Análisis y Validación de los Elementos para Evaluar el Business Intelligence Readiness de las Empresas de Monterrey-Edición Única

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México a

INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY

PRESENTE.-, en los sucesivo LA OBRAPRESENTE.-, 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 Tecnológico de Monterrey.

El Instituto se compromete a respetar en todo momento mi autoría y a otorgarme el crédito correspondiente en todas las actividades mencionadas anteriormente de la obra.

De la misma manera, manifiesto que el contenido académico, literario, la edición y en general cualquier parte de LA OBRA son de mi entera responsabilidad, por lo que deslindo a EL INSTITUTO por cualquier violación a los derechos de autor y/o propiedad intelectual y/o cualquier responsabilidad relacionada con la OBRA que cometa el suscrito frente a terceros.

Nombre y Firma AUTOR (A)

PGI-13.5-F-3 Formato Información y Carta Permiso. Tesis, Tesinas, Disertaciones Doctorales. Versión 5 de 20;

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Análisis y Validación de los Elementos para Evaluar el Business

Intelligence Readiness de las Empresas de Monterrey-Edición

Única

Title Análisis y Validación de los Elementos para Evaluar el Business Intelligence Readiness de las Empresas de Monterrey-Edición Única

Authors Ignacio Pineda Orozco

Affiliation Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey

Issue Date 2009-07-01

Item type Tesis

Rights Open Access

Downloaded 19-Jan-2017 00:25:51

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INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS

SUPERIORES DE MONTERREY

CAMPUS MONTERREY

PROGRAMA DE GRADUADOS EN MECATRÓNICA Y

TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN

Análisis y validación de los elementos para evaluar el Business Intelligence

Readiness de las empresas de Monterrey

TESIS

PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL GRADO ACADÉMICO DE:

MAESTRO EN ADMINISTRACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN

POR:

IGNACIO PINEDA OROZCO

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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 del Ingeniero Ignacio Pineda Orozco 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

______________________________

Dra. Carmen Celina Torres Arcadia

Sinodal

______________________________

Dr. Macedonio Alanís González

Sinodal

_________________________________________

Dr. Joaquín Acevedo Mascarúa

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Análisis y validación de los elementos para evaluar el Business Intelligence

Readiness de las empresas de Monterrey

POR:

Ignacio Pineda Orozco

TESIS

Presentada al Programa de Graduados en Mecatrónica y

Tecnologías de Información

Este trabajo es requisito parcial para obtener el grado de Maestro

en Administración de Tecnologías de Información

INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS

SUPERIORES DE MONTERREY

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IV

DEDICATORIA

Esta tesis, que simboliza el esfuerzo global de mi maestría, se la dedico a toda mi familia, quienes siempre me han apoyado para que alcance mis metas y para que de lo mejor de mí para crecer como profesional y como persona.

Especialmente se la dedico a:

A mis amados padres Carmen y Albino, los cuales son el ejemplo más grande en mi vida. Se la dedico a ustedes con el placer que me da saber que mis triunfos en la vida son gracias a ustedes y que sepan que todos los sacrificios que hicieron en el pasado por mi hermano y por mí, están dando sus frutos en nuestro presente.

Se la dedico a mi hermano Albino el cual ha sido un compañero incondicional y un ejemplo de entereza, integridad y perseverancia. A ti te la dedico porque siempre has creído en mí y tu ejemplo me inspira a intentar siempre ser el mejor en todo lo que haga.

A mis abuelas Inocencia y Elvia, las cuales han sido las mujeres más grandes que yo haya conocido en mi vida. A ustedes que son una fuente interminable de amor, bondad y valor.

Se la dedico en especial a mis tíos Abel y Lupita por todo el apoyo que me han brindado durante el tiempo que duró mi maestría y sin el cual no hubiera podido realizarse este gran sueño.

A mis demás tíos y tías; los de “la casa”, los de “la primera” y los “Rodas”. Especialmente a mi tía Victoria que ha sido una figura de inspiración por su integridad como persona y por la pasión con la que emprende todos los proyectos de su vida y que me contagia para lograr mis metas.

A mi primo Abel, al cual lo considero un hermano, y que ha estado conmigo el último año y medio hombro con hombro durante esta gran aventura.

A mis demás primos, primas y sobrinos; con especial énfasis y cariño a Nínive y Victoria. A ustedes con las que he compartido grandes momentos de mi vida, que me han apoyado incondicionalmente y con las que he aprendido tantas cosas de la vida que me han hecho ser la persona que actualmente soy.

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V

AGRADECIMIENTOS

La culminación de un esfuerzo como esta tesis, es sólo posible con el apoyo de muchas personas:

Le agradezco a mis padres, a mi hermano, a mis tíos, a mis primos y primas, y en general a toda mi familia por su apoyo constante y desinteresado, y porque siempre han creído en mí y me han alentado a conseguir mis metas.

Les agradezco en especial a mis tíos Abel y Lupita por todo el apoyo que me han brindado.

A mi primo Abel, por compartir conmigo este ultimo año y medio de mi vida.

A mi amiga Lucerito por caminar conmigo el último tramo de la tesis y por ser una buena compañera y levantarme el ánimo en los momentos de mayor presión y agobio.

A mis demás amigos de la maestría con los que he compartido momentos inolvidables que perdurarán en mi memoria por siempre.

A mi comité de tesis, por su compresión y paciencia para ayudarme a terminar mi tesis en los mejores términos. Especialmente a mi asesor el Dr. Miguel Ángel por su apoyo, dedicación y compromiso para con mi tesis y conmigo.

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VI

RESUMEN

Business Intelligence (BI) es un conjunto de herramientas y metodologías que le ayudan a las empresas a transformar los datos almacenados en sus sistemas de información en conocimiento útil para apoyar sus procesos de toma de decisión y para hacer más eficientes sus operaciones. Sin embargo a pesar de los claros beneficios que se pueden conseguir con este tipo de proyectos, es común tener altos porcentajes de fracaso en las implementaciones y pocas veces se logran alcanzar estos preciados beneficios.

Las principales fallas en los proyectos de BI tienen que ver con la falta de preparación de las empresas para soportar este tipo de proyectos, los cuales tienen un alcance inter-organizacional y requieren un compromiso grande por parte de la comunidad de usuarios de las herramientas y del área directiva. Las evaluaciones de BI Readiness en este sentido, buscan precisamente evaluar el nivel de preparación de las empresas antes de que estas emprendan una implementación de este tipo. Con esto las empresas tienen la posibilidad de identificar sus áreas de mayor oportunidad de mejora para así tomar acciones correctivas sobre estas áreas y por tanto aumentar sus probabilidades de concluir exitosamente los proyectos de BI que emprendan.

Tomando como antecedente que no existe mucha información sobre este tema, y que para el contexto de las empresas del área metropolitana de Monterrey es inexistente, en la presente investigación se procedió, primeramente a identificar a partir de una revisión bibliográfica las propuestas existentes de factores de BI Readiness que se deben incluir en las evaluaciones de este tipo. Posteriormente se procedió a diseñar un instrumento de investigación que permitiera comprobar la validez de cada factor de BI Readiness en el contexto de las empresas del área metropolitana de Monterrey.

La aplicación del instrumento de investigación se realizó a una muestra de 14 profesionales de Tecnologías de Información (TI) con experiencia en proyectos de BI implementados en empresas del área metropolitana de Monterrey. De los resultados obtenidos se concluyó que es posible utilizar todos los factores identificados en la literatura para construir una evaluación de BI Readiness para ser aplicada en empresas del área metropolitana de Monterrey antes que de estas emprendan la implementación de este tipo de proyecto, para que con esto sea posible identificar sus áreas de mejora y poder desarrollar acciones correctivas que aumenten las posibilidades de que se concluyan exitosamente estos proyectos.

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VII

TABLA DE CONTENIDO

Dedicatoria ... IV Agradecimientos ... V Resumen ... VI Tabla de contenido ... VII Lista de figuras ... X Lista de tablas ... XII

CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN ... 1

1.1. Introducción ... 1

1.2. Situación problemática ... 3

1.3. Planteamiento del problema ... 5

1.4. Objetivo de la investigación ... 5

1.5. Metodología ... 6

1.6. Organización de la tesis ... 6

CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO ... 8

2.1. Introducción ... 8

2.2. Definición de BI ... 8

2.3. Historia de BI ... 11

2.4. Arquitectura típica de BI ... 12

2.5. Plataformas empresariales de BI ... 14

2.6. Estructura de los equipos de trabajo en proyecto de BI ... 16

2.7. Antecedentes de BI ... 20

2.7.1. Beneficios de BI ... 21

2.7.2. BI es muy complejo ... 22

2.8. BI Readiness ... 24

2.8.1. Evaluación de Business Intelligence Readiness ... 25

2.8.2. Iniciativa de Burzinski ... 26

2.8.3. Iniciativa de Prakash y Karra ... 27

2.8.4. Iniciativa de Williams ... 29

2.8.5. Resumen de las iniciativas ... 31

2.9. Conclusión del capítulo ... 34

CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN ... 35

3.1. Introducción ... 35

3.2. Tipo de investigación ... 35

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VIII

3.4. Detalles de la metodología ... 40

3.4.1. Población ... 40

3.4.2. Selección de muestra ... 40

3.4.3. Modelo de investigación ... 42

3.4.4. Variables de la investigación. ... 42

3.5. Instrumento de investigación ... 43

3.5.1. Diseño del instrumento ... 43

3.5.2. Validación y prueba del instrumento ... 48

CAPÍTULO 4. RESULTADOS OBTENIDOS ... 49

4.1. Introducción ... 49

4.2. Características de la muestra y estrategia de recolección de los datos .. 50

4.3. Perfil del encuestado ... 51

4.3.1. Tamaño de la empresa ... 51

4.3.2. Sector económico ... 52

4.3.3. Tipo de puesto ... 53

4.4. Experiencia en BI ... 53

4.4.1. Percepción de un proyecto exitoso de BI ... 54

4.4.2. Experiencia en proyectos de BI ... 55

4.4.3. Roles desarrollados en proyectos de BI ... 56

4.5. Importancia de los elementos de BI Readiness ... 57

4.5.1. Requerimientos del negocio ... 57

4.5.2. Requerimientos organizacionales ... 63

4.5.3. Requerimientos técnicos ... 69

4.5.4. Especificaciones de los reportes ... 72

4.5.5. Datos y fuentes de datos ... 75

4.6. Elementos de BI Readiness adicionales ... 78

4.7. Conclusiones del capítulo ... 79

CAPÍTULO 5. ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 80

5.1. Introducción ... 80

5.2. Éxito de proyectos de BI ... 81

5.3. Nivel de influencia de los factores de BI Readiness con el éxito de proyectos de BI ... 83

5.4. Factores de BI Readiness propuestos por los encuestados ... 89

5.5. Conclusiones del capítulo ... 91

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IX

6.1. Conclusiones generales ... 92

6.2. Trabajos futuros ... 93

ANEXOS ... 95

Anexo 1 – Instrumento de investigación ... 95

BIBLIOGRAFÍA ... 99

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X

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Sistema de BI Tradicional ... 10

Figura 2 - Evolución y herramientas de BI (Turban, et al., 2007). ... 12

Figura 3 - Arquitectura de alto nivel de BI (Turban, et al., 2007) ... 13

Figura 4 - Conjunto de tecnologías de BI (Evelson, 2008)... 15

Figura 5 - Modelo particular de la Investigación ... 39

Figura 6 - Factores de estudio de la investigación ... 42

Figura 7 - Instrumento de Investigación, perfil del encuestado ... 43

Figura 8 - Instrumento de Investigación, experiencia en BI ... 44

Figura 9 - Instrumento de investigación, elementos de BI Readiness ... 45

Figura 10 - Continuación del instrumento de investigación, elementos de BI Readiness ... 46

Figura 11 - Clasificación de la muestra respecto al tamaño y la industria de las empresas de los encuestados ... 50

Figura 12 - Tamaño de la empresas de los encuestados ... 51

Figura 13 - Sector económico de las empresas donde laboran los encuestados . 52 Figura 14 - Tipo de puestos de los encuestados ... 53

Figura 15 - Percepción del éxito de un proyecto de BI ... 54

Figura 16 - Experiencia en las distintas tecnologías de BI ... 55

Figura 17 - Roles en los que han participado los encuestados ... 56

Figura 18 - Factor de BI Readiness - Objetivos claramente establecidos... 57

Figura 19 - Factor de BI Readiness - Procesos alineados y que respalden los objetivos de negocio ... 58

Figura 20 - Factor de BI Readiness - Identificados los objetivos de negocio que respaldan el proyecto de BI ... 58

Figura 21 – Factor de BI Readiness - Iniciativa dirigida a potenciar los procesos clave de la empresa ... 59

Figura 22 - Factor de BI Readiness - Identificadas las necesidades de información de la organización ... 60

Figura 23 - Factor de BI Readiness - Financiamiento adecuado para el proyecto 60 Figura 24 - Factor de BI Readiness - Respaldo de las áreas ejecutivas de la organización ... 61

Figura 25 - Factor de BI Readiness - Expectativas positivas dentro de la comunidad usuaria sobre la implementación del proyecto ... 61

Figura 26 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre los requerimientos del negocio ... 62

Figura 27 - Factor de BI Readiness - Establecidos los nuevos roles que son requisito para la iniciativa ... 63

Figura 28 - Factor de BI Readiness - Establecidas las nuevas tareas que se requieren para la soportar la iniciativa ... 63

Figura 29 - Factor de BI Readiness - Identificada la comunidad de usuarios del sistema ... 64

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XI

Figura 32 - Factor de BI Readiness - Buena relación entre el personal de negocios y el personal de TI ... 65 Figura 33 - Factor de BI Readiness - Cultura organizacional de apoyo y fomento al uso de aplicaciones analíticas ... 66 Figura 34 - Factor de BI Readiness - Personal de las áreas de negocios con suficiente entendimiento de BI ... 66 Figura 35 - Factor de BI Readiness - Cultura de procesos estructurados para la toma de decisiones ... 67 Figura 36 - Factor de BI Readiness - Administrar los proyectos de BI como un portafolio ... 67 Figura 37 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre los requerimientos organizacionales ... 68 Figura 38 - Factor de BI Readiness - Infraestructura y las metodologías de TICs adecuadas ... 69 Figura 39 - Factor de BI Readiness - Bien organizado el departamento de TI ... 69 Figura 40 - Factor de BI Readiness - Personal de TI capacitado ... 70 Figura 41 - Factor de BI Readiness - Fondos para mejoras de infraestructura .... 70 Figura 42 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre los técnicos ... 71 Figura 43 - Factor de BI Readiness - Listado de los reportes que utiliza la empresa ... 72 Figura 44 - Factor de BI Readiness - Establecidos requerimientos de los formatos de los reportes ... 72 Figura 45 - Factor de BI Readiness - Establecidas las necesidades de

funcionalidad de la herramienta ... 73 Figura 46 - Factor de BI Readiness - Identificados los datos adicionales que se desean incluir en los reportes ... 73 Figura 47 - Factor de BI Readiness - Establecida la recurrencia y periodos de validez de la información ... 74 Figura 48 - Resumen de los factores de BI Readiness sobre las especificaciones de los reportes ... 75 Figura 49 - Factor de BI Readiness – Tener establecidos los perfiles de seguridad para el control de acceso a la información ... 75 Figura 50 - Factor de BI Readiness - Tener establecidos los periodos de tiempo para el almacenamiento de datos históricos ... 76 Figura 51 - Factor de BI Readiness - Suficientes fuentes de datos ... 76 Figura 52 - Factor de BI Readiness - Buena calidad en las fuentes de datos ... 77 Figura 53 - Resumen de los factores de BI Readiness sobre los datos y fuentes de datos ... 77 Figura 54 - Percepción del éxito de un proyecto ... 82 Figura 55 - Promedios de los grupos de factores de BI Readiness ... 86 Figura 56 - Resumen de los factores de BI Readiness propuestos por los

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XII

LISTA DE TABLAS

Tabla 1 - Roles y responsabilidades del equipo principal ... 17

Tabla 2 - Roles y responsabilidades del equipo extendido ... 19

Tabla 3 - Iniciativa de Burzinski ... 31

Tabla 4 - Iniciativa de Prakash y Karra ... 32

Tabla 5 - Iniciativa de Williams ... 33

Tabla 6 - Resumen de los factores de BI Readiness ... 37

Tabla 7 - Continuación del resumen de los factores de BI Readiness ... 38

Tabla 8 - Clasificación de la muestra por tamaño de la empresa y sector económico ... 41

Tabla 9 - Propuesta integrada de elementos de BI Readiness ... 47

Tabla 10 - Continuación la propuesta integrada de elementos de BI Readiness .. 48

Tabla 11 - Codificación de las respuestas de la sección Elementos de BI Readiness ... 57

Tabla 12 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre requerimientos de negocio ... 62

Tabla 13 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre requerimientos organizacionales ... 68

Tabla 14 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre los requerimientos técnicos ... 71

Tabla 15 - Resumen de los factores de BI Readiness sobre las especificaciones de los reportes ... 74

Tabla 16 - Resumen de los factores de BI Readiness sobre los datos y fuentes de datos ... 77

Tabla 17 - Factores de BI Readiness propuestos por los encuestados ... 78

Tabla 18 - Códigos para las respuestas de las preguntas que evalúan los factores de BI Readiness ... 80

Tabla 19 - Códigos de abreviación de los grupos de factores de BI Readiness ... 80

Tabla 20 - Respuestas pregunta 4 - características de un proyecto de BI exitoso 81 Tabla 21 - Listado de los factores de BI Readiness por nivel de importancia ... 84

Tabla 22 - Códigos de referencia para las tablas de promedios desglosados por puesto ... 87

Tabla 23 - Factores de BI Readiness más importantes según puesto de los encuestados ... 88

Tabla 24 - Factores de BI Readiness menos importantes según puesto de los encuestados ... 88

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1

CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN

1.1. INTRODUCCIÓN

En la actualidad la globalización sitúa a las empresas en un escenario sumamente cambiante y competitivo, esta nueva realidad obliga a las organizaciones a poner atención hacia su interior para identificar sus fuerzas y sus debilidades con el fin de tomar las mejores decisiones sobre sus acciones futuras. Es indiscutiblemente reconocido también, que contar con información para tomar buenas decisiones es un diferenciador importante al momento de obtener ventaja competitiva sobre los rivales, en muchas ocasiones esta información se encuentra dentro de las mismas empresas. Diseminada a través de toda la organización la información se encuentra alojada en las bases de datos de los sistemas transaccionales de la empresa, pero para obtener esa tan ansiada ventaja competitiva se requiere convertir esos datos almacenados en inteligencia (Méndez, 2006).

El término de Business Intelligence (BI) tiene ya 50 años, Luhn (1958) lo definió como la capacidad de analizar los datos de la organización de manera que puedan apoyar para el proceso de toma de decisiones. En Power (2003) se reconoce a Howard Dresner consultor de Gartner Group como el responsable de introducir en 1998 el término de la manera en que hoy lo conocemos, este último lo definió como un conjunto de conceptos y métodos para ayudar a la toma de decisiones haciendo uso de sistemas de soporte basados en hechos.

En Moss y Atre (2003) se enfatiza el carácter del BI como una arquitectura y un conjunto de aplicaciones operativas y bases de datos, más que como un producto o un sistema, el cual puede proporcionar vías para que la comunidad de una organización acceda con facilidad a los datos importantes de esta.

Con el paso de los años las empresas generan grandes volúmenes de datos producto de sus operaciones diarias, BI ofrece a las compañías formas eficaces para analizar estos datos históricos. Las empresas reportan que gastan el 80% del tiempo destinado al análisis de datos en la preparación y formateo de estos, y que sólo ocupan el 20% restante en realizar el análisis y la interpretación en sí (Jilovec, 2006).

Una implementación exitosa de BI produce beneficios a lo largo de toda la organización. En Gentry (2001) se mencionan los siguientes:

 Dotar a los vendedores de información confiable sobre sus clientes.

 Apoyar al desarrollo de nuevos productos.

 Hacer más eficiente la cadena de suministros permitiendo que la prestación de servicios sea más efectiva.

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2

La capacidad de obtener beneficios de los proyectos de BI depende mucho de la destreza para llevar a cabo buenas implementaciones, existen factores organizacionales, empresariales y técnicos que se deben cuidar para que no causen problemas durante esta etapa (Das Neves ,2007).

Los problemas derivados de una mala implementación de BI pueden ser determinantes para el éxito o fracaso de la iniciativa. Distintos autores como Zimmerman (2005) y Prakash y Karra (2005) han hecho recomendaciones sobre los elementos que se deben cuidar durante las implementaciones de este tipo proyectos, sin embargo a pesar de todos estos trabajos, Copacino y Pendro (2007) menciona que los fracasos en este tipo de proyectos siguen siendo de alrededor de un 50%.

Lo anterior es una preocupación debido a que la tendencia mundial apunta hacia un aumento en la demanda de BI para los próximos años (Richardson, et al., 2008), de manera similar en México también se espera un crecimiento en las inversiones de soluciones de BI (Ramírez, 2008).

Partiendo de la tendencia de crecimiento en las inversiones de TIC y particularmente de BI en México (Ramírez, 2008), el presente documento plantea, en el mismo sentido a lo que comenta Burzinski (2002), la imperiosa necesidad de evaluar anticipadamente el nivel de preparación (BI Readiness) que tiene una empresa para implementar de manera exitosa un proyecto de BI. Sin embargo, debido a que la literatura escrita sobre este tema hasta ahora es muy escasa, y que en particular para el contexto mexicano es inexistente. La presente investigación tiene la intención de identificar a través de una revisión bibliográfica los elementos típicos que los autores internacionales proponen debe contener una evaluación de BI Readiness.

Sin embargo tomando en cuenta que la literatura hasta ahora escrita sobre este tema ha sido desarrollada por autores extranjeros y haciendo referencias a entornos empresariales distintos al mexicano, el segundo objetivo de esta investigación es validar si los elementos de BI Readiness encontrados en la revisión bibliográfica se pueden utilizar en las empresas de nuestro país para realizar evaluaciones de BI Readiness antes de implementar iniciativas de BI con el fin de potenciar las probabilidades de éxito de este tipo de iniciativas.

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1.2. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA

El posicionamiento mundial de BI se está consolidando, Richardson y otros (2008) comentan que según estudios de Gartner el mercado de BI experimentará, del 2006 al 2011, un crecimiento en términos de ingresos del 8.6%. El caso de México no es diferente, la situación económica actual de relativa estabilidad, está motivando a las empresas mexicanas a voltear con más confianza hacia las tecnologías de información para apuntalar sus estrategias y conseguir ventaja competitiva. Ramírez (2008) comenta que según datos de Select, se espera que el mercado mexicano de Tecnologías de Información y Telecomunicaciones (TIC) supere los $43,000 millones de dólares, una diferencia favorable del 9% respecto al año pasado. En particular para el área de BI, los estudios de Select estiman que al igual que la tendencia mundial, se experimentará un crecimiento positivo (Ramírez, 2008).

La tendencia de las soluciones de BI está a la alza, México también experimenta este proceso, sin embargo los antecedentes históricos sobre los proyectos de BI traen a escena un poco de preocupación. Copacino y Pendrock (2007) comentan que históricamente las implementaciones de soluciones de BI no son para los débiles de corazón o para aquellos que no tienen abundancia de dinero, tiempo o recursos. Los proyectos de BI son generalmente grandes, largos, complejos y costosos, y requieren una cuidadosa supervisión y administración. Según muchos expertos en el tema, más de la mitad de los grandes proyectos de BI fallan en cumplir con las expectativas propuestas y muchos de estos son abandonados producto de las complejidades de su implementación y/o la incapacidad de proveer los resultados esperados.

Das Neves (2007) enfatiza los beneficios que se pueden obtener de una buena implementación de BI, lo interesante de estos beneficios es que impactan directamente en la búsqueda de ventaja competitiva sobre los rivales. Das Neves (2007) también advierte de los motivos de fallas comunes al momento de hacer estas implementaciones.

Escribe Das Neves (2007):

El uso apropiado de las herramientas de BI puede marcar la diferencia entre el estancamiento y el crecimiento de las empresas, entre el servicio de mala calidad y el servicio al cliente personalizado, entre la relación óptima con los proveedores y la pérdida de los beneficios de trabajar con ellos y con otros socios de negocios, en definitiva, entre la vida y la muerte de la empresa. Por todo ello, una buena solución de BI es fundamental.

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4

 Las empresas no reconocen a los proyectos de BI como iniciativas de negocios interorganizacionales, y que debido a esta naturaleza, son diferentes a las soluciones típicas.

 Falta de compromiso para patrocinar debidamente los proyectos.

 Escasez de personal y falta de capacidad.

 Mal entendimiento del software de BI.

 El trabajo no se realiza bajo una estructura bien definida.

 No se realizan análisis del negocio.

 No se comprende el impacto que tienen los datos de mala calidad en la rentabilidad de la empresa.

 Los métodos y herramientas en la empresa no están alineados.

Algunos otros autores como Burzinski (2002) comentan en este sentido que comúnmente las personas se toman el tiempo necesario para planear su retiro y asegurar el futuro escolar de sus hijos, también es común que revisen una y otra vez que hayan empacado todo lo necesario antes de tomar unas largas vacaciones. Bueno, entonces ¿por qué no se toman un tiempo necesario para asegurarse que la implementaciones de sus proyecto de BI serán exitosas y terminarán en tiempo y forma y cumpliendo con todas las expectativas? Actualmente, parecería un lujo innecesario el tomarse unos cuantos días para realizar una evaluación antes de comenzar un proyecto de BI, pero esto podría ser la diferencia entre el éxito o el fracaso de la iniciativa de BI.

Ante la preocupación de cómo garantizar el éxito de los proyectos de BI, autores como Burzinski (2002); Prakash y Karra (2005); Williams (2004), han planteado una fase anterior a la implementación, ésta trata de la evaluación de las condiciones necesarias (BI Readiness) para el éxito del las futuras implementaciones, lo anterior con el fin de tener elementos para evaluar la factibilidad del proyecto y así decidir si es recomendado o no ejecutarlo.

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1.3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

En ocasiones la iniciativa de implementar BI en un empresa es una decisión no muy bien consensada, por tanto no se toman las medidas necesarias antes de comenzar los proyectos. Una mala planeación inicial por falta de entendimiento del carácter organizacional de una iniciativa de BI, puede derivar en problemas que pongan en riesgo la implementación del proyecto, y ya que la inversión en recursos, dinero y esfuerzo no es trivial, más de la mitad de los proyectos de BI nunca llegan a ser terminados Atre Group Inc. (2003). Esta situación expone la necesidad de contar con mecanismos para aumentar las posibilidades de éxito de una empresa que decide implementar BI.

La problemática a analizar, de acuerdo al mismo sentido en que algunos de los autores analizados (Burzinski, 2002; Prakash y Karra, 2005 y Williams, 2004) lo han expuesto antes, es efectuar una evaluación previa al proceso de implementación de un proyecto de BI, la cual deberá de identificar que existan las condiciones necesarias (BI Readiness) dentro de una organización para apuntalar el éxito de la iniciativa de BI.

El propósito de este trabajo de investigación es, identificar primero, a través de la literatura existente, los elementos que se deben considerar para evaluar el BI Readiness de una organización antes que implemente un proyecto de BI. Lo anterior con el fin de aumentar las posibilidades de éxito del proyecto. 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 los factores que se deben tomar en cuenta en una evaluación del BI Readiness para una empresa de la zona metropolitana de Monterrey.

1.4. OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN

Los objetivos principales son desarrollar un proyecto de investigación, para:

 Identificar a través de la revisión de la literatura existente, propuestas de evaluaciones de BI Readiness.

 Identificar a través de una encuesta aplicada a profesionales de BI con experiencia en empresas del área metropolitana de Monterrey, la validez de los factores que consideran las evaluaciones identificadas en la revisión bibliográfica en el entorno empresarial local.

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1.5. METODOLOGÍA

Se consultó y analizó la bibliografía existente sobre el tema de esta investigación, el propósito fue identificar las propuestas existentes sobre el contenido de las evaluaciones de BI Readiness. Al haber consultado a más de un autor, se requirió hacer un resumen de los elementos identificados y clasificarlos de acuerdo a la dimensión en la que están ubicados dentro en el contexto empresarial.

La herramienta de investigación desarrollada para esta tesis, es un cuestionario estructurado que contiene primeramente preguntas de control para examinar el perfil y experiencia de los encuestados. El cuestionario consta también de una sección donde se pregunta a los encuestados, de acuerdo al modelo de investigación desarrollado el nivel de influencia en el éxito de una iniciativa de BI de cada uno de los elementos de BI Readiness identificados con anterioridad, la estrategia de recolección de los datos que consistió en aplicar el cuestionario de manera presencial con visitas a las empresas de los encuestados y vía correo electrónico.

La muestra seleccionada para la encuesta es de tipo no probabilística y está compuesta por 14 profesionales de Tecnologías de Información (TI) con experiencia en proyectos de BI implementados 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.

La investigación desarrollada tiene un alcance exploratorio y es de tipo no experimental y transeccional, ya que, de acuerdo con Hernández et al. (2006), en primera instancia no se manipularán deliberadamente las variables de la investigación, y por el contrario sólo se observaran. Y segundo, el propósito es realizar el estudio de las variables en un momento dado determinado, es decir, sólo se recolectarán los datos en una sola ocasión.

1.6. ORGANIZACIÓN DE LA TESIS

La presente tesis está dividida en seis capítulos, los cuales se describen en la parte de abajo.

En el capítulo uno se da una introducción al tema de estudio, se presenta la situación problemática y se plantea el problema que se intenta 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.

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7

donde se obtuvieron los puntos clave e ideas principales que inicialmente se evaluaron y finalmente se propusieron como producto final en esta tesis.

Durante todo el capítulo tres se explican 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 creado a partir de este modelo. Se describen también en detalle las características de la muestra seleccionada.

En el capítulo cuatro se presentan los resultados de la aplicación del instrumento de investigación, se comienza describiendo 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 y finalmente se presenta la opinión de los encuestados respecto al nivel de influencia con el éxito de los proyectos de BI de los elementos de BI Readiness identificados en la revisión bibliográfica.

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 ayuda a explicar las relaciones e implicaciones de los datos obtenidos. Como parte principal se presentan el resumen de nivel de influencia otorgado por los encuestados a cada unos de los factores de BI Readiness identificados en la revisión bibliográfica.

(22)

8

CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO

2.1. INTRODUCCIÓN

A lo largo del siguiente capítulo se presentan conceptos relevantes para el tema de la investigación, se comienza explicando la definición de BI, se habla un poco de la historia y evolución, se tocan además algunos puntos considerados importantes para establecer adecuadamente el contexto sobre el que se desarrollará la investigación.

Se abordan también algunos tópicos como los beneficios de BI y su complejidad al implementarse, que se espera ayudan a soportar la justificación general de la tesis.

Lo siguiente es la introducción al tema de BI específico abordado en esta tesis, BI Readiness. Se inicia con la introducción al concepto para seguir con su relación e importancia en los proyectos de BI. Como elemento central de este capítulo y en general de toda la tesis, se incluyen el resumen de 3 propuestas de evaluaciones de BI desarrolladas por autores internacionales, de estas propuestas se generan tablas de resumen para su posterior análisis y utilización en el desarrollo del modelo de investigación.

2.2. DEFINICIÓN DE BI

En Moss y Atre (2003) se define a Business Intelligence (BI) como una arquitectura y una colección integrada de aplicaciones tanto operativas como de soporte de decisiones y de bases de datos que le proporciona a la comunidad de la organización fácil acceso a los datos del negocio.

Para Das Neves (2007) BI es un conjunto de estrategias y herramientas dirigidas a la administración y la creación de conocimiento a través del análisis de los datos históricos y actuales de una organización.

Medina, J. A. (2005) escribe:

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9

Loshin (2003) cita una definición de BI del Data Warehousing Institute, el cual se encarga de proveer entrenamiento y servicios educativos en data warehousing y BI para la industria, y dice que BI son:

Los procesos, tecnologías y herramientas necesarias para transformar datos en información, información en conocimiento y conocimiento en planes que deriven en acciones de negocio rentables. Business Intelligence comprende del proceso de data warehousing, herramientas de análisis empresarial y administración de contenidos y conocimiento.

Loshin (2003) también destaca que en la definición anterior se exponen dos nociones críticas de lo que es BI:

 La práctica de BI es más que una colección de herramientas. Esto es que si no se cuenta con los procesos y las personas adecuadas, las herramientas no son de mucho valor.

 El valor de BI se materializa en el contexto de acciones de negocio rentables. Es decir, que si el conocimiento que puede ser utilizado para realizar acciones de negocio rentables es ignorado, las prácticas de BI tienen escaso valor.

Debido a que el uso de algunos conceptos, como datos, información y conocimiento, utilizados en la definición anterior de BI son utilizados indiscriminadamente para referirse en muchas ocasiones a los mismos temas, en Loshin (2003) se incluyen las definiciones puntuales de cada unos de estos conceptos:

Datos. Es una colección de elementos de valor en bruto o hechos que son usados para calcular, razonar y medir. Estos datos deben obtenerse, almacenarse o procesarse pero no deben ser puestos en un contexto donde se pueda alterar su significado.

Información. Es el resultado de colectar y organizar los datos de una forma que se puedan establecer relaciones entre los elementos que estos representan, lo cual en consecuencia da lugar al establecimiento de un contexto y significado.

(24)

10

Con las definiciones anteriores, Michalewicz y otros (2007) declaran que la principal meta de la mayoría de los sistemas de BI es:

1. Acceder a datos de diferentes fuentes.

2. Transforma los datos en información para luego en convertirlo en conocimiento.

3. Proveer interfaces graficas de fácil uso para desplegar el conocimiento creado.

En otras palabras Michalewicz y otros (2007) establecen que un sistema de BI debe ser responsable de recolectar y procesar datos crudos, para representarlos como conocimiento útil en una manera amigable, para con esto potenciar la capacidad del personal de la empresa para tomar mejores decisiones. La siguiente figura ilustra el un sistema tradicional de BI.

Figura 1 - Sistema de BI Tradicional

DA

TOS

INFORM

AC

N

CONOCIM

IE

NTO

Preparación de los

datos

(25)

11

2.3. HISTORIA DE BI

El término BI fue acuñado por Gartner Group a mediados de los años 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 a ser 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, capacidad de realizar pronósticos y predicciones, análisis de tendencias, monitoreo de indicadores importantes, entre otras. A mediados de los

90’s aparecen docenas de aplicaciones comerciales ofertando las características

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12

Business Intelligence Querying

and reporting

ETL Systems

Metadata Data Warehouses

Data Marts

DDS

Spreadsheets (Excel)

Portals Broadcasting

tools Predictive

anaytics Data Mining

Alerts and notifications Workflow Scorecards and

dashboards Digital Cockopits

OLAP Financial

reporting

EIS / ESS

Figura 2 - Evolución y herramientas de BI (Turban, et al., 2007).

2.4. ARQUITECTURA TÍPICA DE BI

(27)

13

La siguiente figura ilustra una arquitectura de alto nivel típica de BI.

Figura 3 - Arquitectura de alto nivel de BI (Turban, et al., 2007)

A continuación se describe de acuerdo a Turban, et al. (2007), los componentes de la figura anterior.

Ambiente del data warehouse (DW).

Comenzando desde la parte izquierda de la figura 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 y herramientas y técnicas de ETL. Los data marts son repositorios de datos que representan específicamente un tema o departamento (ejemplo, marketing).

Ambiente de análisis empresarial.

Existe una gran cantidad de herramientas de software que les 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 por ejemplo, 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.

D ata W arehouse Environm ent

B usiness A nalytics Environm ent

Perform ance and Strategy

D ata W arehouse

Technical Staff

O rganizing Sum m arizing Standardinzing, etc. Build the data w arehouse D ata

Sources

Business U sers

Access

M anipulation, results

M anagers / Executives, Business Perform ance M anagem ent (BPM ) strategies

Future C om ponent Intelligent System s

U ser interface

(28)

14

Data mining.

El Data mining o minería de datos es una técnica de análisis de información basado almacenada en bases de datos que busca por patrones ocultos en una colección de datos los cuales pueden ser utilizados para predecir comportamientos futuros.

Business Performance Management (BPM).

Estas herramientas están basadas en la metodología del balance scorecard, la cual es una herramienta de trabajo para la definición, implementación y administración de una estrategia de negocio que esté ligada a objetivos que puedan ser claramente medidos.

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 habló anteriormente, muchas de las herramientas visuales de apoyo a los ejecutivos también han sido integradas a las aplicaciones de BI.

2.5. PLATAFORMAS EMPRESARIALES DE BI

A nivel de plataforma empresarial BI es un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías, que se utilizan para transformar datos en bruto en información relevante y útil, la cual luego es usada para darle viabilidad a las estrategias, tácticas, operación y procesos de toma de decisiones de las empresas (Evelson, 2008).

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15

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16

2.6. ESTRUCTURA DE LOS EQUIPOS DE TRABAJO EN PROYECTO DE BI

Moss y Atre (2003) plantean que cada equipo de trabajo de un proyecto de BI debe estar constituido por personas que tengas el conjunto de habilidades que un proyecto de esta naturaleza requiere. Comentan que desde el punto de vista de la administración de proyectos de BI, la estructura de un equipo de trabajo de BI está dividido en dos categorías.

 Equipo principal.

 Equipo extendido.

Equipo principal

El equipo principal debe ser auto-organizado, es decir, los miembros deben poder redistribuir la carga de trabajo entre sus miembros, realizar revisiones de sus avances entre compañeros, tomar decisiones entre todos, participar en lluvia de ideas grupales y finalmente ayudar con la administración del proyecto. El equipo principal a su vez está conformado por miembros permanentes y miembros de paso.

 Los miembros permanentes deben estar disponibles 100% de su tiempo, desde el principio hasta el fin de proyecto, para atender las actividades asignadas de acuerdo al rol que tienen asignado en el proyecto. El tamaño óptimo para este tipo de equipos es de cuatro o cinco miembros, procurando nunca exceder a 7 personas. Este equipo debería contar con los siguientes miembros:

o Un administrador de proyectos.

o Un representante del área de negocio. o Un analista de negocios del área de TI.

o Un experto técnico del departamento de TI (ya sea un analista de

sistemas senior o un programador senior).

 Los miembros de paso deben estar 100% disponibles durante el tiempo que duren las actividades en las que están involucrados.

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17

Tabla 1 - Roles y responsabilidades del equipo principal

Rol Responsabilidades Principales

Líder de desarrollo de

aplicaciones Diseñar y supervisar el desarrollo de las aplicaciones de acceso y análisis (ejemplo, informes, consultas, etc.)

Arquitecto de la infraestructura

de BI Establecer y mantener la infraestructura técnica de BI (en algunas organizaciones también supervisa la infraestructura no-técnica), usualmente le reporta al arquitecto estratégico del equipo extendido.

Representante del negocio Participar en sesiones de modelado, proveyendo

definiciones de datos, desarrollando casos de prueba, tomando decisiones sobre el negocio, resolviendo disputas entre las unidades de negocio y mejorando la calidad de los datos bajo el control de la unidad de negocios que este rol representa.

Administrador de datos Realizar análisis de datos inter-organizacionales,

crear los modelos lógicos de datos específicos del proyecto y añadir los modelos lógicos de datos al modelo lógico de datos empresarial.

Experto en minería de datos Escoger y ejecutar la herramienta de minería de datos, debe tener experiencia en estadística.

Analista de calidad de datos Evaluar la calidad de las fuentes de datos y preparar las especificaciones para su limpieza, para el

proceso ETL.

Administrador de bases de datos Diseñar, cargar, monitorear, y ajustar las bases de datos de la aplicación de BI.

Desarrollador líder de ETL Diseñar y supervisar el proceso de ETL.

Administrador de metadatos Construir o adquirir las licencias, mejorar, cargar y mantener el repositorio de metadatos.

Administrador de proyectos Definir, planear, coordinar, controlar y revisar todas las actividades del proyecto, dar seguimiento y hacer reportes de avances, resolver problemas técnicos o administrativos, guiar al equipo, negociar con los proveedores, con el representante del negocio y con el patrocinador del negocio. Tiene la responsabilidad general del proyecto.

Experto en la materia Proporcionar conocimientos de negocio sobre los

datos, procesos y requerimientos.

Moss y Atre (2003) comentan que algunos roles se pueden combinar en una sola persona y que algunos otros no se pueden debido a que son mutuamente excluyentes. Por ejemplo, una persona puede ser responsable de las siguientes combinaciones de roles:

 Líder de desarrollado de aplicaciones y desarrollador líder de ETL.

 Administrador de datos, analista de calidad de datos y administrador de metadatos.

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18

Adicionalmente según Moss y Atre (2003), existen roles que debido a su naturaleza, no pueden ser asignados a la misma persona.

 Administrador de datos y administrador de base de datos: El administrador de datos produce los modelos lógicos de datos independientes del proceso, mientras que el administrador de base datos produce el modelo físico de datos dependiente del proceso. Sería muy difícil para una sola persona desarrollar estas dos actividades opuestas para el mismo proyecto, aún cuando la persona tenga las capacidades técnicas para hacerlo.

 Administrador de proyectos y cualquier otro rol de no liderazgo: Administrar un proyecto de BI es un trabajo de tiempo completo, no se puede dejar en segundo lugar durante el desarrollo del proyecto. Una persona simplemente no tendría el tiempo necesario para administrar el proyecto y para realizar otras actividades del proyecto al mismo tiempo.

Equipo Extendido

Los miembros del equipo extendido de trabajo también tienen responsabilidades en el proyecto, pero para estas personas, el proyecto de BI no es su prioridad principal durante el desarrollo del proyecto. Estos miembros deben de programar su tiempo para poder trabajar con los miembros de tiempo completo del equipo principal. Ellos también pueden ser llamados a algunas sesiones de trabajo cuando su experticia sea necesaria para resolver un problema o para facilitar en la toma de decisiones.

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19

Tabla 2 - Roles y responsabilidades del equipo extendido

Rol Responsabilidades Principales

Desarrollador(es) de

aplicaciones Codificar los programas de reportes, escribir scripts de consulta y desarrollar las aplicaciones de acceso y análisis.

Soporte de BI Apoyar y entrenar al staff de negocio.

Patrocinador de negocio Capitanear la iniciativa de BI y remover los

obstáculos relacionados con la empresa, para el equipo del proyecto de BI.

Desarrollador(es) de ETL Codificar los programas de ETL y/o preparar las

instrucciones para la herramienta ETL. Auditor de TI o Analista de

Calidad Determinar los riesgos del proyecto de BI debido a la falta de control interno o a las fuerzas externas. Desarrollador(es) del repositorio

de metadatos Codificar los programas de migración del repositorio de metadatos para cargar la base de datos del repositorio de metadatos, proveer reportes de metadatos y funciones de ayuda línea.

Staff de servicios de red Mantener el ambiente de red.

Staff de operaciones Ejecutar el procesamiento por lotes para los ciclos de

ETL, las aplicaciones de acceso y análisis y el repositorio de metadatos.

Oficial de seguridad Asegurar que los requisitos de seguridad estén

definidos y que las funciones de seguridad sean probadas en todas las herramientas y bases de datos.

Stakeholders (representantes de

negocio o gerentes de TI) Tienen responsabilidades limitadas sobre el proyecto de BI, tales como revisar y ratificar los estándares inter-organizacionales y las reglas del negocio que el equipo de trabajo usa o desarrolla.

Arquitecto estratégico Administrar la infraestructura tecnológica general de

la organización, incluyendo la infraestructura técnica de BI.

Staff de servicios técnicos Mantener la infraestructura de hardware y los sistemas operativos.

Técnicos de pruebas Probar el código de programación creado por los

desarrolladores de ETL, de aplicación, y del repositorio de metadatos.

Administradores de

herramientas Instalar y dar mantenimiento a las herramientas de desarrollo y a las herramientas de acceso y de análisis.

Desarrollador(es) Web Diseñar el sitio web y crear las páginas web para

desplegar los reportes y consultas en la intranet, extranet o Internet.

Web master Configurar el servidor Web y la seguridad Web.

(34)

20

Por ejemplo, una sola persona puede ser responsable de la siguiente combinación de roles:

 Desarrollador de aplicaciones, desarrollador ETL y desarrollador del repositorio de metadatos.

 Administrador Web y Web Master.

Del otro lado, los siguientes son roles mutuamente excluyentes, y nunca deberían ser asignados a la misma persona:

 Los desarrolladores y los técnicos de pruebas. Un desarrollador que prueba su propio código es como un zorro cuidando un gallinero. Aún con la convicción de hacer fallar su propio código es imposible que visualice escenarios distintos a los mismos que él ya probo durante la programación de la aplicación. Sin embargo, un desarrollador sí puede probar el código de otro de sus compañeros desarrolladores.

2.7. ANTECEDENTES DE BI

Vitt, Luckevich y Misner (2002) comentan que aunque vivimos en la era de la información, y cada vez más tenemos a nuestra disposición grandes cantidades de datos, muy a menudo nos enfrentamos al problema de descifrar el significado que tiene toda esa información. Aunque los avances en capacidades tecnológicas siguen en aumento, se debe reconocer que la tecnológía por cuenta propia no puede resolver problemas de negocio. Para conducir un negocio, las organizaciones necesitan tener personas al mando que puedan tomar decisiones efectivas. BI es la clave para unir la información, las personas y la tecnología con el fin de administrar eficientemente una compañía u organización.

En Miller (2007) se menciona que anteriormente los responsables de realizar los análisis de negocio en las empresas gastaban más de la mitad de su tiempo recuperando la información necesaria para estos análisis y sólo utilizaban una pequeña porción de ese tiempo en realizar los análisis en sí. En la actualidad las cosas han cambiado, ahora estas mismas personas sólo utilizan un 10% de su tiempo recabando la información requerida para hacer sus análisis. Lo anterior trae consigo un cambio importante en las actividades cotidianas y responsabilidades laborales de los empleados, ahora estos, como nunca antes, requieren entender la información y los objetivos del negocio con mucha mayor claridad, simplemente si alguien no sabe interpretar la información que le proporcionan las herramientas de BI y tampoco comprende la forma en que la empresa pretende obtener valor de esa información, tener habilidades para utilizar las herramientas no le proporcionan a la empresa ningún tipo de valor agregado.

(35)

21

actualidad y como una nueva tendencia entre las compañías más importantes a nivel mundial, se comienza a utilizar BI para potenciar los procesos de las empresas y mejorar su desempeño a fin de generar verdadero valor empresarial (Williams & Williams, 2003).

El valor empresarial de una iniciativa de BI radica en la capacidad que tiene para mejorar la efectividad de los procesos de negocios clave que contribuyen en mayor medida en las utilidades de una empresa. En forma simple se puede resumir de la siguiente manera; de la inversión total hecha en un proyecto de BI, se debe obtener un incremento en las ganancias o reducción de los costos operativos que sea mayor a la cantidad invertida inicialmente, de lo contrario se puede decir que el valor empresarial no ha sido obtenido (Williams, 2004).

2.7.1. Beneficios de BI

Howson (2008) establece que las iniciativas de BI son inter-departamentales y multi-industria. Este tipo de iniciativas impacta a todo el personal dentro de una organización y además llega a impactar a los clientes y proveedores. Sin embargo para poder obtener beneficios empresariales de una iniciativa de BI, esta se debe llevar a cabo de manera correcta, ya que existe una relación directa entre el uso efectivo de BI y el desempeño organizacional de una empresa. Lo importante por tanto con el uso de BI no es el acceso y organización de los datos y la información, sino que puede hacer una compañía con esos datos y esa información.

A continuación Howson (2008), lista algunas dimensiones desde donde se pueden obtener beneficios de una iniciativa de BI.

BI para administración y el control

BI es capaz de proveer información relevante a los administradores de una empresa para saber cómo va el negocio. Utilizando las herramientas de BI es posible acceder a información de manera pronta y flexible esencial para tener un escenario claro acerca de los siguientes puntos:

 Cómo se están comportando las ventas por regiones o por línea de productos.

 Si los gastos están dentro del presupuesto o no.

 Si la capacidad de las bodegas está en los niveles óptimos

 Si los canales de ventas son los adecuados.

BI para mejorar el desempeño empresarial

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22

clientes. De esta manera es posible eliminar campañas poco efectivas ahorrando dinero a la empresa. En manufactura es posible utilizar BI para agilizar los llamados Gap Análisis para entender las razones por las que algunas plantas de producción operan más eficientemente que otras.

BI Operacional

BI también se pude utilizar en las operaciones diarias de una compañía. En este sentido en ocasiones es necesario acceder a datos detallados y analizar información para poder realizar algunas actividades. Por ejemplo, como parte de proceso de aceptar nuevas órdenes, un agente de servicio a clientes debe primero verificar si existe inventario disponible para la venta. Para lo anterior se deben utilizar reportes de inventario los cuales deben estar integrados a los sistemas de ventas u ofrecidos a través de las herramientas de BI. En otro ejemplo, las agencias de viajes y las aerolíneas utilizan BI para monitorear los retardos en los vuelos para que de esta manera puedan proactivamente reacomodar a los pasajeros con vuelos de conexión.

BI para la mejora de procesos

Las operaciones de BI dentro de una organización están compuestas de docenas de procesos de negocio individuales. BI tiene la posibilidad de soportar las decisiones individuales hechas en cada paso de un proceso. También puede ser usado para ayudar a optimizar un proceso midiendo qué tanto tardan los subprocesos que lo componen e identificando áreas de mejora. Por ejemplo, en el proceso que va desde la manufactura hasta el embarco de productos, sin el uso de BI una compañía sólo puede darse cuenta de que existe un problema cuando un cliente se queja de que su pedido está retrasado. Utilizando BI para analizar las entradas, tiempos y salidas de cada paso del proceso mencionado, es posible identificar cuellos de botella en éste.

BI para la mejora del servicio al cliente

La calidad del servicio al cliente eventualmente se manifiesta dentro de una organización en las finanzas de esta. BI puede ayudarle a las empresas a proveer altos niveles de servicio al cliente habilitando el procesamiento oportuno de las órdenes de ventas, aprobación de créditos, manejo de problemas, entre otras.

BI para descubrir nuevas oportunidades de negocio

BI puede apoyar a las organizaciones para evaluar y descubrir nuevas oportunidades de negocio, explorando datos y probando escenarios del futuro.

2.7.2. BI es muy complejo

(37)

23

organización, y por último cómo sacar ventaja de esta información para cumplir con los objetivos de la empresa.

En muchas ocasiones el interés puesto en BI está muy orientado a las herramientas tecnológicas. Perpetuar esta tendencia puede resultar un poco riesgoso puesto que podría convertir a BI, como en otras ocasiones ha sucedido, en una tendencia pasajera cuyo verdadero potencial no se explota completamente (Wells, 2001).

Wells (2001) comenta que para hacer la transición de ver al BI únicamente desde la perspectiva tecnológica a percibirlo desde la perspectiva del negocio, debemos primero recordar los fundamentos de BI, es decir, la filosofía de ver estas herramientas como un conjunto de conceptos y metodologías para reforzar la toma de decisiones en toda la organización, utilizando hechos y sistemas basados en hechos. En la definición anterior se identifican los siguientes principios de BI:

 El propósito de BI es apoyar en la toma de decisiones.

 BI es un conjunto de conceptos y metodologías, no es una tecnología en particular.

 Los hechos y los sistemas basados en hecho son la estructura implementada en un proyecto de BI.

 Se requieren metodologías tanto para la creación de información, como para el uso de esa información.

 BI es un proceso de recolección de datos (hechos), organización de la información (sistemas basados en hechos) y uso de la información (toma de decisiones).

Según Atre Group Inc. (2003) más de la mitad de los proyectos de BI nunca llegan a ser terminados, o en caso contrario, no proporcionan las características y beneficios que se pactaron en los principios del proyecto. Aunque existen muchas razones para que esta tasa esté tan alta, una de las principales es que las compañías consideran a los proyectos de BI como a cualquier otro proyecto de TI, la creencia entonces es considerar a BI como un producto o como un sistema, pero por el contrario debe ser percibido como una estrategia en constante evolución, una visión y una arquitectura que continuamente busca alinear las operaciones y la dirección de la organización con los objetivos estratégicos del negocio.

(38)

24

necesidades actuales del negocio, o pensar en la gente que se va a involucrar o si quiera realizar un análisis sobre el retorno de la inversión.

2.8. BIREADINESS

Según el Oxford English Dictionary, readiness es “la cualidad, estado o condición

de estar listo” (Oxford English Dictionary, 2008), la utilización de este concepto en

el área de TI hace referencia a la capacidad, disponibilidad, nivel de preparación y condiciones favorables que tiene una empresa para implementar algún proyecto de software de alto impacto (ERP, CRM, SCM, Knowledge Management, Business Intelligence, etc.), particularmente para proyectos de BI varios autores y empresas del ramo han empleado el término BI Readiness para referirse a la preparación que tiene una empresa para implementar exitosamente un proyecto de BI y garantizar el retorno de la inversión hecha (Williams, 2007).

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25

2.8.1. Evaluación de Business Intelligence Readiness

Prakash y Karra (2005) dicen que convencionalmente se sabe que existirán problemas en las implementaciones de BI, por tanto una evaluación del grado de preparación de una empresa (evaluación de BI Readiness) antes de un proyecto de BI puede reducir algunos de estos problemas y además ayudar en lo siguiente:

 Reducir significativamente el costo en recursos y tiempo necesario para la implementación.

 Conseguir en un periodo de tiempo muy corto los beneficios de la solución de BI.

Para Prakash y Karra (2005) las organizaciones se toman mucho tiempo planeando los detalles propios del proceso de implementación, sin embargo en ocasiones descuidan el trabajo de preparación operativa que se debe hacer antes de que el equipo de implementación inicie las actividades de esta etapa. En este mismo sentido en Burzinski (2002) se menciona que tomarse unos días para realizar una evaluación antes de comenzar la implementación de un proyecto de BI, puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso de una iniciativa de este tipo.

La importancia de realizar evaluaciones de BI Readiness en etapas tempranas de los proyectos de BI, recae en el hecho de tener capacidad de determinar el grado de preparación que tiene una organización para realizar los cambios internos necesarios para capturar oportunamente el valor empresarial de este tipo de iniciativas (Williams, 2004).

Una evaluación de BI Readiness busca identificar y administrar cada uno de los factores relacionados con las TI's que tienen el potencial de apoyar o obstruir el éxito del proyecto. La determinación del nivel de preparación en los factores anteriormente mencionados, puede potenciar las fortalezas de una organización, desarrollar competencias necesarias para incrustar las técnicas de BI dentro de los procesos clave de la empresa y finalmente administrar eficazmente el proceso de captura de valor empresarial sobre los proyectos de BI implementados (Williams, 2004).

(40)

26

2.8.2. Iniciativa de Burzinski

Burzinski (2002) establece que las evaluaciones de BI Readiness se deben realizar en tres etapas:

Análisis de las necesidades de negocio. En esta etapa se debe analizar

cuáles son las metas y objetivos estratégicos y tácticos de la empresa que impulsan la iniciativa de BI, esto incluye si existe respaldo económico y patrocinio de la alta dirección.

Las actividades importantes en esta etapa son:

 Identificar los objetivos de la compañía.

 Localizar los factores claves para el éxito de la empresa y evaluar que tan bien se están manejando actualmente.

 Determinar cada cuánto se evalúan los factores de éxito.

 Buscar si existe alguna deficiencia en términos de información que esté impidiendo cumplir con los objetivos.

 Listar los tipos de análisis de rutina que se realizan diariamente, semanalmente y mensualmente.

o Especificar que datos utilizan estos reportes.

o En caso de contar con más información, hacer propuestas de qué es

lo que se podría hacer con ella.

Análisis organizacional. En esta fase se analizan: las estructuras

organizacionales técnicas y de negocio, el nivel de asociación que existe entre las áreas de TI y las áreas de negocios, la cultura organizacional, la compresión existente de los conceptos de BI, el establecimiento de nuevos roles y la necesidad de nuevas responsabilidades.

En este análisis debemos considerar lo siguiente:

 Evaluar si existe una buena alineación entre las personas de TI y las de usuarios finales y si tienen la capacidad de trabajar juntos.

 Evaluar si la organización cuenta con una cultura analítica, si por ejemplo existen personas que son capaces de hacer algo con la información que se les está proporcionando.

 Buscar si existe una metodología adoptada para los proyectos de este tipo en la empresa.

 Buscar si se ha adoptado actualmente algún proceso de manejo del cambio.

Análisis técnico/Metodológico. En este último análisis se evalúa si la

Figure

Figura 2 - Evolución y herramientas de BI (Turban, et al., 2007).

Figura 2 -

Evolución y herramientas de BI (Turban, et al., 2007). p.26
Figura 3 - Arquitectura de alto nivel de BI (Turban, et al., 2007)

Figura 3 -

Arquitectura de alto nivel de BI (Turban, et al., 2007) p.27
Figura 4 - Conjunto de tecnologías de BI (Evelson, 2008)

Figura 4 -

Conjunto de tecnologías de BI (Evelson, 2008) p.29
Tabla 3 - Iniciativa de Burzinski

Tabla 3 -

Iniciativa de Burzinski p.45
Tabla 4 - Iniciativa de Prakash y Karra

Tabla 4 -

Iniciativa de Prakash y Karra p.46
Tabla 5 - Iniciativa de Williams

Tabla 5 -

Iniciativa de Williams p.47
Tabla 6 - Resumen de los factores de BI Readiness

Tabla 6 -

Resumen de los factores de BI Readiness p.51
Figura 5 - Modelo particular de la Investigación

Figura 5 -

Modelo particular de la Investigación p.53
Figura 6 - Factores de estudio de la investigación

Figura 6 -

Factores de estudio de la investigación p.56
Figura 9 - Instrumento de investigación, elementos  de BI Readiness

Figura 9 -

Instrumento de investigación, elementos de BI Readiness p.59
Figura 10 - Continuación del instrumento de investigación, elementos  de BI Readiness

Figura 10 -

Continuación del instrumento de investigación, elementos de BI Readiness p.60
Tabla 10 - Continuación la propuesta integrada de elementos de BI Readiness

Tabla 10 -

Continuación la propuesta integrada de elementos de BI Readiness p.62
Figura 11 - Clasificación de la muestra respecto al tamaño y la industria de las empresas de los encuestados

Figura 11 -

Clasificación de la muestra respecto al tamaño y la industria de las empresas de los encuestados p.64
Figura 12 - Tamaño de la empresas de los encuestados

Figura 12 -

Tamaño de la empresas de los encuestados p.65
Figura 14 - Tipo de puestos de los encuestados

Figura 14 -

Tipo de puestos de los encuestados p.67
Figura 15 - Percepción del éxito de un proyecto de BI

Figura 15 -

Percepción del éxito de un proyecto de BI p.68
figura.
figura. p.70
Tabla 12 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre requerimientos de negocio

Tabla 12 -

Resumen de los Factores de BI Readiness sobre requerimientos de negocio p.76
Tabla 13 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre requerimientos organizacionales

Tabla 13 -

Resumen de los Factores de BI Readiness sobre requerimientos organizacionales p.82
Figura 40 - Factor de BI Readiness - Personal de TI capacitado

Figura 40 -

Factor de BI Readiness - Personal de TI capacitado p.84
Figura 41 - Factor de BI Readiness - Fondos para mejoras de infraestructura

Figura 41 -

Factor de BI Readiness - Fondos para mejoras de infraestructura p.84
Tabla 14 - Resumen de los Factores de BI Readiness sobre los requerimientos técnicos

Tabla 14 -

Resumen de los Factores de BI Readiness sobre los requerimientos técnicos p.85
Figura 43 - Factor de BI Readiness - Listado de los reportes que utiliza la empresa

Figura 43 -

Factor de BI Readiness - Listado de los reportes que utiliza la empresa p.86
Figura 44 - Factor de BI Readiness - Establecidos requerimientos de los formatos de los reportes

Figura 44 -

Factor de BI Readiness - Establecidos requerimientos de los formatos de los reportes p.86
Figura 45 - Factor de BI Readiness  - Establecidas las necesidades de funcionalidad de la herramienta

Figura 45 -

Factor de BI Readiness - Establecidas las necesidades de funcionalidad de la herramienta p.87
Figura 52 - Factor de BI Readiness - Buena calidad en las fuentes de datos

Figura 52 -

Factor de BI Readiness - Buena calidad en las fuentes de datos p.91
Tabla 18 - Códigos para las respuestas de las preguntas que evalúan los factores de BI Readiness

Tabla 18 -

Códigos para las respuestas de las preguntas que evalúan los factores de BI Readiness p.94
Figura 54 - Percepción del éxito de un proyecto

Figura 54 -

Percepción del éxito de un proyecto p.96
Tabla 21 - Listado de los factores de BI Readiness por nivel de importancia

Tabla 21 -

Listado de los factores de BI Readiness por nivel de importancia p.98
Figura 56 - Resumen de los factores de BI Readiness propuestos por los encuestados

Figura 56 -

Resumen de los factores de BI Readiness propuestos por los encuestados p.104