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Máster Universitario en Ingeniería Informática

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La relación entre el BI y la sostenibilidad

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Ya estamos en el año 2020, y en este inicio de año me ha surgido un interés hacia el Business intelligence que me gustaría comentar en este artículo. En concreto, me interesa el beneficio que puede traer sobre otro concepto, que también ha cogido mucha fuerza los últimos años, la sostenibilidad.

Las empresas generan una enorme cantidad de información al día, pero no disponen del tiempo y la capacidad de cómputo necesario para poder procesarla y analizarla. Es por eso que han aparecido herramientas de Business Intelligence capaces de facilitar ese trabajo. Y es que al final los datos, sin una buena gestión de estos, no sirven de nada. Lo curioso de estas herramientas, es que han crecido al mismo tiempo que, un concepto como el de la sostenibilidad, ha cogido mucha fuerza en la sociedad. En mi opinión no ha sido simple casualidad, y es que, aunque algunos otros factores como la búsqueda de mayor rendimiento económico obviamente han sido factores determinantes en el desarrollo de estas herramientas, el hecho de que estas herramientas ayuden a alcanzar otro concepto muy importante para la sociedad actual, como es la sostenibilidad, ha impulsado el interés de las organizaciones. Dos pájaros de un tiro, logran mayor rendimiento económico a la vez que logran que su organización sea más sostenible.

Un ejemplo que ejemplifica, valga la redundancia, todo lo que estoy comentando es el caso de los supermercados. El Business Intelligence puede ofrecer a los dirigentes de supermercados un grandísimo conocimiento. Para empezar, gracias al uso de reglas de asociación, los dirigentes de un establecimiento pueden saber qué productos están relacionados, y por ende, se venden en conjunto. Es especialmente conocido el caso de la compra de pañales de bebés y cerveza los viernes por la tarde [1]. También, las herramientas de BI les pueden ofrecer información de las variaciones en las ventas dependiendo de la época del año, o de algún evento especial como podría ser un festival de música que hace variar el tipo de ventas que se realizan esos días. Y aquí llegamos al punto clave respecto a la sostenibilidad de los supermercados, y es que, el mayor problema respecto a la sostenibilidad de estos establecimientos, es la cantidad de comida que se tiene que tirar a la basura porque no se vende. En concreto en España se tiran 7,7 millones de toneladas de alimentos al año [2]. Gracias a la información histórica de la que disponen las bases de datos de los supermercados, las herramientas BI pueden ofrecer conocimiento sobre qué cantidad de comida y qué productos en específico deben pedir los supermercados a los proveedores, dependiendo de la fecha. De este modo, los supermercados pueden tener exactamente la cantidad de un producto que prevén vender y, así, evitarían tener que tirar a la basura tantísima comida.

Aplicar herramientas de B.I. a los procesos de análisis y gestión de la sostenibilidad, permite realmente poner en valor toda la información recogida por la empresa. Además, puede contribuir eficazmente al logro de los objetivos de negocio de la compañía.

Al final son herramientas que nos facilitan de manera rápida respuestas a interrogantes de nuestra organización, identifican métricas relevantes para el desarrollo del negocio y consiguen mayor eficiencia de los procesos productivos. Gracias a estos tres factores el BI facilita la sostenibilidad de las organizaciones, y es por ello que están íntimamente relacionados.

Referencias:

[1] https://www.information-management.com/news/data-mining-ndash-if-only-it-really-were-about-beer-and-diapers

[2] https://www.elmundo.es/sociedad/2016/06/28/57725079ca474104478b4627.html

Mi experiencia como Data Scientist

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Hoy vengo a hablar de mi experiencia como data scientist en IKUSI. La verdad es que tuve la suerte de trabajar con ellos gracias al Máster de Big Data & Business Intelligence realizado en el año pasado. Venía de trabajar como Becario en churning problem (fuga de clientes) para Eroski, en colaboración con Deusto.

Mi etapa fue corta, intensa y preciosa en la Ciencia de Datos. Seguramente, desde mi variada experiencia es la mejor de todas.

Por contextualizar, nos centramos en trabajar con productos del sector aeronáutico. Aparecí en la primera fase de Big Data, donde partiendo de la información existente teníamos que sugerir ideas. El motivo de hacerlo, era porque había muchísimos datos que eran potencialmente interesantes desde el punto de vista de este mundo. Recuerdo algún acrónimo como FIDS (naturaleza de la solución Dolphin, en IKUSI) o Beluga, para gestión de operaciones.

Veíamos el origen de los datos y las distribuciones de los mismos; buscábamos incoherencias y asociaciones así como anomalías… Me divertía como un niño la verdad. A ese proceso se le conoce como EDA (Exploratory Data Analysis).

Participé de manera activa en la generación de ideas para el desarrollo de I+D. A modo reflexión personal y autocrítica, he de admitir que parece fascinante (y para mí y mi cabeza, antes impensable) que se haya abierto un nuevo mundo donde a partir de los datos se pueda aportar valor hasta el punto en el que podamos trabajar exclusivamente sobre los mismos. Recuerdo temáticas como Gate Assigment Problems, Clasificadores de pasajeros, planificadores  de anuncios… Para mí eran auténticos hallazgos de problemas que se resolvían con matemática y estadística que antes ni siquiera había escuchado. Se abrió todo un mundo nuevo para mí.

Otro aspecto que me encantaba era el tener que presentar a los distintos departamentos de IKUSI las conclusiones e ideas que se nos ocurrían. Había que ir a donde los departamentos (más concretamente, a donde los Product Owners) y plantearles vías de I+D para mejorar el producto y aportar valor. Me gustaba el no estar eternamente programando; el ser capaz de ofrecer soluciones que, primeramente, eran útiles (esto es, no sólo rentables a largo plazo sino que estas aportarían valor en el negocio) y segundo el realizar estas presentaciones resultado de un proceso de investigación propia. Me sentía como en familia, mejor dicho, en casa. Me sentía valorado y querido; me gané un sitio.

Es obvio que sin la evolución que ha sufrido la tecnología (y que ésta ha generado en el mundo, no sé si llamarlo en consecuencia o de manera recíproca) nada de esto sería posible. De hecho, menos mal que he nacido en esta época; si bien el mundo está globalizado y tiene sus contras tenemos el rol de cambiar las cosas a nuestra manera.

Por ir cerrando el post, he de confesar que muchas veces echo de menos la sensación de despertarme, tomarme un café y ponerme a trabajar en investigar, leer papers de innovación, explorar y atreverme a decidir si eran interesantes para las distintas soluciones dentro de la empresa. Me hacía sentirme un «artista» de alguna manera. Hoy tengo otros objetivos mucho más importantes y toca luchar por ellos y quien sabe, ya veremos si mañana volveremos a ese camino.

BEIntelligent

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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

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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

10 consejos para aplicar BI de manera acertada

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biEl costo de un proyecto de Business Intelligence (BI) va mucho más allá del precio de compra. El tiempo dedicado a la investigación, la ejecución y el mantenimiento de una inversión de BI puede expandirse rápidamente y los errores son a menudo costosos. De modo que propongo 10 consejos y aspectos a tener en cuenta a la hora de implantar un sistema BI en un empresa:

  1. Dar prioridad a tus objetivos: Algunas plataformas de BI son gratis, pero esto a costa de un gran esfuerzo y tiempo para la implementación. Sin embargo, otras plataformas de pago se instalan y ejecutan en una semana. Es importante saber cuáles son la prioridades.
  2. Reconocer los criterios de selección no negociables: Incluso antes de empezar a buscar entre varias soluciones, decidir cuáles son los «must» de la solución y cuales los «deseados».
  3. Utilizar las herramientas de análisis integrados en la solución: Optar por las aplicaciones de análisis integradas en vez de acumular varias aplicaciones ya que estos cuadros de mando proporcionan herramientas simples y datos procesables con una personalización mínima.
  4. La calidad de los datos: Normalizar los datos antes de implementar ahorra tiempo porque en la fase de implementación se convertirá en una tarea mucho más pesada. Por otra parte, el nivel de confianza y la fidelidad de los datos utilizados para la toma de decisiones es un factor crítico de éxito del proyecto.
  5. Identificar los factores clave de antemano: Antes de implementar BI, decidir qué datos se necesitan y en qué formato, en busca de una solución tecnológica que puede proporcionar datos coherentes con el análisis. Antes de empezar, es importante saber lo que se está buscando.
  6. Partir de pequeños proyectos piloto: Enfocar su aplicación BI de uno o dos objetivos de negocio iniciales. Esto va a acelerar la implementación permitiendo al equipo trabajar concentrando sus esfuerzos, sin ser abrumados por conseguir los resultados de docenas de objetivos de negocio. Una vez que el despliegue inicial se ha completado se pueden agregar objetivos adicionales.
  7. No abandonar los procesos actualmente eficaces sin razón: Evaluar qué herramientas y características son realmente importantes en su negocio y asegurarse de que todo el equipo de trabajo está utilizando sólo las que se han elegido. Esto es para evitar que algunos miembros del equipo incluyan la información no pertinente en estos sistemas.
  8. La tecnología debe estar a su servicio, no al contrario: Alinear las actividades de implementación con la estrategia de negocio: extraer sólo la información relevante para el negocio y sólo cuando sea necesario.
  9. Hacer la vida más sencilla para los usuarios finales: Simplificar la herramientas y la infraestructura: proporcionar a los usuarios la capacidad de crear, editar y filtrar la información para cumplir con las necesidades. Los instrumentos muy complejos privan al usuario la capacidad de ser autosuficiente.
  10. Busque siempre un negocio más inteligente: Tratar de profundizar en una mejor toma de decisiones en la empresa. Este paso sin ninguna inversión en BI es probable que tenga un impacto muy limitado.

Business Intelligence, mucho más que un «Buzz»

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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.

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La importancia de elegir un proveedor BI correctamente

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Elegir un correcto proveedor de una solución de Business Intelligence no es una tarea trivial, ya que se está a punto de contraer un compromiso a largo plazo, y una decisión poco acertada puede acarrear una pérdida temporal y económica considerable.

Debe existir un buen ambiente de trabajo entre el personal de la empresa y el personal cualificado que venga del proveedor, estos trabajadores deben ser profesionales, y no lo se puede dejar esto al azar ya que es una gran inversión de la que depende el futuro y la continuidad del negocio.

Para esto hay varios factores que se consideran de vital importancia, y que sin ellos, podríamos encontrarnos ante una situación complicada.

 

  • Una de las primeras cosas a considerar es la viabilidad económica del proyecto y si este se ajusta al presupuesto estimado. Debemos hacernos conscientes de todos los costes derivados de la implantación y el mantenimiento de la solución BI, y los costes ocultos, licencias, formación, etc…

 

  • También es muy importante la usabilidad del producto, la curva de aprendizaje y la facilidad de implantar, usar y administrar la herramienta. Como comentábamos, no queremos depender constantemente del proveedor, y queremos que la herramienta esté al uso y el personal capacitado y preparado para usarlo lo antes posible, y no tener que paralizar la actividad de análisis por un periodo prolongado debido a una compleja y costosa implantación, o por errores que pudieran ocurrir que el proveedor tarda o tiene problemas en resolver.

 

  • Deberemos informarnos de su como de competente es el proveedor en el sector que nos concierne, y evaluar su rendimiento, esto es, descubrir si han trabajado con anterioridad en este tipo de negocios, y solicitar una entrevista con el personal responsable de estos anteriores proyectos, a fin de poder evaluar más adecuadamente al proveedor.

 

  • Igualmente tendremos que conocer la tecnología y evaluar el producto, y ver si se trata de una solución completa que se ajuste a las necesidades específicas, a poder ser con una demostración o mockup, o si se trata de un paquete genérico, para garantizarnos que no nos conformamos con algo que realmente no se ajuste a las necesidades del negocio, únicamente por comodidad o desconocimiento. ¡No podemos contratar algo sin conocerlo, ya que posteriormente acabaríamos lamentándolo!

 

  • Es importante conocer el tipo de empresas con las que trabaja el proveedor, así como su cobertura geográfica, para saber si se tratan de pequeñas y medianas empresas (PYMES), o si por el contrario se trata de empresas grandes con presencia nacional o incluso internacional, y las similitudes con nuestro negocio. Un factor a tener en cuenta es la escalabilidad del producto y como opera con ello el proveedor, y que si en caso de que necesitamos ampliar nuestro negocio, que tengamos garantizado el soporte por parte de nuestro proveedor de BI.

 

Finalmente sería deseable conocer los casos en los que el proveedor ha fracasado o ha encontrado dificultades, y cómo las ha solucionado, para ver si se trata de alguien competente, y asimismo, tratar de ponernos en contacto con las partes implicadas.

BI para crear Perfiles de Clientes

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La estrategia de marketing siempre ha sido un factor clave para el éxito de una empresa. Para que esto ocurra, la empresa debe tener claro quienes son sus clientes, y cuáles son sus intereses, y las tendencias y patrones demográficos del mercado en el que la empresa se encuentra.

Para desarrollar ese éxito, la empresa debe adquirir y conservar nuevos clientes, teniendo en cuenta, que cada uno de estos tiene un comportamiento como consumidor que la empresa debe comprender para incrementar el número de ventas.

 

Este requisito se conoce como perfilado de clientes, o la creación de perfiles a los que se ajusten los diferentes tipos de clientes de la empresa, mediante un proceso de data mining y usando los datos existentes en la bases de datos y sistemas de la empresa, y la actualización de estos en función de los hábitos de consumo. Sin embargo, esto resulta difícil para numerosas organizaciones ya que la información necesaria se encuentra muy dispersa y carecen de la herramienta necesaria que integre todo esto; es ahí donde entra en juego el Business Intelligence.

 

¿Qué información esconde un ticket de compra?board_w_tickets

Las empresas pueden establecer las diferencias entre los consumidores, y realizar una estimación de su sexo, edad, estado civil, únicamente con los tickets de compra, y apoyándose en los programas de afiliación como puedes ser la tarjeta de cliente.

 

¿Cómo funciona?

  1. Se identifican las necesidades individuales del consumidor, basadas en compras previas y los objetos complementarios.
  2. Establecer el tipo de respuesta más conveniente para un consumidor concreto.
  3. Envío al consumidor de ofertas o descuentos acordes a su estilo de vida establecido en el perfil.

 

Esta práctica beneficia tanto al consumidor que ahorra dinero mediante estos descuentos, así como para la empresa que obtiene mayores ingresos mediante la promoción de ventas.

Pero esta práctica no está excesivamente bien recibida por los clientes, recelosos de su privacidad. Gran cantidad de ellos ignoraban que las compañías pueden vender su información de ventas a otras compañías, y les molestaba que otros clientes pagaran menos por los mismos productos, o recibiesen mejores ofertas que ellos. Asimismo, pocos están de acuerdo con que se lleve un registro de sus compras, así como con los programas de fidelización que ofrece mejores descuentos a unos clientes específicos.

 

Casos de estudio

  • Domino’s Pizza identificó una relación entre la compra de pizza y el tiempo atmosférico, detectando que la gente tiende a consumir más cuando está lloviendo, por lo que la compañía desarrolló campañas alrededor de este fenómeno.

 

  • Target identificó las mujeres que tomaban medicamentos relacionados con el embarazo, y se anticiparon ofreciendo descuentos en los productos para bebés.

La clave del éxito: Business Intelligence

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Business-Intelligence1Hoy en día todavía existen muchos empresarios que se sienten muy cómodos en su zona de confort y siguen utilizando hojas de cálculo o registros a papel para realizar el seguimiento de la evolución de su negocio, incluso con la proliferación de nuevos sistemas innovadores en los últimos años. Sin embargo, los avances que existen actualmente en este campo aportan soluciones que van más allá. No solo ayudan en la gestión del negocio, sino que estas herramientas de Business Intelligence están también diseñadas para ayudar a las personas a tomar decisiones sobre el negocio, predecir riesgos que puedan ocurrir, plantear otros puntos de vista diferentes… etc.

¿Por qué es necesaria la implantación de una herramienta de Business Intelligence?

  • Visión global del negocio. Una herramienta de BI integrada en una empresa proporciona una visión global de todo lo que está sucediendo en la organización. A diferencia de los informes y los registros individuales, que pueden ser engorrosos y confusos, este punto de vista global da la posibilidad a los jefes de concentrarse en lo que es realmente importante, dando una visión transversal de todos los departamentos de la empresa.
  • Acceso en tiempo real a los análisis de datos. Todas las personas dentro de la organización pueden tener acceso a los conocimientos del sistema de BI. De esta forma, cualquier empleado de la organización es capaz de realizar un análisis de los datos e información de la compañía para proponer posibles puntos de mejora o cambios organizativos, que quizá los ejecutivos no vean tan claramente como lo pueden hacer los empleados. Por otro lado, también se puede controlar quién tiene acceso a qué información, y todo esto a tiempo real, ya que existe una interconexión entre todos los departamentos de la compañía.
  • Ahorro de costes. Uno de los objetivos principales a la hora de implantar una solución de BI es la gran cantidad de dinero que se ahorra. Según un estudio realizado por Nucleus Research, las organizaciones obtienen un retorno de 13.01$ por cada dólar que gastan en aplicaciones analíticas. Una fuente importante de este ahorro puede verse reflejada en la disminución del riesgo operacional, al estar automatizados todos los sistemas de gestión de la empresa. Es decir, cualquier error derivado de fallos humanos se vería mitigado gracias a estos sistemas.
  • Ahorro de tiempo. Una ventaja muy práctica de las herramientas de BI es el ahorro de tiempo que proporcionan. Al mejorar la eficiencia operativa y la eliminación de tareas irrelevantes o repetitivas que se hacían de forma manual, las empresas pueden reducir la cantidad de tiempo que dedican a la búsqueda y análisis de información. De acuerdo con un informe de Aberdeen Group, el 93 por ciento de la información necesaria está disponible en tiempo real en las organizaciones con soluciones de BI.

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Problemas comunes del uso de una herramienta de Business Intelligence

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Es innegable que implementar una herramienta de BI trae consigo beneficios, tales como la reducción de costes, reducción para los tiempos, accesibilidad de la información para la toma de decisiones, formulación de estrategias competitivas, entre otros. Sin embargo, tras la fuerte inversión de capital para la herramienta y el proceso ETL, a la hora de hacer uso de la herramienta se dan cuenta que los resultados obtenidos no son los esperados. ¿A qué se debe esto?

En unos casos el problema reside en que la cúpula de las empresas creen que las herramientas del BI son la panacea y sus expectativas en lo que puede hacer están infladas.

En otros casos, el problema varía aunque estos suelen los más comunes:

La herramienta no cuadra con el negocio

Uno de los problemas más comunes es que la herramienta no sea completa o que no cuadre al 100% con el negocio. Esto se debe a una falta de comunicación o malentendidos durante la fase de definición de requisitos, en la que el desarrollador TI intenta desarrollar la herramienta con una lista de requisitos errónea o incompleta.

La datos no son limpios

Las herramientas de BI dependen de la exactitud de los datos. Estos pueden ser adquiridos desde distintas fuentes, desde ERPs automatizados a empleados que anotan los resultados en un bloc de notas. Lidiar con un entorno donde los datos no están actualizados o donde presenta incoherencias ralentiza el tiempo de generación de la solución de BI o puede proporcionar resultados imprecisos.

Puntos ciegos en los datos

En toda organización hay tipos de datos que son fáciles de conseguir en grandes volúmenes y datos que no lo son tanto, esta diferencia puede provocar que los análisis resultantes sufran por preferencia de selección, lo que conlleva a resultados poco precisos.

La herramienta no se mantiene

En otros casos la herramienta en cuestión no pertenece a la empresa y su desarrollo o mantenimiento se ha externalizado. Dependerá del contrato establecido con dicha organización establecer quién se encargará del mantenimiento, actualización, fase de adoptación, etc. Es esencial establecer minuciosamente todos estos datos si no queremos que una vez terminado el desarrollo de la herramienta perdamos el soporte de los desarrolladores.

No se usa

La adopción de los usuarios es siempre una de las fases más duras de todo proyecto. Se estima que el 22% de los empleados se encuentra a gusto con una herramienta de BI. Los motivos pueden ser los siguientes:

  • No les gusta la solución.
  • Los usuarios no están lo suficientemente preparados.
  • Los usuarios no quieren cambiar.

No es future ready

Cabe destacar que medida que la empresa va evolucionando junto con el negocio se dan cuenta que su herramienta de negocio se queda atrás, que no es future ready. Las características que más se echan en falta en sistemas transaccionales son las siguientes:

  • Poder añadir nuevos tipos de datos.
  • Comunicarse con las API emergentes del mercado.
  • Opciones de generación de gráficas y funciones analíticas más avanzadas. (Especialmente para los científicos de datos)
  • Interfaz de usuario que no soporta el look&feel de las demás herramientas de la organización.

Como conclusión, son muchos los factores que pueden poner en peligro la implementación o el uso correcto/limitación de una herramienta BI, es por ello que se necesita de una planificación estratégica previa en la que se monitorice que se cumplen todos los objetivos necesarios para evitar estos problemas y obtener la solución esperada.

Escudo Universidad de deusto