz.
Hasta hace muy poco, el Business Intelligence
era una manera más o menos sencilla de generar informes, listados, análisis, o
"reportes"(¡que horrible palabra!)... Al final, todo era más o menos
lo mismo... Informes tabulares, con filas y columnas llenas de números, y algún
gráfico. Las herramientas más avanzadas permitían añadir alertas semafóricas,
parametrizar el informe, o algún tipo de navegación OLAP (que raramente se
utilizaba)... Este tipo de soluciones ya han llegado a su madurez, y existe muy
poca diferencia entre la oferta de los diferentes proveedores...
Sin embargo, esta manera tradicional de acceder
a la información resulta insuficiente (e ineficiente), y cada vez más las
organizaciones buscan maneras de proporcionar a sus usuarios soluciones para
acceder, analizar y comprender la información corporativa de una manera más
sencilla, dinámica, visual e intuitiva. El cambio es realmente profundo, y
supone una renovación completa en las "interfaces de usuario".
Las gerencias de las compañías
cada día más necesitan tener acceso a herramientas de inteligencia de negocio
para poder tomar decisiones en una economía turbulenta. Según un estudio de
InformationWeek Research y Optimize Research, el 76% de los entrevistados
respondió que la información de ventas es la que utiliza como fuente para estas
aplicaciones. El resultado de la encuesta a cuales son las fuentes de datos
utilizados en estas aplicaciones es como sigue:
1. 76% Ventas
2. 58% Mercadeo
3. 55% Finanzas
4. 54% Operaciones y Logística
5. 30% Compras e Inventarios
6. 25% Información Financiera de Terceros
7. 24% Recursos Humanos
8. 14% Manufactura
9. 10% Ventas o Inventarios de la cadena de suministro
10. 7% Otras fuentes
Es clara la necesidad de
integración de todas las aplicaciones y fuentes de información de la compañía
siguiendo parámetros de no redundancia y uniformidad, como requisito
indispensable para brindar aplicaciones de inteligencia de negocio.
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