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.

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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)