Universidad de Los Lagos Campus Republica Carrera: Ingeniería en Ejecución en Administración de Empresa Business Intelligence. Elaborado por: Andres Muñoz Eugenio Ulloa Profesor: Hugo Puig, Z Santiago Chile 2010. Índice Resumen Ejecutivo 03 Cronología de Business Intelligence 04 Business Intelligence es 05 Con Business Intelligence se puede 06 Business Intelligence en los diferentes departamentos de la empresa 07 Departamento de marketing 07 Departamento de compras 07 Departamento de producción 07 Departamento de ventas 08 Departamento de finanzas 08 Departamento de atención al cliente: 08 Departamento de recursos humano: 08 Business Intelligence se necesita cuando: 08 ¿Por qué Business Intelligence? 09 Razones por las que invertir en Business Intelligence 11 BI como ventaja competitiva 11 BI como solución tecnológica 11 Arquitectura de una solución de Business Intelligence 12 ODS 12 Datawarehouse 13 Datamart 13 Datamart OLAP: 14 Datamart OLTP: 14 Datamining 14 Sistemas de exportación de datos 15 Cuadro de Mando Integral 15 Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) 15 Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) 15 Tendencias y carencias en Business Intelligence 16 Cinco tendencias en BI 17 El mercado 17 Consolidación 17 La inteligencia de negocio se amplía desde la “Sala de Reuniones” hasta elfront-line 18 La convergencia de datos estructurados y no-estructurados creará una mejor inteligencia de negocio 18 La próxima generación de aplicaciones proporcionará nuevas perspectivas de los datos BI19 Carencias de Business Intelligence 19 El futuro de Business Intelligence 20 Software de Business Intelligence Más usados 22 Anexo 24 Marketing y ventas es el área de negocio donde mas se utiliza BI 24 Conclusiones 25 Bibliografía 26 2 Resumen Ejecutivo La presente investigación busca explicar en forma muy sencilla que es: “Business Intelligence” o “Inteligencia de Negocio”, su estructura y aplicaciones en la empresa. El trabajo tuvo un carácter de investigativo, basándose en publicaciones relacionadas con el tema como prensa escrita o artículos de diferentes entidades a nivel mundial que se dedican al desarrollo de BI, lo que permitió conocer el concepto sus alcances, aplicaciones y funcionamiento en las empresas de hoy. Parte importante de las fuentes de información esta dirigida a la aplicación de la estructura del BI y el como se interrelaciona para conseguir el objetivo de obtener infamación para la toma de decisiones, se hablan de casos pero en forma mas general, se da el énfasis en la importancia de aplicar BI en las diferentes industrias y su ventajas para lograr el éxito. Las principales conclusiones arrojadas establecen que, Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. En segundo término, Las tecnologías de BI permiten reunir, normalizar, depurar y centralizar toda la información de la empresa, mediante un almacén de datos, permitiendo así su explotación sin esfuerzo. Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales. Es lo que se puede calificar como extraer información de los datos, y conocimiento de la información. Finalmente, en forma muy simple BI es herramienta que proporciona información, esta soluciona el problema que tienen la mayoría de las empresas que reconocen verse en la obligación de tomar decisiones con información mal procesada. El análisis de la información confiere a los empleados el poder de utilizar la información decisiva para tener éxito. Las herramientas que integran la Inteligencia de Negocios o BI consolidan la información de las distintas áreas, mejorando el proceso de decisión. 3 Cronología de Business Intelligence 1969: Creación del concepto de base de datos (Codd) 1970: Desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). Estas aplicaciones permitieron realizar “data entry” en los sistemas, aumentando la información disponible, pero no fueron capaces de ofrecer un acceso rápido y fácil a dicha información. 1980: Creación del concepto Datawarehouse (Ralph Kimball, Bill Inmon), y aparición de los primeros sistemas de reporting. A pesar de todo, seguía siendo complicado y funcionalmente pobre. Existían relativamente potentes sistemas de bases de datos pero no había aplicaciones que facilitasen su explotación. 1989: Introducción del término Business Intelligence (Howard Dresner). 1990: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI. Estos proveedores resultaban caros, pero facilitaron el acceso a la información, y en cierto modo agravaron el problema que pretendían resolver. 2000: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas Business Intelligence (Oracle, SAP, IBM, Microsoft). A parte de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de información y documentos no estructurados. 4 Business Intelligence es: Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y no saber qué hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) es la solución a ese problema, pues por medio de dicha información puede generar escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se traduce en una ventaja competitiva. La clave para BI 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 BI con aplicaciones similares que pueden ser utilizados en las diferentes áreas de la empresa, tales como, ventas, marketing, finanzas, etc. 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. Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas operacionales e información desordenada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa. 5 La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio potenciando la entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costos, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes. En definitiva, una solución BI completa permite: Observar ¿qué está ocurriendo? Comprender ¿por qué ocurre? Predecir ¿qué ocurriría? Colaborar ¿qué debería hacer el equipo? Decidir ¿qué camino se debe seguir? Con Business Intelligence se puede: generar reportes globales o por secciones crear una base de datos de clientes crear escenarios con respecto a una decisión hacer pronósticos de ventas y devoluciones compartir información entre departamentos análisis multidimensionales generar y procesar datos cambiar la estructura de toma de decisiones mejorar el servicio al cliente BI ha tenido mucho éxito ya que le da una ventaja a las empresas sobre sus competidores al juntar a las personas y a la tecnología para resolver problemas. 6 Business Intelligence en los diferentes departamentos de la empresa En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos sobre sus clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas de márketing, información sobre proveedores y socios, además de los datos que pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores. En este sentido, el Business Intelligence puede realizar distintas aportes a cada departamento, siempre con el objetivo de integrar y optimizar la información disponible en la organización. La siguiente es una lista de las áreas más comunes en las que las soluciones de inteligencia de negocios son utilizadas: Departamento de marketing: El BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y estudiar con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir análisis capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las promociones en cada segmento. Departamento de compras: El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información básica necesaria para hallar las relaciones entre costo y beneficio. Al mismo tiempo, permite monitorizar la información de cada línea o cadena de producción, lo que puede ayudar a optimizar el volumen de las compras. Departamento de producción: El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier tipo de proceso productivo, ya que comprende desde el control de calidad y la administración de inventarios hasta la planificación y la historia de la producción. 7 Departamento de ventas: El BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder a las nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de patrones de compra para aprovechar coyunturas de ventas con productos asociados. Departamento de finanzas: El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real, mejorando así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos, proyecciones, control de gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados. Departamento de atención al cliente: Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los segmentos del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a retener a los clientes más rentables. Departamento de recursos humano: Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los empleados, ausentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc. Business Intelligence se necesita cuando: ¿Cuándo pasa más tiempo recolectando y preparando información que analizándola? ¿Cuándo no puede encontrar información que usted está seguro que existe dentro de la empresa? ¿Cuándo pasa mucho tiempo tratando de hacer que los reportes en Excel luzcan bien? 8 ¿Cuándo quisiera tener una guía sobre las cosas que han sucedido cuando los administradores anteriores implementaban determinada estrategia? ¿Cuándo no sabe qué hacer con tanta información que tiene disponible en la empresa? ¿Cuándo quiere saber qué productos fueron los más rentables durante un periodo determinado? ¿Cuándo no sabe cuáles son los patrones de compra de sus clientes dependiendo de las zonas? ¿Cuándo ha perdido oportunidades de negocio por recibir información retrasada? ¿Cuándo trabaja horas extras el fin de mes para procesar documentos o reportes? ¿Cuándo no sabe con certeza si su gente está alcanzando los objetivos planeados? ¿Cuándo no sabe si mantiene una comunicación estrecha entre las diversas áreas de su empresa hacia una estrategia común? ¿Cuándo no tiene idea de por qué sus clientes le regresan mercancía? ¿Por qué Business Intelligence? La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se ha convertido en una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin embargo, los sistemas de información tradicionales (como la mayoría de los programas de gestión, las aplicaciones a medida, e incluso los ERP más sofisticados), suelen presentar una estructura muy inflexible para este fin. Las principales características que limitan estos sistemas son: Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que ceñirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales. 9 Necesidad de conocimientos técnicos. Para la generación de nuevos informes o métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una consulta adecuada para interrogar la base de datos. Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen implicar la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en una incómoda espera que dificulta la fluidez del trabajo. Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta la operación de la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y paralizar a todos los usuarios conectados. Falta de integración que implica islas de datos. Muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información, incorporados en momentos distintos, para resolver problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen estar integradas, lo que implica la existencia de islas de información. Datos erróneos, obsoletos o incompletos. El tema de la calidad de los datos siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al extremo de garantizar la fiabilidad de la información aportada. Problemas para adecuar la información al cargo del usuario. 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. Ausencia de información histórica. Los datos almacenados en los sistemas operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten contrastar la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás. Para superar todas estas limitaciones, el Business Intelligence se apoya en un conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el almacenamiento de los datos generados en una organización, con la velocidad 10 adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de los directivos y los usuarios. Razones por las que invertir en Business Intelligence La falta de conocimiento es la mayor amenaza para las empresas modernas. Para ello, apuntan, “el objetivo del Business Intelligence, en eliminar las conjeturas y la ignorancia en los ambientes empresariales, aprovechando los vastos volúmenes de datos cuantitativos que las empresas recolectan todos los días en sus diversas aplicaciones corporativas”. BI como ventaja competitiva Seguimiento real del plan estratégico. Si una empresa dispone de plan estratégico, el business intelligence le permite, mediante un cuadro de mando, crear, manejar y monitorizar las métricas y los objetivos estratégicos propuestos en ese plan, para poder detectar a tiempo las desviaciones, adoptando las acciones oportunas para corregirlas. Aprender de errores pasados. La historia de los datos es relevante, una aplicación de BI permite que una empresa aprenda de su historia y de sus mejores prácticas, y que pueda evitar tropezarse de nuevo con los mismos errores del pasado. Mejorar la competitividad, los estudios de BI señalan que: 7 de cada 10 compañías realizan análisis sobre sus datos de forma diaria, o incluso instantánea. Este mecanismo les permite maximizar su rentabilidad. La creciente tendencia a explotar la información marca cada vez más la diferencia en los diferentes sectores para obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión. BI como solución tecnológica Centralizar, depurar y afianzar los datos. Las tecnologías de BI permiten reunir, normalizar y centralizar toda la información de la empresa, mediante un almacén de datos, permitiendo así su explotación sin esfuerzo. De esta forma, los departamentos comercial, operativo y financiero basan las decisiones estratégicas en la misma información. 11 Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales. En el día a día de las aplicaciones de gestión se pueden esconder pautas de comportamiento, tendencias, evoluciones del mercado, cambios en el consumo o en la producción, que resulta prácticamente imposible reconocer sin el software adecuado. Es lo que se puede calificar como extraer información de los datos, y conocimiento de la información. Arquitectura de una solución de Business Intelligence Una solución de Business Intelligence parte de los sistemas de origen de una organización (bases de datos, ERPs, ficheros de texto, otros), sobre los que suele ser necesario aplicar una transformación estructural para optimizar su proceso analítico. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino (generalmente un datawarehouse), y cuyo principal objetivo consiste en evitar la saturación de los servidores funcionales de la organización. Estos datamarts se caracterizan por poseer la estructura óptima para el análisis de los datos de esa área de la empresa, ya sea mediante bases de datos transaccionales (OLTP) o mediante bases de datos analíticas (OLAP). Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas... En estas herramientas se basa también la construcción de productos BI más completos, como los sistemas de soporte a la decisión (DSS), los sistemas de información ejecutiva (EIS) y los cuadros de mando (CMI) o Balanced Scorecard (BSC). ODS Operational Data Store es un contenedor de datos activos, es decir operacionales que ayudan al soporte de decisiones y a la operación. Está entre un OLAP y un OLTP. Su función es integrar los datos al igual que en el Data warehouse pero con una ventana de actualización muy pequeña (del orden de minutos) y con mucho menos detalle. 12 Datawarehouse Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de despectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence. La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales). Datamart Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información. Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts: 13 Datamart OLAP: Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice. Datamart OLTP: Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura que queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle). Datamining El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto. Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. 14 Sistemas de exportación de datos Cuadro de Mando Integral El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard (BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o unidades. También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia, mostrando de forma continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan los resultados definidos en su plan estratégico. 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. 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. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) Un Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva es una herramienta software, basada en un DSS, que provee 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. De forma más pragmática, se puede definir un EIS como una aplicación informática que muestra informes y listados (query & reporting) de las diferentes áreas de negocio, de forma consolidada, para facilitar la monitorización de la empresa o de una unidad de la misma. 15 El EIS se caracteriza por ofrecer al ejecutivo un acceso rápido y efectivo a la información compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intutivas. Suele incluir alertas e informes basados en excepción, así como históricos y análisis de tendencias. También es frecuente que permita la domiciliación por correo de los informes más relevantes. Es posible, además, ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced Scorecard o Cuadro de Mando Integral impulsada por Norton y Kaplan, o bien a cualquier modelo estratégico de indicadores que maneje la compañía. Tendencias y carencias en Business Intelligence La inteligencia de negocio (BI o Business Intelligence) hace referencia a una amplia variedad de aplicaciones y herramientas tecnológicas diseñadas para recopilar, almacenar y analizar datos brutos de negocio, de forma que puedan ser utilizados para guiar la toma de decisiones. Los análisis estratégicos basados en herramientas de BI están poco a poco invadiendo los entornos empresariales. En cualquier caso, el ámbito de aplicación de la inteligencia de negocio está experimentado un importante cambio que supone una importante aplicación de su alcance. Poco a poco se convierte en algo atractivo para todo tipo de empresas, cada vez más conscientes del valor de transformar sus datos en información. Tanto es así que, según investigaciones, la inteligencia de negocio se ha convertido en la prioridad tecnológica. “La inteligencia de negocio está calando en todos rincones y ranuras del negocio”. De hecho, aunque la BI empezó a dar sus primeros pasos básicamente confinada en los ámbitos corporativos de recursos humanos y finanzas, el aumento de las ofertas y la dirección de sus desarrollos tiende a ampliar su alcance a cualquier tipo de usuarios. “El número de usuarios a los que BI puede llegar crece de manera espectacular, una tendencia que continuará en el futuro. Cada vez habrá mayor `penetración, aplicada sobre más tipos de material (datos) y al alcance de más personas”. 16 Cinco tendencias en BI 1. El mercado: Este irá en aumento, debido a que existen demasiados datos, pero también demasiada poca “penetración”, entendida como interpretación inteligente útil para el negocio sobre ellos. Una de las principales razones por las que las tecnologías BI están siendo contempladas con interés por un creciente número de empresas es precisamente el volumen y la velocidad de crecimiento de la información. Más datos significan una mayor necesidad de gestionarlos y evaluarlos. Los datos están ahí, pero se encuentran atrapados en diferentes silos que en muchas ocasiones se corresponden con otros tantos departamentos y su exactitud no puede ser probada. Por ejemplo, las formas en que la información es introducida en los sistemas empresariales pueden variar ampliamente dependiendo de cómo se espera utilizarla para tomar decisiones, y, en consecuencia, las definiciones establecidas para los datos varían de silo a silo. 2. Consolidación: Los suministradores de inteligencia de negocio independientes pronto existirán sólo en nuestra memoria. Primero Oracle compró Hyperion; después, SAP anuncio haber alcanzado un acuerdo para hacerse con Business Objects. Por una parte, pueden existir algunas ventajas en esta consolidación, dado que, como resultado, existirán compañías de mayor tamaño y, en consecuencia, con mayor músculo para la inversión, el soporte y la integración tecnológica en el terreno de BI. A medida que los grandes fabricantes vayan integrando diferentes capacidades de inteligencia de negocio, resultará más fácil para las empresas integrar su BI con las aplicaciones de tales fabricantes, lo que, sin duda, supondrá una ventaja para los usuarios. Es más, la compañía que realiza la adquisición puede no encajar en la arquitectura existente en la empresa cliente. Las compatibilidades técnicas pueden convertirse en un problema. “Este tipo de cuestiones está en la mente de cualquier responsable de nuevos proyectos 17 BI y la incertidumbre que generan puede paralizar muchos proyectos o, al menos, hacer que el cliente renuncie a la que considera la solución más adecuada para optar por un suministrador alternativo con menores probabilidades de convertirse en objeto de compra”. 3. La inteligencia de negocio se amplía desde la “Sala de Reuniones” hasta elfront-line: Como se señalaba al principio, las herramientas de inteligencia de negocio estarán cada vez más disponibles a todos los niveles corporativos. La Business Intelligence “operativa” que lleva la BI más allá de la toma de decisiones de negocio a nivel directivo poniéndolas a disposición de los empleados encargados de los procesos más externos de la empresa (front-line) crece actualmente a ritmos especialmente rápidos, según los observadores de la industria. La inteligencia de negocio operativa incluirá ofertas capaces de integrar datos y paneles de control de procesos, así como sistemas dirigidos por eventos que puedan iniciar determinados procesos de negocio de forma automatizada basándose en determinadas condiciones de los datos. Entre otras ventajas, integrar la BI en los procesos operativos podría permitir a las empresas reaccionar más rápidamente a los cambios en las condiciones de negocio abriendo de manera incalculable las oportunidades; por ejemplo, de esta manera, podría aconsejarse de forma automática a un agente de call center la oferta de una promoción determinada a un cliente concreto con probabilidades especialmente altas de aceptarla, según el resultado de análisis previos basados en BI, o avisar sobre un posible fraude en alguna operación con tarjetas de crédito. 4. La convergencia de datos estructurados y no-estructurados creará una mejor inteligencia de negocio: El correo electrónico, las notas, los mensajes de correo de voz y otras fuentes de datos no-estructurados son ricos generadores de información. Tanto empresas como desarrolladores buscan por ello formas de combinar tal información con los datos estructurados para mejorar la toma de decisiones. Por ejemplo, los 18 minoristas podrían así añadir comentarios y quejas recibidas por correo electrónico y a través de centros de llamadas en una aplicación BI para mejorar su análisis de segmentación de mercado. Poder integrar la información que no está estructurada en las típicas filas y columnas de las bases de datos o las hojas de cálculo, “la próxima frontera lógica de la BI”. Esta integración dará a los empleados más información para tomar la decisión correcta. 5. La próxima generación de aplicaciones proporcionará nuevas perspectivas de los datos BI: La próxima generación de aplicaciones de Business Intelligence pretenden ir más allá de la provisión de información en gráficos circulares y estadísticos, para proporcionar representaciones más visuales e intuitivas de datos y tendencias. Productos como JMP (de SAP) Sportfire (de Tibco) Thiinkmap (del fabricante del mismo nombre), entre otros, introducen avances importantes en este sentido, ofreciendo visualización para datos complejos. Las tecnologías que aporten formas alternativas de presentar tales datos con vistas a incrementar la posibilidad de interacción y la utilidad de la información serán un área en continuo crecimiento durante los próximos años. Carencias de Business Intelligence 1. Las herramientas BI proporcionan información obsoleta: La mayoría de las Empresas reconocieron verse obligados a tomar decisiones antes de que toda la información conveniente para ello esté disponible. Esto significa que los datos recopilados en los informes BI no son totalmente relevantes en el momento en que se obtienen. Los altos directivos que utilizan esta herramienta considera que sus informes BI se limitan a menudo a documentos de referencia utilizados para informar sobre cifras oficiales. 19 2. Las herramientas BI fracasan en la identificación de problemas de proceso: Los directores de operaciones fueron informados sobre este tipo de problemas por personas, en lugar de por sus sistemas de alertas automatizadas. 3. Las herramientas de BI no pueden utilizarse para prever oportunidades e incidencias: Los altos ejecutivos asegura haber perdido oportunidades de negocio por este motivo y que algunos problemas no han sido detectados debido a la carencia de información relevante en tiempo real. Si se desea obtener el auténtico valor de los sistemas de BI, la tecnología debe estar integrada en los procesos diarios para facilitar la autocorrección y la obtención de información útil en tiempo real, en lugar de tener que esperar a que los datos sean actualizados. Aunque que las herramientas de BI en tiempos reales y orientados a eventos lleguen a desplazar a las soluciones de BI tradicionales, se confía en que abrirán nuevas fronteras a este mercado, permitiendo, por ejemplo, la alerta de posibles incidencias en cadenas de suministro antes de que éstas lleguen a producirse. El futuro de Business Intelligence Las siguientes son opiniones de ejecutivos de empresas estadounidenses sobre lo que ellos esperan que suceda en el corto o mediano plazo con respecto a BI. En aproximadamente cinco años, veremos un incremento dramático del 40% en el número de usuarios finales que utilicen herramientas de BI. Fundamenta: Frank Gelbart, CEO, Appfluent Technology Inc., Arlington, Va. En pocos años, las ventajas competitivas vendrán del uso de BI para entender el comportamiento y preferencias del consumidor a un nivel de segmentación angosto, incluso individual para hacer ofertas a la medida. Fundamenta: Jeff Zabian, Vice President, Seurat Co., Boulder, Colo. 20 Dentro de dos o tres años, las compañías abandonarán el método tradicional de hacer negocios con ajustes trimestrales. En vez de eso, utilizarán la BI y desarrollarán herramientas administrativas como estrategia para responder a cambios en tiempo real en el mercado. Funadamenta: Rob Ashe, President & Chief Operating Officer, Cognos Inc., Burlington, Mass. Los usuarios demandarán mayor integración entre los números y su interpretación. Así mismo, todas las aplicaciones de BI incluirán herramientas de administración de contenido o bien administración de conocimiento. Fundamenta: Brian Hartlen, Senior Vice President, Comshare Inc., Ann Arbor, Mich. Los negocios son una guerra Como en cualquier guerra, sobrevivir depende de la capacidad para actuar rápidamente en un ambiente cambiante. BI será como un comando de control central para rastrear variables como el desarrollo operacional, las condiciones del mercado y el desarrollo de los competidores, todas ellas en tiempo real. Fundamenta: Sol Klinger, Director, Sterling Management Solutions Inc., Princetown, N.J. Al mejorar la selección de a quién dirigir los mensajes de mercadotecnia, BI puede ahorrar más de $200 billones de dólares al año por desperdicio en publicidad y mercadotecnia directa. Fundamenta:Dave Morgan, CEO, Tacoda Systems Inc., New Cork. La información de BI permite a una compañía crecer y explotar futuras oportunidades y al mismo tiempo, es el blanco para espionaje corporativo, crimen y terrorismo computacional. Fundamenta: Ryon Packer, Vice President, Intrusión, Inc., Richardson, Texas. 21 Software de Business Intelligence Más usados Estas son las soluciones de BI más reconocidas actualmente en el mercado. SAGENT SOLUTION PLATTFORM: Este sistema integrado extrae, transforma, mueve, distribuye y presenta la información clave para la toma de decisiones en la empresa en un entorno homogéneo. MICROSTRATEGY: Provee soluciones a clientes de cualquier industria y/o área funcional con el fin de ayudarlos en la obtención de un mayor conocimiento sobre la información manejada en su empresa. BUSINESS OBJECTS: Suministra a los usuarios el poder acceder de forma sencilla a los datos, analizar la información almacenada y creación de informes. COGNOS: Es un software que ofrece la funcionalidad de análisis y toma de decisiones. Cuenta con una herramienta especial para modelación, pronóstico – forecasting -, y simulación - what-if - del negocio. 22 BITAM/ARTUS BUSINESS INTELLIGENCE SUITE: Herramienta capaz de agrupar la información y utilizarla como un activo que ayudará a la empresa a identificar las oportunidades de negocio, optimizar las áreas de de finanzas, clientes, procesos internos, aprendizaje e innovación. ORACLE9I APPLICATION SERVER: Permite acceder, analizar y compartir la información y tomar decisiones precisas, basadas en datos en forma rápida. 23 Anexo MARKETING Y VENTAS ES EL ÁREA DE NEGOCIO DONDE MÁS SE UTILIZA BI A nivel mundial, los casos exitosos de BI más comunes se encuentran dentro de la segmentación de clientes y la publicidad focalizada. Coherentemente, los resultados en Chile muestran que la mayor tasa de adopción dentro del negocio es para Marketing y Ventas. El Gráfico muestra en qué partes de su cadena de valor las empresas usan las herramientas de Inteligencia de Negocios, y así como también sus planes futuros de adopción para ellas. Por el lado emergente, una de cada tres empresas señaló que en el Servicio al Cliente se utilizan herramientas de BI, con un fuerte 35,6% de crecimiento proyectado hacia el año 2009. En las áreas donde más se utilizan herramientas de BI actualmente también se esperan incrementos en la adopción para el año 2009, alcanzando porcentajes superiores al 75% de utilización de cada una de ellas. GRÁFICO : ¿EN QUE ÁREAS DE LA EMPRESA SE HA UTILIZADO O PRETENDE UTILIZAR ALGUNA SOLUCIÓN DE BI? Extracto de “Reporte Anual de Business Intelligence” 24 Conclusiones En la actualidad hay aspectos que las compañías deben cuidar mucho más que la calidad de productos y/o servicios. Uno de estos aspectos y el más importante es la habilidad para convertir gran cantidad de datos en conocimiento con la finalidad de tener la capacidad de tomar las mejores decisiones y estar un paso delante de los más cercanos competidores. Otro aspecto es la capacidad de obtener información de una manera fácil, rápida y exacta de su Sistema de Información Empresarial (ERP). A esto se le llama "Business Intelligence". Las empresas hoy en día consideran su activo mas importante su capital humano, esto es, el conocimiento y valor que le dan cada una de las personas que usan todo su talento para tomar decisiones y llevar la compañía siempre un paso adelante. Sin duda este movimiento no es una casualidad, es una tendencia que todas las empresas deberán compartir, ya que hoy en día se puede apreciar que el crecimiento y éxito de una empresa no se mide en su tamaño y capital monetario sino en su agilidad para manejar su información y tomar decisiones. En la actualidad las soluciones BI se enfocan al área de Ventas pero sin duda en un futuro inmediato se extenderá a todas las áreas de las organizaciones. 25 Bibliografía http://www.sinnexus.com/business_intelligence/sistemas_informacion.aspx http://www.gestiopolis.com/). http://www.sinnexus.com/business_intelligence/ www.cetiuc.cl/wp.../reporte-anual-de-business-intelligence/ www.businessintelligence.info/.../historia-business-intelligence/ Microsoft Corporation http://www.microsoft.com/latam/business/bi/default.asp http://www.stanford.edu/ FNGWEB Desarrollo Estratégico. http://www.fngweb.com/intelligence_esp.asp Exactus Business Software http://www.exactus.com/Exactus/Productos/Inteligencia+de+Negocios/default.htm Gop@Soluciones Integrales http://www.gopac.com.mx/bi/queesbi.htm IPSUM Tecnología para vitalizar sistemas http://www.ipsum.com.mx/negocios.html http://www.taasc.com.mx/tecno/QueesERP. htmWorldNet Consulting http://www.wnet.es/wnet/actividad/bi.htm http://www.oracle.com/technology/global/lad-es/documentation/collaterals/Que-esinteligencia-de-Negocios-Whitepaper-Angel-Rios.pdf http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger/busint.htm http://www.enterate.unam.mx/Articulos/2004/octubre/inteligen.htm http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial http://dataprix.com/files/BI-Business-Intelligence-Competir-Con-Informacion.pdf http://todobi.blogspot.com/2006/07/nuevas-tendencias-en-dashboards.html http://www.navactiva.com/es/formacion/soluciones-business-intelligence-microsoftde-la-mano_35443 http://www.cetiuc.cl/wp-content/uploads/2009/03/reporte-anual-de-businessintelligence.pdf http://www.bligoo.es/tag/businessintelligence http://consultoraromero.com.ar/contabilidad/2010/business-intelligence/ http://www.emb.cl/gerencia/articulo.mv?num=56&sec=10 26