En boca de muchos, no siempre bien entendido y con un grado complejo de aplicación en los negocios modernos, Business Intelligence es un concepto que conviene revisar a fondo en virtud de la posibilidad que nos ofrece para tomar decisiones mejor informadas y estratégicas para el desarrollo del negocio.
Conviene hacer un poco de historia. A partir de los años 70, se comienza a discutir acerca de un concepto llamado Sistemas para la toma de decisiones, los cuales consistían en un conjunto de herramientas de análisis acerca de la información disponible de la operación del negocio y eran utilizados por especialistas muy allegados a técnicas de programación y análisis. Con la llegada de las bases de datos relacionales, las computadoras personales y la graficación por computadora, el acceso a la información y su representación por parte de los usuarios finales comenzó a ser cada día mas frecuente.
Así, en la actualidad, la disponibilidad de herramientas y el desarrollo de la tecnología permiten que se genere una gran cantidad de información acerca de la operación del negocio. ¿Pero en realidad toda esta información se utiliza oportuna y adecuadamente? Con toda certeza que no. Las TI permiten generar una gran cantidad de datos. los cuales, por si solos, no constituyen información relevante para la toma de decisiones. Se requiere, entonces, aplicar a éstos un conjunto de técnicas y análisis que conviertan estos datos en información estratégica para el negocio; adicionalmente, la información se debe presentar de manera que sea fácilmente accesible para los tomadores de decisiones.
Al conjunto de metodologías y herramientas que permiten transformar los datos en información, y a su vez esta información en conocimiento; y de esta forma generar información accesible para los tomadores es a lo que hoy denominamos Inteligencia de Negocios (BI).
Existen diversas herramientas de BI, dentro de las cuales destacan las de Datawarehouse, Data Mart, OLAP y Data Mining. Revisemos brevemente cada uno de estos conceptos.
Un Datawarehouse (Almacén de datos) contiene la información del negocio previa a su incorporación al repositorio; se lleva a cabo un trabajo de limpieza, selección, integración y muchas veces recibe algún tratamiento (procesamiento, transformación) que permite mostrar una vista completa del negocio. Se ordena de acuerdo a grupos de información inherente al negocio, es decir, clientes, proveedores, recursos humanos, productos, etc. Su diseño debe considerar el soporte para llevar a cabo un análisis estratégico y es además información de carácter histórico. También es necesario desarrollar metadatos acerca de la información contenida en el Datawarehouse para conocer su contexto con la finalidad de facilitar el uso por la organización así como su administración y mantenimiento.
Los Datamarts son conjuntos de datos individuales que se derivan de un DWH, estos componentes son especialmente desarrollados para fines específicos, es decir contestan preguntas específicas planteadas en el diseño.
OLAP es un acrónimo que significa On Line Analityc Process, (Procesamiento analítico en línea) y ofrece vistas multidimensionales de los indicadores de rendimiento del negocio y responde a preguntas tales como ¿Quién?, ¿Cómo?, ¿Cuánto?, ¿Dónde?, ¿Qué? Lo importante es que estas preguntas se plantean desde un punto de vista conceptual, es decir; el usuario solo requiere conocer la operación del negocio para formular a manera de pregunta sus necesidades de información y obtener de esta manera información relevante.
Data Mining es la integración de tres componentes: inteligencia artificial, estadística y bases de datos. La aplicación de Data Mining a la información de una organización, permite conocer los datos y variables que generan diversos efectos en la misma. Esto permite establecer modelos que reproducen situaciones reales del negocio de tal suerte que es posible llevar a cabo predicciones, en general permite responder a todas las preguntas que responde OLAP y adicionalmente a una muy importante ¿Por qué?, lo más emocionante de esto es que se responde para el futuro, es decir, permite hacer pronósticos del negocio.
Ahora que conocemos las herramientas de BI podemos hablar acerca de los beneficios que pueden generar dentro de las organizaciones, lo anterior sin embargo, requiere que éstas cuenten con un cierto nivel de desarrollo tecnológico, bases de datos, sistemas de información, infraestructura de cómputo, etc.
Es conveniente reflexionar que ninguna solución tecnológica debe ser implantada de manera discrecional, sin antes analizar, como se mencionó en el párrafo anterior, su posicionamiento tecnológico y si ésta se encuentra alineada con los objetivos estratégicos del negocio así como el valor que aporta a la organización y el retorno de inversión que ofrece.
La instrumentación de un proyecto de Inteligencia de negocios (BI) representa la transformación de los datos en información y la transformación de la información en conocimiento. Este conocimiento del negocio deberá optimizar y eficientar la operación y más aún si los objetivos del BI están alienados a los objetivos estratégicos de la organización se producirán con toda certeza innovaciones que podrían convertirse eventualmente en diferenciadores.
Todo proyecto de BI debe considerar su arranque teniendo como base aquellos puntos donde se puedan aportar mejoras sustanciales a los procesos que se encuentren vinculados con los objetivos de negocio de mayor peso, en este sentido, se recomienda el desarrollo incremental buscando aportar resultados oportunos.
Es importante señalar que para el éxito de un proyecto de esta naturaleza se requiere además de las disponibilidad de datos de buena calidad, contar con un grupo de especialistas que puedan entender qué hacer con los datos, interpretar sus resultados y partir de estos definir acciones.
