Inteligencia de Negocios

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Ing. Marlene Callata Garrido 1


¿Por qué Business Intelligence?

La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se ha convertido en

una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin embargo, los sistemas de

información tradicionales (como la mayoría de los programas de gestión, las aplicaciones a

medida, e incluso los ERP más sofisticados), suelen presentar una estructura muy inflexible para

este fin. Aunque su diseño se adapta con mayor o menor medida para manejar los datos de la

empresa, no permite obtener la información de los mismos, y mucho menos extrapolar el

conocimiento almacenado en el día a día de las bases de datos. Las principales características

que limitan estos sistemas son:

Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que ceñirse a

los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que

no siempre responden a sus dudas reales.

Necesidad de conocimientos técnicos. Para la generación de nuevos informes o

métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una consulta

adecuada para interrogar la base de datos.

Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen implicar

la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en una incómoda

espera que dificulta la fluidez del trabajo.

Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la base de datos consultada, para generar

informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo de la empresa,

el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y paralizar a todos los

usuarios conectados.

Falta de integración que implica islas de datos. Muchas organizaciones disponen de

múltiples sistemas de información, incorporados en momentos distintos, para resolver

problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen estar integradas, lo que implica la

existencia de islas de información.

Datos erróneos, obsoletos o incompletos. El tema de la calidad de los datos siempre

es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al extremo de

garantizar la fiabilidad de la información aportada.

Problemas para adecuar la información al cargo del usuario. No se trata de que

todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la



información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.

Ausencia de información histórica. Los datos almacenados en los sistemas

operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten contrastar

la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás.

Para superar todas estas limitaciones, el Business Intelligence se apoya en un conjunto de

herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el almacenamiento de los

datos generados en una organización, con la velocidad adecuada para generar conocimiento y

apoyar la toma de decisiones de los directivos y los usuarios oportunos.

No es que los productos de BI sean mejores que las aplicaciones actuales: se trata de sistemas

con objetivos distintos, eficientes en sus respectivas ramas, pero que deben complementarse

para optimizar el valor de los sistemas de información.

Datos, información, conocimiento

¿En qué se diferencia el conocimiento de los datos y de la información? En una conversación

informal, los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto puede llevar a una

interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la forma más sencilla de diferenciar los

términos sea pensar que los datos están localizados en el mundo y el conocimiento está

localizado en agentes de cualquier tipo (personas, empresas, máquinas...), mientras que la

información adopta un papel mediador entre ambos.

Los conceptos que se muestran a continuación se basan en las definiciones de Davenport y

Prusak (1999).



Datos

Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de

información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se

pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las

cosas y no son orientativos para la acción.

Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin un

propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la toma de una decisión.

Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel,

un dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En este sentido

las tecnologías de la información han aportado mucho a recopilación de datos.

Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la

organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo,

etc.

Información

La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen un

significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe

tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los datos se pueden transforman en

información añadiéndoles valor:

Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.

Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.

Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o estadísticamente.

Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos. Condensando:

los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación).

Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y es capaz de

cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre sus juicios de valor y sus

comportamientos.

Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la incertidumbre)

Conocimiento

El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve



como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la

acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con

frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino que también

esta en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas.

El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de los datos. Para

que la información se convierta en conocimiento es necesario realizar acciones como:

Comparación con otros elementos.

Predicción de consecuencias.

Búsqueda de conexiones.

Conversación con otros portadores de conocimiento.

Arquitectura de una solución de Business Intelligence

Una solución de Business Intelligence parte de los sistemas de origen de una organización

(bases de datos, ERPs, ficheros de texto...), sobre los que suele ser necesario aplicar una

transformación estructural para optimizar su proceso analítico.

Para ello se realiza una fase de extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Esta etapa

suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa como pasarela entre los

sistemas fuente y los sistemas destino (generalmente un datawarehouse), y cuyo principal

objetivo consiste en evitar la saturación de los servidores funcionales de la organización.

La información resultante, ya unificada, depurada y consolidada, se almacena en un

datawarehouse corporativo, que puede servir como base para la construcción de distintos

datamarts departamentales. Estos datamarts se caracterizan por poseer la estructura óptima

para el análisis de los datos de esa área de la empresa, ya sea mediante bases de datos

transaccionales (OLTP) o mediante bases de datos analíticas (OLAP).



Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan utilizando

herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas... etc. En estas herramientas se basa

también la construcción de productos BI más completos, como los sistemas de soporte a la



decisión (DSS), los sistemas de información ejecutiva (EIS) y los cuadros de mando (CMI) o

Balanced Scorecard (BSC).

La Inteligencia de Negocio en los diferentes departamentos de la empresa

En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos: sobre sus clientes, sus

inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas de márketing, información

sobre proveedores y socios, además de los datos que pueden proveer del exterior, como los

referentes a competidores. En este sentido, el Business Intelligence puede realizar distintas

aportaciones a cada departamento, siempre con el objetivo de integrar y optimizar la

información disponible en la organización:

Departamento de marketing

El BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y estudiar con

mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir análisis capaces de medir,

por ejemplo, el impacto de los precios y las promociones en cada segmento.

Departamento de compras

El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información básica

necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio. Al mismo tiempo, permite

monitorizar la información de cada factoría o cadena de producción, lo que puede ayudar

a optimizar el volumen de las compras.

Departamento de producción

El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier tipo de

proceso operativo, ya que comprende desde el control de calidad y la administración de

inventarios hasta la planificación y la historización de la producción.

Departamento de ventas

El BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder a las

nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de patrones de compra

para aprovechar coyunturas de ventas con productos asociados.

Departamento económico-financiero

El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real, mejorando así

ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos, proyecciones, control de gestión,

tesorería, balances y cuentas de resultados.

Departamento de atención al cliente

Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los segmentos



del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a retener a los clientes más

rentables.

Departamento de recursos humanos

Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los

parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los empleados,

absentismo laboral, beneficio-hora/hombre... etc.

Finalmente, en caso de aprovechar la integración de la información con proveedores y socios, el

BI ofrece niveles de análisis sobre cuestiones como nuevas oportunidades de inversión, o nuevas

ocasiones para la colaboración con terceros.

Cuadro de Mando Integral

El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard (BSC) o

dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los

objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o unidades.

También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a expresar los

objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia, mostrando de forma

continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan los resultados definidos en su plan

estratégico.



Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

El Cuadro de Mando Integral se diferencia de otras herramientas de Business Intelligence,

como los Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) o los Sistemas de Información Ejecutiva

(EIS), en que está más orientados al seguimiento de indicadores que al análisis minucioso de

información. Por otro lado, es muy común que un CMI sea controlado por la dirección general

de una compañía, frente a otras herramientas de Business Intelligence más enfocadas a a la

dirección departamental. El CMI requiere, por tanto, que los directivos analicen el mercado y la

estrategia para construir un modelo de negocio que refleje las interrelaciones entre los

diferentes componentes de la empresa (plan estratégico). Una vez que lo han construido, los

responsables de la organización utilizan este modelo como mapa para seleccionar los

indicadores del CMI.

Tipos de Cuadros de Mando

El Cuadro de Mando Operativo (CMO), es una herramienta de control enfocada al

seguimiento de variables operativas, es decir, variables pertenecientes a áreas o

departamentos específicos de la empresa. La periodicidad de los CMO puede ser diaria,

semanal o mensual, y está centrada en indicadores que generalmente representan procesos,

por lo que su implantación y puesta en marcha es más sencilla y rápida. Un CMO debería estar

siempre ligado a un DSS (Sistema de Soporte a Decisiones) para indagar en profundidad sobre

los datos.

El Cuadro de Mando Integral (CMI), por el contrario, representa la ejecución de la estrategia

de una compañía desde el punto de vista de la Dirección General (lo que hace que ésta deba

estar plenamente involucrada en todas sus fases, desde la definición a la implantación). Existen

diferentes tipos de cuadros de mando integral, si bien los más utilizados son los que se basan



en la metodología de Kaplan & Norton. La principales características de esta metodología

son que utilizan tanto indicadores financieros como no financieros, y que los objetivos

estratégicos se organizan en cuatro áreas o perspectivas: financiera, cliente, interna y

aprendizaje/crecimiento.

La perspectiva financiera incorpora la visión de los accionistas y mide la creación de valor de

la empresa. Responde a la pregunta: ¿Qué indicadores tienen que ir bien para que los esfuerzos

de la empresa realmente se transformen en valor? Esta perspectiva valora uno de los objetivos

más relevantes de organizaciones con ánimo de lucro, que es, precisamente, crear valor para la

sociedad.

La perspectiva del cliente refleja el posicionamiento de la empresa en el mercado o, más

concretamente, en los segmentos de mercado donde quiere competir. Por ejemplo, si una

empresa sigue una estrategia de costes es muy posible que la clave de su éxito dependa de una

cuota de mercado alta y unos precios más bajos que la competencia. Dos indicadores que

reflejan este posicionamiento son la cuota de mercado y un índice que compare los precios de la

empresa con los de la competencia.

La perspectiva interna recoge indicadores de procesos internos que son críticos para el

posicionamiento en el mercado y para llevar la estrategia a buen puerto. En el caso de la

empresa que compite en coste, posiblemente los indicadores de productividad, calidad e

innovación de procesos sean importantes. El éxito en estas dimensiones no sólo afecta a la

perspectiva interna, sino también a la financiera, por el impacto que tienen sobre las rúbricas de

gasto.

La perspectiva de aprendizaje y crecimiento es la última que se plantea en este modelo de

CMI. Para cualquier estrategia, los recursos materiales y las personas son la clave del éxito. Pero

sin un modelo de negocio apropiado, muchas veces es difícil apreciar la importancia de invertir,

y en épocas de crisis lo primero que se recorta es precisamente la fuente primaria de creación

de valor: se recortan inversiones en la mejora y el desarrollo de los recursos.



Pese a que estas cuatro son las perspectivas más genéricas, no son "obligatorias". Por ejemplo,

una empresa de fabricación de ropa deportiva tiene, además de la perspectiva de clientes, una

perspectiva de consumidores. Para esta empresa son tan importantes sus distribuidores como

sus clientes finales.

Una vez que se tienen claros los objetivos de cada perspectiva, es necesario definir los

indicadores que se utilizan para realizar su seguimiento. Para ello, debemos tener en cuenta

varios criterios: el primero es que el número de indicadores no supere los siete por perspectiva,

y si son menos, mejor. La razón es que demasiados indicadores difuminan el mensaje que

comunica el CMI y, como resultado, los esfuerzos se dispersan intentando perseguir

demasiados objetivos al mismo tiempo. Puede ser recomendable durante el diseño empezar con

una lista más extensa de indicadores. Pero es necesario un proceso de síntesis para disponer de

toda la fuerza de esta herramienta.

No obstante, la aportación que ha convertido al CMI en una de las herramientas más

significativas de los últimos años es que se cimenta en un modelo de negocio. El éxito de su

implantación radica en que el equipo de dirección se involucre y dedique tiempo al desarrollo de

su propio modelo de negocio.

Beneficios de la implantación de un Cuadro de Mando Integral

La fuerza de explicitar un modelo de negocio y traducirlo en indicadores facilita el

consenso en toda la empresa, no sólo de la dirección, sino también de cómo alcanzarlo.

Clarifica cómo las acciones del día a día afectan no sólo al corto plazo, sino también al

largo plazo.

Una vez el CMI está en marcha, se puede utilizar para comunicar los planes de la



empresa, aunar los esfuerzos en una sola dirección y evitar la dispersión. En este caso,

el CMI actúa como un sistema de control por excepción.

Permita detectar de forma automática desviaciones en el plan estratégico u operativo, e

incluso indagar en los datos operativos de la compañía hasta descubrir la causa original

que dió lugar a esas desviaciones.

Riesgos de la implantación de un Cuadro de Mando Integral

Un modelo poco elaborado y sin la colaboración de la dirección es papel mojado, y el

esfuerzo será en vano.

Si los indicadores no se escogen con cuidado, el CMI pierde una buena parte de sus

virtudes, porque no comunica el mensaje que se quiere transmitir.

Cuando la estrategia de la empresa está todavía en evolución, es contraproducente que

el CMI se utilice como un sistema de control clásico y por excepción, en lugar de usarlo

como una herramienta de aprendizaje.

Existe el riesgo de que lo mejor sea enemigo de lo bueno, de que el CMI sea perfecto, pero desfasado e inútil.

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence

enfocada al análisis de los datos de una organización.

En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y fácil de

conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado. Sin embargo, no

es así: estas aplicaciones suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los

que presentan la información de manera estática, pero no permiten profundizar en los

datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas... etc.



El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre

otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión.

Estas son algunas de sus características principales:

Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga

que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la

implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.

No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos

gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por

tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es

imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática.

Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser

un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o

copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de

grandes volúmenes de información (vease ánalisis OLTP-OLAP).

Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El

proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión

garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la

empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.

Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que

todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la

información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.



o Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del

día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la

compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de

negocio... etc.

Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones es, a diferencia de otras

herramientas como los Cuadros de Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva

(EIS), explotar al máximo la información residente en una base de datos corporativa

(datawarehouse o datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de

navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla.

Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que están destinadas las plataformas

DSS: cualquier nivel gerencial dentro de una organización, tanto para situaciones estructuradas

como no estructuradas. (En este sentido, por ejemplo, los CMI están más orientados a la alta

dirección).

Por último, destacar que los DSS suelen requerir (aunque no es imprescindible) unmotor OLAP

subyacente, que facilite el análisis casi ilimitado de los datos para hallar las causas raices de los

problemas/pormenores de la compañía.



Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones

Sistemas de información gerencial(MIS)

Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.

Sistemas de información ejecutiva (EIS)

Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)

Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan

redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma

efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el

datamining.

Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)

Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems)

es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen

una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El

supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden

mejorar las decisiones.



Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Un Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva es una

herramienta software, basada en un DSS, que provee a los gerentes de un acceso sencillo a

información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de

éxito.

La finalidad principal es que el ejecutivo tenga a su disposición un panorama completo del

estado de los indicadores de negocio que le afectan al instante, manteniendo también la

posibilidad de analizar con detalle aquellos que no estén cumpliendo con las expectativas

establecidas, para determinar el plan de acción más adecuado.

De forma más pragmática, se puede definir un EIS como una aplicación informática que muestra

informes y listados (query & reporting) de las diferentes áreas de negocio, de forma consolidada,

para facilitar la monitorización de la empresa o de una unidad de la misma.

El EIS se caracteriza por ofrecer al ejecutivo un acceso rápido y efectivo a la información

compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intutivas. Suele incluir alertas e informes

basados en excepción, así como históricos y análisis de tendencias. También es frecuente que

permita la domiciliación por correo de los informes más relevantes.

A través de esta solución se puede contar con un resumen del comportamiento de una

organización o área específica, y poder compararla a través del tiempo. Es posible, además,

ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced Scorecard o Cuadro de Mando

Integral impulsada por Norton y Kaplan, o bien a cualquier modelo estratégico de indicadores

que maneje la compañía.



Datamart

Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los

datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer laestructura óptima de

datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los

procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un

datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.

Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la

estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede estar montada sobre

una base de datos OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La

designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas

de cada departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:



Datamart OLAP

Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de

cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional.

El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en

función de la herramienta final que se utilice.

Datamart OLTP

Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir

mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más

usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las

estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser facttables

reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se

construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la

reescritura de queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).

Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis presentan las

siguientes ventajas:

Poco volumen de datos

Mayor rapidez de consulta

Consultas SQL y/o MDX sencillas

Validación directa de la información

Facilidad para la historización de los datos



Datawarehouse

Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar

información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde

infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un

datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de

vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se

almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales...

etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y

el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas

operacionales).

El término Datawarehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se traduce literalmente

como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer, es mucho más que eso. Según

definió el propio Bill Inmon, un datawarehouse se caracteriza por ser:

Integrado: los datos almacenados en el datawarehouse deben integrarse en una estructura

consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas

operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos

niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.

Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del

negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para



facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los

datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del datawarehouse. De esta

forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que

toda la información reside en el mismo lugar.

Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un datawarehouse. En

los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio

en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el datawarehouse

sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el datawarehouse

se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir

comparaciones.

No volátil: el almacén de información de un datawarehouse existe para ser leído, pero no

modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del

datawarehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables

contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.

Otra característica del datawarehouse es que contiene metadatos, es decir, datos sobre los

datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de

refresco, su fiabilidad, forma de cálculo... etc.

Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la información

desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.

Los objetivos que deben cumplir los metadatos, según el colectivo al que va dirigido, son:

Dar soporte al usuario final, ayudándole a acceder al datawarehouse con su propio lenguaje

de negocio, indicando qué información hay y qué significado tiene. Ayudar a construir consultas,

informes y análisis, mediante herramientas de Business Intelligence como DSS, EIS o CMI.

Dar soporte a los responsables técnicos del datawarehouse en aspectos de auditoría,

gestión de la información histórica, administración del datawarehouse, elaboración de

programas de extracción de la información, especificación de las interfaces para la

realimentación a los sistemas operacionales de los resultados obtenidos... etc.

Por último, destacar que para comprender íntegramente el concepto de datawarehouse, es

importante entender cual es el proceso de construcción del mismo, denominado ETL (Extracción,

Transformación y Carga), a partir de los sistemas operaciones de una compañía:

Extracción: obtención de información de las distintas fuentes tanto internas como

externas.



Transformación: filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la

información.

Carga: organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.



Una de las claves del éxito en la construcción de un datawarehouse es el desarrollo de forma

gradual, seleccionando a un departamento usuario como piloto y expandiendo progresivamente el almacén de datos a los demás usuarios. Por ello es importante elegir este usuario inicial o

piloto, siendo importante que sea un departamento con pocos usuarios, en el que la necesidad

de este tipo de sistemas es muy alta y se puedan obtener y medir resultados a corto plazo.

Principales aportaciones de un datawarehouse

Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional,

basándose en información integrada y global del negocio.

Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para encontrar

relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor añadido para el

negocio de dicha información.

Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones

futuras en diversos escenarios.

Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral de la

relación con el cliente.

Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información,

estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares.

Bases de datos OLTP y OLAP

OLTP - On-Line Transactional Processing

Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una



transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con

un rollback), y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos.

El proceso transaccional es típico de las bases de datos operacionales.

El acceso a los datos está optimizado para tareas frecuentes de lectura y escritura. (Por ejemplo,

la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las BD de bancos o hipermercados

diariamente).

Los datos se estructuran según el nivel aplicación (programa de gestión a medida, ERP o CRM

implantado, sistema de información departamental...).

Los formatos de los datos no son necesariamente uniformes en los diferentes departamentos

(es común la falta de compatibilidad y la existencia de islas de datos).

El historial de datos suele limitarse a los datos actuales o recientes.

OLAP - On-Line Analytical Processing

Los sistemas OLAP son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis

suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer

algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los

consumidores, elaboración de informes complejos... etc. Este sistema es típico de los

datamarts.

El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la consulta, con muy

pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones.

Los datos se estructuran según las áreas de negocio, y los formatos de los datos están

integrados de manera uniforme en toda la organización.

El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años.

Las bases de datos OLAP se suelen alimentar de información procedente de los sistemas

operacionales existentes, mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

Datamining (Minería de datos)

El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten

explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de

encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los

datos en un determinado contexto.



Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un

repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de

algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.

De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les

atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas

elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la

información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al

conocimiento.

Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el

proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales:

Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente

desea bajo la orientación del especialista en data mining.

Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento,

la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente

alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.

Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los

datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una

primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo,

pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.

Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja

con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina

si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus

decisiones.



Carga de trabajo en las fases de un proyecto de datamining

En resumen, el datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas:

por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de

negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas

oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones".



Plan director

El plan director es un documento formal en el que se intenta plasmar, por parte de los

responsables de una compañía (directivos, gerentes, empresarios...) cual será la situación de la

misma dentro un período de tiempo, generalmente de 5 a 10 años.

El plan director es cualitativo: define las futuras cualidades (no las cantidades) de la

compañía, finalista: indica lo que se quiere conseguir, pero no cómo conseguirlo,

yatemporal: no establece plazos para alcanzar lo propuesto, a excepción de la propia

vigencia del plan.

El plan director recoge tres puntos principales:

Productos y servicios: describe el catálogo de productos y/o servicios que ofrecerá la

compañía a sus clientes, y en los que deben basarse sus ingresos en el medio y en el

largo plazo. Esta enumeración debería ser visionaria, completa y realista.

Mercado potencial: describe el perfil de los clientes que tendrán acceso a los

productos que ofrece la compañía (público final, empresas...), indicando el segmento

más aproximado y sus características principales.

Ventajas competitivas: describe las características que deben situar a la compañía

en una situación ventajosa con respecto a su competencia. Estas ventajas deben ser,

ante todo, difíciles de imitar y sostenibles en el tiempo. Aprenda más sobre ventajas

competitivas aquí.

En la práctica, el plan director se suele condensar en un documento escrito (generalmente de

menos de 10 páginas) que no es más una instantánea del futuro que los directivos quieren para

su compañía.

El plan director es, por tanto, el eje central sobre el que se articularán otros documentos de

vital importancia para la empresa, como el plan estratégico o el plan operativo anual.

Plan estratégico

El plan estratégico es un documento formal en el que se intenta plasmar, por parte de los

responsables de una compañía (directivos, gerentes, empresarios...) cual será la estrategia de la

misma durante un período de tiempo, generalmente de 3 a 5 años.



El plan estratégico es cuantitativo: establece las cifras que debe alcanzar la

compañía,manifiesto: describe el modo de conseguirlas, perfilando la estrategia a seguir,

ytemporal: indica los plazos de los que dispone la compañía para alcanzar esas cifras.

El plan estratégico recoge tres puntos principales:

Objetivos: un objetivo es un hecho que no depende directamente de la compañía, y que

está formado por la ecuación: cantidad a alcanzar + plazo para conseguirlo. El verbo

asociado a un objetivo es siempre conseguir:

- Conseguir una facturación de 1.000.000 € antes de 2.010.

- Conseguir incrementar la rentabilidad económica un 10% durante 2.008.

- Conseguir una cuota de mercado del 40% antes de Noviembre de 2.007.

Los objetivos del tipo: "Optimizar los recursos empleados" o "Maximizar el beneficio durante

este año" no son válidos, ya que no indican una cantidad a alcanzar y un plazo para

conseguirlo. Tampoco sería correcto el objetivo: "Gastar 10.000 € en renovar el

equipamiento informático durante Febrero", ya que eso depende directamente de la

compañía.

Políticas: una política es una conducta que marca la compañía, y que sirve para

describir su actitud, continuada en el tiempo, a la hora de enfrentarse a situaciones de

diversa índole. El verbo asociado a una política es siempre establecer:

- Establecer una política de cobros a 30 días y de pagos a 90 días.

- Establecer una política de contratación para titulados con al menos 2 años de

experiencia.

- Establecer una política retributiva basada en un 80% de retribución fija y 20% retribución

variable.

Existen muchos parámetros sobre los que se puede establecer la actitud de la empresa,

como la política de tesorería, la política de atención al cliente, la política de recursos

humanos, la política de imagen corporativa, la política de reparto de dividendos...

Acciones: una acción es un hecho que depende directamente de la compañía, y que

generalmente se lleva a cabo para facilitar la consecución de los objetivos, fomentar el

respeto a las políticas impuestas, o vertebrar la estrategia global de la empresa. El verbo



asociado a una acción es siempre realizar:

- Asistir a los principales congresos del sector para mejorar la formación interna.

- Lanzar una campaña de publicidad en TV y periódicos para promocionar el nuevo

producto.

- Elaborar un manual de procedimientos interno que agilice la incorporación de

nuevos miembros.

Las acciones se suelen agrupar de tal manera que sea sencillo identificar su origen y, a su

vez, su finalidad. Así se pueden clasificar como dependientes de un objetivo estratégico,

de una política de empresa o simplemente como acciones puntuales.

En la práctica, el plan estratégico se suele sintetizar en un documento escrito (generalmente

de menos de 20 páginas), concretando así las líneas estratégicas generales a seguir por la

compañía.

El plan estratégico describe, por tanto, una manera de conseguir las cualidades

organizacionales enumeradas en el plan director. No obstante, el plan estratégico no suele

estar lo suficientemente detallado como para actuar a nivel departamental. Para ello, se

suele utilizar el plan operativo anual.

La herramienta de Business Intelligence dedicada a la inclusión y seguimiento del plan

estratégico en una empresa es el Cuadro de Mando Integral o Balanced Scorecard.

Plan operativo anual (POA)

El plan operativo anual es un documento formal en el que se enumeran, por parte de los

responsables de una entidad facturadora (compañía, departamento, sucursal u oficina) los

objetivos a conseguir durante el presente ejercicio.

El plan operativo anual debe estar perfectamente alineado con el plan estratégico de la

empresa, y su especificación sirve para concretar, además de los objetivos a conseguir

cada año, la manera de alcanzarlos que debe seguir cada entidad (departamento,

sucursal, oficina...).

Incluso, dentro de cada sucursal o departamento es posible hallar una predicción del

volumen esperado de ventas para cada mes del año (teniendo en cuenta la estacionalidad

del producto o las oscilaciones que ha experimentado el mercado en años anteriores).



Por tanto, es común en un plan operativo anual disponer, para cada mes (desde enero a

diciembre), de un valor POA para cada objetivo. A medida que va avanzando el año es

posible fijar el valor real que se ha alcanzado y, por tanto, hallar posibles errores o

desviaciones en el plan.

Lo más importante de este modelo es que, mediante un correcto seguimiento del plan

operativo anual, se puede hallar no sólo las desviaciones en el plan, sino también el motivo

de su origen. La herramienta de Business Intelligence dedicada a este fin es una de las

más implantadas en las empresas modernas: el Cuadro de Mando Integral oBalanced

Scorecard.

Plataformas de Business Intelligence

Ejemplos prácticos de Business Intelligence

A continuación mostramos una serie de ejemplos reales (resumidos) de Business

Intelligence: Empresa conservera

Este caso práctico se refiere a uno de las mayores empresas conserveras de Galicia, con

presencia internacional, más de 500 empleados y cerca de 100.000.000 € de facturación.

A pesar de que en el sector conservero es bien conocida la estacionalidad de las ventas (el

consumo de atún en conserva se dispara en verano, debido a su participación en las

ensaladas) y en diciembre (con motivo de la navidad), esta empresa no había sido capaz de

optimizar la cantidad de producto finalizado que debía almacenar en stock para maximizar

sus beneficios.

Mediante la implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), y tras el análisis



minucioso de los datos históricos que guardaba la compañía, resultó posible rediseñar todo

el proceso logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de incrementar la

rentabilidad económica de la misma (independientemente de la producción y la demanda)

en un 10%.

Cadena de supermercados

Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de Business

Intelligence para averiguar cual era el perfil de sus clientes más rentables e intentar hacer

lo posible para fidelizarlos.

Para ello, una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creacción de una "tarjeta

descuento", que vinculara a los clientes con el club del supermercado. Para poder optar a

esta tarjeta, cada cliente debía facilitar sus datos personales básicos (edad, sexo, origen...)

y unos datos complementarios de sus preferencias. A cambio recibía descuentos eventuales

en sus compras.

Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de extraer la

información requerida mediante un sistema de soporte a la decisión. Entre las rarezas

obtenidas en los resultados, cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía

sustanciales diferencias en función de la ubicación geográfica, a pesar de que el límite del

análisis era dentro de la propia Galicia.

Cooperativa lechera

En una cooperativa láctea de origen gallego, cuyos productos se publicitan en TV a nivel

nacional, se habían desatado las alarmas debido a las grandes desviaciones económicas

existentes, cada año, entre los parámetros estimados en enero y los resultados analizados

doce meses más tarde.

Finalmente, para resolver el problema y potenciar al máximo sus sistemas informáticos

tradicionales, la cooperativa decidió implantar un cuadro de mando integral (Balanced

Scorecard) y realizar un seguimiento minucioso de sus objetivos estratégicos. Tras ocho

meses desde la puesta en producción del sistema, consiguieron encontrar el origen de las

desviaciones y tomar las acciones oportunas para enderezar la trayectoria operativa de la

empresa.

Por otro lado, y como efecto colateral estrechamente relacionado, el sistema ha permitido



analizar el impacto en las ventas de cada una de sus campañas publicitarias. Basándose la

información contenida en sus propias bases de datos, la cooperativa ha conseguido desde

entonces adaptar su publicidad para incrementar en un 8% su cuota de mercado.

Operador de telecomunicaciones

Este ejemplo hace referencia a uno de los mayores operadores de telecomunicación del

mundo, con más de 91 millones de clientes en 220 países de los cinco continentes. Esta

organización cuenta con 190.000 empleados y ofrece una gama completa de servicios de

telecomunicaciones: telefonía local, internacional y móvil; internet y multimedia;

transporte de datos; y difusión de TV por cable.

En los últimos años, la empresa ha venido utilizando los sistemas informáticos como un

arma estratégica fundamental en la batalla entre operadores de telecomunicaciones. El

objetivo de una de sus principales iniciativas ha sido reducir las inconsistencias en los datos

y compartir la información de manera más eficaz entre las diferentes áreas de negocio,

implementando en toda la organización estándares en el campo del software de gestión.

Peluquería local

Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta al público. Durante

todo ese tiempo, las dueñas, dos chicas jóvenes y emprendedoras, habían trabajado todos

los días de la semana (a excepción, naturalmente, de los domingos) para sacar adelante su

negocio.

Al haber estabilizado su cartera de clientes decidieron descansar un día más a la semana.

Su primera opción fue cerrar los lunes, como las demás peluquerías de la zona. No

obstante, decidieron basar su decisión en la información histórica que habían recogido en su

pequeña aplicación de citas.

Los resultados obtenidos fueron contudentes, ya que el lunes resultó ser el cuarto día más

rentable de la semana (probablemente como consecuencia del cierre de la competencia).

Finalmente el día elegido para descansar fue el martes.

¿Cómo saber si su empresa necesita una solución BI?

Recuerde que el objetivo del Business Intelligence es colocar todos los datos al alcance de

toda la empresa, proporcionando las herramientas para extraerlos de las aplicaciones,

conferirles un formato estándar, y posteriormente almacenarlos en un repositorio

optimizado para una entrega de la información rápida y resumida que haga posible un



análisis muy detallado.

Para realizar un diagnóstico instantáneo de su empresa, sólo tiene que responder al

siguiente cuestionario:

¿Está seguro de qué productos y clientes son los más importantes para su empresa?

Sí No N/a

¿T iene problemas para crear una v is ión c lara de toda su organización?

Sí No N/a

¿Sabe si está perdiendo cuota de mercado con respecto a su competencia?

Sí No N/a

¿Ha perdido oportunidades de negocio por recibir información atrasada?

Sí No N/a

¿Dedica horas extras a analizar documentos e informes?

Sí No N/a

¿Tiene informes de varios sistemas operacionales que no concuerdan?

Sí No N/a

¿Dispone de alguna ventaja competitiva clara con respecto a las demás empresas de su sector?

Sí No N/a

¿Sabe con certeza si su gente está alcanzando los objetivos planif icados?

Sí No N/a

Si al menos la mitad de las respuestas han sido afirmativas, su empresa puede encontrar

importantes beneficios al implantar un sistema de Business Intelligence.

Razones por las que invertir en Business Intelligence

Según un artículo de Gartner Research, la falta de conocimiento es la mayor amenaza para

las empresas modernas. Para ello, apuntan, “el objetivo del Business Intelligencees eliminar

las conjeturas y la ignorancia en los ambientes empresariales, aprovechando los vastos

volúmenes de datos cuantitativos que las empresas recolectan todos los días en sus diversas

aplicaciones corporativas”.



BI como solución tecnológica

Centralizar, depurar y afianzar los datos. Las tecnologías de BI permiten reunir,

normalizar y centralizar toda la información de la empresa, mediante un almacén de datos,

permitiendo así su explotación sin esfuerzo. De esta forma, los departamentos comercial,

operativo y financiero basan las decisiones estratégicas en la misma información.

Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales. En el día a día de

las aplicaciones de gestión se pueden esconder pautas de comportamiento, tendencias,

evoluciones del mercado, cambios en el consumo o en la producción, que resulta

prácticamente imposible reconocer sin el software adecuado. Es lo que se puede calificar

como extraer información de los datos, y conocimiento de la información.

Optimizar el rendimiento de los sistemas. Las plataformas de BI se diseñan para

perfeccionar al máximo las consultas de alto nivel, realizando las transformaciones

oportunas a cada sistema (OLTP - OLAP), y liberando los servidores operacionales.

BI como ventaja competitiva

Seguimiento real del plan estratégico. Si su empresa dispone de plan estratégico, el

business intelligence le permite, mediante un cuadro de mando, crear, manejar y

monitorizar las métricas y los objetivos estratégicos propuestos en ese plan, para poder

detectar a tiempo las desviaciones, adoptando las acciones oportunas para corregirlas.

Aprender de errores pasados. Al historizar los datos relevantes, una aplicación de BI

permite que una empresa aprenda de su historia y de sus mejores prácticas, y que pueda

evitar tropezarse de nuevo con los mismos errores del pasado.

Mejorar la competitividad. Según la consultora internacional Gartner, 7 de cada 10

compañías realizan análisis sobre sus datos de forma diaria, o incluso instantánea, en el

2.006. Este mecanismo les permite maximizar su rentabilidad. La acuciante tendencia a

explotar la información marca cada vez más la diferencia en los sectores.

Obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión. Durante los últimos años,

las empresas se han embarcado en la construcción de estas aplicaciones clave para sus

negocios. Sin embargo, no siempre han sabido aprovechar todo el potencial que les pueden

proporcionar: cuentas de resultados, cash-flow, etc... Con el business intelligence, todos

los empleados, desde el director general hasta el último analista, tienen acceso a

información adecuada, integrada y actualizada.

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