El reto de los datos: Una rápida mirada al BI

datos

En los últimos años, a medida que la tecnología avanza y las áreas de negocios utilizan modernas soluciones para el mejor soporte de sus procesos, se ha venido intensificando el uso de conceptos como Data Mining, Data Discovery, Big Data, Data Visualization, Data Science, entre otros, a los cuales las empresas peruanas no son ajenas; tal vez la mayoría de las personas hemos oído los términos; sin embargo cuántos realmente conocemos el significado, entendemos las diferencias entre ellos y cuántos de nosotros hemos podido aplicar dichos conceptos en las organizaciones que representamos.

Actualmente el panorama en los negocios es mucho más competitivo y agresivo que antes, es por esto que una de las soluciones que las organizaciones toma en cuenta es implementar una solución de BI como la herramienta para disponer de información confiable para una mejor toma de decisiones. Sin embargo, antes revisar la herramienta o metodología que vamos a usar, vale la pena tomar en consideración algunos puntos importantes.

Sobre esto, existen tres puntos críticos que usted necesita evaluar primero dentro de su organización antes de encaminarse en un proyecto de BI:

  1. El nivel de compromiso y respaldo del proyecto de la alta dirección.
  1. Cuáles son las necesidades del negocio para implementar un BI.
  1. La cantidad y la calidad de los datos disponibles (Los datos pueden llegar a ser obtenidos de la empresa, departamento o el usuario).

Teniendo claridad sobre esto, podemos pasar a resumir algunos conceptos básicos que parten del BI y cuál de ellos se adapta mejor en organizaciones que recién se inician o que ya están encaminadas y desean ir un paso más allá de la inteligencia de negocios.

 

inteligencia de negocios

 

Cómo funciona el BI

Podemos decir que el BI utiliza las tecnologías, los procesos y las aplicaciones para analizar datos y procesos de negocios en su mayoría internos y estructurados, los cuales podemos dividir en dos grandes segmentos.

Data Warehouse & Business Intelligence

Uno de los pilares más importantes del BI son los datos obtenidos de un “Data Warehouse” o los “Data Smart” (pequeñas fuentes de datos departamentales). Sin embargo, no todos los “Data Warehouse” se utilizan para inteligencia de negocios, ni todas las aplicaciones de inteligencia de negocios requieren un almacén de datos (hoy en día contamos con tecnologías que, en parte, eliminan la necesidad de un DW, pero no prescinden de ella completamente).

El disponer de un DW nos permite contar con datos confiables sobre todo a un nivel estructurado y granular, preparado para realizar diversas consultas del negocio y lo más importante, disponible para conectar las diferentes herramientas de análisis que existen en el mercado, dando continuidad analítica a la organización durante los siguientes años.

Una de las recomendaciones a seguir es determinar qué tan complejo es el negocio y cuantos cambios puedan darse conforme la organización adopte nuevas estrategias (Su base de datos también verá la necesidad de actualizarse a esos cambios), recuerde, un proyecto de DW puede tomar meses o incluso años, lo bueno es que hoy en día contamos con herramientas que permiten automatizar la integración de diversas fuentes de datos y construir muchos de los procesos de generación de código ETL y hasta el repositorio con datos poblados, reduciendo el tiempo de meses a prácticamente semanas.

Business Intelligence y Business Analytics

Forrester Research define el mercado de la inteligencia de negocios refiriéndose sólo a las capas superiores de los componentes de la arquitectura de un BI, tales como informes, análisis y cuadros de mando que permiten tomar decisiones concretas, obtenidas de los datos generados por los sistemas y procesos transaccionales del negocio.

Thomas Davenport ha argumentado que la inteligencia de negocio debe dividirse en consultas, generación de informes, herramientas de “alerta” y análisis de negocios. En esta definición, análisis de negocios es el subconjunto del BI basado en estadísticas, la predicción y la optimización (conceptos que van mucho más orientados a organizaciones con complejas demandas de requerimientos de información, que van desde encontrar patrones de comportamiento en sus clientes a simulación de escenarios y analítica predictiva).

Además de lo anteriormente dicho, la inteligencia de negocios también puede proporcionarle a su organización un enfoque “pro-activo”, tal como las funciones de alerta se utilizarían para alertar a los usuarios de los objetivos que no se están cumpliendo por medio de los KPI o desarrollar escenarios que partan de modelos matemáticos para realizar analítica predictiva, que es el segundo paso de la inteligencia de negocios.

Herramientas de BI:

Muchas herramientas de BI están disponibles hoy en día y la mayor parte de las organizaciones vienen usando por ejemplo:

  • Hojas de cálculos: Es el tipo de herramienta por excelencia para iniciarse en la analítica de datos, dispone de un buen número de funciones que permitirá a usuarios analistas del negocio responder una serie de preguntas a través de reportes y diferentes objetos visuales para el mejor entendimiento de los datos, pero recuerde, el error humano puede estar presente, campos ocultos, fórmulas y/o cifras que olvidemos eliminar pueden darnos información confusa o errónea. El orden y la concentración son cruciales para no caer en el desarrollo de interminables hojas de cálculo.
  • Software para el desarrollo y presentación de informes y consultas: Estas herramientas son prácticas, rápidas de utilizar a un costo muy asequible, permiten extraer, clasificar, resumir y presentar datos seleccionados desde varias fuentes, que pueden ser hojas desde cálculo, bases de datos o un DW. Estamos seguros de que los usuarios agradecerán contar con datos en un formato y presentación distinta a los ya conocidos y que podemos apreciar en presentaciones de Power Point o Excel.
  • Software para desarrollar “Dashboards”: Un concepto muy importante y la gran tendencia hoy en día, que es la de presentar la información de forma resumida, concisa y, sobre todo, visualmente atractiva. Un tablero de control moderno cumple con presentar lo que vemos en reportes de filas y columnas de millones de registros a objetos visuales de alto impacto que pueden mostrar escenarios complejos, pero de una fácil interpretación y compresión para los tomadores de decisiones. Recuerde, un tablero de control con gráficos y filtros bien diseñado, vale más que mil palabras o la intuición. 
  • Herramientas para “Minería de Datos”: Las herramientas para trabajar minería de datos son muy valiosas, potentes, complejas y son más exclusivas para el segmento corporativo grande y en donde los resultados obtenidos pueden ayudar a mejorar muchos de los grandes procesos internos, analizar escenarios complejos y/o generar nuevas estrategias de negocios para conseguir importantes beneficios. Minería de Datos no es para todos, está reservado a un número limitado de usuarios, especialistas en estadística y preparados para analizar y encontrar patrones en grandes volúmenes y conjuntos de datos. 
  • Software para automatizar el desarrollo de los “Data Marts y/o Warehouse”: La base del BI puro y duro es el DW, por lo tanto toda empresa mediana y grande (incluso pequeña) debería disponer de un segundo repositorio preparado para el análisis, no solo para integrar diferentes fuentes, sino también para contar con datos limpios y adaptar las reglas del negocio para que los tomadores de decisiones puedan disponer de estos en un solo lugar. Contar con un DW le dará una sólida base que le facilitará conectar cualquier herramienta de análisis y sacar el máximo provecho de la información obtenida, además de poder realizar analítica descriptiva y predictiva, dependiendo de la herramienta que use. Tome en cuenta que actualmente ya existen herramientas de automatización de DW, que deberían ser las más recomendables para este tipo de proyectos siempre y cuando el factor tiempo y costo sea una variable muy importante a considerar. 
  • Herramientas para masificación de información: Iniciarse en el BI puede tomar tiempo, esfuerzo y dinero, pero no por ello debemos sentarnos a esperar (Gartner nos recuerda que, durante los últimos 5 años, la analítica ha sido la prioridad de TI y hoy más que nunca las organizaciones necesitan de su implementación). Felizmente, la tecnología facilita cada vez más el desarrollo de nuevas herramientas que están enfocadas a la realidad de muchas empresas, debido a esto es que hoy en día podemos contar con tecnologías económicas que lo ayudarán a implementar un sistema de Reportes y BI completo. Todo esto sin perder la perspectiva de las necesidades actuales de información de las áreas de negocios tales como reportes, tableros de mando, kpi, masificación de información vía web y/o la conexión de los resultados a través del Excel.

Posiblemente para algunas empresas que entiendan bien el concepto y sepan cómo aplicarlo, la solución será adquirir la herramienta más potente del mercado, para otras que recién inician, será mejor entender que adoptar el concepto de análisis de datos toma tiempo y que podemos tomar en consideración realizar progresivamente dicha adopción, buscando la herramienta que más se adapte a nuestras necesidades.

Creemos fielmente que podemos ser prudentes escogiendo una tecnología que permita introducirnos al mundo del análisis de datos de tal manera que nos acompañe en este largo proceso, hasta que hayamos desarrollado conceptos como Reporting y Business Intelligence y podamos avanzar hacia otros conceptos que darán mayores beneficios a la compañía.


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