Gestión Analítica de Negocios y herramientas de Business

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DERECHOS RESERVADOS©;
REGISTRO N° 202.466 - 23 DE marzo 2011
AUTOR: RUBEN ALZOLA HENZI
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]
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.
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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
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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
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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
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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.
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COMPONENTES DE UNA SUITE DE BI
Una suite de BI está compuesta por cuatro niveles o capas claves:
i)
ii)
iii)
iv)
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)
Capa de análisis para obtener información a partir de los datos
Capa de aplicaciones para la utilización de conocimientos expertos y lógica de
negocios a un proceso particular del negocio
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.
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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.
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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.
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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.
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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:
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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
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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
HERRAMIENTAS
Reportes estándar
FUNCIONALES DE
Reportes ad hoc
BI
REQUERIMIENTO
¿Qué ocurrió?; ¿Cuándo ocurrió?
¿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?
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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
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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:
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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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