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Las ventajas y las desventajas de business intelligence

Escrito por: mukhles zaman
Publicado: abril 26 2005

Introducción

Business intelligence (BI) es la palabra de moda del mundo de TI; es un concepto que solamente algunos entienden.

El propósito de este artículo es aclarar lo que es BI y hablar de sus componentes principales. También hablaremos de por qué BI está llamando tanto la atención, aún durante esta crisis económica, y de por qué además de estar cautivando a los encargados de la toma de decisiones, está penetrando en muchas áreas funcionales como mercadotecnia, finanzas y valores.

Parte de la confusión con BI es la ráfaga de acrónimos relacionados con el análisis de la información del negocio. Además de business intelligence, han surgido términos como gestión del rendimiento del negocio (BPM), gestión de los procesos del negocio (también BPM), gestión del rendimiento corporativo (CPM) y supervisión de las actividades del negocio (BAM). Todos ellos forman parte de BI, es decir que son herramientas que dependen de BI. Sin embargo, BI no depende de ellas.

Aunque el nombre fue acuñado por Gartner Group a mediados de los 90, business intelligence es un concepto que inició mucho antes. Tiene sus raíces en los sistemas de reportes de las computadoras centrales de los 70. Durante este periodo, los sistemas de reportes eran estáticos, bidimensionales y no tenían capacidades analíticas. La demanda de sistemas de reportes dinámicos y multidimensionales para una toma de decisiones inteligente y por pronósticos impulsó el desarrollo de BI. BI alcanzó su estado actual con la llegada de tecnologías y aplicaciones nuevas, y sigue creciendo diariamente. El día de hoy, BI puede realizar un análisis multidimensional de datos para obtener una visión completa del negocio, un análisis estadístico y un pronóstico que ayude a tener mejores sistemas de soporte a la toma de decisiones.

De acuerdo a las tendencias actuales, el uso de BI se volverá tan común que cada computadora de escritorio tendrá un icono de BI. BI se convertirá en una parte integral del sistema de información de una empresa y, al igual que el software de procesamiento de texto, BI será utilizado por la mayoría de los usuarios finales, los usuarios comerciales y los funcionarios gubernamentales para medir si sus estrategias cumplen con el plan estratégico general de su empresa.

De qué se trata BI

BI no es un producto ni un sistema, es un término que cubre y combina varias arquitecturas, aplicaciones y bases de datos. Permite tener un acceso interactivo y en tiempo real, así como una manipulación de la información, y da a la comunidad comercial acceso a los datos del negocio. BI analiza los datos históricos -los datos generados por los negocios mediante transacciones u otros tipos de actividades comerciales- y ayuda a los negocios analizando las situaciones y los rendimientos del negocio en el presente y el pasado. Al proporcionar esta valiosa información, BI ayuda a los encargados de la toma de decisiones en su trabajo y da a los usuarios finales información crítica del negocio sobre sus clientes y socios, incluyendo información sobre los comportamientos y las tendencias.

Los negocios generan una enorme cantidad de datos y cada dato lleva una parte de la historia del negocio. Estos datos están repartidos en todas partes, en sistemas dispares y en departamentos distintos, se mantienen cautivos en discos duros muertos y hasta se pueden encontrar en otras regiones geográficas. Sin embargo, contienen la verdadera naturaleza del negocio, sus tendencias, sus fortalezas y sus debilidades. BI reúne todos los datos relacionados para convertirlos en información, ya que la información debidamente analizada puede usarse en la toma de decisiones y traducirse en acciones.

En otras palabras, BI transforma los datos en información, la información en decisiones y las decisiones en acciones.

La evolución de BI

Para poder entender la forma en que BI analiza el negocio hay que entender la forma en que los datos se convierten en información (mediante distintas tecnologías) y la forma en que se analizan. Al conocer estos procesos y la forma en que entran en la arquitectura de BI, sus herramientas y sus aplicaciones, podremos aclarar BI.

BI no produce datos, sino que usa los datos producidos por otras aplicaciones del negocio, como planificación de los recursos de la empresa (ERP), gestión de las relaciones con los clientes (CRM), gestión de la cadena de suministro (SCM), etc. Durante las dos últimas décadas, especialmente en los 90, las empresas almacenaban grandes cantidades de datos construyendo sistemas de procesamiento de las transacciones en línea (OLTP) y sistemas ERP, centros de llamadas y la Internet. Con el objeto de tener una mejor gestión de los datos, las empresas construían almacenes de datos (DW), mercados de datos y herramientas instaladas de extracción, transformación y carga (ETL) para trabajar con los almacenes de datos. Pero pocos de estos datos se transformaban en información y muchos menos se usaban para los sistemas de soporte a la toma de decisiones, en gran parte debido a la falta de herramientas para acceder a los datos y analizarlos para los usuarios del negocio.

Durante los 70 y los 80, el acceso a los sistemas de información era tedioso y restringido para los usuarios finales. Las consultas y los reportes eran pesados y los reportes analíticos se basaban en hojas de cálculo. Todo el proceso de acceso a la información llevaba tiempo y los reportes retrasados no lograban ningún resultado. La llegada de la tecnología y la creciente demanda de las empresas por tener mejor información impulsaron la evolución de los sistemas de BI.

Por qué BI

Una vez instalado, BI tiene un gran impacto en el negocio. Produce la información correcta en el momento adecuado, y es un elemento clave para el éxito de cualquier empresa comercial. BI es el arte de conocer y obtener la ventaja comercial a partir de los datos. Ya sea que se trate de competencia de mercadotecnia, retención de clientes, control de inventarios, modelos financieros o seguridad nacional, BI es la solución. BI puede responder a preguntas críticas de una empresa, como por qué la competencia gana participación en el mercado, qué productos contribuyen más a las ganancias, cómo los negocios pueden ser más rentables, por qué algunas divisiones no son rentables, qué plantas producen con los costos más bajos, cómo puede mejorar la productividad, qué partes del mundo son más rentables, quiénes son los mejores y los peores clientes, dónde se pierde o gana dinero, etc.

BI responde a estas preguntas analizando y comparando los datos históricos del negocio. Los datos son creados por las actividades del negocio o por fuentes externas, como datos ambientales, demográficos, migratorios, etc. que sirven para estudiar un grupo específico de gente o de clientes. Los negocios utilizan dicha información para comprender sus tendencias comerciales, sus fortalezas y debilidades y para analizar la competencia y la situación del mercado. La información también puede ser utilizada por el gobierno o por agencias secretas, como el departamento de seguridad interna de los Estados Unidos, que debe tener acceso a los datos financieros, migratorios, de transporte y a cualquier tipo de datos que puedan ser analizados para definir ataques posibles a sus ciudadanos o a su propiedad.

Además de definir las tendencias, la legislación Sarbanes-Oxley impulsa la implementación de BI, ya que afecta las reglas de reportes financieros y de contabilidad de las empresas públicas. Para cumplir con Sarbanes-Oxley, los sistemas BI deben asegurar el análisis puntual y preciso de los datos comerciales. Así, BI en tiempo real es la clave para lograr el cumplimiento.

Las actividades y las herramientas de business intelligence

Como mencionamos antes, BI es una combinación de tecnologías y arquitecturas. Algunas herramientas importantes de BI son almacenes de datos (DW) y data mart, extracción, transferencia y carga (ETL), herramientas de reportes y consultas, visualización de datos, cuadros de mando integrales, tableros, OLTP, OLAP, extracción de datos, sistemas de alerta y notificación y analíticos. BI cubre todas estas herramientas que están combinadas dentro de una arquitectura especial.

Almacenes de datos y data mart

Debido a que los datos provienen de varias fuentes, como PLTP, ERP, CRM, aplicaciones legadas y fuentes de datos externas, pueden ser almacenados en una base de datos diversificada, en diferentes formatos y estructuras. Así, un almacén de datos (DW) es la parte más importante y cara de todo el sistema BI porque captura los datos de estas fuentes distintas y los une. Entonces los datos están listos para que el sistema BI acceda a ellos. DW, como depósito central del negocio, contiene los datos que utilizan los sistemas de soporte a las decisiones (DSS), que se enfocan en la gestión inferior y media y que hacen posible ver y analizar los datos de formas distintas. Dichos datos también se usan en sistemas ejecutivos de información (EIS). Los datos que los departamentos extraen del DW se reúnen y se colocan en depósitos más pequeños para tener un acceso fácil y rápido. Esto se conoce como data mart, como datos de mercadotecnia, ventas, producción, etc.

Extracción, transformación y carga (ETL)

El proceso que se usa para poblar un almacén de datos se lleva a cabo mediante extracción, transferencia y carga, o ETL. En primer lugar, la función de extracción lee los datos de una fuente específica y extrae un subconjunto deseado de datos. A continuación, la función de transformación trabaja con los datos adquiridos, usando reglas o tablas de búsqueda, o creando combinaciones con otros datos, para convertir la información extraída al estado deseado. Finalmente se utiliza la función de carga para escribir los datos resultantes en una base de datos objetivo, para convertir los datos de un tipo de base de datos a otro y para migrarlos de una base de datos o una plataforma a otra.

Algunas veces se confunden las funciones de BI y de DW. La diferencia es que DW no necesita de BI para realizar sus funciones. Por ejemplo, es posible generar reportes desde DW usando herramientas de reportes. Sin embargo, el contrario no es posible. BI necesita de DW para acceder a datos precisos y selectivos, pero hay una excepción. Recientemente, algunos vendedores diseñaron su arquitectura para acceder a los datos directamente desde la fuente y no desde DW. Asimismo, en cuanto a costo, BI resulta más caro, pero con la arquitectura de BI existe la flexibilidad para seleccionar entre distintas herramientas. El alto costo de BI puede ser compensado por las empresas si construyen su infraestructura de BI usando las herramientas que ya tienen instaladas.

Herramientas de reportes y consultas

Los reportes son el proceso por el cual se accede a los datos, se les da formato y se entregan como información. Los reportes y las consultas permiten a los usuarios emitir consultas en lenguaje de consulta estructurado (SQL) al almacén. Con ello, los usuarios pueden visualizar y producir reportes sobre la información específica que requieren. Los reportes son una de las funciones principales de BI.

Visualización de datos

Las herramientas de visualización de datos ayudan a que los usuarios visualicen los datos con claridad. Se trata de la representación gráfica de los datos, incluyendo fotos tridimensionales y complejas de los mismos. Las herramientas de visualización de datos interpretan la información y las relaciones de los datos; combinan representaciones de varios conjuntos de datos de forma simultánea o proporcionan varias visualizaciones de un mismo conjunto de datos, aún cuando este conjunto contenga millones de puntos de datos. Algunas herramientas de visualización de datos son las tablas, las gráficas, los tableros y los cuadros de mando integrales.

Cuadros de mando integrales

Los cuadros de mando integrales son un concepto que ayuda a los usuarios a traducir la estrategia en acciones. Es un sistema de medición del rendimiento que se deriva de la visión y la estrategia, y que refleja los aspectos más importantes del negocio, como conocimiento de los clientes, rendimiento financiero, procesos comerciales internos, etc. Los cuadros de mando son una lista central de números predefinidos que muestran cada parte clave del éxito de una empresa. Se enfocan en los puntos de vista estratégicos de los objetivos de gestión y hacen que la gente se responsabilice de lo que ha definido dicha gestión. Con los cuadros de mando integrales los gerentes de todos los niveles pueden supervisar los resultados en sus áreas clave del negocio.

Tablero

Un tablero de BI es una interfaz del usuario que se parece al tablero de un automóvil y que organiza y presenta la información en una forma sencilla de leer. Sin embargo, es más probable que un tablero de cómputo sea interactivo. La mayoría de las interfaces gráficas del usuario (GUI) se parecen a un tablero.

OLTP

Como mencionamos antes, las empresas almacenan grandes cantidades de información (datos extremadamente operativos) en procesamiento de las transacciones en línea (OLTP). Los datos OLTP siempre están en línea y son rápidos y eficientes para las consultas. Facilitan y gestionan las aplicaciones orientadas a las transacciones. OLTP permite que los analistas, los gerentes y los ejecutivos visualicen los datos mediante acceso fácil, constante e interactivo a una enorme variedad de visualizaciones de la información. Probablemente, el producto OLTP más instalado es CICS (sistema de control de la información de los clientes) de IBM. Los datos OLTP se mantienen en un almacén de datos.

OLAP

OLAP o procesamiento analítico en línea es otro componente de BI. Permite al usuario extraer los datos de forma fácil y selectiva y visualizarlos desde distintos puntos de vista. Los datos OLAP se almacenan en una base de datos multidimensional. El componente principal es el servidor OLAP, que se encuentra entre el sistema del cliente y los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). Las herramientas OLAP permiten a los usuarios analizar distintas dimensiones de los datos multidimensionales. Por ejemplo, proporcionan series de tiempo y visualizaciones del análisis de las tendencias. Con frecuencia se utiliza OLAP en la extracción de datos.

Extracción de datos

Las herramientas de extracción de datos extraen de forma automática la información anticipada que está escondida en las bases de datos. También buscan patrones en grandes bases de datos de transacciones. Normalmente, estas herramientas funcionan con fórmulas estadísticas complejas. La forma más fácil para distinguir la extracción de datos de las distintas formas de OLAP es que OLAP sólo puede responder a preguntas que usted sabe cómo hacer, mientras que la extracción de datos responde a las preguntas que no necesariamente sabe cómo hacer.

Sistemas de alerta y notificación

Los sistemas de alerta y notificación proporcionan business intelligence de forma proactiva a los usuarios de acuerdo a los criterios que definen a medida que surgen los eventos. Mantienen a los usuarios informados acerca de los eventos críticos, ya que mandan el mensaje al trabajo, a su casa o durante sus viajes mediante correo electrónico o tecnología inalámbrica.

BI comparado con analíticos

A veces, business intelligence se conoce como analíticos, aunque existen algunas diferencias entre ellos. BI es un conjunto completo de tecnologías y programas, mientras que analíticos consta de toda la programación especializada que analiza los datos de cierto campo, como mercadotecnia, ventas, bienes raíces, etc. Esto ayuda a tomar decisiones comerciales más informadas y en menos tiempo. Actualmente existen muchos analíticos disponibles en el mercado, como analíticos de CRM, analíticos de la cadena de suministro, analíticos de ventas, analíticos de clientes, analíticos de productos y servicios, analíticos de finanzas, analíticos de bienes raíces, analíticos de seguridad interna, etc.

Seleccionar el software BI adecuado

BI ha captado la atención de muchas empresas debido a su inteligencia sobre el negocio, pero no es posible comprar un producto BI listo para utilizar porque no se trata de un sistema de talla única. Cada negocio es único y tiene procesos y reglas diferentes. BI debe personalizarse para que cubra las características únicas de una empresa.

Las recomendaciones para la aplicación de BI deben tener base en los requisitos funcionales de una empresa, su presupuesto, su arquitectura técnica y las necesidades generales de los usuarios. La selección y la implementación del BI adecuado es un trabajo que representa un reto. La implementación de BI es una empresa costosa y larga. Por lo tanto, si no se realizan la investigación y la planificación adecuadas y se implementa el producto BI incorrecto, es posible que resulte en fracaso. Un punto importante que debe considerarse al seleccionar BI es que debe haber una estrecha correspondencia entre los requisitos de la empresa y las soluciones que ofrecen los vendedores. Las empresas que busquen implementar un sistema BI deben asegurarse de investigar sus necesidades profundamente. Al buscar consultores, deben asegurarse de que estos cuentan con bases de conocimientos detalladas que incluyan solicitudes de información funcionales.

Conclusión

En el clima comercial tan competitivo de hoy, la calidad y la puntualidad de la información del negocio no es simplemente escoger entre ganancias y pérdidas; se trata de una cuestión de supervivencia o quiebra. Ninguna empresa puede negar las ventajas de business intelligence. Algunos reportes recientes de analistas de la industria demuestran que en los próximos años millones de personas usarán diariamente las herramientas visuales de BI y analíticos. Las herramientas de visualización serán utilizadas por productores, vendedores, gobiernos y agencias especiales. Cada vez existirán más herramientas analíticas para industrias específicas en el mercado que harán cualquier tipo de análisis y ayudarán a tomar decisiones informadas desde el nivel superior hasta el nivel de los usuarios.

Otra tendencia posible que implica BI es su fusión con la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se ha usado en las aplicaciones comerciales desde los 80, y actualmente se usa para la resolución de problemas complejos y en las técnicas de soporte a la toma de decisiones en aplicaciones comerciales en tiempo real. En poco tiempo, las aplicaciones de inteligencia artificial se fusionarán con BI, iniciando una nueva era en los negocios. También es probable que BI adopte el nombre de inteligencia artificial del negocio.

Business intelligence está emprendiendo el vuelo para cubrirlos a todos, incluyendo a empresas pequeñas, medianas y grandes. Así como los grandes proveedores de BI se dirigen a las empresas grandes, los vendedores pequeños del nicho dan servicio a empresas pequeñas y medianas. Las herramientas de analíticos también penetran en el mercado de funciones específicas que ayudarán a que algunas empresas seleccionen analíticos en lugar de realizar una implementación completa de BI. Además, el reemplazo de BI tradicional con aplicaciones analíticas no representa una amenaza inmediata. De acuerdo a los analistas de la industria, tomaría años.

BI saca ventaja de los componentes desarrollados e instalados de las tecnologías de TI para ayudar a las empresas a impulsar sus inversiones actuales en TI y utilizar los datos valiosos que están almacenados en sistemas legados y de transacciones. Para muchas empresas grandes que han gastado millones de dólares en la construcción de almacenes de datos y data marts, es el momento para construir BI como el paso siguiente en el camino al retorno de la inversión (ROI).

 
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