Concepto de inteligencia de negocios.

2016

mercadotecnia electronicaMARIA GUADALUPE NAVARRO TORRES

instituto tecnologico de matehuala | CARRANZA CONTRERAS FRANCISCO DE JESÚS

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.

CONCLUSIÓN

En conclusión, Business Intelligence es una herramienta moderna y de nueva generación, disponible 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 de los 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.

Lo anterior en conjunto con el comercio electrónico va de la mano para las empresas en la actualidad, desde el punto de vista de comunicaciones, defino al comercio electrónico como la entrega de información, productos ó servicios y pagos por medio de redes o cualquier otro medio electrónico. El comercio electrónico consiste en realizar transacciones comerciales electrónicamente y en la transmisión electrónica de datos, incluidos textos e imágenes, cualquier actividad en la que las empresas y los consumidores interactúan y hacen negocios entre sí por medio de los medios electrónicos. Comprende actividades muy diversas, como comercio electrónico de bienes y servicios, suministro en línea de contenidos digitales, subastas, entre otros.

El comercio electrónico ha ido evolucionando, de ser un simple catálogo de productos o servicios, construido a partir de una página web, con un poco de mantenimiento a llegado a convertirse en uno de los medios más indispensable para realizar ventas y generar ganancias, el mercado se ha ido asentando en muchos casos en el modelo de negocio que pasa a ser un medio más para llegar al cliente que en las empresas tradicionales.

BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA:

http://www.deltaasesores.com/estadisticas/estrategia/3265-fuentes-para-aplicaciones-de-inteligencia-de-negocios-bi

http://itvh-jamv-mercadotecnia-electronic.blogspot.mx/

http://www2.rhernando.net/modules/tutorials/doc/bd/dw.html

http://www.cavsi.com/preguntasrespuestas/que-es-almacen-datos-data-warehouse/

http://alma-lizet.blogspot.mx/2011/11/unidad-v-inteligencias-denegocios.html

http://www.microstrategy.com.mx

http://www.eumed.net/libros-gratis/2011a/896/TABLEROS%20DE%20CONTROL.htm

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/sistemas_soporte_decisiones.aspx