2.3 Fundamentos de Inteligencia de Negocios

2.3 Fundamentos de Inteligencia de Negocios

La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI ) se puede definir como el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento.

Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing.

Con la llegada de herramientas tecnológicas para el soporte a la toma de decisiones que facilita ésta tarea a los niveles intermedios y estratégicos de la organización, nace el concepto de Inteligencia de Negocios

Con la Inteligencia de Negocios se puede:

•        Generar reportes globales o por secciones
•        Crear escenarios con respecto a una decisión
•        Hacer pronósticos de ventas y devoluciones
•       Compartir información entre departamentos
•       Análisis multidimensionales
•       Generar y procesar datos
•       Cambiar la estructura de toma de decisiones
•       Mejorar el servicio al cliente

Ventajas de la Inteligencia de Negocio

Control de los costes, al tener una sola solución  que permite manejar fácilmente los distintos  programas que se encuentran en los diferentes  departamentos de su compañía.

Mejora de la colaboración y la calidad de las  decisiones, facilitando el acceso a la información en  todos los niveles de la organización.

La razón por la que la Inteligencia de Negocio ayuda en este  proceso es porque actúa de acuerdo con un método científico.  Esto significa que se basa en los datos en lugar de en simples  conjeturas. Estos datos son recolectados usando formas  justas, exactas e imparciales, organizándolos de una manera lógica con el fin de producir los mejores resultados.

Orienta las soluciones tecnológicas hacia el  usuario, porque reduce los tiempos de aprendizaje  mediante el uso de herramientas de uso cotidiano.

Proporciona una profunda visión del negocio a  través de un sistema integrado de usos: Scorecards, Tableros de instrumentos, Informes, Minera de Datos,  y Almacenamiento Analítico.

Asiste a los ejecutivos para planear y pronosticar  el trabajo, presentando una descripción común de  los procesos del negocio de una compañía.

Aunque casi todas las empresas y organizaciones utilizan las tecnologías de la información en prácticamente todos sus procesos de negocio es moneda corriente que no exista una conciencia real de los costes que esta tecnología supone.

Esto conlleva serias desventajas: Se desperdician recursos tecnológicos.

No se presupuestan correctamente los gastos asociados.

Es prácticamente imposible establecer una política consistente de precios.

El principal objetivo de la Gestión Financiera es el de evaluar y controlar los costes asociados a los servicios TI de forma que se ofrezca un servicio de calidad a los clientes con un uso eficiente de los recursos TI necesarios.

Si la organización TI y/o sus clientes no son conscientes de los costes asociados a los servicios no podrán evaluar el retorno a la inversión ni podrán establecer planes consistentes de inversión tecnológica:

Componentes y Solución de BI

Sistemas Fuentes:

Son los sistemas transaccionales que han sido diseñados fundamentalmente para el soporte de las operaciones del negocio como: Compras, Ventas, Almacenes, Contabilidad, etc. Estos sistemas deben cumplir un requisito fundamental: ya deben de estar consolidados en cuanto al registro de información de las operaciones. No sería limitante si le carece de reportes para toma de decisiones, ya que es ahí el vacio que cubrirá la Inteligencia de Negocios adicionando módulos de gestión para las decisiones operacionales.

Base de Datos Operacionales: OLTP

Los sistemas transaccionales registran o graban las operaciones dentro de las base de datos operacionales (On Line Transactional Process: OLTP). Estos datos permitirán generar información para la toma de decisiones a nivel operacional. Estas bases de datos lo que persiguen fundamentalmente son el registro de transacciones y la consistencia de los datos.

Requerimientos Estratégicos (Plan Estratégico)

Es altamente recomendable tener definido el Plan Estratégico de la Organización. En caso extremo no se obtenga, a partir de las entrevistas se pueden buscar: objetivos, estrategias, indicadores de estrategias que permitan orientar el producto a diseñar. Son bastante útiles además del plan y las entrevistas los reportes de gestión que los tomadores de decisiones poseen para medir su gestión.

Estos requerimientos estratégicos deberán contrastarse con la Base de Datos Operacional, ya que muchos de ellos se obtendrán de esta fuente. En caso no puedan ser obtenidos se recomienda re-estructurar la Base de datos y las aplicaciones, a fin de satisfacer estos requerimientos estratégicos.

ETL (Extraer, Transformar y Cargar –Poblar)

Es el componente que permitirá 2 cosas fundamentalmente

·         Integrar Datos cuando se tengan distintas fuentes (Diferentes manejadores de Base de Datos)

·         Llevar información de las base de datos operacionales a las base de datos dimensionales

Data WareHouse (DWH)

Es el gran almacén de datos que está estructurado para analizar la información, a diferente nivel de detalle, de todos los procesos de negocios que tiene la organización. Es la Base de Datos llamada estratégica o multidimensional. Una vez diseñadas mediante el ETL es poblada o llenada a partir de las Bases de Datos operacionales. El diseño va orientado a encontrar medidas (Por ejemplo: montos vendidos, montos cobrados, horas hombre utilizadas, etc) y dimensiones (Clientes, Productos, Tiempo, Organización, Servicios, etc).

Data Marts

Constituyen una parte de un DWH. Si un DWH está formado por todos los procesos de la organización, un Data Mart constituye un determinado proceso. Por ejemplo podríamos tener un Data Mart para Finanzas, otro para Logística. Pueden ser preparados a partir de un DWH o ser elaborados independientemente.

Tecnologias OLAP (On Line Analytical Process)

Es la tecnología que permite aprovechar como está estructurada la información de un DataMart o un Data WareHouse. Fundamentalmente es una tecnología que permitirá analizar información dinámicamente a los niveles táctico y estratégico basados en Cubos que contienen las medidas y las Dimensiones.

Minería de Datos

Constituyen algoritmos avanzados (estadísticas, inteligencia artificial) que intenta descubrir cosas ocultas en los datos capturados a lo largo de las operaciones del negocio. Es el llamado el descubrimiento del conocimiento y va direccionado al nivel estratégico directamente.

Aplicaciones para Soporte de Decisiones

Van diseñadas para cubrir las decisiones tácticas y estratégicas. En el mercado existen una serie de herramientas que permiten construir estas aplicaciones, que se montan sobre una solución OLAP o Bases de Datos transaccionales.

Sistemas de Información para Ejecutivos

Son sistemas diseñados para la alta dirección y que están basados en alertas o semáforos que indican el estado de un determinado indicador de negocio. Este indicador se le llama KPI (Key Performance Indicator). Estos estados están reflejados en símbolos como un semáforo (rojo, verde, ámbar) entre otros. Generalmente son obtenidos a partir de un Balance ScoredCard.