INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE
MONTERREY
PRESENTE.-Por medio de la presente hago constar que soy autor y titular de la obra
denominada " Factores de Éxito en el desarrollo de provectos de Business
Intelligence
"
en los sucesivo LA OBRA, en virtud de lo cual autorizo a el Instituto Tecnológico
y de Estudios Superiores de Monterrey (EL INSTITUTO) para que efectúe la
divulgación, publicación, comunicación pública, distribución, distribución pública
y reproducción, así como la digitalización de la misma, con fines académicos o
propios al objeto de EL INSTITUTO, dentro del círculo de la comunidad del
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El Instituto se compromete a respetar en todo momento mi autoría y a
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anteriormente de la obra.
De la misma manera, manifiesto que el contenido académico, literario, la
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responsabilidad, por lo que deslindo a EL INSTITUTO por cualquier violación a
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relacionada con la OBRA que cometa el suscrito frente a terceros.
Valeria Nashielly Treviño Avalos
Nombre y Firma
Análisis de Factores de éxito en el Desarrollo de Proyectos de
Business Intelligence-Edición Única
Title
Análisis de Factores de éxito en el Desarrollo de Proyectos
de Business Intelligence-Edición Única
Authors
Valeria Nashielly Treviño ávalos
Affiliation
Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey
Issue Date
2010-04-01
Item type
Tesis
Rights
Open Access
Downloaded
18-Jan-2017 22:11:22
I
INSTITUTO TECNOLOGICO DE ESTUDIOS
SUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS MONTERREY
PROGRAMA DE GRADUADOS EN MECATRÓNICA Y
TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
Análisis de Factores de Éxito en el Desarrollo Proyectos de
Business Intelligence
TESIS
PRESENTADO COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL GRADO
ACADÉMICO DE:
MAESTRO EN ADMINISTRACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
Por:
Valeria Nashielly Treviño Avalos
II
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
DIVISIÓN DE MECATRÓNICA Y TECNOLOGÍAS INFORMACIÓN
PROGRAMA DE GRADUADOS EN MECATRÓNICA Y
TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
Los miembros del comité de tesis recomendamos que la presente tesis de la Ingeniero Valeria Nashielly Treviño Avalos sea aceptada como requisito parcial para obtener el grado académico de Maestro en Administración de Tecnologías de Información.
Comité de tesis:
_________________________________ Dr. Miguel Ángel Pérez Guardado
Asesor Principal
________________________________ Dra. Lorena Guadalupe Gómez Martínez Sinodal
________________________________ Dr. David Ángel Alanís Dávila Sinodal
_______________________________ Dr. Joaquín Acevedo Mascarúa Director de Investigación y Posgrados
III
Análisis de Factores de Éxito en el desarrollo
de proyectos de Business Intelligence
Por:
Valeria Nashielly Treviño Avalos
TESIS
PRESENTADO COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL
GRADO ACADÉMICO DE:
MAESTRO EN ADMINISTRACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE
INFORMACIÓN
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS
SUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS MONTERREY
IV
DEDICATORIA
A Dios, gracias por no dejarme, mi corazón sigue tus designios.
A mi mamá y mi hermano por ser la fuente de energía para pasar obstáculos y estar conmigo siempre, gracias por su amor y confianza, saben que los amo.
A mi tía Juana por darme su apoyo y su credibilidad al iniciar este camino, tía siempre contigo. A mis amigos todos, todos los días doy gracias a Dios por tenerlos en mi vida.
V
AGRADECIMIENTOS
Primeramente, nada de esto fuera posible sin la oportunidad que me otorgó el Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey en estudiar una Maestría que acrecentara mis capacidades de servicio profesional a la sociedad, gracias por la oportunidad.
A mi asesor, Dr. Miguel Ángel Pérez Guardado por su paciencia y comprensión durante todo el proceso de desarrollo de esta tesis.
A mis sinodales, Dra. Lorena Gómez Martínez y Dr. David Alanís Dávila, por brindarme el honor de ser parte de este esfuerzo, de todo corazón son personas que admiro, gracias.
A mi madre, gracias por ser el ejemplo a seguir, por enseñarme a ser mejor día con día y estar conmigo.
A mi hermano, hermanito gracias por apoyarme en todo este proceso por darme alegrías y por ser la persona que eres un ingenioso Ignacio.
A mi Tía Juana, por su entereza y su inteligencia, sin su apoyo esto no hubiera sido posible.
Una especial dedicatoria póstuma a mi tía Eva, gracias por tu ejemplo, mujer trabajadora y generosa, una parte de este esfuerzo es tuyo y te lo comparto hasta allá arriba, el cielo.
VI
RESUMEN
El presente estudio tiene como objetivo, determinar los factores que intervienen en el éxito del desarrollo de un proyecto de Business Intelligence (BI), así como analizar y clasificar dichos factores de tal forma que sea más sencilla su interpretación.
Otro objetivo es integrar todos los elementos encontrados, definidos por la literatura y por los encuestados, para hacer una propuesta a tomar en cuenta en el desarrollo de un proyecto de BI en una empresa del área metropolitana de Monterrey.
Tomando como antecedente la información desarrollada en el marco teórico, se procedió, a identificar los factores que influyen en el éxito del desarrollo de un proyecto de Business Intelligence. El primer paso consiste en realizar una revisión bibliográfica para identificar lo propuesto por distintos autores y casos de estudio.
Acto seguido se procedió a diseñar un instrumento de investigación que permitiera comprobar la validez de cada factor de éxito de BI en el contexto de las empresas del área metropolitana de Monterrey. El instrumento de investigación se aplicó a una muestra de 17 profesionales de Tecnologías de Información (TI) con experiencia en implementación de proyectos de BI en empresas del área metropolitana de Monterrey.
VII
ÍNDICE
DEDICATORIA ... IV AGRADECIMIENTOS ... V RESUMEN ... VI LISTA DE FIGURAS ... XI LISTA DE TABLAS ... XIV
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN ... 1
1.1 Introducción ... 1
1.2 Situación Problemática ... 3
1.3 Planteamiento del Problema ... 5
1.4 Objetivos de la Investigación ... 5
1.5 Metodología ... 6
1.6 Organización de la Tesis ... 7
CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO ... 8
2.1 Introducción ... 8
2.2 Definición de Business Intelligence (BI) ... 8
2.3 Antecedentes de Business Intelligence ... 10
2.4 Arquitectura de Business Intelligence ... 13
2.4.1 Sistemas de Origen ... 14
2.4.2 Almacén de Información ... 14
2.4.3 Herramientas de BI ... 14
2.4.4 Ambiente del Data Warehouse (DW) ... 15
2.4.5 Ambiente de Análisis Empresarial ... 15
2.4.6 Data Mining ... 15
2.4.7 Business Performance Management (BPM) ... 15
2.4.8 Interfaces de Usuario ... 16
2.5 Business Intelligence cómo Metodología ... 16
2.6 El Valor de Business Intelligence ... 16
VIII
2.7.1 Análisis ... 22
2.7.2 Ideas ... 22
2.7.3 Acción ... 23
2.7.4 Medición ... 23
2.8 Plataformas de Business Intelligence ... 24
2.9 Implementación de Business Intelligence ... 27
2.9.1 Guía para la Implementación de BI ... 28
2.9.2 Ciclo de Vida de un Proyecto de BI ... 30
2.9.3 Estructura de Equipos de Trabajo de BI ... 34
2.10 Beneficios de Business Intelligence ... 39
2.10.1 BI para administración y control ... 39
2.10.2 BI para mejorar el desempeño empresarial ... 40
2.10.3 BI Operacional ... 40
2.10.4 BI para la mejora de procesos ... 40
2.10.5 BI para la mejora del servicio al cliente ... 40
2.10.6 BI para descubrir nuevas oportunidades de negocio ... 41
2.11 Cadena de Valor de Business Intelligence ... 41
2.12 Casos de Éxito de Business Intelligence ... 43
2.12.1 Cómo Business Intelligence Mejoro el acceso a la Información en Toshiba America Electronic Components... 43
2.12.2 Adquisición de Una versión única con la ayuda de Business Intelligence para Del Monte 46 2.12.3 Factores de Éxito ... 47
2.13 Conclusiones del Capítulo ... 50
CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ... 51
3.1 Introducción ... 51
3.2 Tipo de Investigación ... 51
3.3 Objetivos Generales y Específicación de la Investigación ... 52
3.4 Modelo Particular ... 52
IX
3.5.1 Población ... 56
3.5.2 Selección de la muestra ... 57
3.5.3 Modelo de Investigación ... 58
3.5.4 Variables de la Investigación ... 59
3.6 Instrumento de Investigación ... 60
3.6.1 Diseño del Instrumento... 61
3.6.2 Validación y prueba del Instrumento ... 65
CAPÍTULO 4. RESULTADOS OBTENIDOS ... 66
4.1 Introducción ... 66
4.2 Caracerísticas de la Muestra y Estrategía de Recolección de Datos ... 66
4.3 Perfil del Encuestado ... 68
4.3.1 Sector Económico de la Muestra ... 68
4.3.2 Tamaño de la Empresa ... 69
4.4 Experiencia y Percepción de BI ... 69
4.4.1 Percepción de un Proyecto de BI exitoso ... 70
4.4.2 Razones por las cuales surgió la Iniciativa de BI. ... 70
4.4.3 Experiencia en Tipo de Uso o Implementación de Business Intelligence ... 71
4.4.4 Rol Desarrollado en Proyectos de BI ... 72
4.4.5 Número de Proyectos en los que se ha Participado ... 73
4.4.6 Percepción del Valor de BI en la Organización ... 73
4.4.7 Factores que Benefician un Proyecto de BI ... 74
4.4.8 Factores que Perjudican un Proyecto de BI ... 75
4.5 Relevancia de los Factores de Éxito de un Proyecto de BI ... 76
4.5.1 Alineación Estratégica ... 77
4.5.2 Visión Estratégica ... 79
4.5.3 Procesos del Negocio... 84
4.5.4 Enfoque del Proyecto ... 87
4.5.5 Análisis y Planeación del Proyecto ... 89
X
4.5.7 Viabilidad de los Datos ... 95
4.5.8 Definición de Métricas ... 98
4.5.9 Apoyo y/o Comité Ejecutivo ... 100
4.6 Conclusiones del Capítulo ... 102
CAPÍTULO 5. ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 103
5.1 Introducción ... 103
5.2 Percepción de un Proyecto Exitoso ... 104
5.3 Percepción del Valor de BI ... 106
5.4 Factores de Éxito de un Proyecto de BI Propuestos por los Encuestados ... 107
5.5 Nivel de Influencia de los Factores para un Proyecto de BI Exitoso ... 109
5.6 Conclusiones del Capítulo ... 115
CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS ... 116
6.1 Conclusiones ... 116
6.2 Trabajos Futuros ... 118
ANEXO A ... 119
INSTRUMENTO DE INVESTIGACIÓN ... 119
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 122
XI
LISTA DE FIGURAS
Figura 2-1 Qué significa Business Intelligence en la práctica (Williams & Williams, 2007) ... 10
Figura 2-2 Evolución de BI (Turban, Aronson, Liang, & Sharda, 2007)... 12
Figura 2-3 Componentes principales del ciclo de vida de BI (Howson, 2008). ... 13
Figura 2-4 Arquitectura de BI (Turban, Aronson, Liang, & Sharda, 2007) ... 15
Figura 2-5 Buscar más allá de la implementación es esencial para obtener mejores resultados (Williams & Williams, 2007). ... 18
Figura 2-6 Precondiciones de Negocio y Técnicas para entrega del valor de negocio a través de Business Intelligence (Williams & Williams, 2007). ... 19
Figura 2-7 El ciclo de Business Intelligence (Vitt, Luckevich, & Misner, 2003) ... 21
Figura 2-8 Ambiente de BI (Ranjan, 2008) ... 27
Figura 2-9 Pasos de Desarrollo de un Proyecto de BI (Moss & Atre, 2003) ... 34
Figura 2-10 Cadena de Valor de Business Intelligence (Pareek, 2007) ... 41
Figura 2-11 Circulo de Procesos de BI (Pareek, 2007) ... 42
Figura 3-1 Modelo Particular de la Investigación ... 56
Figura 3-2 Factores de Estudio de la Investigación ... 58
Figura 3-3 Planeación de Obtención de Datos ... 60
Figura 3-4 Instrumento de la Investigación, Perfil del Encuestado ... 61
Figura 3-5 Instrumento de Investigación, Experiencia en Proyectos de BI ... 61
Figura 3-6 Instrumento de Investigación, Factores de éxito para un proyecto de BI ... 62
Figura 3-7 (Continuación) Instrumento de Investigación Factores de Éxito para un proyecto de BI .... 63
Figura 3-8 (Continuación) Propuesta Integrada de Factores de Éxito de un Proyecto de BI ... 65
Figura 4-1 Clasificación de la muestra respecto al tamaño y tipo de industria ... 66
Figura 4-2 Sector Económico de las empresas donde laboran los encuestados ... 68
Figura 4-3 Tamaño de la empresa donde laboran los encuestados... 69
Figura 4-4 Percepción de un proyecto de BI exitoso ... 70
Figura 4-5 Razones por las cuales surgió la iniciativa de BI ... 71
Figura 4-6 Experiencia en tipo de uso o implementación de BI ... 71
Figura 4-7 Rol de los encuestados en proyectos de BI ... 72
Figura 4-8 Número de proyectos en los que ha participado el encuestado ... 73
Figura 4-9 Percepción de Valor de BI en la Organización ... 74
Figura 4-10 Factores que benefician el éxito de un proyecto de BI ... 75
Figura 4-11 Factores que perjudican un proyecto de BI ... 76
Figura 4-12 Alineación Estratégica - La iniciativa de BI debe tener relevancia estratégica ... 77
XII Figura 4-14 Alineación Estratégica - Establecer un método estándar para medir la mejora del
rendimiento de todo el negocio ... 78
Figura 4-15 Resumen de Factores de éxito con respecto a la alineación estratégica ... 79
Figura 4-16 Visión estratégica - Conocer la cultura del negocio ... 80
Figura 4-17 Visión Estratégica - Considerar que la empresa entienda el concepto de BI ... 80
Figura 4-18 Visión Estratégica - Conocer como ayuda BI a aprovechar los activos de la empresa ... 81
Figura 4-19 Visión Estratégica - Conocer que se necesita para desarrollar un proyecto de BI ... 81
Figura 4-20 Visión Estratégica - Estar dispuestos a contratar personas con experiencia en BI ... 82
Figura 4-21 Visión Estratégica - Recurrir a la tercerización con énfasis en la transferencia de conocimiento ... 82
Figura 4-22 Resumen de los Factores de éxito de un proyecto con respecto a la visión estratégica ... 83
Figura 4-23 Procesos del Negocio - Los objetivos de BI deben ser compatibles con los procesos del negocio de la organización ... 84
Figura 4-24 Procesos del Negocio - Contemplar las mejores prácticas de BI, así como las responsabilidades de estos ... 85
Figura 4-25 Procesos del Negocios - Enfocarse no solo en promover una vista de datos sino un proveedor de información adecuado a todas las necesidades ... 85
Figura 4-26 Resumen de los factores de éxito de un proyecto de BI enfocado a los procesos del negocio ... 86
Figura 4-27 Enfoque del Proyecto - Hacer un enfoque estratégico del proyecto, no enfoque solo táctico ... 87
Figura 4-28 Enfoque del Proyecto - El proyecto sea aceptado de buena manera por los líderes del negocio ... 87
Figura 4-29 Enfoque del Proyecto – Concentrar en el triunfo a corto plazo del funcionamiento y beneficios que surgen de la estrategia de BI ... 88
Figura 4-30 Resumen de los factores de éxito de un proyecto de BI con respecto al enfoque del proyecto ... 89
Figura 4-31 Análisis y planeación del proyecto- Identificar los diferentes servicios de proveedor ... 89
Figura 4-32 Análisis y planeación del proyecto - Administrar el proyecto a través de una lista de entregables ... 90
Figura 4-33 Análisis y planeación del proyecto - Equipo de trabajo capacitado con flexibilidad y cooperación ... 90
Figura 4-34 Análisis y planeación del proyecto - Planeación de retroalimentación ... 91
Figura 4-35 Resumen de factores de éxito de un proyecto de BI con respecto al análisis y planeación del proyecto ... 92
XIII Figura 4-38 Ambiente Tecnológico – Tener una proyección realista de los volúmenes y el uso de los
usuarios ... 93
Figura 4-39 Ambiente Tecnológico - Identificar si se requiere desplegar alguna otra herramienta o tecnología adicional al entorno del proyecto ... 94
Figura 4-40 Resumen de los factores de éxito sobre el ambiente tecnológico ... 95
Figura 4-41 Viabilidad de los datos - Haber realizado una evaluación que determine la disponibilidad y calidad de los datos requeridos ... 95
Figura 4-42 Viabilidad de los datos - Formal administración de mejores prácticas incluyendo estándares y modelo de datos ... 96
Figura 4-43 Viabilidad de los Datos - Tener la menor cantidad de aplicaciones y recursos para facilitar la integración de datos ... 96
Figura 4-44 Viabilidad de los Datos - Aplicar análisis de tendencias para los indicadores ... 97
Figura 4-45 Resumen de los factores de éxito para un proyecto de BI sobre la viabilidad de los datos ... 98
Figura 4-46 Definición de métricas - Tener un sistema de métricas consistente ... 98
Figura 4-47 Definición de métricas - Inclusión y acuerdo en el nivel básico de credibilidad para las métricas ... 99
Figura 4-48 Resumen de factores de éxito con respecto a la definición de métricas ... 99
Figura 4-49 Apoyo y/o comité ejecutivo - Crear un comité ejecutivo de BI que contenga un equipo interdisciplinario ... 100
Figura 4-50 Apoyo y/o comité ejecutivo - A través de altos ejecutivos valuar y promover los proyectos ... 100
Figura 4-51 Apoyo y/o comité ejecutivo - Contar con socios envueltos en la organización con autoridad para romper barreras injustificadas ... 101
Figura 4-52 Resumen de factores de éxito de un proyecto de BI con respecto al apoyo y /o comité ejecutivo ... 101
Figura 5-1 Percepción de éxito de un proyecto de BI ... 105
Figura 5-2 Percepción de los Directores de un proyecto de BI exitoso. ... 105
Figura 5-3 Percepción de valor de BI ... 107
Figura 5-4 Resumen de los factores de éxito de BI propuestos por los encuestados ... 108
Figura 5-5 Promedio de los factores de éxito de un proyecto de BI ... 112
XIV
LISTA DE TABLAS
Tabla 2-1 Valor del Negocios de Aplicaciones Analíticas de BI. ... 20
Tabla 2-2 Roles y Responsabilidades del Equipo Núcleo ... 36
Tabla 2-3 Roles y Responsabilidades principales del equipo extendido ... 38
Tabla 2-4 Factores de Éxito Caso TAEC ... 44
Tabla 2-5 Factores de Éxito Caso Del Monte ... 46
Tabla 2-6 Factores de Éxito identificados en la encuesta de Neil McMurchy ... 48
Tabla 2-7 Factores de Éxito en la Implementación de Un Proyecto de BI por J. Geiger ... 49
Tabla 3-1 Resumen de los Factores de éxito en el desarrollo de un proyecto de BI. ... 53
Tabla 3-2 Clasificación de la muestra por tamaño de la empresa y sector económico. ... 58
Tabla 4-1 Clasificación de la muestra respecto al tamaño y tipo de industria de los encuestados ... 67
Tabla 4-2 Codificación de las respuestas de la sección elementos para un proyecto de BI exitoso .... 76
Tabla 4-3 Resumen de los Factores de Éxito con respecto a la alineación estratégica ... 79
Tabla 4-4 Resumen de los Factores de éxito para un proyecto de BI con respecto a la visión estrategica ... 83
Tabla 4-5 Resumen de los Factores de éxito de un proyecto de BI enfocado a los procesos del negocio ... 86
Tabla 4-6 Resumen del los factores de éxito de un proyecto de BI con respecto al enfoque del proyecto ... 88
Tabla 4-7 Resumen de Factores de éxito de un proyecto de BI con respecto al análisis y planeación del proyecto ... 91
Tabla 4-8 Resumen de los factores de éxito sobre el ambiente tecnológico ... 94
Tabla 4-9 Resumen de los factores de éxito para un proyecto de BI sobre la viabilidad de los datos . 97 Tabla 4-10 Resumen de factores de éxito con respecto a la definición de métricas ... 99
Tabla 4-11 Resumen de Factores de éxito de un proyecto de BI con respecto al apoyo o/y comité ejecutivo ... 101
Tabla 5-1 Código de evaluación del instrumento de investigación con respecto a los factores de BI 103 Tabla 5-2 Código de abreviación de los grupos de los factores de éxito de un proyecto de BI ... 103
Tabla 5-3 Características de un Proyecto de BI exitoso mencionadas por los encuestados ... 104
Tabla 5-4 Valor de BI mencionado por los encuestados ... 106
Tabla 5-5 Resumen de los factores de éxito de BI propuestos por los encuestados ... 108
Tabla 5-6 Lista de factores que influencian el éxito de un proyecto de BI por nivel de importancia ... 109
Tabla 5-7 Código de referencias del análisis de los promedios totales ... 112
Tabla 5-8 Importancia de los Factores de BI por puesto de los encuestados ... 114
1
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.1 INTRODUCCIÓN
Hoy en día las organizaciones en su administración enfrentan tres interrogantes centrales al evaluar los proyectos comerciales de sus compañías: ¿cuál es la situación actual de la empresa? ¿Hacia dónde necesita dirigirse?¿Cómo debe llegar? Para obtener la respuesta a la pregunta esencial de la
empresa “¿Cuál es la situación actual de la empresa?”, los directivos deben evaluar las condiciones y
presiones competitivas de la industria, el desempeño en curso, la posición del mercado de la empresa, sus puntos fuertes, capacidades propias, y sus debilidades competitivas (Thompson Jr., Strickland III, & Gamble, 2008).
Para las cuestiones anteriores, Business Intelligence (BI) abarca todas las funciones e industrias. BI llega a todas las personas en una compañía y más allá, a clientes y proveedores. Sin embargo, BI solamente puede proporcionar valor comercial cuando es manejada con eficacia por las personas. Existe una correlación entre uso efectivo de la inteligencia de negocios y el desempeño de una compañía. Business Intelligence permite a las personas de todos los niveles de una organización tener acceso, interactuar y analizar información para administrar el negocio, mejorar el rendimiento, descubrir oportunidades y operar eficientemente (Howson, 2008).
Pero la decisión de tomar iniciativas de BI requiere de esfuerzos costosos, debido a que los datos empresariales la mayoría de las veces son dispares y deben de ser extraídos y fusionados en un procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Los datos tienen su origen en los sistemas de proceso por lotes, y de fuentes de datos externas.
2
BI continúa siendo una de la tecnología de punta, pues las prioridades de gasto hoy en día en condiciones económicas difíciles, porque los proyectos de BI:
• Aprovecha la información existente para inversiones.
• Son relativamente de bajo costo y riesgo.
• Entregan un alto retorno sobre la inversión (ROI) demostrado (SAP Business Objects, 2009). Así mismo Aberdeen Group (2009), el grupo de Harte-Hanks Company (NYSE: HHS), en recientes análisis esperan que Business Intelligence (BI) tenga el mayor impacto en las organizaciones en los próximos dos a cinco años.
La investigación reciente de Aberdeen revela que las empresas líderes han establecido estrategias de BI que incluyen la integración de BI en las aplicaciones empresariales existentes, tales como soluciones ERP y CRM. Por lo tanto, no es sorprendente ver que las mejoras de aplicaciones empresariales en sus extensiones como la tecnología son la segunda más importante cuando se trata de impacto futuro en los negocios. De hecho, la investigación revela además que el BI es la extensión más predominante al módulo previsto para los sistemas de ERP.
Los resultados demuestran que las empresas están midiendo también el ROI alcanzado en sus inversiones en BI. El 42% de todos los entrevistados seleccionados cuentan con indicadores definidos como métricas de rendimiento de ventas, la cuál es la métrica principal utilizada para determinar el ROI de las inversiones en BI, seguido de "parámetros de ahorro de costos", "los parámetros de rendimiento del cliente", y "la métrica eficiencia del proceso."
3
1.2 SITUACIÓN PROBLEMÁTICA
El objetivo primario de Business Intelligence es ayudar a la gente a tomar decisiones que mejoren el rendimiento de la compañía e impulsen su ventaja competitiva en el mercado. Business Intelligence ayuda a tomar mejores decisiones analizando si las acciones tomadas están dando resultado hacia los objetivos de la compañía. Decidir cuál es la mejor decisión para una organización se realiza mejor con un definido y claro conjunto de objetivos y un plan para conseguirlos. Esta conexión entre el plan global de la compañía de Business Intelligence no es una vía de una sola dirección, con Business Intelligence simplemente recibir el plan y utilizar éste como la escala de medición de la calidad de las decisiones. Business Intelligence tiene un papel más importante en la creación de las estrategias y planes. El Business Intelligence se vuelve indispensable cuando se trata de tomar mejores decisiones rápidamente y en la mayoría de las decisiones estratégicas.
La necesidad de ser veloz también se aplica a la ganancia de reacción dentro de una organización. Sin un acceso y procesamiento rápido de la información no son posibles, las decisiones son tomadas sin información o con información antigua o descontinuada. Las consecuencias negativas de contar con información de este tipo pueden ser enormes, tal como perder un cliente clave o continuar produciendo un producto que los clientes no desean. Aunque disponer de información perfecta para apoyar todas las decisiones es un objetivo inalcanzable, no hay duda de que tomar de forma continua decisiones adecuadas en un plazo corto proporcionarán una ventaja competitiva (Vitt, Luckevich, & Misner, 2003).
Por lo anterior, hoy en día BI juega un papel cada vez más crítico en las funciones diarias de una compañía. En relación a esto, el acceso a información detallada y la revisión de la misma puede ser necesario para completar una tarea. Por ejemplo, en la decisión para aceptar un pedido, un representante de servicio al cliente puede revisar el inventario existente. Dicho reporte de inventario puede ser estándar, desarrollado en un sistema de registro de pedidos o venir de una solución BI, ya sea único o que se encuentre incorporado en el formulario de registro de pedido. Otros ejemplos Operativo de BI son:
Los agentes de viaje y aerolíneas utilizan el BI operativo para monitorear vuelos retrasados para reacomodar activamente a los pasajeros con transbordos.
Hospitales y salas de emergencia utilizarían inteligencia de negocios para determinar los niveles óptimos de personal durante los periodos pico.
4 Walt Disney World’s Magic Kingdom utiliza inteligencia de negocios para servicios que emiten
ticket FastPass a visitantes del parque, con tal de evitar filas largas para los juegos (Business Objects, 2005). Las herramientas de inteligencia de negocios monitorean tiempos de espera en los juegos más populares, para balancear el número de boletos emitidos en ciertos periodos durante el día (Howson, 2008).
Desgraciadamente en un estudio realizado por la Universidad de Monash concluye que un alto porcentaje los proyectos de BI (el 85%) han fracasado en conseguir alguno sino todos sus objetivos iniciales. ¿De qué depende el éxito o el fracaso de este tipo de sistemas? (Fernandez, 2008), actualmente no existe una fórmula milagrosa que haga que todo vaya bien, o una serie de errores que conduzcan al fracaso estrepitoso; en lo que sí coinciden varios autores es que existen unas variables que bien controladas pueden llevar a resultado exitosos.
5
1.3 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Son muchos los proyectos de Business Intelligence o Data Warehouse que concluyen con fracaso. Entiéndase esto como un 'no cumplimiento de las expectativas': coste, plazos de entrega, utilidad, calidad de los datos, funcionalidad para los usuarios, implicación de la compañía, contribución a los resultados, etc. A veces nos sorprende que el desarrollo al que han llegado muchas herramientas, el uso de metodologías contrastadas y el mayor nivel de conocimiento de técnicos y usuarios; se produzcan tantos desastres en la implementación de soluciones Business Intelligence. Por ejemplo, exceso de coste sobre el estimado, la no utilización por parte de los usuarios, el no cumplir con las expectativas, la información errónea, etc. (Arias, 2008). Esta situación exhibe la necesidad de contar con mecanismos que indiquen los factores críticos para la implementación de un proyecto de Business Intelligence.
El propósito de este trabajo de investigación se logra por medio de la literatura y estudios de casos de éxito de desarrollo de proyectos de Business Intelligence, identificar los elementos a considerar para desplegar un proyecto de BI en una organización. Segundo, descubrir cuáles de estos elementos encontrados en la literatura existente tiene validez para aplicarse al entorno de las empresas del área metropolitana de Monterrey y finalmente; tomar los resultados para hacer una propuesta de clasificación con respecto al nivel de relevancia de estos.
1.4 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
Los objetivos principales es desarrollar una investigación que cuente con los siguientes elementos: 1. Determinar los factores que intervienen en el éxito o fracaso en el desarrollo de un proyecto
de Business Intelligence.
2. Analizar si hay diferencia en los factores que se involucran en los proyectos de BI en relación con la importancia asignada a cada factor por los expertos.
3. Analizar cuál de los factores tiene mayor importancia en el desarrollo de proyectos de
Business Intelligence.
6
1.5 METODOLOGÍA
La metodología que se realizó en el presente documento de investigación inicio con la consulta y análisis de la bibliografía existente sobre el tema de esta investigación con el propósito de identificar las propuestas existentes sobre los elementos de éxito de diversos proyectos de BI. Al haber consultado más de un caso de desarrollo de proyecto de BI, se requirió hacer un resumen de los elementos identificados y clasificarlos de acuerdo a la dimensión en la que están ubicados dentro del contexto empresarial. La herramienta de investigación desarrollada para esta tesis, es un cuestionario estructurado que contiene preguntas de control para examinar el perfil y experiencia de los encuestados. El cuestionario consta de una sección donde se pregunta a los encuestados de manera oral preguntas claves acerca de su experiencia y conocimiento en el área de Business Intelligence, finalizando con una evaluación del nivel de influencia en el éxito de un proyecto de BI de los elementos previamente encontrados en la literatura analizada.
La estrategia de recolección de los datos consistió en aplicar el cuestionario presencial con visitas a las empresas de los encuestados, entrevista vía telefónica y por último vía correo electrónico donde la muestra seleccionada para la encuesta es de tipo no probabilística y está compuesta por 17 profesionales de Tecnologías de Información (TI) y Directores estratégicos en el área de implementación proyectos de BI en empresas del área metropolitana de Monterrey o en empresas consultoras que trabajaron en este tipo de proyectos. La selección de empresas se realizó de manera informal y en base a las características de la investigación, esto respaldado por el carácter no probabilística de la muestra.
7
1.6 ORGANIZACIÓN DE LA TESIS
A continuación se describen los capítulos de esta tesis:
El capítulo uno se da una introducción al tema de estudio, se presenta la situación problemática y se plantea el problema a resolver, con lo anterior se desarrollaron los objetivos generales de la investigación. Se termina el capítulo con un resumen de la metodología de investigación utilizada para llevar a cabo esta tesis.
El segundo capítulo está compuesto de la evidencia de la revisión bibliográfica, se comienza haciendo una introducción a los conceptos importantes del estudio, como son BI y su historia, se continúa con las metodologías para concebir un ciclo de vida de un proyecto de BI, así como el estudio de artículos que referencias a casos de éxito en la implantación de proyectos de Business Intelligence. De estos casos se hizo un resumen de los puntos clave e ideas principales que inicialmente se evaluaron y finalmente se propusieron como producto final en esta tesis.
El capítulo tres explica en detalle las características de la metodología utilizada durante esta investigación. Se explica el modelo desarrollado a partir de la revisión bibliográfica, así como el diseño del instrumento de investigación detallando también las características de la muestra seleccionada. En el capítulo cuatro se presentan los resultados de la aplicación del instrumento de investigación, se describen las características de los encuestados respecto al tamaño de la empresa donde laboran, el giro comercial de esta y el tipo de puesto que desempeñan. Se continúa con los resultados de las preguntas respecto a la experiencia de los encuestados en proyectos de BI, perspectivas de sus elementos básicos a desarrollar en un proyecto de BI y finalmente se presenta la opinión de los encuestados respecto al nivel de influencia con el éxito de los proyectos de BI.
El capítulo cinco contiene el análisis realizado a los resultados de la aplicación de la encuesta. A lo largo de este capítulo se presentan gráficas y tablas que ayudan a explicar las relaciones e implicaciones de los datos obtenidos. Como parte principal se presenta el resumen de nivel de influencia otorgado por los encuestados a cada unos de los factores de éxito BI.
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CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO
2.1 INTRODUCCIÓN
Hoy en día el área de Business Intelligence se está convirtiendo en un desafío que los responsables de toma de decisiones confrontan cada día. Observando toda la industria, el incremento de toma de decisiones es inminente y ha llevado a las organizaciones a implementar proyectos de Business Intelligence. Implementando proyectos de esta naturaleza, las compañías han encontrado en BI la forma de crear ventaja competitiva y creatividad en estrategias superiores de negocio, mejores que su competencia.
Es por eso que para conducir el negocio del futuro, las organizaciones necesitan personal que tenga una buena guía y tome decisiones efectivas, Business Intelligence es la clave para llevar juntos a la información, las personas y la tecnología al éxito.
A lo largo del siguiente capítulo se presentan conceptos relevantes para el tema de la investigación, abordando detalladamente algunos tópicos como los beneficios de BI y casos de implementación de
BI, que se espera ayudan a soportar la justificación general de la tesis, dando como frutos los factores para tomar en cuenta en la elaboración del instrumento de medición. Dichos factores están recopilados y clasificados en tablas de análisis por caso y posteriormente se consolidan en una sola tabla para dar como producto un modelo único de factores que influyen en el éxito de un proyecto de
Business Intelligence.
2.2 DEFINICIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE (BI)
El término de Business Intelligence, también conocido como BI, es relativamente nuevo. El término puede ser utilizado por distintas personas adoptando diversos significados pero en este caso se mencionan las definiciones más acertadas por diversos autores.
Para Cindi Howson (2008) es un conjunto de tecnologías y procesos que permiten a personas de todos los niveles en una organización, tener acceso a sus datos y su análisis.
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Business Intelligence puede ser definido como un método para la gestión empresarial, una forma de pensamiento organizacional, una filosofía de gestión; en pocas palabras, un interés hacia la inteligencia de negocios (Vitt, Luckevich, & Misner, 2003).
David McClure (2009) Business Intelligence (BI) es un proceso interactivo para explorar y analizar la estructura, el dominio de información específica, que a menudo se recopilan en almacenes de datos, para discernir las tendencias de rendimiento de negocios o patrones, obteniendo así puntos de vista y sacar conclusiones.
Aunque para Negash y Gray (2008) Business Intelligence (BI) es un motor de datos de DSS (Decision Support Systems), que combina la recolección de datos, almacenamiento de datos, y gestión del conocimiento con el análisis de hacer aportaciones al proceso de decisión.
A su vez Fernández, Mayol y Pastor (2008) definieron a Business Intelligence como un sistema que provee la información necesaria para el control y la mejora de los procesos de negocio, sirviéndola con la semántica adecuada a los decisores, facilitando la obtención y el sostenimiento de ventajas competitivas.
Williams y Williams (2007) lo describen con más detalle definiendo BI como una combinación de productos, tecnología, y métodos para organizar la información necesaria para gestionar la mejora en la rentabilidad y rendimiento. Más ampliamente los autores consideran a BI como:
Información de negocios y análisis dentro del contexto de procesos de negocios claves que dirigen decisiones y acciones y que resulta en la mejora de rendimiento del negocio.
Pero lo más sobresaliente de estos autores es que consideran que BI significa aprovechar los medios de información dentro de los procesos claves del negocio para lograr la mejora del rendimiento empresarial, esto involucrando información del negocio y análisis que son:
Uso en un contexto clave del negocio. Soporte de decisiones y acciones.
10 La anterior definición de Williams y Williams se representa en la Figura 2-1:
2.3 ANTECEDENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE
El término de BI se originó en 1989, antes de que muchas de sus características fueran parte de los sistemas de información ejecutiva. Business Intelligence hace hincapié en el análisis de grandes volúmenes de datos sobre la empresa y sus operaciones. Incluye la inteligencia competitiva (control de competidores) como un subconjunto. En los entornos basados en computo, la inteligencia de negocios utiliza una gran base de datos, normalmente se almacenan en un data warehouse o data mart, como su fuente y base de información para análisis sofisticados. Los análisis van desde la presentación de informes sencillos para segmentos dados,detalles, respuesta a las consultas ad hoc, análisis en tiempo real y previsiones. Un gran número de vendedores proporcionan herramientas de
Información del Negocio Análisis del Negocio Decisiones del Negocio
En los contextos de Procesos Básicos del Negocio
Procesos Administrativos, e.g. Planeación, presupuesto,
previsión, monitoreo y control
Procesos de Generación de Ingresos, e.g., Mercadotecnia, Ventas,
Campañas de administración y Canales
de Gestión.
Procesos de Operación, e.g., Servicios al Cliente, Orden de Cumplimiento, Cuentas, Manufactura, Logística, y Administración
de Inventarios.
Incrementando Ventas,
Reduciendo Costos, e
Incrementando en
Ganancias.
[image:26.612.82.552.103.514.2]Dirige a
11 análisis. Tal vez el más útil de estos es el tablero de control. Los acontecimientos recientes en BI incluyen la medición del rendimiento de negocio (BPM), Business Activity Monitoring (BAM), y la expansión de BI de ser una herramienta personal a ser utilizado por personas de toda la organización (BI para las masas). En el largo plazo, las técnicas de BI y los resultados serán incrustadas en los procesos de negocio(Negash & Gray, 2008)
.
Aunque, para otros autores el término BI fue acuñado por Gartner Group a mediados de los años de
los 90’s. Sin embargo, el concepto tiene sus comienzo en los 70’s con la aparición de los llamados
sistemas de reporteo MIS (Management Information Systems). Durante este periodo, los sistemas de reporteo eran estáticos, de dos dimensiones y no tenían capacidades analíticas. A principios de los
años 80’s, surgió el concepto de Executive Information Systems (EIS). Esta nueva filosofía estaba orientada al rol de un facilitador de información para las altas cúpulas directivas de las empresas utilizando sistemas de información, algunas nuevas características introducidas por este tipo de sistemas eran la generación de reportes dinámicos multidimensionales, la capacidad de realizar pronósticos y predicciones, el análisis de tendencias, monitoreo de indicadores importantes, entre otras.
A mediados de los 90’s aparecen docenas de aplicaciones comerciales ofertando las características
12 Querying
and reporting
ETL
Systems DSS
Spreadsheets (Excel) EIS/ESS
Metadata DataWarehouse
Data marts Financial
reporting
OLAP
Digital cockpits
Scorecards and dashboards
Workflow
Alerts and notifications
DataMining Predictive analytics
Broadcasting
tools Portals
[image:28.612.84.555.92.438.2]Business Intelligence
13
2.4 ARQUITECTURA DE BUSINESS INTELLIGENCE
BI con frecuencia involucra tanto combinar información como analizar resúmenes de datos de múltiples sistemas operacionales. Para hacer esto posible, la información es extraída del sistema operativo y cargado dentro de un almacén, como se muestra en la Figura 2-3 que esquematiza la Arquitectura del ciclo de Vida de Business Intelligence.
Esta perspectiva de Howson (2008) menciona que todo lanzamiento de BI tiene una arquitectura inherente. Ésta es muy similar al motor de un coche –componente necesario, con frecuencia poderoso, pero que tanto usuarios como conductores no siempre comprenden su funcionamiento. Para algunas compañías nuevas en BI, la arquitectura BI puede ser el sistema operativo y la interfaz de herramientas BI. Para lanzamientos de BI más maduros y, particularmente, clientes
14 emprendedores, se requieren herramientas ETL (extract, transform, load = extracción, transformación y descarga), un deposito de información, datos de mercado, una interfaz de herramientas BI, así como componentes principales que a continuación se describen a detalle.
2.4.1 Sistemas de Origen
Los sistemas de origen u operacionales son el punto de partida para la mayoría de la información cuantitativa en una compañía. También pueden denominarse “sistemas procesadores de transacción” y “sistemas de planeación de recursos de la empresa”. Su función principal es procesar pedidos, registros posteriores en el diario, completar una tarea operativa.
2.4.2 Almacén de Información
Esta es la colección de información extraída de diferentes sistemas operacionales, transformada para volver consistentes los datos y cargada para un análisis. Su propósito principal es proporcionar acceso a información para administrar el negocio brindando una perspectiva que lleve a mejorar las ganancias, reducir costos, elevar la calidad de servicio al cliente y alineamiento a las metas de la empresa.
2.4.3 Herramientas de BI
Si la arquitectura de la inteligencia de negocios equivale al motor de un auto, entonces la Interfaz de herramientas BI es como la carrocería: deportiva, elegante, cuyos despampanantes colores, manejo y acabados de cromo en verdad importan. Se puede tener un almacén de información con perfecta arquitectura, sin embargo, mientras no se tengan las herramientas BI frontales apropiadas, tampoco se logrará una inteligencia de negocios exitosa, están los sistemas OLAP, tableros de control y aplicaciones analíticas.
15 Figura 2-4 Arquitectura de BI (Turban, Aronson, Liang, & Sharda, 2007)
2.4.4 Ambiente del Data Warehouse (DW)
Comenzando desde la parte izquierda de la Figura 2-4 Arquitectura de BI se tiene el flujo de datos desde los sistemas operacionales (CRM, SCM, ERP, etc.) hacia el data warehouse, el cual es una base de datos especial o repositorio de datos preparada para soportar las aplicaciones para la toma de decisiones que va desde el simple reporteo hasta optimizaciones complejas. Un DW está comúnmente construido a partir de metadatos, herramientas y técnicas de ETL. Los data marts son repositorios de datos que representan específicamente un tema o departamento (ejemplo, mercadotecnia).
2.4.5 Ambiente de Análisis Empresarial
Existe una gran cantidad de herramientas de software que permite a los usuarios crear reportes y consultas bajo demanda y también les da capacidades para realizar análisis de datos. Estas herramientas aparecieron en el mercado bajo el nombre de OLAP (por sus siglas en ingles online analytical processing). Con este tipo de herramientas los usuarios pueden analizar las diferentes dimensiones de la información de la empresa, como pueden ser ventas en el tiempo organizado por regiones y también pueden realizar análisis de tendencias.
2.4.6 Data Mining
El Data mining o minería de datos es una técnica de análisis de información basada almacenada en bases de datos que busca patrones ocultos dentro de una colección de datos, los cuales pueden utilizarse para predecir comportamientos futuros.
2.4.7 Business Performance Management (BPM)
16
2.4.8 Interfaces de Usuario
Dashboards: Son herramientas que proveen un amplia vista del desempeño organizacional de una empresa (utilizando indicadores clave de rendimiento), tendencias y excepciones que ocurren en las distintas áreas de la empresa.
Herramientas de visualización: Corresponde a la gran cantidad de herramientas que van desde aquellas para la presentación de cubos multidimensionales hasta las de realidad virtual, y que son parte integral de los sistemas de BI. Recordando que las herramientas de BI se derivaron de las antiguas herramientas EIS, de las que ya se hablo anteriormente, muchas de las herramientas visuales de apoyo a los ejecutivos también han sido integradas a las aplicaciones de BI.
2.5 BUSINESS INTELLIGENCE CÓMO METODOLOGÍA
Business Intelligence puede ser definido como un método para la gestión empresarial, una forma de pensamiento organizacional y una filosofía de gestión. Tanto las personas como las organizaciones se interesan en el BI, porque creen que el uso de un enfoque racional y basado en hechos a la hora de tomar decisiones resulta positivo en la medida que sea posible, como lo describe Elizabeth Vitt (2003):
“La forma en que Business Intelligence aplica la racionalidad en la gestión de la empresa es una reminiscencia de la forma en que la ciencia utiliza la racionalidad para estudiar el universo. Muchos aspectos de la ciencia, tales como recopilar datos, dar forma y evaluar teorías y experimentar, tienen paralelos en la mayoría de las aplicaciones de Business Intelligence rigurosas. Mientras la ciencia busca estudiar un fenómeno aislado en escenarios experimentales meticulosamente controlados, Business Intelligence negocia con el comportamiento de los clientes, proveedores, competidores, empleados y otras entidades en la áspera e informal conducta de negocio del día a día. La ciencia pura busca el entendimiento por su propio bien sin una fecha límite. Business Intelligence busca el entendimiento con la finalidad de tomar decisiones para cumplir los objetivos organizacionales.”
2.6 EL VALOR DE BUSINESS INTELLIGENCE
Business Intelligence atraviesa todas las funciones e industrias. BI llega a todas las personas en una compañía y más allá, a clientes y proveedores. Sin embargo, Business Intelligence solamente puede proporcionar valor comercial cuando es manejada con eficacia por las personas. Existe una correlación entre uso efectivo de Business Intelligence y el desempeño de la compañía (Davenport & Jeanne, 2007).
17 clientes. Sea que los usuarios accedan a la información a través de un tablero de control o mediante análisis sofisticados, en forma local o mediante un dispositivo móvil, existen estos beneficios de valor comercial medibles para estas soluciones (Technology for Solutions, 2009).
En términos económicos, el valor de negocio de una inversión (activo) es el valor presente neto del efectivo después de impuestos relacionados con los flujos de la inversión. Por ejemplo, el valor de negocio de una inversión en una planta de fabricación es la suma de los flujos de efectivo después de impuestos. En consecuencia, las inversiones de BI debe ser sometidas a una evaluación rigurosa de cómo la inversión traducida en mayores ingresos y/o reducción de costos.
Aunque hay cientos de maneras de expresar los beneficios del negocio sin valor comercial. Una vez más, no hay valor de negocio asociado con una inversión a menos que los beneficios logrados conecten metas más estratégicas. Para las empresas, la atención se centra principalmente en aumento de flujos de efectivo después de impuestos; para las agencias de gobierno, mejorar el rendimiento y el servicio a los ciudadanos. Los principios se aplican a las inversiones en las fábricas, equipos, y BI.
Por ejemplo, es común que las proposiciones de valor de proveedores de BI para enfatizar los beneficios empresariales sean: la agilidad, la capacidad de respuesta, la intimidad de los clientes, el intercambio de información, la flexibilidad y la colaboración. Sin embargo, invertir en BI para lograr beneficios empresariales, en realidad puede destruir el valor de negocio a menos que esos atributos se puedan definir en términos operacionales y darse cuenta a través de procesos de negocio como afectan a los ingresos o gastos. Por ejemplo, una inversión de $2 millones en una aplicación de BI
debe dar lugar a incremento flujo de efectivo después de impuestos de por lo menos $2 millones o la organización sufrirá una reducción de los activos.
Para ilustrar este punto, muchas empresas utilizan BI para mejorar la segmentación, adquisición y retención de clientes. Estas mejoras pueden estar vinculadas a los costos de adquisición reducidos de clientes, aumento de los ingresos y el aumento de valor de la duración de los clientes. Esto último se traduce a un aumento de flujos de efectivo después de impuestos.
De manera más amplia, la búsqueda de ofrecer valor empresarial a través de BI puede ser visto como una cuestión de determinar cómo una organización puede utilizarla para:
18 Mejorar los procesos operativos (como la detección de fraudes, la ejecución de campañas de venta, procesamiento de pedidos de clientes, compras y/o procesamiento de cuentas por pagar), de modo que las empresas pueden aumentar los ingresos, reducir los costos, o ambas cosas.
En otras palabras, el valor de negocio de BI se encuentra en su uso en los procesos de gestión que afectan a los procesos operativos que generan ingresos o reducir los costos y/o en que se uso en los procesos operativos propios.
La estrategia es tratar a los clientes de manera diferente en función de su valor ya que los clientes utilizan también SCM. La idea central es diseñar y optimizar los procesos de negocios de la cadena de suministro para ofrecer un mejor servicio a los clientes que manejan la mayor parte de uno es la ganancia. Para ello, el fabricante necesita una aplicación de BI que permite a saber quiénes son los clientes más rentables.
Capturar el valor de BI depende de la capacidad para utilizar BI de tal forma que tenga un impacto operacional, las organizaciones deben mirar más allá de la implantación inicial de aplicaciones de BI (Figura 2-5).
19 Como se muestra en la Figura 2-5, capturar el valor de negocio de BI requiere que las organizaciones vean más allá de la ejecución técnica de un entorno de BI. En concreto, las organizaciones deben participar en la ingeniería de procesos eficaces y de gestión del cambio a fin de capturar el valor del negocio de BI. La consecuencia de este requisito es que las metodologías de BI deben ampliarse para incluir estos requisitos adicionales, como se muestra en la Figura 2-6.
De las condiciones previas que se muestran en la Figura 2-6, teniendo en cuenta las casillas de la figura basando en la experiencia de la industria DW en la última década; las otras condiciones previas, ingeniería de procesos y gestión del cambio, no están tan bien entendidas para aplicaciones de BI
(Williams & Williams, 2007).
Aunque las precondiciones establecidas por los autores antes mencionados son solo una perspectiva de evaluar el valor del Negocio de BI, existen varias metodologías para esta evaluación. A continuación veremos una manera diferente de evaluar el valor de BI que se encuentra en la literatura de Turban, Sharda, Aronson y King (2008).
La Tabla 2-1 está enfocada en determinar el valor de BI en el negocio a base de planteamiento de cuestiones y de cómo serian respuestas con el soporte de BI (Ziama & Kasher, 2004).
Alineación Estratégica Ingería de Procesos Administración del cambio
Precondiciones del Negocio
Desarrollo de Técnicas de BI Administración de Proyectos de BI
Valor del Negocios de Business Intelligence
20 Tabla 2-1 Valor del Negocios de Aplicaciones Analíticas de BI.
Esta manera de evaluar el valor de BI ayuda a tener una respuesta en cuanto a su valor con respecto a una aplicación especifica. Siendo un método más optimo para los administradores y ejecutivos que necesitan iniciativas de BI con un respaldo de referencia del valor que esté aporte a la empresa.
Aplicaciones Analíticas Preguntas del Negocios Valor del Negocio
Segmentación de Clientes ¿Cuál es la segmentación de mercado, y que características tiene?
Relación personalizada con el cliente para la más alta satisfacción y retención del cliente.
Preferencia de compra ¿Cuáles son los clientes más probables para responder a una promoción?
Basar el mercado en las necesidades del cliente objetivo para incrementar su lealtad a una línea de producto. También, incrementar la rentabilidad de las campañas por enfocarse a los clientes más probables de compra. Rentabilidad del Cliente ¿Cuál es el ciclo de vida
rentable del cliente?
Hacer interacciones de negocio individuales basadas en toda la rentabilidad del cliente.
Detección de Fraudes ¿Cómo puedo saber cuáles son las transacciones más fraudulentas?
Rápidamente determinar el fraude y tomar la acción inmediata para minimizar costos.
Desgaste del Cliente ¿Cuál es el riesgo que me
abandone un cliente? Prever la pérdida de clientes de alto valor y permitir la salida de clientes de bajo valor.
Optimización del Cliente ¿Cuál es mejor canal para investigar al cliente en cada segmento?
21
2.7 CICLO DE VIDA DE BUSINESS INTELLIGENCE
Es importante entender que Business Intelligence es mucho más que una actitud empresarial o una tecnología a disposición de la organización; de hecho, es un marco de referencia para la gestión del rendimiento empresarial, un ciclo continúo por el cual las compañías definen sus objetivos y comienza el ciclo nuevamente (Vitt, Luckevich, & Misner, 2003).
De igual manera Vitt, Luckevic & Misner (2003) explican narrativamente el ciclo de vida de Business Intelligence que ellos definieron:
“Business Intelligence ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones más rápidamente en los
niveles estratégico y operativo. Normalmente se analizan datos provenientes de muchas fuentes. El análisis conduce a ideas, muchas de ellas pequeñas, y se espera que unas cuantas grandes. Estas ideas sugieren maneras de mejorar el negocio cuando se actúa sobre ellas; estas ideas pueden ser medidas para ver si funcionan. Estas mediciones también proveen más datos para el análisis, y el ciclo comienza de nuevo. A esta progresión (del análisis a la idea a la acción a la
medición) llamada ciclo de Business Intelligence.”
Figura 2-7 El ciclo de Business Intelligence (Vitt, Luckevich, & Misner, 2003)
22
2.7.1 Análisis
Cuando emprendemos el análisis de nuestro negocio, ¿Cómo determinamos cuáles datos debemos recopilar y que análisis debemos desarrollar? Hacemos esto por un filtro mental de selección consciente y subconsciente que creemos que es importante. Este proceso de filtrado está basado en nuestra comprensión básica y por las posiciones de cómo nuestro negocio opera, incluyendo, por ejemplo, lo que es importante para nuestros clientes, proveedores y empleados; cuales son los factores que afectan el costo y la calidad de los productos; y qué sucedería si aumentamos el precio de venta de nuestros productos. Este conjunto de lo que pensamos acerca de cómo funcionan las cosas (en este caso de nuestro negocio) es lo que denomina como modelo mental. Esta definición de nuestra comprensión se aplica a las personas y a las organizaciones. Algunas veces se refiere al modelo mental de las organizaciones como la <<sabiduría de la tribu>>.
Los modelos mentales son esenciales para los gerentes que deben tomar muchas decisiones a un paso acelerado. Ellas son la base sobre la cual nosotros informalmente decidimos que lo que pensamos es una buena idea. Nuestro modelo mental, sin embargo, puede causarnos daño porque puede bloquearnos a distinguir lo que puede ser evidente para otros.
Tener sistemas de Business Intelligence que permitan mayores posibilidades de análisis, pueden
ayudarle a penetrar los límites de su modelo mental actual, incluso conceptuar nuevos modelos. Las posibilidades de hacer drill-down a través de capas de datos, rotar filas y columnas, calcular métricas
complejas sobre la marcha, y clasificar en cualquier dirección sobre cualquier variable (todo a la velocidad del pensamiento), permite: que los usuarios se formulen preguntas y efectúen todo tipo de análisis, generen escenarios equivocados sin que ello suponga una pérdida de tiempo, trabajen sin la necesidad de utilizar procesos excesivamente complejos y hallar las claves que suscitan preguntas cuyas respuestas desembocan en la idea que se busca. Un excelente análisis nos ayuda a comprender mejor nuestro negocio, puesto que permite desafiar patrones convencionales de pensamiento y suposiciones acerca de lo que es el análisis correcto.
El primer paso del ciclo Business Intelligence es hacer y responder muchas preguntas rápidamente,
convencionales y no convencionales. Esto es lo que el análisis real significa, la autonomía de tener curiosidad y hacer cientos de preguntas simples hasta que se encuentre una pregunta brillante.
2.7.2 Ideas
23
tan pequeños, potentes y baratos que al final todos podrían poseer una computadora; de ahí se desarrollo la computadora personal.
La idea es el producto del análisis amplio, sin restricciones nacido de preguntas que sólo el ser humano se puede hacer -el descubrimiento de patrones que solamente los humanos pueden reconocer como útiles. Una idea por sí sola no siempre es aceptada solo porque ésta sea brillante o incluso correcta.
¿Cuál es el significado de esto para Business Intelligence? Si una persona tiene una idea importante,
ésta tiene que ser compartida por otros para que le sea de utilidad. Business Intelligence bien
organizada nos conduce a las ideas, pero también nos provee de datos claros, patrones, lógica, reportes, gráficos, algoritmos de cálculo, y otros análisis y herramientas de presentación para ayudarnos a vender la idea. Propagar ideas es ayudar a la gente a ver el mundo de una forma nueva y comprender los beneficios de esto como información fundamental.
2.7.3 Acción
La acción se conecta con ciclo de BI a través del proceso de toma de decisiones. La acción es lo que sigue a una mejor y más rápida toma de decisiones proporcionada por el BI. Las decisiones bien fundamentadas (decisiones apoyadas en un buen análisis y sus conclusiones) proporcionan una motivación extra al que emprende la acción. Al contrario de tomar decisiones por él método de ensayo y error, que a menudo resultan en los planes de acción limitados y en una menor financiamiento para los proyectos; la acción respaldada por un análisis sólido y por el Business Intelligence se caracteriza por tener objetivos más claros y un mayor apoyo por parte de la organización para su implementación.
Por último, un despliegue rápido de las conclusiones obtenidas a través del Business Intelligence
mejora los tiempos de la fase de acción. Hoy en día, las organizaciones tienen el imperativo de reaccionar más rápidamente, probar nuevos métodos, experimentar más y obtener prototipos más rápidamente y con mayor frecuencia. La toma de decisiones basadas en el Business Intelligence, que
generen respuestas cada vez más rápidas y ciclos óptimos de la realimentación, proporcionan mayores oportunidades de realizar las pruebas orientadas a la acción.
2.7.4 Medición
A través de una mejor recopilación de la información y una mayor frecuencia en la generación de informes que el Business Intelligence proporciona, resulta posible medir los resultados de la
24
Esto puede sonar al viejo ciclo de planificación y control que los antiguos contadores convirtieron en los cimientos de la gestión financiera durante décadas. Sin embargo, Business Intelligence tiene una
enorme diferencia: no se trata tan sólo de la gestión financiera y el control de gastos, sino de la gestión completa de la compañía. El Business Intelligence permite fijar los estándares y benchmarks
para hacer un seguimiento de los resultados y proporcionar realimentación en cada área funcional del negocio, utilizando métricas más amplias que las medidas financieras tradicionales (Vitt, Luckevich, & Misner, 2003).
2.8 PLATAFORMAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
Las plataformas de BI permiten a los usuarios crear aplicaciones que ayudan a las organizaciones a aprender, comprender y optimizar su negocio. Gartner (Sallam, Hotsmmann, Richardson, & Bitterer, 2010) define una plataforma de BI como una plataforma de software que ofrece 13 capacidades que se describen a continuación:
Integración:
Infraestructura BI.- Todas las herramientas de la plataforma deben utilizar la misma seguridad, los metadatos, la administración, la integración del portal, modelo de objetos y el motor de consulta, y deben compartir el mismo aspecto y sentido.
Administrador de metadatos.- No sólo debe aprovechar todas las herramientas de los mismos metadatos, pero deben ofrecer o proporcionar una manera robusta para buscar, capturar, almacenar, reutilizar y publicar objetos de metadatos como las dimensiones, las jerarquías, medidas, métricas de rendimiento y de objetos de diseño del informe.
25 Colaboración.- Esta capacidad permite a los usuarios de BI compartir y discutir información de y/o gestión de las jerarquías y las métricas a través de canales de discusión, chat y anotaciones o bien incluido en la solicitud o mediante la integración con la colaboración, gestor analítico de datos maestros (MDM) y el software social.
Entrega de información:
Informes.- proporcionar la posibilidad de crear informes en formato interactivo (con parámetros) con una distribución de alta escalabilidad y capacidades de programación. Además, los vendedores de plataformas de BI deben manejar una amplia variedad de estilos de presentación de informes (por ejemplo, financiera, operativa y cuadros de mando de rendimiento) y debe permitir a los usuarios a interactuar plenamente con el contenido de BI enviado a los dispositivos móviles.
Tableros de Control.- Este subconjunto de la información incluye la capacidad de publicación formal, basados en informes web con intuitivas pantallas interactivas de información, incluida la marca, calibradores, controles deslizantes, las casillas de verificación y los semáforos. Estas pantallas indican el estado del cumplimiento de las métricas en comparación con una meta o valor objetivo. Cada vez más, tableros de control se utilizan para la difusión de datos en tiempo real las aplicaciones operacionales.
Consultas ad hoc.- Esta capacidad permite a los usuarios formular sus propias preguntas de los datos, sin depender de TI para crear un informe. Las herramientas deben tener una sólida capa semántica para permitir a los usuarios a navegar en las fuentes de datos disponibles. Estas herramientas deben incluir una capacidad de análisis de desconectado que permite a los usuarios acceder al contenido de BI y analizar los datos de forma remota sin estar conectado a un servidor de aplicaciones basadas en inteligencia de negocios. Además, estas herramientas deben ofrecer las capacidades de gestionar la consulta y auditoría para garantizar un buen desempeño de las consultas.
Integración con Microsoft Office.- En algunos casos, las plataformas de BI se utilizan como un nivel medio para administrar, proteger y llevar a cabo tareas de BI, pero Microsoft Office (especialmente Excel) actúa como el cliente de BI. En estos casos, es vital que el proveedor de BI proporcione integración con Microsoft Office, incluyendo soporte para formatos de documentos, fórmulas, datos de "actualizar" y tablas dinámicas.
