Desde la década de los 90, las aplicaciones de Inteligencia de Negocios, o Business Intelligence (BI), han evolucionado dramáticamente y en muchas direcciones, tanto en la necesidad de acceso a los distintos datos que existen en las compañías, como en el crecimiento exponencial que éstos han tenido. Desde los informes operacionales de “barra verde” generados por mainframes, a los modelos estadísticos para campañas publicitarias, los ambientes multi-dimensionales de OLAP para analistas, los tableros de control para ejecutivos, las compañías comenzaron a demandar más opciones de reportes y análisis de datos. La dramática expansión de almacenamiento de datos, combinada con la adopción extendida de aplicaciones empresariales, tales como ERPs y CRM, así como el aumento en la cantidad de usuarios capaces de utilizar una computadora, abasteció de combustible esta demanda exponencial para reportes BI y aplicaciones analíticas.
Durante este periodo de formación, las empresas descubrieron muchas nuevas maneras para utilizar sus activos de información como apoyo a la toma de decisiones, a los reportes de operación y a la optimización de procesos. Durante esta etapa de invención, los proveedores de tecnología BI reaccionaron en la forma en que acostumbran hacerlo ante la evolución del mercado, esto es, construyendo un software de nicho para implementar cada nuevo tipo de aplicación que las empresas creaban. Estos tipos de aplicación se convirtieron en productos de software centrados en solamente uno de los diferentes estilos de BI que se describen a continuación:
1. Reporteo corporativo o empresarial. Los reporteadores se usaban para generar reportes estáticos con un alto grado de control sobre el formato visual, destinados a una amplia distribución entre muchas personas.
2. Análisis de Cubos. Capacidad analítica sobre un subconjunto de datos. Dirigida a directivos que requieren un ambiente seguro y sencillo para explorar y analizar sobre un rango delimitado de datos.
3. Análisis y consultas Ad Hoc. Las herramientas OLAP relacionales eran utilizadas por usuarios avanzados para investigar y analizar toda la base de datos, navegando hasta el nivel más detallado de información, es decir, al nivel de transacción.
4. Análisis estadístico y minería de datos. Aplicación de herramientas matemáticas, estadísticas y financieras para encontrar correlaciones, tendencias, proyecciones y análisis financiero. Dirigido a analistas de información avanzados.
5. Entrega de información y alertas. Los motores de distribución de información eran utilizados para enviar reportes o alarmas a grandes grupos de usuarios, basándose en suscripciones, itinerarios o acontecimientos.
Hasta el momento, la mayoría de las empresas líderes han comprado diversas herramientas de BI a distintos proveedores; cada herramienta enfocada a una nueva aplicación BI, y cada una, entregando funcionalidad enfocada en un solo estilo de BI.
Una forma de organizar los estilos es graficándolos a lo largo de dos dimensiones, donde el eje vertical representa la sofisticación e interactividad, mientras que el eje horizontal muestra el tamaño de la población a quien está dirigido. Esto se refleja en la siguiente figura:
Los estilos más sofisticados e interactivos son utilizados por grupos de usuarios relativamente pequeños, integrados por analistas y usuarios avanzados, cuyo trabajo principal está enfocado en los datos y su análisis. Los estilos menos interactivos proveen datos y los resultados básicos, aplicables a poblaciones grandes de usuarios, que van desde directores generales hasta el grueso del personal operativo.
Las organizaciones líderes han reconocido los beneficios de poner información en manos de todos sus empleados, sin importar el cargo o función. Por esto, es importante contar con una infraestructura de BI que sea capaz de proveer los cinco estilos a todos los usuarios en una organización, ofreciendo diferentes niveles de funcionalidad personalizados a las necesidades y características de cada usuario. Los Cinco Estilos de BI en un Escenario Empresarial
En las organizaciones actuales, cada uno de los empleados —desde el Director General hasta el personal de apoyo— analiza información de negocio de alguna forma y hasta cierto punto. Este análisis puede ser deliberado y exploratorio, automatizado a partir de condiciones predefinidas, o incluso tan embebido en los sistemas de uso diario, que no es reconocidos como BI. Sin embargo, una cosa queda clara: las organizaciones exitosas hacen uso máximo de sus activos de información a través de la tecnología de inteligencia de negocios.
Veamos el siguiente escenario, donde utilizamos un conjunto típico de análisis y respuestas para mostrar los cinco estilos de BI en la práctica:
1. Reporteo corporativo o empresarial
Utilizado cuando la empresa desea distribuir informes financieros u operacionales estandarizados a todos aquellos involucrados o interesados en ella (empleados, accionistas, clientes, etc.). Desde los años cincuenta, las corporaciones han encontrado rendimientos claros de su inversión en reportes operacionales y financieros. Es por ello que este es el estilo de BI más difundido, abarcando desde los reportes de barras en mainframe, hasta los modernos reportes en web, o incluso para dispositivos inalámbricos.
Consideremos el siguiente escenario: El gerente de una tienda recibe los informes de desempeño de la misma, generados semanalmente por un motor de distribución de reportes. Después de una revisión al informe semanal, advierte que las ventas por periféricos de cómputo han caído significativamente en comparación con las de semanas previas. Hace clic en su informe y llega a un mayor nivel de profundidad, donde se muestra que sorpresivamente, los tres mejores dispositivos han tenido malos resultados en ventas.
2. Análisis de cubos
El análisis de cubos es el estilo de BI ideal para el análisis básico y predefinido. Como ejemplo, el análisis de ventas por región durante ciertos periodos de tiempo, y el análisis de ventas por producto y vendedor, podrían ser útiles para aquellos gerentes que buscan detalles fundamentales en su desempeño.
Regresando a nuestro escenario, el gerente de la tienda explora más a detalle el asunto, ejecutando uno de los varios cubos de análisis que han sido pre-construidos para los gerentes de tienda. Los cubos de análisis proporcionan un ambiente sencillo y seguro que permite a los usuarios principiantes de BI conducirse fácilmente para tratar de descubrir la raíz del problema en cuestión. El análisis de este gerente en particular, permite comparar los resultados de venta de su tienda contra los resultados de venta en otras tiendas como la suya, así como contra años anteriores.
Después de alternar entre varias vistas de análisis de información, muchas cosas quedan evidenciadas. La primera es que la mayoría de las tiendas parecen estar experimentando esta misma caída repentina en sus ventas. La segunda es que esta tendencia evitará que logre sus metas de ventas para esta categoría de producto. Y, la tercera, que esta baja no es consistente con sus patrones de venta estacionales de los últimos dos años para esta clase de producto. Concluye que existe un problema grave, pero que no es exclusivo de su tienda, así que envía una liga de este análisis de cubos a un comprador de las oficinas corporativas, de tal forma que este comprador pueda ver exactamente lo mismo y profundizar en el asunto.
3. Análisis y consultas Ad Hoc Este estilo habilita un verdadero análisis de investigación de los datos empresariales, incluso llegando al nivel de transacción.
El comprador en las oficinas corporativas accede al análisis de cubo que le envió el gerente de tienda, pero no puede determinar lo que sucede basado únicamente en las comparaciones predefinidas. El comprador necesita probar muchas más áreas de la base de datos para determinar lo que pasa, y utiliza “Análisis y consultas Ad Hoc” para lograrlo.
Así que ejecuta un reporte parametrizado, donde en base a contestar algunas preguntas, define qué información quiere incluir en el reporte. Así genera un reporte con información de inventario de los productos correspondientes, en los últimos dos meses. Nota que ha habido un flujo constante de embarques de las bodegas hacia las tiendas, pero que las bodegas han dejado de ser reabastecidas, lo que ha causado un agotamiento de su inventario. Concluye que el problema debe residir en algún punto anterior en la cadena de abastecimiento. Desde el reporte de almacén, navega hacia un reporte de embarque que indica que todos los embarques navales desde Taiwán han sido demorados, afectando los productos en cuestión, y otros más. Es de esperarse entonces, que estos otros productos también experimentarán una caída en sus ventas. Informa al vicepresidente de ventas y a los gerentes de tienda sobre el resultado de su análisis, y manda la información al departamento de marketing, para que determinen el impacto de las demoras de embarque en los ingresos y utilidades de la compañía para el trimestre.
4. Análisis estadístico y minería de datos Esto se utiliza para descubrir relaciones sutiles (ej. la elasticidad-precio), y/o generar proyecciones (ej. tendencias de ventas), apoyándose en la teoría de conjuntos, tratamiento estadístico y otras funciones matemáticas avanzadas.
Un analista en el departamento de marketing construye un modelo de los ingresos y utilidades para la línea de productos afectados, como una función de los tiempos de embarque, los precios y la demanda. Después de estimar el impacto financiero del retraso en los embarques, recomienda incrementar el precio en los artículos restantes para compensar las pérdidas. Recomienda también realizar un nuevo gasto promocional para promover los productos substituto de los que están agotados debido al retraso en los embarques.
5. Entrega de información y alertas Un motor de alertas y entrega de reportes permite a las empresas distribuir un basto número de informes o mensajes de manera proactiva y centralizada, permitiendo a los usuarios suscribirse a los reportes que quieran recibir. La distribución de los reportes se puede realizar de forma calendarizada, o disparada por eventos, tal como podría ser que una métrica cayera por debajo de un límite preestablecido.
Un grupo se encarga de monitorear continuamente el progreso de nuevos programas de ventas, suscribiéndose a un servicio de distribución de información que continuamente mide el desempeño de los productos correspondientes, así como su rentabilidad y los costos de su promoción. El servicio también monitorea de manera continua los niveles de inventario en los almacenes, avisando a todos los involucrados cuando las demoras de embarque terminan, señalando que el precio y la promoción deben volver a la normalidad.
El equipo es capaz de tomar decisiones inteligentes, responder rápidamente ante acontecimientos cambiantes, y preservar el nivel excepcional de desempeño de la compañía.
Conclusión
Actualmente, la mayoría de las grandes empresas tienen una amplia variedad de soluciones de BI instaladas en algún lugar de su organización. Existen dos razones para la proliferación sin control de estas tecnologías:
• Anteriormente, la mayoría de las herramientas de BI soportaban un solo estilo. Por ejemplo, si una empresa necesitaba consultas Ad Hoc, y reportes empresariales, entonces requería dos herramientas diferentes.
• La mayoría de la tecnología de BI fue diseñada para soportar aplicaciones departamentales, no aquellas que abarcaran a toda la empresa. Por esta razón, las soluciones de BI eran implantadas de manera aislada por departamento, y por lo tanto cada departamento se sentía libre de escoger el producto que deseara.
Las empresas hoy en día necesitan una tecnología BI que pueda soportar indistintamente los diferentes estilos de BI, en cualquier combinación, para cualquier aplicación, y para los usuarios en toda la empresa, incluyendo a los clientes y socios de negocio.
Por esto, debemos buscar que la arquitectura para inteligencia de negocios que implantemos en nuestras empresas contemple los diferentes estilos de BI, y permita que cada uno pueda ser:
• Integrado y complementado de forma transparente. Agregar un nuevo estilo de BI simplemente debe extender la funcionalidad de los reportes existentes.
• Expresado a través de una sola interfaz de usuario unificada para maximizar su facilidad de uso y aceptación por los usuarios.
• Utilizado sobre una misma arquitectura integrada, donde se unifiquen los metadatos, la seguridad, y los perfiles de usuario. Asegurando así una sola versión de la verdad a través de toda la empresa, y minimizando los costos de mantenimiento y administración.
* Este artículo está basado en el White Paper “The 5 Styles of Business Intelligence: Industrial-Strength Business Intelligence”, preparado por Microstrategy, Inc.
Acerca del autor
Gerardo Rubio es el Director General de MicroStrategy en la región norte de Latinoamérica desde el inicio de operaciones de la subsidiaria en México, en enero de 2001. Su formación es en Ciencias Computacionales, egresado de UNITEC, con una maestría en administración del IPADE. Antes de incorporarse a MicroStrategy, estuvo a cargo de eBRM de México, y también en Oracle de México, donde se desempeñó a lo largo de diez años, hasta llegar a la dirección general para nuestro país.
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