En el mundo del Business Intelligence existe una cierta confusión acerca de la finalidad del uso de determinadas herramientas. En algunas organizaciones, la inteligencia empresarial se ha dejado en manos de softwares o aplicaciones que no son herramientas de advanced business analytics. No existe ningún inconveniente a la hora de emplearlas, el problema está cuando se cree que pueden aportar un valor que, en realidad, no son capaces de proporcionar al usuario final. La inteligencia de negocio se construye sobre castillos en el aire y ello supone un riesgo que ninguna compañía debería estar dispuesta a asumir. Los tres ejemplos más extendidos son:
● Herramientas ETL: pese a que algunas herramientas de advanced business analytics incluyen la funcionalidad ETL (Extracción, Transformación y Carga, por sus siglas en inglés), una herramientas ETL no puede ser considerada como herramientas de inteligencia empresarial ya que no aporta la visión ni permite el análisis de los datos.
● Excel: la carga de datos ha de realizarse manualmente en cualquier hoja de cálculo, pero ésta no es su principal diferencia con las herramientas de inteligencia empresarial, sino el hecho de que Excel no permite el análisis de información no estructurada.
● Microsoft Project: para poder considerarse como herramienta de advanced business analytics a este software le falta la automatización en la recogida de datos y la capacidad de medir otros factores como el rendimiento.
Las herramientas de inteligencia empresarial deben presentar una serie de características como la automatización de la recogida de datos, la actualización continua, la objetividad, transparencia y capacidad de compartir información sin límites. Si se cuenta con unas pero se prescinde de otras no se trata de herramientas de BI sino de otro tipo de herramientas.
Entre las herramientas mejor valoradas de advanced business analytics se encuentran algunos de los principales software para la inteligencia empresarial del mercado como Business Objects, Cognos, Microstrategy, Oracle inteligencia de negocio y Workmeter, que supera la limitación de todas las anteriores al proporcionar datos objetivos sobre el rendimiento de las personas.
Cuando se busca la solución definitiva de inteligencia empresarial hay que asegurarse de que ofrezca:
● La automatización en la recogida de datos, y no la introducción de los mismos en procesos de Time Reporting, que pueden ser fácilmente manipulables tras la intervención humana.
● El acceso sin límites, user friendly, a ser posible también personalizable, a los datos más relevantes, para facilitar su análisis.
● Reporting de calidad.
● Posibilidad de llevar a cabo evaluaciones de la información disponible.
● Opción de realizar modelos, pronósticos y simulaciones de negocios, que permitan planificar el futuro de las operaciones.
● Posibilidad de compartir la información que se desee con otros usuarios de negocio. ● La posibilidad de adaptarse a las necesidades futuras del negocio.
11. Aplicaciones de la inteligencia
empresarial en las PYMES
Las aplicaciones de Advanced Business Analytics y de inteligencia empresarial sorprenden a
todas las organizaciones, una vez superada la etapa de puesta en marcha del proyecto. El
conocimiento que se puede extraer de datos históricos y operativos es de tal magnitud y tan
completo que resulta de gran utilidad para cualquier departamento, siendo capaz de generar valor
para usuarios a todos los niveles de la empresa. Créditos fotográficos: "Tree Of Ideas" by nongpimmy
¿Quién necesita Advanced Business Analytics?
Comprender el pasado, conocer el presente y predecir el futuro da la opción de autoevaluarsepara ponerse en el camino de la mejora continua, a la vez que permite aprovechar las
oportunidades que se presentan y sacar partido de las fortalezas. Los usuarios que podrían
beneficiarse el uso de una herramienta de software que les ofrezca la posibilidad de conseguir
esta información son: ● Responsables de compras: que de esta forma conocerán las tendencias y hábitos de los
consumidores, así como las maniobras de la competencia. ● Responsables de ventas: que descubrirán todas las posibilidades del producto, asociadas
a escenarios reales y simulados que les permitirán escoger las opciones más
beneficiosas..
● Responsables de la negociación con las entidades financieras: porque a su alcance estará
toda la información que pueden necesitar acerca de los flujos de efectivo y las tarjetas de
crédito y débito. ● Responsables de marketing: que, a la vista de los datos, podrán valorar la efectividad de
las distintas campañas y promociones sobre cada segmento de mercado. ● Responsables de personal: porque harán una mejor distribución de las cargas de trabajo,
un más preciso dimensionado de departamentos, podrán ser más objetivos en la
evaluación del desempeño de sus empleados, plantear políticas de incentivos más
motivadoras y acciones correctoras más efectivas, entre otras. En definitiva, el acceso al conocimiento que aporta la inteligencia empresarial es de gran utilidad
para todas las personas encargadas de tomar decisiones dentro de la organización. El enfoque
del instrumento de Advanced Business Analytics dependerá de las cuestiones que necesiten ser
respondidas y de si su carácter es de tipo operativo o si se puede considerar claramente
estratégico. Saber si una empresa necesita una solución de Advanced Business Analytics es sencillo. Basta
con observar si se da alguna (o más de una) de las situaciones que se describen a continuación: ● Diferentes versiones de la verdad. ● Dificultad para encontrar información importante. ● Incapacidad para realizar análisis detallados. ● Inexistencia de una política, o práctica de uso y conservación, de datos históricos. ● Falta de un medio para gestionar los datos actuales procedentes de dentro y fuera de la
empresa. ● Pérdida de alineación de las operaciones con los objetivos estratégicos. Toda empresa que se haya visto reflejada en alguna de estas situaciones se está encontrando
también, muy probablemente, con dificultades de gestión. Hoy día los negocios necesitan, en
mayor o menor medida, técnicas y estrategias de inteligencia empresarial que les permitan llevar a cabo un análisis exhaustivo de datos e indicadores.
Créditos fotográficos: "Steps Of Success" by digitalart
¿Qué aporta la inteligencia empresarial a las PYMEs?
La inteligencia empresarial ayuda a las empresas a comprender, analizar e incluso prever lo que
va a pasar en el entorno y en el interior de la organización. Su uso permite convertir datos en
información útil y relevante que puede distribuirse a las personas que la necesiten en el momento
oportuno, para optimizar la toma de decisiones. Una de las mayores ventajas de Advanced
Business Analytics es que permite combinar datos procedentes de fuentes diversas para obtener
una visión integrada, completa y totalmente actualizada. Si bien muchos piensan que es coto reservado a las grandes empresas y multinacionales, lo
cierto es que adquirir esta capacidad resulta especialmente importante para las medianas
empresas que, sin tener los vastos recursos que tienen los gigantes del sector, pueden llegar a
implementar decisiones empresariales más rápidamente. La inteligencia empresarial proporciona una solución con la que todos salen ganando en
productividad, en autonomía, en integración y en calidad. Por ejemplo, una mediana empresa
puede usar una solución de este tipo para: ● Determinar el nivel de inventario de un producto o una pieza. ● Identificar los productos con mayor índice de ventas y su evolución en los distintos canales
de distribución. ● Detectar qué clientes están reduciendo sus compras, a fin de ofrecerles incentivos
● Implementar cuadros de mando que permitan a ejecutivos y supervisores detectar
rápidamente excepciones operativas o indicadores de rendimiento clave (KPI) que estén
fuera de los rangos aceptados. ● Establecer y supervisar parámetros de rendimiento y emprender acciones correctivas si
hay peligro de incumplimiento. ● Comparar cambios de personal de los diversos departamentos para identificar potenciales
problemas de motivación. ● Comparar las ventas anuales hasta la fecha actual con las del año anterior y hacer una
previsión de las ventas de todo el año. ● Realizar seguimientos de pedidos de clientes y fechas de entrega preferidas, mediante la
comparación con inventarios de productos finales, para ajustar el ciclo de fabricación y la
logística de la cadena de suministro y así reducir costes de almacenamiento. ● Integrar datos operativos, de historial y de hoja de cálculo para usar en los análisis, y
ayudar a eliminar el “caos de las hojas de cálculo” para ofrecer coherencia y “una única
versión de la verdad” en la empresa. ● Proporcionar a los usuarios de negocio la capacidad de realizar sus propios análisis en
cada caso sin tener que recurrir a TI. ● Alinear las operaciones cotidianas con los objetivos estratégicos y detectar rápidamente si
se producen desviaciones. Las ventas, los inventarios, el servicio postventa, los canales de distribución... todos los elementos
juegan un papel importante en el ciclo de vida del producto y en el posicionamiento de la empresa
en su sector; sin embargo, el factor que encierra mayor valor estratégico y que, por tanto, merece
una especial atención son las personas. Para las PYMES, la información que les proporciona el análisis de los datos de una estrategia de
inteligencia empresarial les permite averiguar, entre otras muchas cosas, qué personas trabajan
más, quiénes lo hacen de manera correcta o quién está concentrado en sus tareas. Conocer esta
información hace posible tomar decisiones que conviertan la empresa en más competitiva de cara
al exterior y más cohesionada de puertas para adentro. Mejorar el rendimiento es cuestión de
trabajo y seguimiento, pero requiere de herramientas especializadas en inteligencia empresarial que permitan conocer el punto de partida para poder garantizar que se avanza hacia los objetivos.
12. Conclusiones y nuevas tendencias
de inteligencia empresarial
Tradicionalmente, antes de la llegada de la inteligencia empresarial, las herramientas de business
intelligence se utilizaban en planificaciones estratégicas a medio y largo plazo, basándose en el
estudio y análisis del pasado y sus causas. En la actualidad, las herramientas de advanced
business analytics se utilizan, cada vez más, para gestionar el día a día, el corto plazo, las tareas
más operacionales y a la vez tomar decisiones que deparen beneficios futuros. Esta forma de
proceder implica la necesidad de obtener información en tiempo real. El uso de las herramientas de inteligencia empresarial está provocando la mitigación de los “silos
de información”. Este fenómeno explica las consecuencias de no compartir toda la información
necesaria entre los distintos departamentos o centros de una organización, algo que, a la larga,
genera conflictos entre los mismos. Implementar advanced business analytics en la empresa es
comprender que todos los datos son patrimonio de la organización y que no analizarlos implica
perder conocimiento y visión. Uno de los factores clave que está generando mayor confianza en el uso de herramientas de
inteligencia de negocio es el aumento de la calidad de la información. Si no se cuenta con ciertos estándares de calidad en la información disponible para la toma de decisiones: ● El análisis resulta incompleto, cuando no erróneo. ● Las medidas a tomar pueden no ser eficaces. ● La integridad del dato se desvanece, salpicando a los procesos. ● Es improbable que se puedan seguir desarrollando proyectos.
Créditos fotográficos: "Progress Concept Ideas" by KROMKRATHOG
Tendencias en inteligencia empresarial
De lo más tradicional a lo más puntero. La tecnología evoluciona en favor de las empresas y hay
que saber aprovechar la oportunidad, aunque no todos se atreven a hacerlo de la misma forma: ● El futuro de Excel: aunque no se pueden considerar como herramientas de inteligencia
empresarial ni de BI, en muchas organizaciones las hojas de cálculo siguen empleándose
como medio de almacén de datos. El riesgo se dispara cuando se emplean como medio
para el intercambio de información. Las tendencias indican que se seguirá usando Excel,
pero no como repositorio de información, sino tan sólo como herramienta de acceso y
visualización de la información residente en los data warehouses. ● La externalización de la inteligencia de negocio: comienzan a aumentar las
experiencias de externalización de la inteligencia de negocio, que trasladan este núcleo
fuera de las organizaciones, generalmente al cloud. El principal inhibidor de esta tendencia
es la reticencia que las organizaciones presentan a la hora de "perder la custodia" de la
información de la que disponen. La nube cuenta con muchos beneficios para quienes se
deciden a dar el paso, sobre todo en estos tiempos de Big Data, y si se quiere llevar a
cabo un Advanced Business Analytics de calidad. ● Gestión del Conocimiento: o, dicho de otra forma, Advanced Business Analytics, la
interrelación entre Business Intelligence y Knowledge Management. Mientras que Business
Intelligence soporta información estructurada, las herramientas de Knowledge
ambas herramientas convivirán en el futuro de las organizaciones, ya que no es posible
separar la información estructurada (que supone el 10% del volumen total de datos) de la
no estructurada (que constituye el 90% restante, en especial gracias a las redes sociales).
Es necesario hacer lo posible para tener acceso a los dos tipos de información y alcanzar
así una visión integrada del negocio y sus escenarios futuros. La inteligencia empresarial es, en definitiva, una herramienta moderna y de nueva generación,
disponible para gestores y directores del negocio, que son quienes tienen la necesidad de analizar
el pasado, sacar el máximo provecho del momento presente y usar herramientas estadísticas de
predicción, para ganar posiciones a la competencia y mejorar los resultados empresariales. Al fin
y al cabo ese es el fin último de la tecnología, mejorar el rendimiento y productividad de la organización.