INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Unidad II. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.

2.1. Historia y antecedentes.

2.2. ¿Qué es la Inteligencia de Negocios?

2.3. ¿Para qué sirve la Inteligencia de Negocios?

2.4. Beneficios

2.5. Estrategias de Inteligencia de Negocios

2.5. ¿Qué es Business Analytics?

2.1 Historia y antecedentes

Haciendo un poco de historia, la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence o B.I.) no es un concepto nuevo, en octubre de 1958 Hans Peter Luhn (investigador de IBM), acuño el término en el artículo "A Business Intelligence System", en el cual hace mención de la siguiente definición: "la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada".

Pero es hasta el año 1989 que Howard Dresden (analista de Gartner), propone una definición más formal del BI, la cual es: "conceptos y métodos para mejorar las decisiones de negocio mediante el uso de sistemas de soporte basados en hechos".

Hoy en día, Forrester define la inteligencia de negocios como "un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos brutos en información útil y significativa que se utiliza para permitir una toma de decisiones y una comprensión estratégica, táctica y operativa más eficaz".

Como es lógico, este concepto "Inteligencia de Negocios" ha ido evolucionando a través de los años hasta llegar a la creación de un concepto más formal el cual es utilizado hasta nuestros tiempos.

El mundo de la información ha aumentado la necesidad de obtener óptimos, rápidos y eficientes métodos para "extraer y transformar los datos de una organización en información y distribuirla a lo largo de la cadena de valor" (es un modelo teórico que permite describir las actividades que generan valor en una organización). La Inteligencia de Negocio (BI) cubre esta necesidad, es por ello que en primera instancia, se puede decir que es una evolución de los "sistemas de soporte a las decisiones".

La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es el conjunto de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades enfocadas a la creación y administración de información que permite tomar mejores decisiones a los usuarios de una organización. (Caralt, 2010)

Según Luis Méndez Del Río, la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es un conjunto de herramientas y aplicaciones para la ayuda a la toma de decisiones que posibilitan acceso interactivo, análisis y manipulación de información corporativa de misión crítica. Estas aplicaciones contribuyen a un conocimiento valioso sobre la información operativa identificando problemas y oportunidades de negocio. Con estas, los usuarios son capaces de tener acceso a grandes volúmenes de información para establecer y analizar relaciones y comprender tendencias que posteriormente soportarán decisiones de negocios.

2.2 ¿Qué es Inteligencia de Negocios?

También conocido como Business Intelligence o simplemente B.I. El concepto Business Intelligence o Inteligencia de Negocios puede resultar abstracto para algunos debido a su amplitud. Se define como las estrategias, acciones, tecnologías, datos, productos o procesos técnicos capaces de generar conocimiento mediante almacenamiento y análisis de información, al servicio de una empresa.

2.3 ¿Para qué sirve la Inteligencia de Negocios?

El propósito del Business Intelligence es poder generar conocimiento de valor que ayude a impulsar al negocio, gracias a los datos recopilados por diferentes medios. Dicho conocimiento muestra el comportamiento presente y realiza previsiones de futuro, permitiendo corregir errores y tomar decisiones certeras basadas en tal información.

Para tal fin, se requiere de un software Business Intelligence o de herramientas de inteligencia de negocios capaces de extraer datos desde diferentes fuentes y transformarlos en información útil. Por ejemplo indicadores económicos y de producción que muestren resultados precisos a disposición de los directivos de las empresas.

2.4 Beneficios

A medida que conocemos más a fondo la Inteligencia de negocios se hace necesario encontrar aquellos beneficios que la misma nos proporciona por tal motivo aquí las tendencias y desarrollos más importantes de la inteligencia de negocios en la actualidad:

La combinación de software y servicios de consultoría - Los proveedores están empezando a ofrecer "información como servicio" y Business Intelligence a los clientes, en lugar de vender el software y la infraestructura que las empresas necesitan para acceder al BI por su cuenta.
Aumentar el autoservicio - El software se centra cada vez más en aumentar el número de funciones que se pueden realizar sin tener que involucrar al personal de TI o a los especialistas en datos.
Inteligencia de negocios basada en la nube - Mientras que la computación en nube se ha afianzado en otras áreas, también está comenzando a ganar impulso en el área de la inteligencia empresarial. A medida que evolucione, permitirá a las empresas utilizar el Business Intelligence sin tener que dedicar recursos internos a la gestión de la infraestructura y a la actualización del software.
Inteligencia móvil - El móvil se convierte en un elemento clave de la actividad diaria y no es diferente en el campo de la inteligencia de negocios. Las herramientas móviles permiten a los responsables de la toma de decisiones acceder a la información dondequiera que la necesiten, no sólo cuando están en la oficina.
Big Data - Las empresas tienen acceso a más datos que nunca, muchos de los cuales provienen de fuera de la organización en una forma no estructurada. La inteligencia de negocios se combina cada vez más con el análisis de grandes volúmenes de datos, de modo que las empresas pueden tomar decisiones utilizando toda la información que tienen a su disposición, independientemente de la forma que adopte.

2.5. Estrategias de Inteligencia de Negocios

Uno de los aspectos clave de la inteligencia empresarial es que está diseñada para poner la información en manos de los usuarios. Las empresas deben tomar decisiones a un ritmo cada vez más rápido, por lo que las herramientas de inteligencia de negocios actuales ayudan a los responsables de la toma de decisiones a acceder a la información que necesitan sin tener que pasar primero por el departamento de TI o por especialistas de datos específicamente designados.

En lugar de solicitar un informe y esperar a que se cree, el usuario puede conectarse a la aplicación de Business Intelligence y ver toda la información crítica presentada de una manera sencilla.

Dado que el objetivo es ayudar a los líderes empresariales a utilizar la inteligencia para tomar mejores decisiones, las herramientas de BI deben ser fáciles de entender para estos usuarios.

Ventajas del Business Intelligence

La recopilación, el análisis de datos y su transformación en información útil es un reto importante. La inteligencia de negocios ayuda a los responsables de la toma de decisiones a acceder a los datos que necesitan para adaptarse rápidamente a los cambios e identificar nuevas oportunidades.

Esta información puede ser utilizada de varias maneras, incluyendo:

Ampliar la visión estratégica, reducir el riesgo y la incertidumbre en la toma de decisiones empresariales y construir ventajas competitivas de largo plazo en base a su información inteligente
Tener una mejora continua de la organización, gracias a la información oportuna que genera el conocimiento que enriquece la toma de decisiones.
Que las organizaciones sean proactivas y ágiles en la gestión de la información que utilizan.
Crear informes sobre grupos de clientes y utilizarlos para identificar los segmentos más efectivos a los que dirigirse.
Encontrar formas de aumentar la eficacia de las campañas de marketing
Decidir si entrar en nuevos mercados y cuándo hacerlo
Mejorar los productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de los clientes
Previsión de ingresos y gastos futuros para la formulación de presupuestos, y
Analizar los procesos de negocio para identificar oportunidades de reducción de costes

En la actualidad, bajo el término Inteligencia de Negocios, se reconoce el valor de suministrar hechos e información como soporte a la toma de decisiones dentro de una organización.

Los procesos de inteligencia de negocios se han convertido en una parte esencial de la gestión empresarial, ya que nos proporcionan información de mucha importancia para una organización:

Nos permiten saber con exactitud ¿quiénes son nuestros clientes?
¿dónde están los clientes?
¿cómo son los clientes?
¿qué pautas de comportamiento tienen?
¿qué es lo que quieren los clientes?

Así mismo:

Permiten conocer el funcionamiento de los procesos internos de una organización.
Dan respuesta a preguntas importantes como:
¿cuánto cuesta cada uno de los productos o servicios que ofrece la empresa?
¿cuáles de esos productos o servicios son realmente rentables?
¿dónde está perdiendo la empresa?
¿cuánto cuesta conseguir cada cliente?
¿cuáles departamentos de la empresa funcionan correctamente?
¿qué servicios puede externalizar la empresa?
etc.

La Inteligencia de Negocios es una fuente de innovación por lo tanto es más accesible a todo tipo de empresas u organizaciones. En la actualidad cualquier organización se encuentra en condiciones de proveerse de sistemas de almacenar información y analizarla para con ello obtener conocimiento inteligente para su negocio.

La Inteligencia de Negocios va más allá de una simple tecnología o de una nueva forma de gestión empresarial. En realidad es un nuevo escenario innovador, donde la empresa:

Busca la excelencia definiendo los objetivos que desea alcanzar
Analiza sus procedimientos
Gestionan información
Obtienen conocimiento
Toman las mejores decisiones
Evalúan sus resultados
Se renueva constantemente

Las organizaciones se han preocupado por la búsqueda de maneras más eficientes de hacer uso de la información y tener un soporte para la óptima toma de decisiones. Por lo tanto, en la última década, las organizaciones han invertido considerables sumas de dinero en la implementación de sistemas ERP (Enterprise Resource Planning, Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales), gracias a estos sistemas, las organizaciones pueden operar y realizar actividades propias de su negocio, así mismo, este tipo de sistemas generan grandes cantidades de "datos no aprovechables" mismos que son difícil de hacer uso de ellos para un análisis y una adecuada toma de decisiones. Es por ello que en el año de 1993, E.F. Codd & Associates, en una publicación titulada "Providing OLAP" afirmaba la importancia de crear un modelo conceptual multidimensional, eh ahí el surgimiento del término OLAP.

OLAP

OLAP (Online Analytical Processing, procesamiento analítico en línea) ofrecía una solución a la necesidad de las empresas de recoger, gestionar, procesar y presentar datos multidimensionalmente para su análisis y gestión.

Es una solución utilizada en el campo de la Inteligencia Empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes volúmenes de información, para lograr este objetivo utiliza estructuras multidimensionales, conocidas como cubos OLAP, los cuales contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Un cubo OLAP es un vector multidimensional, de N dimensiones, en él, la información se almacena en cada una de estas dimensiones, de forma ordenada y jerarquizada, lo cual ayuda a realizar un análisis rápido de su contenido. Los usuarios piensan de forma multidimensional, queriendo analizar la información desde diferentes perspectivas (dimensiones). Por tanto, un cubo OLAP está estructurado en dimensiones, que son las diferentes perspectivas desde las que se analiza la información, y en medidas, que son los diferentes hechos con valores concretos que desea conocer el usuario, así mismo, el usuario final tiene la capacidad para especificar diversos criterios que definen cuál y de qué forma será presentada, acumulada y ordenada la información, obteniéndose los resultados a una velocidad muy superior de la que se obtendría con un sistema de bases de datos relacional o a objetos.

Existen distintas tecnologías que lo implementan (ROLAP, MOLAP, Development Studio 2008 & Excel 2010), pero se puede decir que todas hacen las mismas acciones básicas sobre la información:

Segmentar: cuando se seleccionan las ventas por producto y por trimestre
Filtrar: cuando se genera un informe de ventas de España
Profundizar (Drill down): cuando se analizan los datos del 2º. trimestre y te interesa el desglose de abril, mayo, junio.
Sintetizar (Drill up): cuando deshaces el desglose anterior (profundizar) y vuelves al desglose solo por trimestre y no por meses específicos.
Rotar (Drill anywhere): cuando en lugar de pasar de un desglose por trimestres a uno mensual, te interesa un desglose por familia de producto, o por nacionalidad, es decir, por una característica de una jerarquía distinta a la que lo estás visualizando actualmente.

Podemos concluir en que lo más importante de la metodología OLAP es que permite "navegar" fácilmente por la información, solicitándola con detalle preciso y con los filtros adecuados, de una manera dinámica y haciendo uso de un lenguaje de negocios.

Inteligencia de negocio y los sistemas operacionales (ERP, CRM)

Las organizaciones han dejado atrás sistemas convencionales y sencillos, los cuales tenían opciones meramente básicas que estaban desconectados y almacenaban datos los cuales estaban separados y aislados (información de cada departamento de la empresa); con la evolución de la tecnología y la creciente necesidad de las empresas por sistemas más robustos que manejen los grandes volúmenes de información que estas generan, se dio el uso cada vez más extendido de aplicaciones o sistemas operacionales como ERP (Enterprise Resource Planning, Planificación de Recursos Empresariales) o CRM (Customer Relationship Management, estrategia de negocio enfocada al cliente, su objetivo es reunir la mayor cantidad posible de información sobre los clientes para generar relaciones a largo plazo y aumentar así su grado de satisfacción), gracias a estos se eliminaron los problemas de no tener conectada la información generada por los sistemas de todas áreas de la organización, esto facilitaba las operaciones diarias de la empresa.

2.6 ¿Qué es Business Analitycs?

Business Analytics o su acepción en español, Analítica Empresarial, consiste en llevar a cabo una serie de soluciones empresariales para satisfacer las necesidades de un negocio, lograr metas y alcanzar objetivos. En otras palabras, la analítica empresarial se centra en recopilar datos, enriquecerlos, gestionarlos y analizarlos para extraer la información relevante para la toma de decisiones de un negocio.

¿Qué es y en qué consiste la Analítica Empresarial?

Por este motivo, podemos afirmar que la Analítica Empresaria puede servir de apoyo a las estrategias de marketing de una empresa ya que, para fundamentar algunas decisiones estratégicas, éstas estarán basadas en la información que el análisis de datos nos ha aportado.

Por tanto, la analítica empresarial nos permite:

Alcanzar objetivos empresariales a partir del análisis de grandes volúmenes de datos.
Detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos.
Utilizar estos modelos predictivos para optimizar los procesos de negocio.

¿Qué tres áreas comprende la analítica empresarial o #businessanalytics?

Una forma de clasificar la Analítica Empresarial podrían ser estas tres áreas más o menos superpuestas:

Analítica Descriptiva o Descriptive Analytics. Utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
Analítica Predictiva o Predictive Analytics. Utiliza los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
Analítica Prescriptiva o Prescriptive Analytics. Utiliza los datos para prescribir aquellas acciones que incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevos forma de operar que permitan alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.

¿Qué ventaja ofrece la analítica empresarial?

En su día, la llegada de Internet generó un fenómeno completamente nuevo en el que el mercado realizaba sus propios análisis comparando ofertas, intercambiando experiencias, etc. Esta nueva realidad implicó que las marcas tuvieran que adaptarse a un nuevo contexto en el que los consumidores cada vez sabían más sobre los productos que van a comprar. Sin embargo, actualmente, no basta solo con conocer más al consumidor, sino que la información acerca del mercado y sus tendencias o incluso la información sobre los clientes de otras compañías se convierte en algo muy aprovechable para las empresas.

Con #BusinessAnalytics tomar decisiones de negocios es más rápido, efectivo y contundente

Por este motivo, la analítica empresarial ofrece una ventaja primordial que hace que, en este nuevo contexto, las empresas puedan tomar decisiones estratégicas informadas. La toma de decisiones de negocios es más rápida, efectiva y contundente; éstas están basadas en información real y de calidad; y son capaces de triunfar y adaptarse al desarrollo de una empresa.