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Inteligencia analítica de negocios. Más allá del BI tradicional.

En la nueva era económica, el valor de las empresas reside en su capacidad para innovar, manejar información y generar conocimiento; las empresas que sobreviven y garantizan su permanencia en el mercado son aquellas que se adelantan a la alta demanda de los mercados. La otra cara de la moneda son aquellas empresas que permanecen en un estado de vigilia o alerta frente a mercados y fuerzas económicas volátiles, adaptando sus estrategias de forma reactiva.

Latinoamérica no es la excepción a esta realidad, donde la estrategia competitiva está en primer lugar de la agenda de cualquier directivo. Tal estrategia típicamente se encuentra estrechamente ligada a la “Información y Conocimiento” que la empresa genera. Es así que surge la pregunta: ¿cómo hacer de esa información una herramienta para la toma inteligente de decisiones?

En los últimos años las inversiones en TI han recibido una fuerte atención por el papel estratégico que juegan en las corporaciones; sobre todo con sistemas como ERPs, que ya son parte de la cadena de integración y generación de información. Las empresas se están dando cuenta de que su activo más importante y menos reconocido es la información que generan, y pretenden sacar ventaja de éste. Sin embargo, es la forma en que se obtiene, manipula y usa esta información, la que puede definir el fracaso o éxito de estas iniciativas.

En esta nueva vertiente de conocimiento aplicado se integra un nuevo jugador para cambiar el rol de toma de decisiones basadas en reporteo. Este nuevo jugador es denominado como Analytics, y se refiere a las capacidades analíticas de información que son la evolución de los sistemas de Inteligencia de Negocios actuales. A esta generación de soluciones se le conoce como “Inteligencia Analítica de Negocios”.

Haciendo al BI Realmente Inteligente
Como sabemos, las aplicaciones tradicionales de BI generan reportes con información histórica, de tal forma que se obtiene una radiografía de lo que había sucedido, y no de lo que podría suceder. Haciendo una analogía de lo que estos sistemas tradicionales proponen, es como viajar en un automóvil y ver por el espejo retrovisor aquel trayecto de la carretera que ya se ha recorrido, pero sin poder ver la parte del camino que está al frente y que representa el futuro, el trayecto del camino al cual se debe de anticipar para dirigir los movimientos adecuados en la dirección correcta.

Hablar de Inteligencia Analítica (Business Analytics) es hablar de capacidades superiores que permiten predecir escenarios, estas soluciones se han desarrollado por más de diez años y han evolucionado de ser bases de datos o data marts, a aplicaciones de análisis de minería de datos y texto con modelos estadísticos. Estas capacidades analíticas permiten generar escenarios de probabilidad que definen, no el “qué pasó”, sino el “qué pasaría si”.

Imaginemos que las acciones de una empresa han mantenido un comportamiento errático en el último año y la decisión de invertir en ella se encuentra igualmente incierta. Con la Inteligencia Analítica de Negocios es posible predecir mediante la minería de texto, aquellos acontecimientos que impactarían en el precio de las acciones y poder anticipar su siguiente movimiento.

Toda aquella persona en la que recae la responsabilidad de mantener una estrategia de negocios sustentable en inversiones de TI, tiene sus ojos puestos en el valor de la información que se traduce a su vez en valor estratégico; hoy por hoy ser competitivo no significa igualar una estrategia o seguir una tendencia.

Beneficios del Análisis Predictivo
Estos son algunos ejemplos de los beneficios que están obteniendo algunas empresas a través de la aplicación del análisis predictivo:
• Para la industria de telecomunicaciones es posible pronosticar qué clientes están en riesgo de perderse, para poder actuar a tiempo y conservarlos.
• Para la industria de retail es posible determinar los productos que comprará cada uno de sus clientes, haciendo así ofertas personalizadas.
• Para el sector financiero es posible reducir la cantidad de fraudes pronosticando las transacciones que podrían ser fraudulentas, garantizando de esa forma el cumplimiento con regulaciones internacionales (Sarbanes Oxley o Basilea II).
• El sector de manufactura se vería beneficiado al mejorar la rentabilidad de las cadenas de abastecimiento pronosticando los requisitos de los inventarios de demanda.

Maximizando el Retorno de Inversión
Para obtener la máxima recuperación de la inversión a través de la implantación de Inteligencia Analítica de Negocios, las empresas deben ser muy claras respecto al objetivo comercial que respaldará esta aplicación. El retorno de inversión se genera gracias a las respuestas que ofrece sobre aspectos importantes del negocio, sin embargo, a muchas empresas se les dificulta definir las solicitudes que deben plantear y los datos que serán necesarios para responderlas.

Ahora bien, las soluciones analíticas requieren menos tiempo para su implantación, y por lo tanto, la recuperación de la inversión es más rápida. Además, añaden valor a las aplicaciones de integración de datos, sin tener que programar desde cero o alterando la arquitectura con la cual se viene trabajando.

Una solución analítica reorganiza la estrategia comercial, haciéndola más acertiva y aumentando la rentabilidad de los clientes. Con esto se obtienen mejores índices de fidelidad y respuesta a campañas, así como un aumento de las capacidades operativas, especialmente en lo que se refiere a tiempos de respuesta y costos más bajos debido a una mejor identificación del origen de los costos.

Conclusión
La empresa moderna debe de estar a la par de la nueva economía. Lo que puede parecer un “plus” en las funcionalidades de Inteligencia de Negocios, determinará en los próximos años un cambio en la forma de tomar decisiones e invertir a mediano y largo plazo. Sólo el que tenga en la mira a sus mercados potenciales y sepa cómo y por qué atacarlos, podrá destacar en una justa comercial en la que sólo gana el que hace mejor uso de su información. Y usted, ¿lo está haciendo?

Acerca del autor
Manuel Ruelas es Gerente de Marketing Communication en SAS México. Se especializa en Tecnologías de Información y Business Intelligence, y en su trayectoria ha colaborado para empresas como Sybase, y Mancera Ernst & Young. manuel.ruelas@sas.com