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Gestión Analítica de Negocios y herramientas

de Business Intelligence BI

Fundamentos de las herramientas y tecnologías de la Inteligencia de Negocios (BI) El concepto de Business Intelligence (BI) es amplio e incluye mucho más que un set de

herramientas de software y tecnologías de la información. Aunque no existe una

única definición ya que cada proveedor de soluciones de BI podrá dar una

diferente, es necesario entender que esta herramienta de gestión abarca un

conjunto de procesos de negocios y tecnologías que permiten simplificar y mejorar

el uso de al información al interior de una organización. Específicamente, BI provee

las bases de datos en conjunto con un ambiente de análisis asociado – de ahí la

denominación alternativa de gestión analítica de negocios – que pueda soportar y

mejorar la capacidad en la toma de decisiones de la empresa.

Ruben Alzola [Escribir el nombre de la compañía]

[Seleccionar fecha]

DERECHOS RESERVADOS©; REGISTRO N° 202.466 - 23 DE marzo 2011 AUTOR: RUBEN ALZOLA HENZI

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INTRODUCCION

En el mundo empresarial y de negocios, tan globalizado, interconectado y tecnologizado, cualquier

cosa que se pueda hacer, se hará. Esto se traduce en que la intensidad en la competencia por

mercados y clientes será cada vez mayor. Los seres humanos han crecido y evolucionado

psicológicamente hasta un punto en donde se atreven a mostrar su individualidad y a exigir

respuestas – productos y servicios – acordes a este nuevo estado evolutivo, dejando atrás

definitivamente el antiguo concepto de consumo masivo en donde todos, conscientes o

inconscientemente, buscaban ser lo más parecidos al resto. Ahora lo que se busca es la

diferenciación. Ser únicos es lo que tiene valor. Y la tecnología está siendo capaz de responder a

estos nuevos requerimientos al permitir entregar productos y servicios cada vez más diferenciados y

personalizados, mejorando precios, calidad y tiempos de respuesta.

Sin embargo la complejidad de este mundo global, interconectado y tecnologizado está superando

la capacidad de muchas personas y organizaciones de adaptarse. Todos están tratando de

entenderlo. Es necesario entenderlo para poder sobrevivir en este escenario tan dinámico y tan

competitivo. Y entender es conocer, es poseer información. Siendo la cantidad de información

generada tan abrumadoramente grande, un primer acto de humildad necesario para poder

sobrevivir es entender que se requieren herramientas que le ayuden a las personas y a las

organizaciones, a partir de la identificación, ordenamiento y análisis de esta información, a tomar

mejores decisiones con tiempos de respuesta menores, llegando en algunos casos a poder actuar en

tiempo real.

En este mundo, el único bien que no es un commodity es el conocimiento, la creatividad y la

imaginación. El conocimiento es el activo más rentable y es necesario obtenerlo a partir de la fuente

que lo genera: los datos. Y la herramienta que permite la extracción, almacenamiento,

modelamiento y análisis de los datos para una eficiente toma de decisiones se conoce con el nombre

genérico de Business Intelligence (BI).

Se explicará en este paper de una forma sencilla y sin utilizar jerga técnica o tecnológica

innecesaria, en qué consiste esta herramienta de negocios, porque la tendencia es la de nombrar a

las tecnologías agrupadas bajo el concepto de BI como Gestión Analítica de Negocios, cuáles son

los conceptos principales que abarcan estas herramientas, cuál es la estructura de la misma y como

poder integrarla en los proceso de gestión de una organización.


DEFINICION Y CONCEPTOS CLAVES DE BI

DEFINICION DE BI

BI es un término que hace referencia a una variedad de herramientas y tecnologías utilizadas para

recopilar, almacenar y analizar información operacional y transaccional detallada de los procesos

de negocio para poder soportar los procesos de toma de decisiones organizacionales. Así, BI es

ante todo una herramienta de análisis. Pero es más que eso. Un atributo clave que debe tener todo

sistema de BI es la capacidad de proporcionar la inteligencia necesaria para soportar de manera

eficiente las actividades propias del negocio.

Para poder comprender el alcance total del concepto de BI, es necesario cubrir no solo el aspecto

tecnológico sino también de procesos. Así, BI incluye:

Procesos relativos al área tecnológica

- Apoyo en la extracción de datos desde los sistemas operacionales y sus bases de datos

- Limpieza, depuración y transformación de estos datos

- Integración de estos datos en un formato que permita su utilización en los procesos de

análisis

Procesos relativos al negocio:

- Definición de la manera apropiada de analizar los datos para soportar la toma de

decisiones

- Interpretar los resultados de estos análisis

- Diseño de metodologías de generación de reportes y comunicación para reinsertar y

retroalimentar de la mejor manera posible esta información de regreso a la

organización

► Resumiendo se puede afirmar que un sistema de Business Intelligence puede ser entendido

como un conjunto de procesos y aplicaciones que, trabajando sobre una o más bases de datos,

permitirá la exploración de datos y la generación de reportes e informes para poder visualizar,

analizar e interpretar la información contenida en esos datos en forma más eficiente y

amigable.

GESTION ANALITICA DE NEGOCIOS

BI es también conocido y mencionado últimamente como Gestión Analítica de Negocios (en inglés le

llaman “ business analytics” o simplemente “analytics”). Este nuevo concepto refleja con mucha fuerza

y claridad que el objetivo de de estas herramientas de gestión es el de permitir una toma de

decisiones más proactiva, anticipadora y eficiente a partir de análisis de información de negocios.

A su vez el creciente uso de la terminología de Gestión Analítica de Negocios muestra la

consolidación de mercado del uso y adopción de elementos y herramientas de análisis tales como


modelos predictivos y minería de datos, todo lo cual llevará a las organizaciones a modelar sus

estructuras de datos de una manera más profunda y con un sentido de futuro y más predictivo.

ESTRATEGIA Y BI

Es muy importante tener presente que BI es mucho más que un conjunto de aplicaciones o solo una

solución tecnológica conformada por software y hardware. Si una organización desea integrar una

herramienta de BI, esta iniciativa tendrá poca o nula utilidad si no está impulsada por los objetivos

estratégicos de esa organización. La estrategia de una empresa define como esta va a competir en

un mercado determinado y que tiene que hacer – y saber – para construir una posición única,

diferenciadora, que le permita generar una oferta de valor potente. Será a partir de esta

estrategia corporativa que se desprenda el plan estratégico específico de BI, el cual a su vez

definirá los alcances del proyecto de desarrollo e integración de las herramientas y tecnologías

específicas. Así, finalmente se podrá construir la hoja de ruta del proyecto, hoja de ruta que

necesariamente debe ser dinámica y flexible de forma tal que pueda ir adaptándose a los

requerimientos de la organización.

Una reflexión que es necesaria hacer dice relación con lo poco que en general se detienen las

empresas en identificar cuáles son los conocimientos estratégicos que requieren y donde están estos

conocimientos para poder competir exitosamente. Si la estrategia define como una empresa desea

competir, debe a partir de esa definición preguntarse en que debe ser sobresaliente, cuáles son los

conocimientos y habilidades requeridos, donde están esos conocimientos y cómo se obtienen.

Construir un mapa de conocimientos estratégicos servirá de guía para guiar e impulsar una iniciativa

de BI.

PORQUE UTILIZAR BI

El uso de las avanzadas herramientas de gestión y análisis, propias de una plataforma de BI, como

lo son las aplicaciones para la preparación de presupuestos y planificación así como el uso de

herramientas predictivas y de minería de datos permitirán una gestión proactiva y con mirada de

futuro para la planificación y mejora en la toma de decisiones.

Y aunque la ayuda en la mejora de toma de decisiones es siempre el gran beneficio que se destaca

y resalta de la BI, no es la única razón ni la única tendencia en los negocios que hacen necesario el

uso de estas herramientas. Pueden mencionarse al menos tres aspectos adicionales muy relevantes

en donde las herramientas de BI juegan un rol central.

El primero de ellos dice relación con la mejora en los procesos de gestión comercial y con los clientes.

Efectivamente, herramientas de análisis como lo son la minería de datos pueden ser utilizadas para

crear perfiles de clientes y segmentos basados en determinados patrones de compra y conducta.

Esta impulsará a su vez definiciones de objetivos y asignación de recursos para llegar a los

diferentes segmentos y alcanzar dichos objetivos. A su vez, aplicaciones de inteligencia de clientes

que contengan modelos de datos analíticos predefinidos, así como métricas y reportes construidos a

partir de probadas prácticas de la industria, pueden ser utilizadas para soportar procesos


comerciales claves como gestión de campañas de publicidad, seguimiento de clientes y medición de

parámetros de fidelización.

El segundo aspecto adicional que debe ser considerado es la mejora en la agilidad operacional.

Poder responder a la permanente evolución de las condiciones de mercado obliga a las empresas a

ser cada vez más ágiles y a tener una capacidad de toma de decisiones muy rápida que en

algunos casos se está traduciendo en respuestas en tiempo real. Existen varias razones por las

cuales es necesario comprimir la demora existente actualmente entre la captura de los datos y el

análisis de los mismos. Por ejemplo:

Sistema Financiero: monitoreo de posibles fraudes

Transporte: monitoreo del clima y respuesta en tiempo real

En forma más amplia, los negocios manejados vía web tiene que tener la posibilidad de modificar

precios, ofertas y condiciones de manera mucho más rápida que por ejemplo vía mailing una vez al

mes o una vez a la semana.

Al integrar tecnologías de BI en la capa operacional, las organizaciones pueden comprender y

optimizar decisiones operacionales en un punto específico de impacto mediante una aproximación

que implica aplicar BI y gestión analítica a un nivel granular, es decir de detalle. Algunos ejemplos

de la capacidad de las tecnologías de BI están dadas por la capacidad que han desarrollado las

empresas de tarjetas de créditos de utilizar modelos predictivos y de análisis en tiempo real que les

permiten controlar los créditos y las compras de uno o más clientes en los puntos de transacción o la

capacidad que tienen algunas empresas de retail de poder reaccionar también en tiempo real a la

o las ofertas de la competencia, modificando los precios de productos en los locales de venta.

Otro ejemplo está en el negocio de las líneas aéreas o el de los hoteles, en donde eses muy

importante hacer un adecuado manejo de sus precios. Estos pueden cambiar mucho y en forma muy

dinámica. Poder anticiparse adecuadamente es clave en la rentabilidad del negocio. Este tipo de

negocios emplea lo que se conoce como Sistema de Precios Dinámicos o “yield management” el que

permite definir precios en función de la demanda esperada, la estacionalidad, la anticipación con la

que se hace reserva del servicio, la cantidad y calidad de servicios anexos o relacionados, el perfil

del cliente, etc. Un sistema de este tipo debe en consecuencia poder utilizar una gran cantidad de

información además de poseer un modelo que le permita simular y estimar demandas futuras, para

así definir los precios a cobrar.

La promesa de análisis BI en tiempo real está siendo posible de alcanzar mediante el uso de una

serie de sofisticadas y avanzadas tecnologías tales como:

- In-memory BI para el análisis inmediato. Es una herramienta que habilita un

procesamiento y análisis de datos mucho más rápido al cargar los datos directamente

en la memoria en lugar de procesarlos desde un disco. En algunas casos incluso se

elimina la necesidad una depuración fina de datos o el uso de procesos analíticos pre

definidos (cubos OLAP).

- Procesamiento de flujos de eventos para un análisis continuo de de datos en tiempo real

El tercer factor adicional que tiene que ser tomado en cuenta al momento de considerar la

integración tecnologías BI es como estas ayudan a mejorar el alineamiento de la organización en


torno a su estrategia y su nivel de desempeño. Las organizaciones están comenzando a implementar

los sistemas BI en áreas estratégicas al incluirlas dentro de los alcances de la gestión de desempeño

organizacional, conocida está última actividad como EPM por sus siglas en inglés de Enterprise

Perfomance Management. El objetivo de integrar BI con la gestión de desempeño es asegurar que

la empresa este alineada para operar de acuerdo a las metas de desempeño establecidas. Esto

significará un continuo monitoreo y medición del grado de cumplimiento de los planes y metas

estratégicas previamente establecidas. El éxito de esta integración de tecnologías de BI y gestión

de desempeño vendrá por el adecuado diseño de indicadores claves de gestión conocidos como KPI

por sus siglas en inglés (Key Perfomance Indicators), los que serán integrados en las métricas de BI y

monitoreados y comunicados a la organización mediante cuadros y tableros de mando.


COMPONENTES DE UNA SUITE DE BI

Una suite de BI está compuesta por cuatro niveles o capas claves:

i) Capa de gestión de datos para la extracción, depuración, transformación y carga o

integración de datos en lo que se denomina “almacén de datos” (Data Warehaouse

en inglés)

ii) Capa de análisis para obtener información a partir de los datos

iii) Capa de aplicaciones para la utilización de conocimientos expertos y lógica de

negocios a un proceso particular del negocio

iv) Capa de presentación para poder suministrar información práctica e “insight” a un

amplio rango de usuarios

Para ser eficiente, una suite de BI debe poder soportar la operación de sus componentes a través

de las cuatro capas y proveer una arquitectura flexible que permita que cada componente se

integre con la infraestructura de TI existente.

A objeto de poder visualizar de mejor forma como se integra una suite de BI en la arquitectura de

TI de una organización se muestra a continuación una figura que muestra esta integración y las

diferentes capas que conforman una suite BI.


CAPA DE GESTION E INTEGRACION DE DATOS Responsable de la estructuración e integración de datos en un formato que sea accesible para el análisis. El proceso que estructura esta capa se conoce como ETL por las siglas en inglés de Extract, Transform and Load y consiste principalmente en consolidar datos alojados en múltiples y diferentes bases de datos y con los más diversos formatos en una sola base a partir de la cual se puedan ejecutar los diferentes procesos de análisis requeridos. Esta capa tiene dos funciones principales. La primera es la de manejar la gestión y almacenamiento de datos, metadatos y datos maestros para asegurar que se esté haciendo de manera tal de optimizar los procesos de análisis. En una suite de BI esto es lo que se denomina DATAWAREHOUSE. También puede ser un almacén de datos localizado más cerca de la fuente operacional de los datos, ser más específico y acotado y recibirá en este caso el nombre DATAMART. La segunda función de esta capa de gestión e integración de datos es la de proveer un conjunto de herramientas para el perfilamiento, acceso y extracción, transformación y depuración de datos independiente de su formato original, estructura, latencia o ubicación.

DATA WAREHOUSING Es un repositorio para almacenar datos y metadatos relevantes, consolidados y depurados y que está estructurado para optimizar los requerimientos de análisis de una organización o de un grupo de usuarios.

MDM: MASTER DATA MANAGEMENT

Responsable de asegurar la consistencia, exactitud, control y sincronización de datos maestros entre los sistemas analíticos y operacionales.

GESTION DE METADATOS

Provee un repositorio y herramientas relacionadas para el almacenamiento, integración y análisis de metadatos que se definen como un grupo o conjunto de datos agrupados según un modelo o patrón que permite identificar conjuntos de clientes con comportamientos o características comunes. Hoy en día, gracias a los avances tecnológicos, es posible conocer quien compra que, donde lo compra y cuando lo compra. Más aún, es posible saber como pago dicha compra. El uso masivo de nuevos dispositivos móviles y el creciente nivel de nuevos servicios que están ofreciendo las operadoras de telefonía celular permiten conocer datos sobre movilidad, entretención, redes de contactos y otros de un creciente número de personas. A lo anterior será necesario agregar a futuro la información educacional, médica , social y del o de los vehículos que una persona posee y conduce. Las áreas de marketing de las organizaciones deberán desarrollar la capacidad de integrar estos datos para construir perfiles de comportamiento de sus clientes.

INTEGRACION DE DATOS Responsable del ciclo de vida e integración de datos ya sea que los datos

sean físicamente integrados desde una fuente en un sistema de data warehouse o estos se consolidan virtualmente en una vista consolidada única.

PREFILAMIENTO / EXTRACCION DE DATOS

El proceso de perfilamiento provee las métricas sobre la calidad de los datos de las diferentes fuentes y permitirá anticipar potenciales dificultades en la reutilización de los mismos. Responsable de descubrir y examinar los datos disponibles en una fuente o base de datos y recopilar estadística e información acerca de estos datos para construir un perfil de datos que describa su origen, contenido, calidad y estructura.

DEPURACION, TRANSFORMACION Y CALIDAD DE LOS DATOS

Responsable de estandarizar, validar y depurar los datos de manera tal que se ajusten a los requerimientos del negocio. La depuración de datos puede consistir típicamente en corregir nombres que identifican un mismo ítem pero con una denominación distinta (una misma calle o el nombre de una misma persona pero que se ha registrado de manera diferente en distintas bases de datos). La depuración también considera la eliminación de datos duplicados, el llenado de campos vacios y la estandarización de nomenclaturas y formatos.


CAPA DE ANALISIS Es la capa que provee el ambiente necesario para realizar procesos de análisis de datos. Esta capa contiene un conjunto de servicios y aplicaciones para procesar y analizar datos e información según los requerimientos definidos y el nivel de sofisticación demandado. Las herramientas de análisis propias de esta capa proveen ambas capacidades de las tecnologías de BI que son, en primer lugar, la de poder responder que está pasando, porque está pasando y donde y cuando fue que paso lo que paso, concatenado con el segundo aspecto de la tecnología de BI y que involucra un análisis más profundo del negocio para poder determinar o establecer que se requiere que suceda para poder alcanzar determinadas metas y objetivos.

ONLINE ANALYTIC PROCESSING - OLAP

Es una herramienta para analizar indicadores y métricas claves de manera

interactiva a través de múltiples dimensiones que permiten reportes y análisis comparativos.

QUERY Este tipo de herramientas permiten la extracción y análisis de información propia del negocio con el fin de poder preparar informes y reportes ad hoc a un requerimientos específico.

ANALISIS PREDICTIVO Herramientas de análisis, sofisticados algoritmos matemáticos de minería de datos, modelos estadísticos y de cálculos matemáticos para analizar información tanto histórica y actual para poder predecir y anticipar eventos futuros.

MOTORES DE REGLAS DECISIONALES

Herramienta que es utilizada para decidir cómo deben ser procesados

determinados datos así como el establecer si uno o más datos están dentro del rango aceptado o han traspasado un determinado umbral.

IN-MEMORY BI Herramientas y tecnologías que habilitan al sistema para poder procesar y analizar un determinado set de datos de manera mucho más rápida. Esto se logra básicamente al cargar los datos directamente en la memoria de trabajo en lugar de trabajar con ellos a partir de un disco. En algunos casos esto elimina la necesidad de recurrir a cubos OLAP prefabricados o a un intenso trabajo de preparación de un data warehouse.

SIMULACION Herramientas que proveen el ambiente para modelar y testear nuevas ideas y conceptos y/o para modelar determinados escenarios con variables y parámetros inciertos. Las herramientas soportan un marco de trabajo para comparar los resultados y ayudan a entender los riesgos potenciales así como los beneficios de determinadas acciones o decisiones.


CAPA DE APLICACIONES Esta capa aprovecha las dos anteriores como fuente de datos y capacidad de procesamiento y lo combina con conocimiento experto propio de la empresa. Incorpora lógicas de negocio y contenidos predefinidos como modelos y reportes para racionalizar determinados proceso de negocio, buscar nuevas oportunidades de negocios o identificar y corregir ineficiencias específicas. Las aplicaciones de esta capa pueden operar de manera independiente como herramientas de análisis pero están a menudo integradas en el núcleo de sistemas transaccionales.

ENTERPRISE PERFOMANCE MANAGEMENT - EPM

Esta herramienta provee la capacidad de planificación , preparación de presupuestos, consolidación, determinación de rentabilidades, gestión de costos y alineamiento de los planes estratégicos de negocios con el

desempeño operacional mediante el monitores de métricas e indicadores claves de desempeño (KPI: Key Perfomance Indicators). También considera el empleo de herramientas para el monitoreo de estas métricas como lo son los tableros y cuadros de mando, conocidos como Balanced Scorecard (BSC)

SALES ANALYSIS: ANALISIS DE GESTION DE VENTAS

Provee el soporte de actividades tales como venta de productos y servicios, tendencias, afinidad de productos y ventas relacionadas, Este tipo de herramientas permiten la extracción y análisis de información propia del negocio con el fin de poder preparar informes y reportes ad hoc a un requerimientos específico como el desempeño de un grupo de ventas, reportes de ventas y comisiones y otros.

GESTION DE MARKETING Herramientas que dan apoyo y soporte para actividades de marketing como son la planificación y gestión de campañas de publicidad, medición del desempeño de canales de venta, análisis demográficos y marketing asociado a segmentos geográficos (geo business y Geographic Information Systems GIS) y programación, control y seguimiento de programas de fidelización.

GESTION DE RELACIONAMIENTO CON LOS CLIENTES

Herramienta que es utilizada para gestionar de manera eficiente la relación con los clientes. Permite un flujo de información alineado en todos los puntos de contacto del cliente con la organización, captura de información en el tiempo y despliegue de la misma en tiempo real en los denominados “contact center”. Los sistemas CRM (Customer Relationship Management) darán también soporte a otros sistemas de la capa de aplicación como son a las de gestión de marketing y gestión de ventas.

GESTION DE ABASTECIMIENTO Y LOGISTICA

Herramientas y tecnologías que proveen la capacidad de coordinar las actividades de abastecimiento y compras de la organización así como de manejo de inventarios y control de despachos. Estos sistemas conocidos por sus

siglas en inglés como SCM de Supply Chain Management soportan la gestión de la cadena completa de abastecimiento.


CAPA DE PRESENTACION Esta capa es responsable de disponibilizar la información para los usuarios, permitiendo el acceso de estos a todo el pool de informes y reportes y presentando esta información de manera amigable y oportuna. Esta capa de presentación debe permitir búsquedas rápidas y altamente exportables en diferentes tipos de formatos así como un control y gestión de reportes que permitan definir tipos de reportes e informes, periodicidad, quienes tendrán acceso al mismo y otros.

La capa de presentación debes ser capaz también de realizar las siguientes funciones: Notificación de Eventos: Notifica a los usuarios cuando un informe o reporte ha sido actualizado Alerta de Desempeños: Notifica a los usuarios cuando un rango o límite a sido superado Monitoreo de las Operaciones: Notifica a los usuarios cuando una transacción específica ocurre en la operación diaria. Las tecnologías claves involucradas en esta capa son:

BUSQUEDA Y NAVEGACIÓN

Estas herramientas de búsqueda y navegación son utilizadas para localizar reportes y análisis de BI y está siendo utilizada también de manera cada vez más intensiva para detectar y descubrir relaciones en datos y documentos que previamente no habían sido detectadas.

ESCRITORIOS DE TRABAJO

Herramienta que permite organizar, incorporar y presentar la información de una manera fácil, intuitiva, en formatos atractivos y que permitan la personalización de los escritorios y ambientes de trabajo:


EDITORES Herramientas responsables de entregar la información en formatos para pantallas o para la impresión utilizando múltiples tipos de archivos tales como ADOBE PDF, HTML, Microsoft Excel, Power Point, textos con formato enriquecido, textos planos y otros.

ALERTAS Herramienta que proveen notificaciones automáticas a usuarios finales por diferentes vías y se ha gatillado algún evento determinado o alguna variable o algún indicador ha sobrepasado un determinado umbral pre definido. En el área comercial incluso se ha llegado a estructurar sistemas de gestión denominados EVENT TRIGGER MARKETING, es decir marketing gatillado por eventos.

BI MOVIL Herramientas que permiten el acceso remoto a determinada información de BI. Aunque originalmente las herramientas solo estaban diseñadas para entregar información, el avance en las tecnologías de las telecomunicaciones

permite ahora un mayor flujo de información permitiendo la habilitación de herramientas transaccionales de tal manera de permitir hacer gestión en terreno y de manera móvil.

CUADROS DE MANDO Una de las principales herramientas de la capa de presentación de una suite de BI. Debe permitir la presentación de información organizada de manera fácil de interpretar así como en un formato atractivo de la evolución de los indicadores de gestión claves predefinidos


CRITERIOS DE SELECCIÓN DE PLATAFORMA DE BI

Como criterio de selección, es necesario tener siempre presente que la estrategia de BI debe

anteponerse siempre a la tecnología. Desgraciadamente en la gran mayoría de los casos las

organizaciones no toman en cuenta este punto y anteponen la arquitectura de TI y los datos en un

primer plano en lugar de fijarse y tratar de responder las necesidades del negocio.

Solo cuando la organización tiene claramente acordado cuales son los requerimientos del negocio

puede comenzar a planificar y seleccionar su arquitectura y los componentes de la suite de BI.

La tecnología debe ser vista como un habilitador de los objetivos globales de la empresa y debe

ser capaz de proveer análisis relevante, precisos y oportunos de la información generada que

ayude a la mejora en la toma de decisiones.

FACTORES QUE IMPACTAN EN LA DECISIÓN DE LA SELECCIÓN DE UNA SUITE DE BI

La elección de la suite de BI requiere tomar en cuenta un amplio rango de factores tales como el

número de usuarios y sus requerimientos de análisis, el volumen de datos, la madurez alcanzada por

la organización en TI y la interoperabilidad deseada con las herramientas, sistemas e infraestructura

existente.

Uno de los factores relevantes para la selección de la plataforma de BI está en la definición del

tipo de análisis requerido. En términos generales, una suite debe ser capaz de responder a una

gran variedad de necesidades de análisis en función de los requerimientos del negocio. Se resume

en el siguiente cuadro que tipos genéricos de análisis debe la suite poder realizar:

TIPO DE ANALISIS REQUERIMIENTO

HERRAMIENTAS FUNCIONALES DE BI

Reportes estándar ¿Qué ocurrió?; ¿Cuándo ocurrió?

Reportes ad hoc ¿Ha ocurrido esto antes?; ¿Cuándo?

¿Cuál es la tendencia?

OLAP ¿Cómo se compara el resultado?

Análisis Estadístico ¿Qué está ocurriendo?;

¿Qué oportunidades se están perdiendo?

ANALISIS PREDICITIVO AVANZADO

Análisis de Percepción ¿Cómo nos ven los clientes?

¿Cuál es la actitud hacia la empresa?

Planificación y Presupuestación ¿Qué vamos a hacer?

¿Cuánto se requiere y cuando? ¿Dónde?

Modelos Predictivos ¿Qué ocurrirá después?; ¿Impacto?

Simulación ¿Qué pasa si ocurre esto (What if)?

Optimización ¿Cómo podemos hacerlo mejor?


Otro de los factores relevantes, tal y como se muestra en la figura, es la definición del número y

perfil de los usuarios. Al respecto será necesario distinguir entre usuarios legos y sin experiencia en

el uso de este tipo de plataformas, los que requerirán de herramientas de fácil uso y muy intuitivas

que estén enfocadas y adaptadas a su contexto de trabajo específico. Por el contrario los usuarios

expertos demandarán herramientas con una alta capacidad de análisis y flexibles en su

configuración. Se debe también tener en cuenta cada día más la existencia de usuarios móviles que

demandarán información contextualizada y generalmente en tiempo real al estar desconectados de

la red de la empresa y necesitando de determinada información para la toma de decisiones en

terreno.

Un segundo aspecto a considerar en relación al tipo de usuario es definir si son usuarios que usan BI

con fines estratégicos o con fines operacionales. El BI estratégico esta caracterizado por sus análisis

históricos, diseñado para responder a metas y demandas de largo plazo observando tendencias y


patrones en los datos y/o utilizando análisis multidimensional para determinar causas de

determinados problemas.

EL BI operacional está diseñado para responder a las decisiones del día a día del negocio. Aquí las

herramientas de BI están integradas en los procesos y sistemas operacionales. Trabajan a un nivel

más “granular”, es decir con información mucho más detallada y gatilla información contextualizada

relevante a partir de determinados eventos de negocios y/o cuando determinados umbrales

preestablecidos han sido alcanzados.

Determinar el número total de usuarios de una o más herramientas de la plataforma de BI podrá

tener un impacto mayor en la modalidad de licenciamiento lo que a su vez define los costos finales

de la suite por lo que definir esta variable adecuadamente es crucial.

Comprender cuál es el perfil de los datos a tratar es también fundamental para definir la

arquitectura y la plataforma de BI a utilizar. Es necesario tener un acabado conocimiento del

volumen de datos a tratar, tanto históricos como los flujos generados por la operación diaria de la

organización, el contexto en el cuál se usaran, la calidad de los datos a ser analizados y los niveles

de latencia tolerados en los análisis y la preparación de los respectivos informes y reportes. Los

datos, a objeto que sean utilizables por una plataforma de BI, deben estar disponibles a tiempo y

ser consistentes, precisos y relevantes.

En relación a la oferta de soluciones de BI y plataformas tecnológicas se puede distinguir un primer

grupo conformado por los cuatro proveedores más grandes: SAP, ORACLE, IBM y MICROSOFT. A

continuación le sigue un grupo de proveedores que aunque de un tamaño menor, han sido capaces

de desarrollar tecnologías muy robustas. Entre estos proveedores están: SAS, TERADATA,

MICROSTRATEGY, QLIKTECH, INFORMATION BUILDER y KALIDO. Finalmente es necesario mencionar

también un emergente grupo de proveedores de tecnología abierta como PENTAHO, ACTUATE y

JASPERSOFT.

El cuadrante mágico de Gartner de enero de 2010 muestra la posición relativa de estos

proveedores en el mercado:


GESTION DE INTEGRACION

Lo que se ha visto en la práctica en relación a los proyectos de integración de plataformas de BI en

una organización es que pueden llegar a ser tremendamente rentables, mostrando en algunos casos

un retorno sobre la inversión (ROI) de hasta cuatro veces la inversión inicial. Sin embargo, y al igual

que con el resto de los proyectos de integración de tecnologías y herramientas de gestión (CRM, ERP,

SCM), la tasa de fracasos es en promedio de alrededor del 50% pudiendo llegar en el caso de los

proyectos de BI al 75% debido a la complejidad propia de la tecnología involucrada. Particular

atención se debe dar a la construcción de un data warehouse adecuado. Según algunos expertos,

homogeneizar la información (los datos) puede llegar a representar de un 70 a 75% de los costos

de construcción de un Data Warehouse.

Algunos de los problemas más comunes que surgen en los proyectos de integración de plataformas

de tecnologías de business intelligence dicen relación con la calidad de los datos, dificultad de los

usuarios en utilizar las herramientas de una plataforma de BI, falta de conocimientos en profundidad

de los procesos de negocios y una deficiente definición de indicadores claves de desempeño (KPI).

No obstante ser las dificultades anteriormente señaladas relevantes, debiera ser posible superarlas

si se cuenta con un equipo de trabajo adecuado. Lo anterior significa que la organización no solo se

preocupara de seleccionar profesionales que sean capaces de suministrar conocimientos propios del

negocio y de los procesos involucrados así como de profesionales expertos en las tecnologías

involucradas. Hasta hace algún tiempo se discutía sobre quien debía ser el jefe de proyectos, si

alguien que viniera del área de la gestión o alguien del mundo de TI. Hoy en día está bastante bien

establecido que, y atendiendo lo explicado previamente que “la tecnología debe ser vista como un

habilitador de los objetivos globales de la empresa y debe ser capaz de proveer análisis relevante,

precisos y oportunos de la información generada que ayude a la mejora en la toma de decisiones”,

el jefe de todo proyecto de integración tecnológico debe estar a cargo de un profesional del área

de negocios de la organización. Este equipo debe estar en segundo lugar debidamente

empoderado para la expedita realización de las tareas propias que demanda un proyecto de este

tipo, lo que entre otras cosas significa que se deben liberar los tiempos necesarios para ello. Y en

tercer lugar, y tal vez lo más relevante de todo, se debe asegurar que los integrantes del equipo,

más allá de poseer los conocimientos y habilidades técnicas requeridas, también posean o

desarrollen aquellas competencias de comunicación efectiva, trabajo en equipo y colaboración que

permita la conformación de un equipo de alto rendimiento.

La gestión de integración debe también considerar siempre hacerse cargo de los proceso de gestión

del cambio. El despliegue de una plataforma tecnológica afectará, a veces muy profundamente,

una o más áreas de la organización, las cuales deberán estar adecuadamente sensibilizadas y

preparadas para dichos cambios.

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