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La Inteligencia Empresarial y el Análisis de Negocios
Febrero, 2017 - año 10 Nro. 64
La Inteligencia Empresarial
y el Análisis de Negocios
La Inteligencia de Negocios (BI) desde la
perspectiva del Análisis de Negocios (BA)
según el IIBA™
por Sergio Salimbeni
Enero 2017
Basado en el “A GUI D E TO T H E BUS I N ES S A N A LYS I S BODY O F KNOWL EDGE ® v.3”
2 www.activus.com.ar [email protected]
BI & BA - IIBA
Febrero 2017
La Inteligencia de Negocios (BI) desde la
perspectiva del Análisis de Negocios (BA) conforme
el IIBA
Introducción
El Análisis de Negocios es la práctica de desarrollar
cambios en una empresa mediante la definición de
necesidades (oportunidades y / o problemas) y la
recomendación de soluciones que aporten valor a
las partes interesadas.
El Análisis de Negocios permite a una organización
articular las necesidades y la justificación del
cambio, así como diseñar y describir soluciones que
puedan aportar valor.
El Análisis de Negocios se desarrolla en una
variedad de iniciativas dentro de una empresa. Las
iniciativas pueden ser estratégicas, tácticas u
operacionales.
El Análisis de Negocios puede desarrollarse
dentro de los límites de un proyecto, o
durante la evolución y la mejora continua de
la empresa, es decir en operaciones.
El Análisis de Negocios se puede utilizar para
entender el estado actual de una organización,
definir su estado futuro, y determinar las
actividades necesarias para pasar del estado actual
al futuro.
La disciplina del Análisis de Negocios se puede
desarrollar desde una diversa gama de perspectivas.
La Guía BABOK® describe varias de ellas: agile,
Inteligencia de Negocios, tecnología de la
información, arquitectura empresarial y gestión de
procesos de negocio.
Una perspectiva puede ser pensada como
una lente a través de la cual el profesional
del Análisis de Negocios ve sus actividades
de trabajo sobre la base de un contexto
actual.
Una o varias perspectivas pueden aplicarse a una
iniciativa. Las perspectivas expuestas en la Guía
BABOK® no representan todos los contextos para el
Análisis de Negocios o el conjunto completo de
disciplinas de Análisis de Negocios, pero sí ellas son
de las más habituales.
Se abordará en este artículo el Análisis de Negocios
(BA) aplicado a la Inteligencia de Negocios (BI)
La Guía BABOK® describe y define el Análisis de
Negocios, como la práctica de permitir el cambio en
una organización, mediante la definición de
necesidades y la recomendación de soluciones que
aporten valor a las partes interesadas.
1. Diferentes Perspectivas en el Análisis de Negocios
Las perspectivas se utilizan en el trabajo de Análisis
de Negocios para proporcionar enfoque a las tareas
y técnicas específicas del contexto de la iniciativa.
Es probable que la mayoría de las iniciativas
involucren una o más perspectivas.
Las perspectivas incluidas en la Guía BABOK® son:
Ágil
Inteligencia de Negocios
Tecnologías de la Información
Arquitectura de negocios
Gestión de Procesos de Negocio
Dichas perspectivas no suponen representar todas
las que se practican en el Análisis de Negocios, pero
sí representan algunas de las opiniones más
comunes del Análisis de Negocios a la fecha.
Cabe destacar que las perspectivas no son
mutuamente excluyentes, ya que una iniciativa
dada podría emplear más de una perspectiva.
Las perspectivas tienen la siguiente estructura:
.1. Alcance del cambio
.2. Alcance del Análisis de Negocios
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.3. Metodologías, enfoques y técnicas
.4. Competencias Subyacentes
.5. Impacto en las Áreas de Conocimiento
.1. Alcance del cambio
La sección sobre el alcance del cambio describe las
áreas de la empresa afectadas por el cambio
cuando se consideran desde esta perspectiva, y en
qué medida afecta tanto los objetivos como las
operaciones de la misma.
El alcance del cambio también identifica el tipo de
problemas resueltos, la naturaleza de las soluciones
que se buscan, y el enfoque para entregar estas
soluciones y ponderar su valor.
.2. Alcance del Análisis de Negocios
La sección del Alcance del Análisis de Negocios
describe a las principales partes interesadas,
incluyendo un perfil de los posibles tipos de
patrocinadores, las partes interesadas objetivo, y el
papel del analista de negocios dentro de una
iniciativa. También define los probables resultados
que se esperarían del trabajo de Análisis de
Negocios en esta perspectiva.
.3. Metodologías, enfoques y técnicas
La composición de esta sección es única para cada
perspectiva. En cada caso, se describen las
metodologías, enfoques o técnicas que son
comunes y específicos para la aplicación del Análisis
de Negocios en la perspectiva. Las metodologías y
enfoques son formas especializadas de realizar el
trabajo de Análisis de Negocios. Las técnicas
incluidas en esta sección son técnicas que no están
incluidas en el capítulo Técnicas de la Guía BABOK®,
pero son especialmente relevantes para la
perspectiva en cuestión.
En la perspectiva de la Arquitectura de Negocio, se
enumeran modelos de referencia en lugar de
metodologías o enfoques. En la perspectiva de la
Gestión de Procesos de Negocio, se enumeran
marcos en lugar de enfoques.
.4. Competencias Subyacentes
Esta sección describe las competencias que más
prevalecen en la perspectiva en cuestión.
.5. Impacto en las Áreas de Conocimiento
La sección de Impacto en áreas de conocimiento
describe cómo se aplican o modifican las áreas de
conocimiento. También explica cómo las actividades
específicas dentro de una perspectiva se asignan a
las tareas de la Guía BABOK®.
2. La Perspectiva de la Inteligencia de Negocios
La Perspectiva de la Inteligencia de
Negocios destaca las características únicas
del Análisis de Negocios cuando se practica
en el contexto de transformar, integrar y
mejorar datos, con el fin de obtener buena
información.
El abordaje de la Inteligencia de Negocios es la
transformación de datos en información de valor
agregado, dónde fundarla, cómo integrarla y cómo
mejorarla, y ofrecerla como una visión analítica
para apoyar la toma de decisiones empresariales.
Las iniciativas de la Inteligencia de Negocios aplican
arquitecturas de sistemas centradas en datos, así
como tecnologías y herramientas para ofrecer
información confiable, consistente y de alta calidad,
que permite a las partes interesadas gestionar
mejor la estrategia, las tácticas y las operaciones.
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2.1. Alcance del cambio
2.1.1. Amplitud del cambio
Un objetivo clave de un sistema de Inteligencia de
Negocios, es la definición y el uso coherente de la
información en toda la organización, mediante el
establecimiento de un "punto único de la verdad"
para diversos datos empresariales.
Una arquitectura de solución que pueda integrar
múltiples fuentes de datos desde dentro (y
potencialmente desde fuera) de la organización,
proporciona la base de una solución de Inteligencia
de Negocios.
Fuente: A guide to the Business Analysis Body of Knowledge®
v.3. Pag.381
La Inteligencia de Negocios, promueve una visión de
toda la gestión de la información de la empresa.
Para apoyar ese marco conceptual, una iniciativa de
Inteligencia de Negocios también puede implicar el
desarrollo de servicios de infraestructura en la
organización, tales como la gestión de datos y la
gestión de metadatos.
2.1.2. Profundidad de Cambio
Las iniciativas de Inteligencia de Negocios se
centran en la información necesaria para apoyar la
toma de decisiones en, o a través de, diferentes
niveles dentro de la organización:
• nivel ejecutivo: apoya decisiones estratégicas,
• nivel de gestión: apoya decisiones tácticas, o
• nivel de proceso: apoya las decisiones
operacionales.
Cuando las necesidades de información se expresan
inicialmente o se identifican a un nivel
determinado, el analista de negocios investiga las
implicancias del negocio en otros niveles con el fin
de evaluar el impacto global del cambio en la
organización.
En cada nivel, las necesidades del negocio pueden
involucrar cualquiera o todo lo siguiente:
• requisitos de comunicación para el desarrollo de
nuevos informes o sustitución de los informes
existentes,
• los requisitos de información para la adición o
ampliación de funcionalidad, y / o
• requisitos de integración de datos para la
construcción o modificación de la vista de datos
empresariales con respecto a fuentes de datos,
definiciones, reglas de transformación y problemas
de calidad.
2.1.3. Valor y soluciones entregadas
El valor de una iniciativa de Inteligencia de
Negocios está en su capacidad de
proporcionar información oportuna, precisa,
de alto valor y accionable, a aquellas
personas y sistemas que puedan utilizarlo
eficiente y eficazmente para la toma de
decisiones de negocios.
Una toma de decisiones con mejor información en
todos los niveles conduce generalmente a un mejor
desempeño empresarial en:
• procesos estratégicos como el análisis de
mercado, la participación de los clientes y el
desarrollo de productos,
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• procesos tácticos como el control de existencias y
la planificación financiera, y
• procesos operacionales tales como evaluación de
crédito, detección de fallas y monitoreo de cuentas
por pagar.
Estas mejoras en el desempeño actual y futuro de
una organización, se podrán reflejar en mayores
ingresos y menores costos.
2.1.4. Enfoque de la prestación
Una solución de Inteligencia de Negocios presenta
una gama de opciones de entrega para satisfacer las
nuevas necesidades de información de las partes
interesadas y las prioridades de la organización.
La extensibilidad y la escalabilidad de la
arquitectura de la solución permiten que el soporte
de la toma de decisiones empresariales se presente
o mejore progresivamente:
• a diferentes niveles de la organización, desde la
estrategia (ejecutivo senior), a través de la
administración táctica (gestión), a la operacional
(personal y sistemas), y
• en áreas funcionales objetivo de la organización,
desde un área específica hasta una implementación
a nivel de toda la empresa.
Por su parte, los servicios de infraestructura que
proporcionan capacidades de gestión, análisis y
presentación de datos, facilitan una estrategia de
desarrollo escalonada o gradual con respecto a:
• la inclusión, coordinación y control de diferentes
fuentes de datos, y
• el análisis y desarrollo de información y
conocimientos empresariales.
Los componentes de infraestructura de una
solución de Inteligencia de Negocios a menudo son
proporcionados por un paquete comercial estándar
que está configurado para el entorno empresarial y
las necesidades específicas.
2.1.5. Supuestos principales
La siguiente es una lista de los principales supuestos
de una iniciativa de Inteligencia de Negocios:
• los procesos empresariales y los sistemas
transaccionales existentes pueden proporcionar
datos fuente que son definibles y predecibles,
• la infraestructura de datos multifuncionales que
se necesita para dar soporte a una solución de
Inteligencia de Negocios, no ha sido excluida por la
organización por motivos técnicos, financieros,
políticos / culturales u otros;
• la organización reconoce que la reingeniería de
procesos y la gestión del cambio podrían ser
necesarios para reconocer efectivamente el valor
de una solución de Inteligencia de Negocios.
2.2. Alcance del Análisis de Negocios
2.2.1. Patrocinador del cambio
El patrocinador del cambio de una iniciativa de
Inteligencia de Negocios, es idealmente el rol de
más alto nivel de la unidad organizativa afectada
por el mismo. Esto proporciona un enfoque
consistente y coherente para el uso compartido de
los activos de datos dentro de la arquitectura
multifuncional de una solución de Inteligencia de
Negocios.
2.2.2. Objetivos de Cambio
Los objetivos de una iniciativa de Inteligencia de
Negocios, son las decisiones empresariales tomadas
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por personas o procesos en múltiples niveles de la
organización, las cuales pueden mejorarse
mediante un mejor informe o modelado predictivo
de datos relacionados con el desempeño.
2.2.3. Posición del Analista de Negocios
Al igual que en otras iniciativas, el analista de
negocios actúa como el principal enlace entre las
partes interesadas de la Inteligencia de Negocios y
los proveedores de soluciones, tanto en la
obtención como análisis y especificación de las
necesidades de la organización.
Además de esta función, el analista de negocios
también puede participar en actividades técnicas
específicas de la Inteligencia de Negocios, entre las
que se encuentran:
• modelado de datos empresariales,
• modelos de toma de decisiones,
• diseño de presentación especializado (por
ejemplo, tableros de control), y
• diseño de consulta ad-hoc.
Un analista de negocios que trabaja en una
iniciativa de Inteligencia de Negocios, sirve en una o
en varias de las siguientes funciones:
• analista de negocios que es competente en la
definición de requisitos de negocio y la evaluación
de posibles soluciones,
• analista funcional de Inteligencia de Negocios, que
tiene una comprensión de minería de datos y
técnicas analíticas predictivas, así como habilidades
en el desarrollo de visualizaciones,
• analista de datos con experiencia en la definición
de los datos de los sistemas fuente que se utilizarán
para los propósitos analíticos requeridos, o
• modelador de datos / arquitecto, quien está
capacitado para definir las estructuras de datos de
origen y destino en modelos de datos lógicos.
2.2.4. Resultados del Análisis de Negocios
En la disciplina de la Inteligencia de Negocios -
Business Intelligence - el Análisis de Negocio se
centra en los principales componentes de la
arquitectura de la solución:
• la especificación de las decisiones empresariales
que deben ser influenciadas o cambiadas,
• la recopilación de datos procedentes de sistemas
fuente,
• la integración de fuentes divergentes en un marco
empresarial convergente, y
• la provisión de información específica y visión
analítica de las partes interesadas del negocio.
El analista de negocios es responsable del análisis y
especificación de los requisitos de la organización
para todos estos componentes, y colabora con
especialistas técnicos para evaluar los elementos de
la solución.
Los principales resultados del Análisis de Negocios
son:
• Cobertura de procesos de negocio: define el
alcance del cambio con una visión general de alto
nivel de las decisiones empresariales dentro de la
empresa que deben ser soportadas por la solución.
Identifica cómo se utilizará la información y qué
valor proporcionará.
• Modelos de decisión: identificación de los
requerimientos de información de cada decisión de
negocio a ser apoyada, y especificación de la lógica
de reglas de negocio de cómo los componentes de
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información individuales contribuirán al resultado
de la decisión.
• Modelo de datos lógicos de origen y diccionario
de datos: el modelo de datos lógicos de origen
proporciona una definición estándar de los datos
requeridos en cada sistema origen. El diccionario de
datos de origen proporciona una definición de cada
elemento y las reglas de negocio que se le aplican:
descripción del negocio, tipo, formato y longitud,
valores legales y cualquier interdependencia.
• Evaluación de la calidad de los datos de origen:
evalúa la integridad, validez y fiabilidad de los datos
de los sistemas de origen. Identifica dónde se
requiere una mayor verificación y mejora de los
datos de origen para asegurar que las definiciones
de negocio sean consistentes y las reglas se
apliquen a través del activo de datos de toda la
empresa.
• Modelo de datos lógicos de destino y diccionario
de datos: el modelo de datos lógicos de destino
presenta una vista integrada y normalizada de las
estructuras de datos necesarias para soportar el
dominio empresarial. El diccionario de datos de
destino proporciona la definición estandarizada de
toda la empresa de elementos de datos y reglas de
integridad.
• Reglas de transformación: mapear elementos de
datos fuente y destino, con el fin de especificar los
requisitos para la codificación / decodificación de
valores y para la corrección de datos (valores de
error) y enriquecimiento (valores faltantes) en el
proceso de transformación.
• Requisitos de Análisis de Negocio: Definir los
requisitos de información y comunicación para los
productos de soporte a la decisión. Éstas incluyen:
• informes predefinidos,
• paneles,
• cuadros de mando balanceados,
• informes ad-hoc,
• consultas de procesamiento analítico en
línea (online analytical processing OLAP)
• minería de datos,
• análisis prescriptivo,
• alertas condicionales,
• procesamiento de eventos complejos, y
• modelado predictivo.
• Las especificaciones para cada salida pueden
incluir:
1. selecciones de datos / dimensiones de datos,
nivel de granularidad, criterio de filtrado aplicado,
posibilidades de “drill down”, “slice and dice” y
acceso y permisos de usuario; y
2. reglas de presentación para definir el formato del
elemento de datos, la traducción (etiquetas,
consultas), cálculos y agregaciones de datos.
• Arquitectura de la solución: proporciona una vista
de diseño de alto nivel de cómo los requisitos de
soporte a la decisión de cada área funcional se
asignarán al marco de la Inteligencia de Negocios.
Suele presentarse en forma de un modelo de
proceso (o flujo de datos) que define:
• dónde se mantienen los datos de origen,
• cómo (pull / push) y cuándo (frecuencia, latencia)
se extraerán los datos,
• dónde tendrán lugar las transformaciones
(limpieza, codificación, mejora),
• dónde los datos serán almacenados físicamente
(Data Warehouse, Data Marts), y
• cómo los datos fluirán, se convertirán, en las
presentaciones (servicios de presentación de
informes, herramientas de consulta).
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2.3. Metodologías y abordajes
2.3.1. Metodologías
No existen metodologías de Inteligencia de
Negocios formales que afecten las
responsabilidades y actividades del analista de
negocios. Sin embargo, una iniciativa de Inteligencia
de Negocios puede operar dentro o al lado de
metodologías aplicables a otras disciplinas o
perspectivas que puedan afectar el papel del
Análisis de Negocios.
2.3.2. Abordajes
Dentro del marco de Inteligencia de Negocios hay
una serie de enfoques menos formales y
potencialmente superpuestos que se corresponden
con contextos empresariales y contextos técnicos.
Tipos de análisis
Hay tres tipos de análisis de datos que representan
soluciones incrementales, con niveles crecientes de
complejidad, costo y valor:
a. Análisis descriptivo:
Utiliza datos históricos para comprender y analizar
el desempeño del negocio pasado. La información
de negocios - Business Information - se puede
categorizar y consolidar para adaptarse mejor a la
opinión de las partes interesadas, incluyendo
cuadros de mandos de gestión ejecutiva,
indicadores clave de desempeño de gestión (KPI,
por sus siglas en inglés) y gráficos de gestión de
nivel operativo. No se hacen suposiciones acerca de
qué situaciones son de interés para las partes
interesadas, qué decisiones deben tomarse, o qué
acciones pueden llevarse a cabo.
El enfoque del Análisis de Negocio se centra en los
requisitos de información y comunicación para
informes estándar y paneles, informes ad-hoc, y
funcionalidades de consulta.
b. Análisis predictivo:
Aplica métodos de análisis estadístico a datos
históricos para identificar patrones y, a
continuación, utiliza esa comprensión de relaciones
y tendencias para hacer predicciones sobre eventos
futuros. Se especifican las situaciones particulares
que son de interés para las partes interesadas y se
definen sus reglas de negocio.
El enfoque del Análisis de Negocio se centra en los
requisitos de información para el reconocimiento
de patrones mediante la minería de datos, el
modelado predictivo, la previsión y las alertas
impulsadas por condiciones - condition-driven alerts
-
c. Análisis prescriptivo:
Amplía la analítica predictiva para identificar las
decisiones que se toman y para iniciar acciones
apropiadas para mejorar el desempeño del negocio.
La optimización estadística y las técnicas de
simulación se pueden utilizar en este caso para
determinar la mejor solución o resultado entre
varias opciones. Para situaciones de interés para las
partes interesadas, se requiere una especificación
completa de las decisiones asociadas y acciones
potenciales.
El enfoque de Análisis de Negocio se centra en los
objetivos del negocio, los criterios de restricciones,
y las reglas de negocio que sustentan el proceso de
toma de decisiones.
Impulsión por Suministro y demanda
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Los objetivos y prioridades de una iniciativa de
Inteligencia de Negocios pueden basarse en los
objetivos técnicos de mejorar los sistemas
existentes de suministro de información (supply
driven) o en los objetivos empresariales de
proporcionar la información adecuada para mejorar
los procesos de toma de decisiones (impulsados por
la demanda).
• Impulsión por Suministro:
Asume la visión de: "para un costo dado, ¿qué valor
podemos ofrecer?".
Este abordaje mapea los datos de sistemas
existentes para definir qué datos están disponibles.
Una estrategia común de aplicación sería:
1. incluir las bases de datos existentes a la
arquitectura de la solución del Business Intelligence,
2. sustituir o reparar progresivamente los productos
existentes, y
3. explorar nuevas ideas que podrían obtenerse de
los datos consolidados.
• Impulsión por demanda - Demand-driven:
Asume la visión de: "para un valor dado, ¿en qué
costo incurrimos?".
Este enfoque comienza con la identificación de la
salida de información necesaria para soportar las
decisiones empresariales, y, a continuación, el
rastreo de esa información a las fuentes de datos
subyacentes para determinar la viabilidad y el
costo.
Proporciona estrategias de implementación
incrementales que no están determinadas por las
estructuras de las bases de datos existentes, y
permite el uso exploratorio temprano de la
Inteligencia de Negocios más allá de los requisitos
de informes existentes.
Datos estructurados y no estructurados
Hay dos tipos de datos que los enfoques de
Inteligencia de Negocios consideran:
• Datos estructurados:
Las soluciones tradicionales de Data Warehouse se
han basado en la consolidación de los datos
estructurados (numéricos y categóricos) registrados
en los sistemas operativos en los que los conjuntos
de información empresarial son identificados por
estructuras predefinidas (denominado esquema en
escritura) integridad de los datos.
El abordaje del Análisis de Negocios se centra en
modelos de datos, diccionarios de datos y reglas de
negocio, para definir requisitos de información y
capacidades.
• Datos no estructurados:
Las soluciones de Inteligencia de Negocios pueden
incluir datos semiestructurados o no estructurados
que incluyen texto, imágenes, audio y vídeo. Estos
datos provienen frecuentemente de fuentes
externas. Para este tipo de datos, la estructura y las
relaciones no están predefinidas y no se han
aplicado reglas de organización específicas para
garantizar la integridad de los datos. Los conjuntos
de información se derivan de los datos brutos
(denominados “schema on read”).
El enfoque de Análisis de Negocio se centra en las
definiciones de metadatos y algoritmos de
coincidencia de datos para definir los requisitos y
capacidades de información.
2.4. Competencias Subyacentes
Al igual que en cualquier disciplina del Análisis de
Negocios, el analista de negocios requiere la
comunicación y las competencias analíticas para ser
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efectivo en la coordinación con los interesados de
negocios y proveedores de soluciones técnicas.
En la disciplina de Inteligencia de Negocios, esta
coordinación de los requisitos de información
empresarial con los resultados de los sistemas de
Inteligencia de Negocios puede ser mejorada por las
competencias específicas del analista de negocios
en:
• datos empresariales y uso funcional, incluyendo
terminología y reglas,
• el análisis de estructuras de datos complejas y su
traducción en formato estandarizado,
• procesos empresariales afectados incluyendo KPIs
y métricas,
• modelización de decisiones,
• técnicas de análisis de datos que incluyen
estadísticas básicas, perfiles de datos y
pivotamiento,
• conceptos y arquitectura de almacenamiento de
datos e Inteligencia de Negocios,
• modelos de datos lógicos y físicos,
• prácticas recomendadas de ETL (Extract,
Transform, Load - extracción, transformación y
carga), incluida la gestión histórica de datos y la
gestión de datos de referencia, y
• herramientas de informes de Inteligencia de
Negocios.
2.5. Impacto en las Áreas de Conocimiento
En esta sección se explica cómo se correlacionan las
prácticas específicas de Análisis de Negocio dentro
de la Inteligencia de Negocios con las tareas y
prácticas de Análisis de Negocio definidas en la Guía
BABOK®. Esta sección describe cómo cada área de
conocimiento se aplica o se modifica con la
disciplina de Inteligencia de Negocios.
Cada área de conocimiento enumera técnicas
relevantes para una perspectiva de Inteligencia de
Negocios. Las técnicas utilizadas en la disciplina del
Business Intelligence no se desvían, en gran medida,
de las técnicas de BABOK® Guide. Las técnicas
BABOK® Guide se encuentran en el capítulo
Técnicas de la Guía BABOK®. Ello no pretende ser
una lista exhaustiva de técnicas, sino más bien
resaltar los tipos de técnicas utilizadas por los
analistas de negocios al realizar las tareas dentro de
este área de conocimiento.
2.5.1. Planificación y monitoreo del Análisis de
Negocios
Una iniciativa de la Inteligencia de Negocios, puede
requerir el establecimiento de una infraestructura
de datos subyacente para dar soporte a la solución,
o podría ser una mejora basada en la
infraestructura de una solución existente.
“Scope Modeling” se utiliza con frecuencia para
diferenciar entre estas alternativas y planificar las
actividades relevantes de Análisis de Negocio. El
paradigma de la Inteligencia de Negocios en
referencia a la entrega de información, podría ser
un enfoque nuevo y desconocido para las partes
interesadas y para los propios analistas de negocio.
Al planificar la iniciativa, el analista de negocios
considera:
• la experiencia de las partes interesadas en
expresar sus necesidades de información y
comunicación en el contexto de la Inteligencia de
Negocios, y
• la habilidad de los analistas de negocios para
interpretar esos requisitos en especificaciones
detalladas para especialistas técnicos en
Inteligencia de Negocios.
Las soluciones de Inteligencia de Negocios suelen
proporcionar marcos, herramientas y técnicas que
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pueden ayudar en la definición de requisitos y en la
modelización de soluciones. El nivel de experiencia
de los analistas de negocios y de las partes
interesadas puede tener un impacto importante en
el abordaje planificado.
Cuando se evalúa la actitud de las partes
interesadas con respecto a la iniciativa de
Inteligencia de Negocios, el analista de negocios
debe ser consciente de que una solución
empresarial de Inteligencia de Negocios puede no
proporcionar valor directo a algunas partes
interesadas operativas, pero entregarla en otros
lugares de la organización, y la flexibilidad y
extensibilidad proporcionadas por La
infraestructura de Inteligencia de Negocios ofrece
un valor estratégico a más largo plazo que va más
allá de los beneficios operacionales a corto plazo.
Una solución de Inteligencia de Negocios que
integra múltiples fuentes de datos, suele involucrar
a muchas partes interesadas con requisitos de
información superpuestos. Los analistas de
negocios se preparan para el análisis y la síntesis de
los requisitos individuales en un conjunto que es
completo y cohesivo sin conflictos y redundancias.
Técnicas de la guía BABOK®
• Criterios de aceptación y evaluación (página 217)
• Balanced Scorecard (página 223)
• Tormentas de ideas (página 227)
• Análisis de decisiones (página 261)
• Estimación (p.271)
• Descomposición funcional (página 283)
• Entrevistas (página 290)
• Seguimiento de itmes (página 294)
• Métricas e indicadores clave de desempeño (KPI)
(página 297)
• Análisis de necesidades no funcionales (pág. 302)
• Modelación Organizacional (pág. 308)
• Priorización (página 311)
• Modelado de procesos (página 318)
• Revisiones (página 326)
• Análisis y gestión de riesgos (página 329)
• Matriz de funciones y autorizaciones (página 333)
• Análisis de Causa Raíz (pág 335)
• Modelado del Alcance (página 338)
• Lista de interesados, mapa o personas (página
344)
• Encuesta o cuestionario (página 350)
• Casos de uso y escenarios (página 356)
• Historias de usuario (p 359)
• Talleres (página 363)
2.5.2. Elicitación y colaboración
La naturaleza multifuncional de la Inteligencia de
Negocios suele requerir que los analistas de
negocios empleen herramientas y técnicas de
documentación especializadas para obtener
determinados tipos de requisitos de parte de los
interesados, tanto comerciales como técnicos.
Las partes interesadas individuales sólo pueden
poseer conocimientos y experiencia parcial sobre:
• las decisiones empresariales que necesitan apoyo,
• los elementos de datos que soportan esas
decisiones de negocio,
• las fuentes, transformación e integración de
datos, y
• la presentación de la información requerida.
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Las entrevistas con las partes interesadas
identifican la información y la visión analítica
necesarias para apoyar su toma de decisiones. Los
talleres con las partes interesadas de diferentes
áreas funcionales de la empresa, pueden ayudar a
detectar requisitos comunes de información que se
superponen y que se reunirían mejor con una
solución integrada.
Los modelos y diccionarios de datos, proporcionan
definiciones de la estructura y las reglas de negocio
de los datos de sistemas existentes. El analista de
negocios evalúa la documentación disponible para
identificar la incompletitud de un modelo o las
incoherencias entre modelos.
Los modelos de proceso que se amplían para incluir
elementos de datos pueden ayudar a identificar las
fuentes de datos requeridas en los puntos de
decisión. Los modelos de decisión especifican los
requisitos analíticos de datos y las reglas de negocio
para las decisiones.
Los paquetes comerciales de programas de
Inteligencia de Negocios pueden proporcionar al
analista de negocios un conjunto de herramientas
de creación de prototipos altamente efectivos para
obtener y aclarar los requerimientos de información
y comunicación de las partes interesadas.
Técnicas de la guía BABOK®
• Tormenta de ideas (página 227)
• Análisis de documentos (página 269)
• Grupos focales (página 279)
• Descomposición funcional (página 283)
• Glosarios (página 286)
• Análisis de interfaces (pág. 287)
• Entrevistas (página 290)
• Seguimiento de ítems (página 294)
• Observación (página 305)
• Prototipos (página 323)
• Talleres (página 363)
• Lista de interesados, Mapa o Personas (página
344)
• Encuestas o cuestionarios (página 350)
2.5.3. Gestión del ciclo de vida de los
requerimientos
La naturaleza arquitectónica de la disciplina de
Inteligencia de Negocios, requiere establecer las
capacidades de infraestructura en la solución. Esto
puede introducir dependencias estructurales dentro
de la misma, particularmente cuando la entrega se
lleva a cabo en fases que afectan a la priorización de
las necesidades empresariales individuales. Con
frecuencia es posible mejorar la productividad
mediante la implementación en forma simultánea
de requisitos relacionados.
Técnicas de la guía BABOK®
• Seguimiento de ítems (página 294)
• Modelación Organizacional (pág. 308)
• Priorización (página 311)
• Revisiones (página 326)
• Matriz de funciones y permisos (página 333)
• Lista de interesados, Mapa o Personas (página
344)
• Talleres (página 363)
2.5.4. Análisis Estratégico
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Los analistas de negocios pueden utilizar modelos
de datos conceptuales de alto nivel para mapear el
estado actual de la información corporativa,
identificar silos de información y evaluar sus
correspondientes problemas y oportunidades. El
modelo de organización puede utilizarse para
evaluar cualquier infraestructura actual de gestión
de datos, como la gestión de metadatos y el
gobierno de datos.
Al definir la futura estrategia de estados, los
analistas de negocios pueden usar modelos de alto
nivel para mapear la arquitectura para el
almacenamiento de datos y para el transporte y
transformación de los mismos:
• Modelos de datos lógicos: proporciona una visión
estática de la arquitectura de la solución, que
representa el portal de información que conecta el
origen de las entradas de datos operacionales con la
entrega de las salidas de información comercial.
• Diagramas de flujo de datos: se usan comúnmente
para mapear los aspectos dinámicos de la solución
(datos en movimiento) e identificar otros
constructos arquitectónicos como latencia y
accesibilidad.
• Modelos de decisión: son útiles para definir cómo
se toman decisiones empresariales relevantes, y
dónde y cómo se puede utilizar eficazmente el
análisis de datos para satisfacer dichas necesidades.
• Modelos de datos físicos: muestran el entorno de
implementación incluyendo el Data Warehouse y
los Data Marts.
La arquitectura extensible proporcionada por las
soluciones de Inteligencia de Negocios puede
soportar la implementación incremental en
diferentes áreas funcionales del negocio.
Los analistas de negocio pueden definir opciones de
estrategia de cambio basadas en las necesidades y
prioridades del negocio, el impacto en las
operaciones del negocio y la utilización de los
componentes de infraestructura existentes.
Técnicas de la guía BABOK®
• Gestión del atraso Backlog Management (página
220)
• Benchmarking y Análisis de Mercado (página 226)
• Tormenta de ideas (página 227)
• Análisis de reglas de negocio (página 240)
• Diagramas de flujo de datos (página 250)
• Modelado de datos (página 256)
• Análisis de decisiones (página 261)
• Modelado de decisiones (p.265)
• Análisis de documentos (página 269)
• Estimación (p.271)
• Grupos focales (página 279)
• Descomposición funcional (página 283)
• Glosario (página 286)
• Modelación Organizacional (pág. 308)
• Análisis y gestión de riesgos (página 329)
• Análisis de Causa Raíz (pág 335)
• Lista de interesados, Mapa o Personas (página
344)
• Análisis FODA (página 353)
2.5.5. Análisis de requerimientos y Definición del
Diseño
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Al modelar y especificar los requisitos de captura y
almacenamiento de datos de la oficina de respaldo
(back office), los analistas de negocios utilizan
técnicas de modelado orientadas a datos
específicos tales como modelado de datos,
diccionario de datos, modelación de decisiones y
análisis de reglas de negocio.
Los modelos de datos de un sistema existente
ayudan a definir la disponibilidad de datos e
identificar las redundancias, las inconsistencias y los
problemas de calidad de los datos.
Cuando la documentación es inexistente o
desactualizada, el modelado de ingeniería inversa1
puede ser un componente sustancial del trabajo, y
frecuentemente requiere colaboración con técnicos
expertos como administradores de bases de datos y
programadores de aplicaciones.
Un modelo de datos de estado futuro demuestra
cómo la información de origen está estructurada
genéricamente en la solución propuesta. El proceso
de transformación general se suele modelar
utilizando diagramas de flujo de datos para ilustrar
la gestión de los requisitos de latencia y
accesibilidad en la solución.
Los analistas de negocio definen reglas de negocio
específicas para la comprobación de integridad de
datos y para la transformación de los mismos.
Para modelar y especificar las salidas de
información de la oficina central (front office), los
analistas de negocio:
• analizan los informes existentes para determinar
si son candidatos a ser reemplazados o reparados
con productos de Inteligencia de Negocios y
1 (El objetivo de la ingeniería inversa es obtener información o un diseño a partir de un producto, con el fin de determinar de qué está hecho, qué lo hace funcionar y cómo fue fabricado. Hoy día (principios del siglo XXI), los productos más comúnmente sometidos a ingeniería inversa son los programas de computadoras y los componentes electrónicos, pero, en verdad, cualquier producto puede ser objeto de un análisis de Ingeniería Inversa. El método se denomina así porque avanza en dirección opuesta a las tareas habituales de ingeniería, que consisten en utilizar datos técnicos para elaborar un producto determinado)
• utilizan capacidades de Inteligencia de Negocios
tales como consultas ad-hoc, minería de datos y
procesamiento de eventos complejos, para
identificar y especificar el contenido y el formato de
las nuevas salidas de Inteligencia de Negocios.
Los analistas de negocios están involucrados en la
evaluación de la capacidad de una solución
propuesta (normalmente un paquete de software
comercial) con respecto a los requisitos
especificados.
En el contexto de la Inteligencia de Negocios, estos
incluyen requisitos funcionales tales como
instalaciones de autoservicio, herramientas de
análisis de datos, herramientas de presentación de
datos, capacidades de exploración y requisitos no
funcionales relacionados con cuestiones como
calidad de datos, latencia de datos y rendimiento de
consultas.
Técnicas de la guía BABOK®
• Criterios de aceptación y evaluación (página 217)
• Balanced Scorecard (página 223)
• Análisis de reglas de negocio (página 240)
• Diccionario de datos (página 247)
• Diagramas de flujo de datos (página 250)
• Modelado de datos (página 256)
• Modelado de decisiones (p.265)
• Análisis de documentos (página 269)
• Descomposición funcional (página 283)
• Glosario (página 286)
• Análisis de interfaces (pág. 287)
• Entrevistas (página 290)
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• Métricas e indicadores clave de desempeño (KPI)
(página 297)
• Análisis de necesidades no funcionales (pág. 302)
• Observación (página 305)
• Modelación Organizacional (pág. 308)
• Priorización (página 311)
• Modelado de procesos (página 318)
• Prototipos (página 323)
• Revisiones (página 326)
• Modelado del Alcance (página 338)
• Diagramas de Secuencia (página 341)
• Lista de interesados, Mapa o Personas (página
344)
• Modelación de estados (página 348)
• Casos de uso y escenarios (página 356)
• Evaluación de proveedores (página 361)
2.5.6. Evaluación de la solución
Una limitación común de la organización con la
introducción de una solución de Inteligencia de
Negocios, es la subutilización del recurso de
información y la funcionalidad analítica que
proporciona la solución. Las partes interesadas que
no están familiarizadas con las capacidades de la
Inteligencia de Negocios podrían concentrarse en
simplemente reemplazar o reparar los productos de
información existentes. Los analistas de negocios
exploran y evalúan oportunidades para agregar
valor, lo que es ahora facilitado por una solución de
Inteligencia de Negocio.
Técnicas de guía BABOK®
• Criterios de aceptación y evaluación (página 217)
• Balanced Scorecard (página 223)
• Análisis de reglas de negocio (página 240)
• Diagramas de flujo de datos (página 250)
• Modelado de datos (página 256)
• Análisis de decisiones (página 261)
• Modelado de decisiones (p.265)
• Estimación (p.271)
• Grupos focales (página 279)
• Descomposición funcional (página 283)
• Glosario (página 286)
• Entrevistas (página 290)
• Seguimiento de artículos (página 294)
• Métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI)
(página 297)
• Observación (página 305)
• Modelación Organizacional (pág. 308)
• Priorización (página 311)
• Modelado de procesos (página 318)
• Análisis y gestión de riesgos (página 329)
• Lista de interesados, Mapa o Personas (página
344)
• Encuesta o cuestionario (página 350)
• Análisis FODA (página 353)
• Casos de uso y escenarios (página 356)
• Historias de usuario (p 359)
• Evaluación de proveedores
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CONCLUSIÓN
El Análisis de Negocios es la práctica de generar
cambios en una organización mediante la detección
de necesidades y la recomendación de soluciones
que aporten valor a los interesados. Se desarrolla
en una variedad de iniciativas dentro de una
empresa. Las iniciativas pueden ser estratégicas,
tácticas u operacionales; puede desarrollarse
dentro de los límites de un proyecto, o durante la
evolución y la mejora continua de la empresa, es
decir, en operaciones.
La disciplina del Análisis de Negocios se puede
desarrollar desde una diversa gama de perspectivas.
La Perspectiva de la Inteligencia de Negocios
destaca las características únicas del Análisis de
Negocios cuando se practica en el contexto de
transformar, integrar y mejorar datos, con el fin de
obtener buena información.
El abordaje de la Inteligencia de Negocios es la
transformación de datos en información de valor
agregado, dónde fundarla, cómo integrarla y cómo
mejorarla, y ofrecerla como una visión analítica
para apoyar la toma de decisiones empresariales.
Sergio Salimbeni
