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BEIntelligent

Finalmente hemos llegado al último post en lo que concierne a la asignatura de Sistemas de Información Empresarial. Esta vez me gustaría desviarme un poco del enfoque tan «puro» a la hora de hablar de un tema, olvidarnos un poco de palabras técnicas y no extenderme tanto como otras veces.

Si te dijera que pensaras en todas la veces que cometiste un error, que tomaste la decisión errónea, que no supiste ver venir algo… ¿Cuántas cosas recordarías? Probablemente bastantes. Hay veces en las que no tenemos ningún poder en lo que ocurre alrededor, o incluso en lo que directamente nos ocurre a nosotros, llamémoslo destino, sin embargo hay otras en la que nos equivocamos, en las que no supimos ver en contexto, nos faltó capacidad de análisis… Por ejemplo, vamos a imaginar dos casos, dos vidas distintas, dos personas. Una se llama Gaia, y la otra Kaskarot.

Gaia es una persona a la que le gusta recordar las cosas importantes que hace, sus vivencias, y debido a esto escribe un diario. Además, a Gaia le gusta tomarse su tiempo a la hora de tomar una decisión, cambiar de trabajo, vivienda… Tiende a analizarlo todo mucho, tener en cuenta lo vivido y llegar a conclusiones que considera inteligentes. Por otra parte, Kaskarot, es una persona que se deja llevar bastante. Es verdad que Kaskarot no es tonto, cuando se encuentra en un problema, o tiene que decidir algo que puede ser importante, le da vueltas, pero el problema está en que no suele recordar las decisiones que ha ido tomando a lo largo de su vida. Por ello, a veces tropieza dos veces con la misma piedra, o se equivoca, cuando recordando otras decisiones u otras cosas vividas o aprendidas, hubiera salido ganando en muchas situaciones.

Si te tuviera que preguntar qué tipo de persona quieres ser, si como Gaia o como Kaskarot, probablemente me digas que como Gaia, ya que seguramente ser como ella te lleve a tomar decisiones más inteligentes, a tener más éxito, y a ser más feliz en ciertos aspectos de tu vida. Sin embargo, en muchas ocasiones, la mayoría de nosotros nos comportamos como Kaskarot, ya que aunque no tomemos las decisiones a la ligera, y le demos bastantes vueltas, a veces esto no es suficiente. Hemos perdido información, contexto, sabiduría al fin a al cabo, por no registrar las cosas importantes que hemos ido aprendiendo a lo largo de la vida, por no recordar ciertas cosas que nos podrían ayudar en un futuro. Además, también tendemos a ignorar ciertas cosas que pasan a nuestro alrededor, y no ser tan analíticos como podríamos ser.

Bien, te estarás preguntando a que viene todo lo anterior. Pues viene a que si trasladamos este «modelo de vida» explicado anteriormente al mundo de las empresas, nos encontramos ante la explotación de datos, análisis, toma de decisiones… Nos encontramos con que, al igual que en  nuestra vida, el memorizar (registrar) lo que hacemos y lo que pasa a nuestro alrededor, lo que aprendemos de otros, los datos y sabiduría que manejamos, y el análisis de los mismos, nos lleva a tomar mejores decisiones. Y esto, en el mundo empresarial, se traduce en éxito de negocio. Bien, pues esto ya existe, y se llama Business Intelligence, término que probablemente ya habrás oído anteriormente, o lo habrás leído en mil sitios como BI, acompañado de Big Data… Pero mi intención con este post no era dar a conocerlo, sino que nos demos cuenta de la importancia que puede llegar a tener, del valor que realmente tiene y el potencial de negocio que puede suponer para nuestra empresa.

Así, con este post final, espero haber aportado algo a alguien, en vez de escribir un montón de información disponible en mil lugares y que aburriría a cualquiera. Un saludo.




Business Intelligence

Muchas empresas tienen datos, pero carecen de información, y por tanto de conocimiento. Por supuesto que es importante recopilar y almacenar datos de los clientes, empleados, compras, ventas, etc. pero de nada nos servirán si no conseguimos algo útil de esos datos. Necesitamos tratarlos, procesarlos de forma que nos puedan dar esa información que resulta tan importante para la compañía. Y una vez que se hayan tratado esos datos, les daremos valor, ya sea comparándolos con otros, usándolos como predicción de consecuencias, etc. de esta forma, pasaremos de tener información a tener conocimiento. Para todo ese proceso existe el Business Intelligence:

“El BI es aquello que abarca los procesos, las herramientas, y las tecnologías para convertir datos en información, información en conocimiento y planes para conducir de forma eficaz las actividades de los negocios.”  

The Data Warehouse Institute

 

Leyendo por Internet he encontrado algunas tendencias que están teniendo mayor impacto y de las cuales se hablará en 2018. La primera de ellas es cómo el aprendizaje automático mejorará el trabajo del analista. El analista ya no necesitará hacer el trabajo arduo, ya que el asistente lo podrá hacer por él, además aumentará notablemente su eficiencia, y ayudará a este a explorar y mantenerse en el flujo de análisis de datos, porque ya no tendrá que detenerse para hacer cálculos. Debemos tener en cuenta que el aprendizaje automático permite explorar muchas posibilidades cuando uno necesita ayuda para encontrar una respuesta.

Otra de las tendencias es la promesa del procesamiento del lenguaje natural (NPL), del cual hemosResultado de imagen de procesamiento del lenguaje natural hablado en clase. Según Gartner, hacia el año 2020, el 50 % de las consultas analíticas se generará mediante búsquedas, procesamiento del lenguaje natural o voz. El procesamiento del lenguaje natural permitirá a las personas hacer distintos tipos de preguntas sobre los datos y recibir respuestas relevantes. Así obtendrán la información de una forma más rápida, pudiendo convertirla en conocimiento para posteriormente tomar las decisiones que consideren. De todas formas, debemos tener en cuenta que la ambigüedad es un problema grave de esta tendencia, ya que pueden aparecer problemas a la hora de hacer la misma pregunta. A veces solo existe una manera correcta para formular la pregunta y el usuario no quiere pensar cual puede llegar a ser esa manera, el simplemente quiere la respuesta. Por lo tanto, debemos tener en cuenta que el uso tiene que ser natural.

La última tendencia que me ha parecido interesante es la de que la ubicación de las cosas impulsará la innovación en el Internet de las cosas (IoT). Todos los dispositivos tienen capacidad de interacción y recopilan datos que ofrecen una mejor experiencia de conexión. De hecho, Gartner predice que, en el año 2020, el número de dispositivos conectados con la IoT y disponibles para los consumidores será más del doble del actual. Y aunque hay una cosa que preocupa a personas y empresas: la seguridad de los datos, se observa una tendencia positiva que consiste en el uso de los datos de los dispositivos con IoT y los beneficios de ese uso. A esto se le llama la ubicación de las cosas, y permite a los dispositivos con IoT detectar y comunicar su posición geográfica. Gracias a esto, se podrá comprender mejor la situación y predecir lo que sucederá en ese lugar específico. [1]

Bankia ha sido una de las últimas empresas que ha transformado su inteligencia de negocio. El nuevo motor de gestión de acciones comerciales está dando servicio a todos los clientes y a todos los canales de la organización, y gracias a la explotación de la información, ya están constatando los beneficios tangibles. “Queda camino por recorrer, es un proyecto estratégico a largo plazo. El nuevo sistema de Business Intelligence tiene una gran capacidad de evolución y aprendizaje, y a finales de este año ya notaremos de forma muy importante los beneficios reportados a Bankia por su implantación”, prevé Luis Bernardo García, director de actividades comerciales. Además, tienen otras líneas de trabajo como la creación de algoritmos predictivos y el Machine Learning. En definitiva, van a continuar con la transformación del área de BI en Bankia. [2]

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Lo que está claro es que tanto el BI como el IoT ofrecen un sinfín de posibilidades y capacidades, y es imprescindible para una empresa que busca crecer sostenidamente y destacar por su competitividad. ¿Acaso no queremos todos formar parte de una organización inteligente y de alta rentabilidad?

 


 

Bibliografía

[1] Tableau. <<Las 10 tendencias principales de inteligencia de negocios para 2018.>> Accedido el 1 de enero de 2018. https://www.tableau.com/es-es/reports/business-intelligence-trends#loc-iot

[2]Computing. <<Bankia transforma su inteligencia de negocio>>. Accedido el 1 de enero de 2018. http://www.computing.es/analytics/casos-exito/1102192046201/bankia-transforma-inteligencia-de-negocio.1.html




Un paso más y ¡hale! ya tienes conocimiento. BI.

Este post lo afronto con más seguridad y con ganas de hablar de todo lo que concierne a BI (Business Intelligence). ¡La verdad es que, hay tanto de que hablar! Tantas curiosidades, puntos de vista, maneras de entender los conceptos, artículos… Business Intelligence y BigData se han convertido en el nuevo petroleo de la era moderna. Como nos decía David Buján, profesor de la universidad, muchas veces se lanzan al aire palabras y conceptos que no dejan de ser buzzwords de cosas que ya conocemos con anterioridad. En este caso, y como plasma el título de este post, el BI se trata de dar un pasito más en la piramide DIKW.Screenshot from 2017-01-14 22-23-57

No nos olvidemos de que la screenshot que puedas hacer de un momento determinado de tu empresa usando tus herramientas BI, no es lo más significativo en el sentido que de no te aporta un conocimiento óptimo de las tendencias futuras de tu organización. ¡Sí te permite vislumbrar qué estaba ocurriendo en un momento dado en tu empresa y que variables estaban en pie y demás. Sin embargo, no parece que sea suficiente para ver el big-picture del roadmap de tu organización.

Así mismo, la calidad del dato es otra de las características que es esencial que se cumpla. No es un tema baladí, porque de lo contrario, podrías estar dando un servicio a tus clientes muy mediocre y poco elegante o profesional.

Dicho lo cual, y a colación de lo que nos comentó nuestro profesor en clase, creo que habría que empujar en la dirección sobre incluir todas las variables que tengas a tu alrededor y más, en tu software BI favorito. Es cierto, y al fin y al cabo es de lo que también trata BigData. Como responsable de tu organización serás capaz de estimar y adelantar respuestas a incógnitas que sin la ingente cantidad de datos no podría ser posible. Lo que quiero transmitir en estas lineas es que efectivamente las cantidades mayúsculas de datos sirven para mejorar tus predicciones. ¿Y por qué no utilizar todas las variables que tengas a tu alrededor? Unido también a algún que otro concepto con la asignatura de Inteligencia Artificial que estoy a punto de terminar de cursar este semestre, cuanto más entrenes tu modelo en el contexto de redes neuronales, mejor resultado será capaz de predecir cuando le presentes datos nuevos y frescos. Antonio Hernández, responsable de Inteligencia de Negocio de Oesía comenta lo siguiente: “Aportamos una capa más al modelo de BI tradicional basada en la algoritmia y la lógica matemática”. Y es que resulta que Oesía ha introducido una serie de mejoras en sus sistemas BI tradicionales relacionadas con las redes sociales, Internet, etc. ¡¿El objetivo?! Explotar cualquier tipo de información provenga de donde provenga.

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De la misma manera que se te hace la boca agua cuando llega la hora de comer y tu mandíbula no ha masticado liquido-elemento durante unas horas y tienes ante ti un plato de comida disponiéndote a darte la zampada del medio día, aquí, con los sistemas BI, también ocurre algo similar :). Cuantos más datos introduzcas en la máquina del oráculo que es tu software BI, entonces mejores estadísticas obtendrás con el fin de mejorar tus acciones en la empresa. ¡Y eso es lo que me fascina! ¡De hecho, es un embrollo y conglomerado de variables y cosas a tener en cuenta, que realmente se trata de un sinfín de posibilidades!

Considero que también has de ser minucioso con el tipo de variables que seleccionas y haces uso de ellas; por ejemplo: NPS (Net Promoter Score). ¡Ésta es una métrica que muchas compañías utilizan e incluso que tú mismo, lector, te la habrás encontrado algún día navegando por Internet o desinstalando una aplicación de tu entorno Windows! Se trata de la famosa pregunta: “¿en qué grado recomendarías este producto o marca a un amigo o familiar?”. Es efectivamente, una métrica útil dependiendo del contexto, también es cierto que me consta que en otros lares, ya no se contempla como variable caprichosa, no es útil. Otro ejemplo: el color del coche y el riesgo de sufrir accidente. ¡Guauuu! ¿Habías oído alguna vez eso? Yo hasta hace poquito no, y resulta curioso. Me encanta por un lado que todas esas variables se tengan en cuenta porque al final intentas estimar lo mejor posible, y por otro lado, me abruma que todos esos conceptos se tengan en cuenta.

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Pero todo esto no sirva para nada si no sabes para qué quieres tu herramienta BI dentro de la organización. Retratemos una caricatura: viene el cartero, toca a la puerta de tu oficina, y te entrega un paquetito a cambio de una firmita en una tablet. El cartero se va, y estás tú sentado en tu enorme silla de despacho con el paquete encima de la mesa. Este paquetito, lo abres y resulta que hay un sistema/herramienta BI sonriente, mirándote y diciendo: “¡Hola!, soy tu BI, utilízame para lo que tú quieras!”. Y tú, con una sonrisa a medio gas, te replanteas realmente para qué llegaste a comprar esa herramienta tan bonita y sonriente. «¿Lo tengo claro…?» Vale, volviendo a la tierra de los normales y dejando ese símil atrás, resulta que si no estableces unos roles claros de quién va a utilizar el software BI, y tampoco promueves la información que obtienes de tus resultados entre los empleados (informes, comunicación adecuada), entonces, habrás perdido dinero comprando una herramienta que no la estás acomodar bien dentro de tu organización. Por ende, has de tener claro para qué necesitas tener un sistema de predicción que te ayude a la toma de decisiones. Hay fuentes que comentan que se intente centrar el BI solo en único departamento, pero también hay quienes lo abren más a todos los departamentos, ¡según las necesidades! Por tanto, up to you, como se diría en inglés.

Para finalizar, me gustaría mostraros unos datos que me han gustado porque siempre aquellos que son impactantes te llaman poderosamente la atención. MicroStrategy, una empresa dedicada durante 20 años en las prácticas de BI, detalla que una de las características notables de esta empresa es su capacidad de manejar grandes volúmenes de datos. ¡Por ejemplo! Facebook, cliente de MicroStrategy, dispone de una base de datos de más de 200 petaBytes con 1.100 millones de usuarios que alimentan cada día esa base de datos con todo tipo de información. Están actualmente trabajando en atacar dicha base de datos en tiempo real, y es que si hay algo que es clave, es precisamente ser predictivos y poder visualizar de forma atractiva visualmente los resultados (cuadros de mando, mapas…). ¡¿Qué pasada verdad?!

 

Y colorín colorado, este cuento se ha acabado.
Señoras y señores, ¡que tengas un buen día!
Saludos de año nuevo.

:))))))))))

Referencias:

  • Contenidos vistos en clase (videos, experiencias del docente, lecturas).
  • Material de apoyo de la asignatura (“BI de la predicción y de la prescripción”, computing.es)



Data Management Maturity Model from CMMI

Data management

Business and IT leaders are boosting investment in advanced analytics, which can address business problems and provides business benefits far beyond conventional Business Intelligence.

To drive strategic insights that lead to competitive advantage, businesses must make the best and smartest use of today’s vast amount of data. To accomplish this, organizations need to apply a collaborative approach to optimizing their data assets.

By applying best practices of data management, organizations can realize significant benefits such as controlling costs through the use of reliable and accurate data, mitigating risk, and increasing transparency and data access for more strategic and informed business decisions.

For organizations that seek to evaluate and improve their data management practices, CMMI® Institute has developed the Data Management Maturity (DMM)℠ model to bridge the perspective gap between business and IT. It provides a common language and framework depicting what progress looks like in all of the fundamental disciplines of data management, and offers a gradated path to improvement which is easily tailored to an organization’s business strategies, strengths and priorities.dmm_diagram

DMM defines data management in specific process areas grouped by categories. These processes are defined at the specific business process level so organizations can be assessed against documented best practices to improve their management of data resources across functional, business unit and geographic boundaries.

The DMM model helps organizations to become more proficient in their management of critical data and to provide a consistent and comparable benchmark for regulatory authorities in their efforts to control operational risk. The DMM model is constructed based on the foundational principles of the Capability Maturity Model Integration (CMMI)®. For more than 20 years, the proven framework of the CMMI has helped guide thousands of organizations worldwide through improvement activities resulting in lowered risk, increased predictability and performance, and increased profitability.

Certifications

Certified Enterprise Data Management Expert℠ – by having this kind of certificate you will be able to lead and assess data management practices. It is certified to:

  • lead official DMM Assessments with internal and external client organizations
  • lead or serve as an expert consultant for DMM-based projects and initiatives that will improve the processes and performance of an organization
  • train DMM Assessment team members in the process and procedures for conducting an official DMM Assessment.

This certification is valid for five years. At this moment there are only 12 certified individuals from 5 CMMI Institute partners, American Geophysical Union (AGU), Lockheed Martin Corporation, Booz Allen Hamilton Inc., Crest Consulting and Microsoft Corporation.

References

 




Objetivos en un proyecto BI

La definición de los objetivos de un proyecto de BI es un aspecto fundamental, tanto así que si no se le da la importancia necesaria, puede llevar al fracaso del proyecto.

BI objetivo

Tener objetivos bien definidos es un punto es de suma importancia cuando un equipo de BI busca una inversión de la alta gerencia para implementar este tipo de proyectos. Pero esto no es algo tan sencillo como puede llegar a parecer.

Se debe tener claro un proyecto de BI (y en general todo tipo de proyectos), deben estar alineados a los objetivos estratégicos de la empresa.

A continuación mostraré algunos objetivos estratégicos de la empresa en la que un proyecto de BI puede ayudar:

OBJETIVO BI
Incrementar la rentabilidad Detección de patrones y tendencias. Ejemplo: productos que generen mayor utilidad.
Reducir costos Construcción de presupuestos y escenarios (¿qué pasa sí…?), análisis de costos detallados, optimización de inventarios, etc.
Mejorar la atención al cliente Luego de analizar el CRM de la empresa y correlacionando con otras variables de calidad se pueden detectar muchos problemas con los clientes, y tratar de mitigarlos.
Reducir los riesgos Ejemplo: Análisis de patrones que pueden indicar fraudes, riesgo de aceptar a una persona como cliente, etc. (Generalmente en bancos o empresas de seguros)

Cuando se conocer estos puntos, se debe empezar a definir los objetivos generales del proyecto de BI, y a partir de estos, los específicos.

Debemos recordar, como lo mencioné una de las entradas anteriores (Objetivos ¿Ambigüedad o precisión?). Los objetivos deben ser:

  • Específicos.
  • Medibles.
  • Alcanzables.
  • Realistas.
  • Delimitados en el tiempo.

Finalmente, la inteligencia de negocios, big data, etc. están de moda, pero ello no significa que sea lo correcto para tu empresa. Así que debemos analizar bien las cosas antes de meternos en un proyecto de esta magnitud.




Business Intelligence, mucho más que un «Buzz»

El término de Buzz es un neologismo acuñado en la era de la web 2.0 y es una palabra onomatopéyica que trae a la mente el zumbido de un grupo de abejas y tiene el significado de indicar el ruido, la “charla” que las redes sociales y más generalmente, la red, puede generar sobre un tema, a través del boca a boca.

Tagcloud-OSBIBuzz es por lo tanto “compartir, el intercambio de opiniones e información”.

Cuando un término técnico entra en “buzz” ocurre que las definiciones cambian y el significado real se puede perder. Este es probablemente el caso del término “Business Intelligence”, o BI. Desde que se acuñó, las nuevas tecnologías han ampliado enormemente nuestra comprensión de BI y cómo las empresas pueden obtener ventajas de sus datos y su representación.

El papel de las TI en los negocios ha cambiado radicalmente en los últimos años, gracias al auge de los datos disponibles junto con proporcionar la infraestructura tecnológica, ya no es suficiente para poner en práctica una estrategia.

En este contexto, el término “Business Intelligence” se ha convertido en mucho más que un simple “Buzz”: es un concepto que expresa la necesidad de pensar más allá del paradigma de análisis de datos aislados de los objetivos de negocio. De hecho, con la tecnología de BI, el negocio debe integrarse en un mismo conjunto armonioso de operaciones, de manera que los valores de la empresa puedan guiar la TI, proporcionando información útil para ayudar a la empresa en su crecimiento.

El “Business Intelligence” se compone de dos conceptos bi1diferentes, pero complementarios.

El primero es el concepto de negocio. ¿Cómo puede una información maximizar la eficiencia y la productividad de
una empresa para desarrollar nuevos productos y servicios?
La segunda es la estrategia de TI. ¿Cuáles son las mejores soluciones tecnológicas para implementar y obtener valor de negocio?

Adaptar los datos de mapeo a las necesidades del negocio siempre ha sido difícil y muchas empresas tienen una gran dificultad para evaluar exactamente cuál es la información que necesita para lograr objetivos específicos. Este tipo de análisis de negocio requiere claridad de visión y objetivos.

En el pasado, los proyectos de BI estaban limitados por la tecnología para recopilar información disponible. Pero las nuevas tecnologías, tales como Big Data, “fast data”, el análisis, la movilidad y el cloud computing, ya pueden adquirir las continuas corrientes enormes y detalladas de datos, relativamente fácil y cómodamente.

El papel del BI es ahora reunir y dar sentido a todos los datos.




Mitos sobre Business Intelligence (BI)

 

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Wikipedia.org define mitos como las creencias que damos por ciertas, y muchas de ellas ni siquiera la cuestionamos. Estas suposiciones pueden ser ciertas, falsas o bien verdades a medias.

El sector de la tecnología del tratamiento y análisis de datos, ha experimentado en los últimos años cambios drásticos. No obstante, muchas empresas siguen teniendo falsas creencias. A continuación trataré de aclarar a los mitos que considero más importantes:

1. Una estrategia BI solo se trata de tecnología y arquitectura

Además de esto una buena estrategia de BI determina hacia dónde debe ir la empresa, cuáles son las brechas entre la situación actual y la futura, y cuál es el proceso para llegar a ella.

2. El BI es sólo para los directivos y responsables

En los modelos de los años atrás, la licencia por usuario era demasiada cara, por lo que sólo se les daba acceso a las personas que más necesitan analizar la información y tomar decisiones, y estas personas justamente eras los directivos y los responsables.

En la actualidad esto ha cambiado, los modelos de pago por uso con un coste por usuario mucho más ajustados, también hacen que el BI se democratice dentro de las organizaciones, pudiendo usarlo prácticamente cualquier empleado o colaborador. Los modelos de seguridad actuales permiten filtrar los accesos a funcionalidades y datos de una forma muy detallada. De esta manera cada persona utiliza la información a la que se le ha dado acceso para realizar su trabajo.

3. Las soluciones de BI son sólo para las grandes empresas y las licencias muy caras.

Este mito es falso, ya que hay tecnologías libres y basadas en estándares que hace posible crear proyectos muy personalizables prácticamente para todas las empresas con volúmenes de complejidad y facturación medios y hasta incluso bajos. A esto se les llama democratización del BI para PYMES.

4. Necesito montar una infraestructura compleja, costosa y difícil de mantener

Hace años atrás con herramientas tradicionales sí era necesario montar en las instalaciones una infraestructura compleja con servidores, discos, etc. Pero todo esto ha cambiado hoy en día por el enfoque cloud computing y el uso de sistemas de bases de datos y procesamientos distribuidos, todo esto hace que no sea necesario montar una infraestructura compleja, sino que la alquiles como parte de un servicio completo de BI.

5. La información que gestiono es muy compleja y dispar, que sería imposible analizarla conjuntamente

Con las capacidades de integración actuales, con sistemas que se hablan entre sí, con API’s abiertas y lenguajes estándar, es posible casi cualquier interconexión con los sistemas de información.