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Guía definitiva sobre la inteligencia empresarial
Aprende los aspectos clave de un proyecto de Business Intelligence
Tabla de contenidos
1. Introducción
2. ¿Qué es inteligencia empresarial?
3. Diferencias entre inteligencia empresarial, económica y competitiva
4. Inicio del proyecto. Objetivos, alcance y limitaciones
5. Planificación del proyecto. Ámbito, plazo y coste
6. Gestión de recursos en la planificación del proyecto de inteligencia
empresarial y riesgos a evitar
7. Ejecución y puesta en marcha del proyecto. Toma de decisiones
8. Finalización del proyecto. Medición de resultados. Desviaciones
9. Errores y fracasos del proyecto de inteligencia empresarial.
Principales causas
10. Herramientas de inteligencia empresarial o BI
11. Aplicaciones de la inteligencia empresarial en las PYMES
12. Conclusiones y nuevas tendencias de inteligencia empresarial
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1. Introducción
La inteligencia empresarial, apoyándose en herramientas de BI o de advanced business analytics
mejora la eficiencia en los procesos y la eficacia en las operaciones de las empresas. Para
lograrlo se apoya en la comprensión del pasado, que se complementa con el conocimiento del
presente y las predicciones y pronósticos de cara al futuro.
Esta forma de trabajar supone un gran cambio con el modo de llevar a cabo la toma de decisiones
que imperaba hasta hace algunos años, donde se intentaban resolver problemas operativos
basándose en el historial y reaccionando ante imprevistos. Se hace patente la necesidad de
dedicar más tiempo al análisis pero contando con información de calidad y actualizada, porque el
tiempo de reacción cuenta, y cada vez en mayor medida.
Créditos fotográficos: "Hand Giving Knowledge,wisdom And Solution" by nongpimmy
La inteligencia empresarial o de negocio es una estrategia empresarial que persigue incrementar
el rendimiento de la empresa o su competitividad, a través de la organización inteligente de sus
datos históricos (transacciones u operaciones diarias), que se almacenan en Data Warehouse
corporativos o Data Marts departamentales, y de los datos en tiempo real que se almacenan en la
nube.
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El concepto de BI no es nuevo, se conoce mediados de los años 60 y no ha dejado de evolucionar
hacia modelos más efectivos y mejor adaptados al nuevo entorno tecnológico como el reciente
advanced business analytics. Las soluciones en esta línea aportan mayor visibilidad con más
calidad, al tiempo que se ponen al alcance de cada vez más organizaciones, debido al descenso
en los costes de hardware y al incremento en la potencia de los procesadores y la eficiencia de
los software de gestión. Todo ello permite a muchas empresas optimizar sus inversiones en el
área informática beneficiándose de todas las ventajas del acceso a Big Data.
Inteligencia empresarial y supervivencia
En plena era del conocimiento el desarrollo tecnológico ha permitido que los directivos pueden
acceder a mucha más información, de más calidad y con mayor rapidez. Sin embargo, el volumen
de información a que se tiene acceso, tras la materialización de la explosión Big Data, a veces
juega en contra de los intereses de la empresa.
Cuando se dispone de tanta información, puede resultar complicado encontrar el tiempo suficiente
para analizarla, por lo que se pierde el potencial que ello ofrece para mejorar la toma de
decisiones y alcanzar las metas corporativas.
Se hace imprescindible encontrar el apoyo de herramientas que permitan una gestión de los datos
eficaz, ya que sólo de esta forma es posible mantener la posición de mercado, avanzar y
sobrevivir en un entorno tan dinámico como el actual. Desde hace unos años, han ido apareciendo
distintos modelos que buscan acercar la empresa a los sistemas de información que pueden
optimizar la toma de decisiones organizacional:
DSS (Decision Support Systems) fue el origen de todo y su mentor el Dr. Ralph Kimball.
EIS (Executive Information Systems), aparecieron poco después y en esta caso fue Bill
Inmon quien tuvo mucho que ver en su expansión, ya que se le considera el padre del Data
Warehouse.
BI (Business Intelligence), que permitía ganar en profundidad en la comprensión de las
circunstancias precedentes en la empresa y, a través del pasado y su análisis facilitaba
una interpretación del presente basada en la teoría de la causalidad.
Advanced business analytics, que se diferencia del modelo anterior en su mayor potencial
en cuanto a previsiones y forecasting.
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Las PYMEs disponen de sistemas de información más o menos sofisticados que deben ser
analizados y optimizados ya que toda empresa, independientemente de su tamaño, cuenta con
gran valor encerrado en los datos que posee. Son el estudio y análisis de esa información los que
permiten encontrar nuevas oportunidades, ahorrar recursos, minimizar costes y ganar tiempo,
mejorando la productividad a través de los procesos de inteligencia empresarial.
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2. ¿Qué es inteligencia empresarial?
Inteligencia empresarial, inteligencia de negocio, business intelligence y, ahora, advanced
business analytics son cuatro términos que aluden a un fin único: el uso óptimo de datos en el
ámbito empresarial orientado a facilitar la toma de decisiones. Su propósito abarca la
comprensión del funcionamiento de la empresa en los tiempos pasado y presente, que
complementa con la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer el
conocimiento necesario para respaldar las decisiones empresariales y las acciones que se
tomen.
Las herramientas de inteligencia empresarial se basan en la utilización de un sistema de
información complejo que utiliza datos extraídos de:
Los sistemas de producción.
Información relacionada con la empresa o sus ámbitos proveniente del exterior y/o interior
de la organización.
Datos económicos.
Los datos, independientemente de su procedencia y asimilando la heterogeneidad de sus fuentes
de origen, son sometidos a procesos de extracción, transformación y carga (procesos ETL).
Mediante estas técnicas, los datos son perfilados y homogeneizados, tras superar un proceso de
limpieza, que asegura que los atributos de la calidad de los mismos permanecen inalterables, que
están preparados y se hallan en condiciones de ser cargados en el sistema de destino.
Pese a tener en común la metodología en cuanto a los principios básicos de aplicación, existen
diferencias entre unos tipos de software de inteligencia empresarial y otros. La vida o el periodo útil
de cada uno vendrá determinado por el éxito de su uso en beneficio de la empresa, que se medirá
en términos de productividad, rendimiento administrativo, incremento del nivel financiero y mejora
de la toma de decisiones.
Si los resultados y el desempeño empresarial mejoran, el software de inteligencia de negocio
seguirá en uso durante más tiempo, en caso contrario, habrá de ser sustituido por otro que aporte
mejores y más precisos resultados. En esta línea se encuentran las herramientas de inteligencia
analítica avanzada, que posibilitan el modelado de las representaciones a partir de consultas para
crear un cuadro de mando integral que sirve de base para la presentación de informes.
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Créditos fotográficos: "Light Bulb With Drawing Business Plan Strategy Concept Idea" by KROMKRATHOG
La inteligencia empresarial y su evolución histórica
Según la Real Academia Española de la Lengua, inteligencia es:
1. Capacidad de entender o comprender.
2. Capacidad de resolver problemas.
3. Conocimiento, comprensión, acto de entender.
4. Sentido en que se puede tomar una sentencia, un dicho o una expresión.
5. Habilidad, destreza y experiencia.
En el ámbito empresarial, el término adquiere unos matices un poco más explícitos: "capacidad de
comprender las interrelaciones de los hechos presentados en tal forma como para orientar la
acción hacia una meta deseada".
En un artículo de 1958, el investigador de IBM Hans Peter Luhn utiliza por primera vez el término
"inteligencia de negocio". Casi tres décadas más tarde, en 1989, Howard Dresner propuso la
"inteligencia de negocios" como un término general para describir "los conceptos y métodos para
mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en hechos de
apoyo". Pero no fue hasta los últimos años de la década de los noventa cuando el concepto
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comenzó a extenderse y proliferar en los entornos organizacionales.
La inteligencia de negocios, tal como se entiende hoy en día, es el resultado de la evolución de los
primeros sistemas de apoyo a las decisiones que se originaron en los años sesenta y culminaron
su desarrollo en las dos décadas posteriores. DSS tuvo su origen en modelos informáticos
creados para facilitar la toma de decisiones y la planificación empresarial. A partir de ahí, la
aparición de los data warehouses, los sistemas de información ejecutiva, OLAP y la reciente
inteligencia de negocios fueron sólo precursores del concepto actual de inteligencia empresarial
que implica mayor inmediatez y no atiende a barreras geográficas ni temporales, tal y como
permite la advanced business analytics.
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3. Diferencias entre inteligencia
empresarial, económica y competitiva
¿Analizas con inteligencia económica? ¿En tu empresa se toman decisiones en base a la
inteligencia competitiva? ¿Sabes sacar todo el partido a la inteligencia empresarial? Conceptos
como la inteligencia económica, inteligencia competitiva o inteligencia empresarial están
empezando a sonar poco a poco en los entornos financieros y de negocio y, aunque pueden
parecer sinónimos, existen matices que diferencian unos de otros. Conocerlos te ayudará a
exprimir las ventajas competitivas de tu organización.
Inteligencia Económica
Analizar la información del contexto económico, político, tecnológico y social de un país o un área
geográfica es la misión de la inteligencia económica. A través de este análisis se prevén
amenazas que podrían conducir a situaciones de riesgo u oportunidades que la empresa no debe
perderse dentro del escenario geoeconómico.
Esta disciplina se articula en torno al estudio de dos elementos interconectados: una localización
geográfica y la variable tiempo, que determinarán los factores que afectan a la competitividad
empresarial presente y futura en un país determinado, desde el punto de vista económico. En este
análisis se debe tener en cuenta:
Agentes económicos locales, su potencial y su madurez tecnológica.
Infraestructuras, su calidad y sus posibilidades.
Impuestos y aranceles, así como las políticas y tendencias que les pueden afectar.
Estructuras administrativas y relaciones político - sociales.
La inteligencia económica, basándose en estos factores determina la tendencia evolutiva a corto y
medio plazo en dicha localización geográfica, evaluando su competitividad. Esta información
minimiza el riesgo a la hora de tomar decisiones empresariales que afecten a inversiones,
alianzas estratégicas, proyectos de expansión, búsqueda de proveedores o selección de canales
de distribución, entre otros.
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Créditos fotográficos: "Business Wording In Queue Scrabble On Game Board" by Keerati
Inteligencia Competitiva
Este tipo de inteligencia de negocio alcanza su punto álgido al entrar en contacto con Big Data. La
inteligencia competitiva no hace autoevaluación de la empresa, puesto que se sobreentiende que
fortalezas y puntos débiles ya han sido valorados, sino que se centra en la previsión. Estudiando el
entorno competitivo de una organización anticipa oportunidades y amenazas con el margen de
tiempo necesario para diseñar una respuesta efectiva desde la organización.
Este tipo de análisis requiere de grandes volúmenes de información, estructurada y no
estructurada a los que, una vez procesados, deben poder acceder las personas adecuadas
dentro de la organización para optimizar la toma de decisiones. Sus aplicaciones más inmediatas
tienen que ver con:
Gestión del conocimiento.
Aumento de la capacidad de innovación de la empresa.
Incremento de la objetividad en la toma de decisiones.
Mayor precisión estratégica en la proyección de la organización, tanto en comunicación
como en marketing.
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Inteligencia empresarial
Esta faceta creadora de valor en la empresa consta de dos partes, una que se ocupa de lo que
sucede en el exterior de la compañía, englobando todo lo relacionado con la inteligencia
competitiva, y otra que se encuadraría en el ámbito del business intelligence y el advanced
business analytics, centrándose en la empresa de puertas hacia dentro.
Su misión es orientar las rutinas empresariales hacia la excelencia a través de la mejora continua.
Para que sea efectiva ha de plantearse como una filosofía y debe estar incluida en la cultura
organizacional, para que todas las personas que la forman tengan acceso a ella y comprendan su
alcance. La forma de trabajar que propicia se basa en el análisis de los datos obtenidos de la
medida y seguimiento de los indicadores que cada empresa determina.
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4. Inicio del proyecto. Objetivos,
alcance y limitaciones
Los proyectos de inteligencia empresarial no entienden de tamaño, ni de actividad. Una decisión
de este tipo se orienta a resultados y se estructura en función de sistemas de información, para
optimizar la toma de decisiones. La eficacia, la productividad y el ser competitivo no son
patrimonio exclusivo de las grandes multinacionales, de hecho, implementados en una PYME
pueden suponer una significativa diferencia entre el antes y el después.
No obstante, la planificación es importante cuando se trata de poner en marcha un proyecto de
este tipo en el que concurre un elevado número de tareas a realizar, un gran volumen de
información y donde, además, intervienen muchas personas distintas de diferentes niveles dentro
de la organización. Hace falta ser exquisitamente cuidadoso en la gestión de la inteligencia
empresarial para evitar los principales errores que pueden conducir al fracaso del proyecto:
Insuficiente preparación.
Desconocimiento de los sistemas de información empresariales.
Falta del uso de una metodología en su desarrollo.
Ausencia de objetividad en la recogida de datos.
A lo largo de este capítulo y los siguientes,
abordaremos las actividades que componen un
proyecto de inteligencia empresarial a través del
estudio de las distintas etapas que éste comprende:
inicio, planificación, ejecución y finalización.
Créditos fotográficos: "Projects Folders Mean Tasks Planning And Ventures" by Stuart Miles
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Planteamiento del proyecto de inteligencia empresarial
La definición del alcance del proyecto debe tratarse como una cuestión prioritaria. En el caso de
los proyectos de inteligencia empresarial, el alcance vendrá determinado por los modelos de
negocio que se quieran soportar y por los datos necesarios para conseguirlo. En proyectos
generales de sistemas se hará necesario establecer:
Las áreas de la organización que se verán involucradas.
Los procesos que soportará el nuevo sistema.
Las prestaciones y funcionalidades que incorporará el sistema.
En todo caso, existen dos factores críticos de éxito cuyo papel es fundamental para proceder a la
estimación de plazos y recursos que habrán de emplearse y, por tanto, en la definición del alcance
del proyecto. Son:
Los requerimientos mínimos, su establecimiento y comunicación.
La división clara entre las tareas que el proyecto comprende y las que exceden su ámbito
de aplicación.
Ambos factores requieren de la definición de los indicadores clave que permitan, primero conocer
dónde se encuentra la organización, para después poder determinar hacia dónde avanzar. Estos
indicadores se habrán de someter a revisiones periódicas que permitan detectar desviaciones,
ello hará posible medir los resultados y ver cómo marcha el proyecto y si cumple con las
expectativas. Su criticidad reside en el hecho de que es a partir de ellos como se pueden fijar los
objetivos, que se irán posteriormente ajustando en función de los resultados obtenidos.
No hay que perder de vista la razón de ser de todo proyecto de sistemas de información, y por
ende de inteligencia empresarial, que no es cumplir los plazos fijados o cumplir con las
previsiones en cuanto a recursos designados, sino que se trata de aportar valor a la organización.
El éxito está en relación con la alineación y, por eso, si un proyecto presenta desviaciones con
respecto a los objetivos de la organización es muy difícil que se apruebe (en base a criterios de
beneficios que conlleva, nivel de riesgo y plazos de ejecución), pero aún más complicado resulta
el poder llevarlo a cabo.
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Puesta en marcha de un proyecto de inteligencia empresarial: el inicio
El inicio del proyecto coincide con su origen y reside en el núcleo de su razón de ser. En esta
primera etapa se decide si seguir adelante con el mismo o no. Conocer las limitaciones y objetivos
es avanzar en la dirección correcta.
Entre las limitaciones más frecuentes en este tipo de proyectos se encuentran:
El nivel de calidad exigido.
El alcance previsto.
El tiempo disponible para llevarlo a cabo.
Los recursos que se pueden asignar.
Los límites tecnológicos.
El presupuesto que se estipule.
Normalmente niveles muy elevados de calidad exigen el uso de más tiempo, más recursos y más
presupuesto. Evidentemente, no es posible disponer de recursos ilimitados, por lo que serán los
estándares de calidad los que se encarguen de determinar las limitaciones. Para ello deben
quedar establecidos de forma previa al inicio y se han de revisar durante el proyecto, si fuera
necesario, planteando un sistema de auditoría.
En cuanto a los objetivos del proyecto de inteligencia empresarial:
Deben definirse en base a los indicadores planteados.
Han de ser, no sólo cuantificables, sino que tiene que quedar cuantificados: para poder
confirmar el éxito o el fracaso del proyecto.
Deben estar alineados con la estrategia de la organización: mostrando su apoyo a la
misma a través de la reunión de intereses.
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5. Planificación del proyecto. Ámbito,
plazo y coste
Una vez ha quedado definida la fase inicial del proyecto de inteligencia empresarial, y cuando ya
se ha analizado su viabilidad dentro de la estrategia organizacional, el siguiente paso es la
planificación del proyecto.
Qué se debe tener en cuenta en la planificación de un proyecto de inteligencia empresarial
La planificación del proyecto comprende tres elementos, que habrán de tenerse en cuenta en la
toma de decisiones:
Los recursos y su organización, dirección y control, tanto a nivel de unidad, como a nivel
departamental y de empresa.
Los objetivos, que se deben alcanzar en un plazo, coste y calidad preestablecidos.
Las relaciones basadas en la buena comunicación, porque no hay que olvidar que serán
necesarias las colaboraciones, basadas en excelentes relaciones con distintos miembros
de la organización y de éstos entre sí, que habrá que fomentar para garantizar su
participación y mejorar su valoración del proyecto.
Por lo tanto, cuando se trate de llevar el proyecto a la práctica y comenzar su implementación,
será necesario definir:
1. El ámbito: ¿Qué deberemos entregar? Para saber qué hay que hacer habrá que definir y
decidir las actividades, la secuencia en que deben realizarse y las tareas en que cada una
se descompone.
2. El plazo: ¿Cuándo lo tendremos que entregar? La planificación de las actividades y el
detalle de sus tareas resultará en una estimación del tiempo necesario para la ejecución
del proyecto y, por tanto, en una estimación bastante precisa del plazo necesario para su
consecución.
3. Los recursos: ¿Quién lo hará? Para resolver la cuestión que se plantea en este estadio
hace falta conocer bien al equipo, los rendimientos individuales de las personas, siendo
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además capaces de medir su productividad de modo que se pueda asignar a los
miembros más cualificados para cada tarea y se optimice el uso de los recursos en favor
del factor tiempo para garantizar el mejor resultado del proyecto. Contar con la experiencia
necesaria y con datos reales y objetivos supone una importante ventaja.
4. El coste: ¿Cuánto costará? La gestión del coste total del proyecto debe orientarse a la
compleción del mismo dentro de presupuesto. Para proceder a su estimación hay que
considerar todos los factores anteriores de forma independiente y valorar cómo puede
afectar a cada uno la interacción con los demás.
Lo más importante en la planificación de un proyecto no es sólo conocer de cuántos recursos se
dispone sino saber si se encuentran optimizados. Existen herramientas que permiten hacer estos
cálculos facilitando el análisis de la situación de la empresa y posibilitando el encontrar la solución
más eficaz y la que mayor rendimiento aporta.
Créditos fotográficos: "Circle Workflow Chart On Word Cloud Background" by basketman
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La importancia de la revisión y el seguimiento
Si la definición del proyecto previa a su planificación es fundamental para economizar recursos,
las revisiones posteriores y durante la ejecución del mismo son imprescindibles para optimizar
resultados. Entre sus principales funciones se encuentran:
Asegurar la adecuación de las modificaciones practicadas.
Evitar pérdidas de alineación.
Detectar desviaciones con tiempo suficiente para elaborar una respuesta.
Realizar los ajustes necesarios en cada caso.
Si definir el proyecto contribuye a facilitar la comprensión de su objetivo, alcance, requerimientos,
riesgos, limitaciones y casuística; incluir la revisión en la planificación supone asegurar el nivel
óptimo de detalle en cuanto a recursos, plazo y coste del proyecto.
En este sentido, suele facilitar bastante esta tarea el definir cuáles serán los procedimientos de
seguimiento, que han permitir también la monitorización del rendimiento. Para ello hace falta:
Fijar los objetivos y relacionarlos con sus indicadores correspondientes.
Planificar, medir, controlar y ejecutar las acciones correctivas que sean necesarias.
Procurar la transparencia del proceso, para evitar retrasos, pérdidas de motivación y falta
de dinamismo.
Garantizar la objetividad en la recogida de datos, que sólo es posible mediante la
automatización.
La planificación de un proyecto es una estimación que deberá ser revisada y controlada
continuamente, y ajustada en los casos en que sea necesario.
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6. Gestión de recursos en la
planificación del proyecto de
inteligencia empresarial y riesgos a
evitar
En todo proyecto, también en uno de sistemas de información o inteligencia empresarial, la
gestión de recursos se ha de enfocar desde dos perspectivas que aborden la planificación,
asignación y medición de los recursos económicos y los recursos humanos.
Créditos fotográficos: "People Running On Gear" by jscreationzs
La gestión de los recursos económicos
Si hablamos de recursos económicos hay que calcular:
El coste total del proyecto: donde se deben tener en cuenta gastos relativos al hardware,
software, servicios de consultoría, costes de los recursos internos (costes de personal) y
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los costes de lanzamiento, mantenimiento y formación.
El ROI (retorno sobre la inversión): haciendo una estimación que permita conocer el
tiempo necesario para recuperar la inversión, dato sobre el que podrá valorarse la
conveniencia de la decisión.
Una de las variables que mayor influencia tienen sobre la gestión de recursos económicos de un
proyecto es el factor humano. Por eso es interesante hacer un análisis de los recursos humanos
que intervendrán que permita optimizar su participación.
Los recursos humanos que intervienen en el proyecto y su planificación
En todo proyecto existen dos recursos clave de gestión:
El equipo de trabajo: su selección es un factor crítico de éxito en la consecución del
proyecto. Si es posible, el equipo debe ser experimentado y estar equilibrado en relación al
tiempo. La elección de candidatos ha de considerar factores como su cualificación y
experiencia pero, más importante, ha de conocer su desempeño medido en términos de
rendimiento y productividad. Normalmente, si aumentamos el número de personas,
disminuye el tiempo, pero esta medida no puede ser llevada al extremo, ya que el proyecto
se convertiría en algo imposible de gestionar, por lo que esta opción carece de realismo y
resulta más práctico escoger a los activos idóneos.
El Jefe del proyecto: la dirección del proyecto debe recaer sobre una sola persona con
autoridad real sobre el mismo, para hacerlo avanzar decididamente y orientado al objetivo
final. El Jefe del proyecto debe ser un líder. No sólo es la persona más influyente en el éxito
o fracaso del proyecto, sino que ha de contar con el apoyo total e incondicional de la
dirección y su respaldo. Las funciones que debe llevar a cabo el jefe del proyecto son:
Concretar OBJETIVOS.
Organizar y Planificar el PROYECTO.
Controlar RESULTADOS.
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Conocer los riesgos de la planificación para poder evitarlos
El análisis de los riesgos potenciales durante la etapa de planificación de un proyecto permite su
detección prematura y, en muchos de los casos, también su prevención. Generalmente, los
riesgos que pueden aparecer suelen estar relacionados con tres áreas:
1. Tamaño del proyecto: mayor el proyecto, mayor el riesgo. Para reducirlo se necesita
fraccionar el proyecto en varios más pequeños. Al dividirlo en sub-proyectos se gana en
capacidad de control y se minimiza el riesgo.
2. Grado de estructuración: cuanto más desestructurado está un proyecto, mayores
riesgos conlleva. La construcción del business case (caso de negocio del proyecto)
reduce el riesgo al facilitar la definición de alcance y objetivos. Se basa en una estimación
futura sobre el proyecto, previsión que permite hacer ajustes precisos para evitar riesgos,
garantizando mejores resultados y fomentando la creación de planes de contingencia. Es
importante que encontrar apoyo desde la Dirección y también por parte de los propios
usuarios.
3. Conocimiento de la tecnología: si no se cuenta con el conocimiento necesario de la
tecnología que se va a utilizar, se están corriendo riesgos innecesarios y muy elevados.
Para mitigarlos, se debe proporcionar la formación adecuada para todo el equipo,
gestionándola desde la propia organización o subcontratando una empresa externa que
produzca la transferencia de conocimientos tecnológicos.
Luchar contra la aparición de riesgos y minimizar los ya existentes implica llevar un seguimiento
detallado de los mismos y de la evolución de los indicadores establecidos. Su monitorización,
identificación y análisis debe ser periódica y frecuente.
Hoy en día, gracias al avance de las nuevas tecnologías, existen herramientas que permiten
disponer de una información exhaustiva que ayuda a disminuir los riesgos de un proyecto de
inteligencia empresarial. Si el enfoque que proporcionan este tipo de soluciones es el adecuado,
también hacen posible la optimización de la planificación y gestión del proyecto gracias a la
visibilidad que proporcionan en cuanto a la asignación de costes y recursos, su rendimiento, el
planning o las fechas de deadline, entre otros.
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7. Ejecución y puesta en marcha del
proyecto. Toma de decisiones
Contar con la herramienta adecuada puede facilitar mucho la implementación y desarrollo de una
estrategia de inteligencia empresarial. Al elegir un producto de Business Intelligence o de
Advanced Business Analytics, además de las características específicas del producto, es
importante tener en cuenta otros factores, entre los que cabría destacar:
Facilidad de uso.
Simplicidad técnica en cuanto a la implementación.
Ausencia de complejidad en los procesos de administración que implica.
Escalabilidad.
Variedad de opciones en la interfaz de usuario.
Integración en la plataforma de la empresa, en el corto y el largo plazo, teniendo en cuenta
las necesidades actuales, pero también las futuras.
Posibilidad de integración con otras plataformas activas en el negocio.
Facilidad de expansión, para adaptarse a la expansión del negocio reduciendo costes.
Créditos fotográficos: "Hand Holding A Puzzle Piece" by ponsulak
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Inteligencia empresarial y toma de decisiones
Una vez escogida la herramienta o herramientas a utilizar, llega la hora de poner en marcha el
proyecto de inteligencia empresarial. En esta etapa es recomendable observar los siguientes
procedimientos:
Anotar la dedicación y aportación de cada persona al proyecto, durante la fase de
ejecución y con objeto de poder realizar el seguimiento.
Monitorizar los progresos con una periodicidad semanal.
Identificar las desviaciones, tanto de carácter temporal como de tipo económico (plazo y
costes).
Prestar una especial atención a los hitos del proyecto.
Por lo general, cuando una empresa descubre las ventajas de la inteligencia empresarial en un
entorno de Advanced Business Analytics, su uso se exporta rápidamente a todos los niveles del
negocio. La toma de decisiones es donde una estrategia de este tipo alcanza mayor repercusión
ya que:
Mejora la calidad general en los procesos.
Optimiza la efectividad de la empresa en conjunto.
Aumenta la eficiencia del negocio.
El principal uso de la inteligencia empresarial es el de convertir datos en información útil y
relevante que pueda distribuirse, a quienes la necesiten y en el momento oportuno, para posibilitar
una mejor y más fundamentada toma de decisiones. Ello constituye una de las tareas principales
de los cargos directivos y uno de los objetivos básicos de los sistemas de información es que nos
ayuden a la toma de decisiones.
A partir de los datos que el sistema de Advanced Business Analytics proporciona, gana en
conocimiento y se descubren nuevas oportunidades, muchas de las cueles habían sido
desconocidas hasta el momento, por falta de perspectiva o ausencia de visión.
Además de la información privilegiada que permite tomar mejores decisiones, existen otros
aspectos importantes que el análisis de los datos fomenta como:
Revisión y optimización de procesos.
Mejora del reparto de tareas.
Optimización de recursos.
Con los datos en crudo (desestructurados, no ligados a unos objetivos, carentes de automatismo
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y transparencia, sin alineación con la estrategia de la empresa) no sería posible llegar a este nivel
y, por eso, la toma de decisiones se engloba dentro de los beneficios intangibles que aporta la
información recopilada por la inteligencia empresarial:
Beneficios tangibles: reducción de costes, generación de ingresos y reducción de
tiempos para las distintas actividades del negocio.
Beneficios intangibles: aumento de la disponibilidad de la información orientada a la
toma de decisiones, mayor alcance del uso estratégico de los datos y mejora de la
posición competitiva de la empresa.
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8. Finalización del proyecto. Medición
de resultados. Desviaciones
La finalización del proyecto no supone el fin del planteamiento estratégico que implica la
inteligencia empresarial, sino el inicio de un nuevo ciclo, que se centrará en el seguimiento y
mantenimiento, pero que comienza con una evaluación que habrá de analizar si:
Se han cumplido los objetivos dentro del plazo estimado.
Se han utilizando los recursos humanos previstos.
Se ha incurrido en los costes calculados.
Se han producido o no desviaciones y, en caso afirmativo, valorar dónde han incidido y las
razones que las han originado, única manera de aprender para próximos proyectos.
La comunicación en este punto es fundamental. Ha de ser de calidad, clara, objetiva y
transparente. Si se consigue operar de esta forma, todo el equipo adquirirá un mayor
conocimiento de los resultados y, aún más importante, de sí mismo y su forma de trabajar. Esta
perspectiva es necesaria para conocer los puntos débiles, de cada individuo y de la organización
en conjunto, y buscar soluciones que ayuden a reforzar esas áreas de forma eficaz.
Créditos fotográficos: "Online Education Concept" by cooldesign
Compartir toda la información extraída, de una forma natural y dinámica, con el resto de las
personas y departamentos es vital para obtener buenos resultados en el futuro. Pero, así como la
transparencia es crítica, también lo es la inmediatez.
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El factor tiempo puede jugar a favor, si se sabe emplear para mejorar y sacar partido a las
fortalezas, pero también puede suponer un lastre importante, cuando se trabaja desde el
desconocimiento y no se pulen los errores, que van acrecentándose cada día, al tiempo que
aumentan la desviación existente entre el trabajo de una persona y los objetivos estratégicos. Si
no se cuenta con una herramienta que permita comunicar bien los objetivos que se desea
alcanzar, será complicado conseguir que todo el mundo comprenda el mensaje.
Planes de mejora y buenas prácticas desde la óptica de la inteligencia empresarial
Además de sobre las metas prefijadas, una solución completa de inteligencia empresarial permite
establecer objetivos sobre otros indicadores, aunque no sean directamente del proyecto, para
lograr mejores resultados. Puede resultar interesante el tener la opción de integrarlos con otras
plataformas.
La clave reside en que la herramienta utilizada no sólo muestre los resultados, sino también la
evolución, de manera continua para generar el interés en nuevas áreas de análisis. Es la única
forma posible de saber en qué punto se halla uno y hacia dónde debe avanzar y el modo más
efectivo de mejorar los resultados de la organización. El secreto del éxito en la implementación de
una estrategia de inteligencia empresarial está en asimilar esta mentalidad a los valores
contenidos en la cultura de empresa y, además:
Compartir los planes de mejora con los empleados.
Definir los objetivos de forma conjunta.
Plantear mejoras progresivas (mejora continua).
En definitiva, el uso de las soluciones de inteligencia empresarial muestra resultados que obligan a
tomar decisiones, por lo que es necesario estar preparados para ello. Todo proyecto de advanced
business analytics involucra a la cultura de empresa y, a través de ella, a la organización a todos
los niveles. Cada proyecto, cada Departamento, cada equipo y cada individuo se plantearán su
propia mejora continua que redundará en el interés general y no se tratará de un cambio puntual
en el tiempo, sino de algo mucho más trascendente y estable.
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9. Errores y fracasos del proyecto de
BI. Principales causas
La empresa Gartner, en uno de sus últimos estudios, estima que el valor del mercado de la
Inteligencia de Negocios (BI), hoy en día supera los 14 billones de dólares y continúa en expansión.
Cada vez son más las empresas que buscan beneficiarse de la inteligencia empresarial pero no
todo vale. Quienes planeen una inversión en BI o Advanced Business Analytics en un futuro
próximo, si quieren asegurar que su inversión sea efectiva, deben evitar los siguientes 4 errores
comunes:
Ignorar las necesidades de los usuarios de BI: la inversión carece de sentido si no se
satisfacen las necesidades usuarias. Para conseguir que esta correspondencia entre lo
que compra y lo que se desea exista, es necesaria la comunicación y la inclusión de
quienes interactuarán con el sistema de BI en el proceso de decisión.
Subestimar los costes de capacitación de los usuarios: la formación es la única
garantía de éxito en lo que a inteligencia empresarial se refiere. Agotar el presupuesto en
licencias de software y una capacitación mínima para los usuarios impedirá que le saquen
todo el partido posible a una herramienta que de otra forma les podría aportar mucho valor.
Ignorar requerimientos futuros de BI: los negocios evolucionan, de igual forma lo hacen
sus necesidades en cuanto a analítica avanzada. Para prevenir descompensaciones que
inutilicen la herramienta elegida hay que asegurarse de que los proveedores tienen planes
para satisfacer esos requerimientos, lo que evitará el fracaso del proyecto de inteligencia
de negocio a medio o largo plazo.
Tratar de hacerlo solo: si no se cuenta con un equipo de expertos y profesionales
cualificados, que sean capaces de descubrir y comprender los metadatos, conocer el ciclo
de vida del dato al completo, las distintas formas de presentarse la información, y los
procesos y sistemas que intervienen en este tipo de intercambios no podrá llevarse a cabo
un análisis de datos de calidad que trascienda las bases de datos y provea al negocio de la
inteligencia empresarial que se busca.
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Cada vez con mayor frecuencia aparecen nuevas herramientas que, no siendo demasiado
costosas, permiten alcanzar un Advanced Business Analytics aplicado al trabajo de las personas
que, junto con otros indicadores, puede dar información valiosa sobre la empresa, sus
oportunidades y su futuro.
Créditos fotográficos: "Labyrinth Of Success" by ddpavumba
Errores a evitar en proyectos de inteligencia empresarial
Otros diez errores que se deben evitar desde la dirección de proyecto en la implementación de
una estrategia de inteligencia empresarial son:
1. Fallar en el uso de una metodología.
2. Definir una estructura organizativa del equipo inefectiva.
3. Fallar en la involucración de los usuarios de negocio.
4. No entregar evoluciones de la solución a los usuarios de negocio.
5. No tener una buena definición del proyecto.
6. Carecer de una correcta estimación de sus necesidades.
7. Realizar pruebas inadecuadas o plantearlas pasado el momento adecuado.
8. Subestimar la limpieza y el perfilado de datos.
9. Ignorar los datos sobre los datos (metadatos).
10. Ser un esclavo de las herramientas de gestión de proyectos.
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La mayoría de ellos se asocian a los roles directivos y es que la autoevaluación de las personas
es necesaria, empezando por el propio líder de proyecto o el responsable, porque los proyectos no
están aislados de la idiosincrasia de la organización.
La colaboración de personas de la organización es necesaria e insustituible, ya que son ellas
quienes tienen que facilitar información o desarrollar tareas para el proyecto. Alcanzar el
compromiso de todos los miembros de la organización es crucial para obtener su colaboración
cuando se necesita y la única forma de evitar retrasos en el proyecto.
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10. Herramientas de inteligencia
empresarial
Las herramientas de inteligencia empresarial aportan visión e integración a los procesos de las
organizaciones. Específicamente se trata de distintos tipos de software que asisten el análisis y la
presentación de los datos permitiendo a la empresa alcanzar una mejor comprensión de su
presente y futuro a través de la interpretación de la información a que tienen acceso.
Créditos fotográficos: "Strategist" by ddpavumba
La mayoría de estas herramientas, ya sea en su vertiente EBIS (suites de inteligencia de negocio)
o cuando se trata de plataformas de BI, basan su funcionalidad en:
Analizar aplicaciones complejas practicando todos los cálculos necesarios.
Crear aplicaciones amigables para usuarios ocasionales.
Facilitar una funcionalidad estándar, basada en una o más fuente de datos, a la que
pueden acceder diferentes usuarios de diversos niveles de habilidad técnica.
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Para lograrlo, generalmente se apoyan en distintas técnicas, entre las que destacan:
Reporting.
Cubos de análisis y vistas Ad Hoc Query.
Modelado predictivo.
Forecastings.
Análisis what if.
Sistemas de alertas.
Herramientas de inteligencia empresarial: cómo reconocer a las verdaderas
En el mundo del Business Intelligence existe una cierta confusión acerca de la finalidad del uso de
determinadas herramientas. En algunas organizaciones, la inteligencia empresarial se ha dejado
en manos de softwares o aplicaciones que no son herramientas de advanced business analytics.
No existe ningún inconveniente a la hora de emplearlas, el problema está cuando se cree que
pueden aportar un valor que, en realidad, no son capaces de proporcionar al usuario final. La
inteligencia de negocio se construye sobre castillos en el aire y ello supone un riesgo que ninguna
compañía debería estar dispuesta a asumir. Los tres ejemplos más extendidos son:
Herramientas ETL: pese a que algunas herramientas de advanced business analytics
incluyen la funcionalidad ETL (Extracción, Transformación y Carga, por sus siglas en
inglés), una herramientas ETL no puede ser considerada como herramientas de
inteligencia empresarial ya que no aporta la visión ni permite el análisis de los datos.
Excel: la carga de datos ha de realizarse manualmente en cualquier hoja de cálculo, pero
ésta no es su principal diferencia con las herramientas de inteligencia empresarial, sino el
hecho de que Excel no permite el análisis de información no estructurada.
Microsoft Project: para poder considerarse como herramienta de advanced business
analytics a este software le falta la automatización en la recogida de datos y la capacidad
de medir otros factores como el rendimiento.
Las herramientas de inteligencia empresarial deben presentar una serie de características como
la automatización de la recogida de datos, la actualización continua, la objetividad, transparencia y
capacidad de compartir información sin límites. Si se cuenta con unas pero se prescinde de otras
no se trata de herramientas de BI sino de otro tipo de herramientas.
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Entre las herramientas mejor valoradas de advanced business analytics se encuentran algunos de
los principales software para la inteligencia empresarial del mercado como Business Objects,
Cognos, Microstrategy, Oracle inteligencia de negocio y Workmeter, que supera la limitación de
todas las anteriores al proporcionar datos objetivos sobre el rendimiento de las personas.
Cuando se busca la solución definitiva de inteligencia empresarial hay que asegurarse de que
ofrezca:
La automatización en la recogida de datos, y no la introducción de los mismos en
procesos de Time Reporting, que pueden ser fácilmente manipulables tras la intervención
humana.
El acceso sin límites, user friendly, a ser posible también personalizable, a los datos más
relevantes, para facilitar su análisis.
Reporting de calidad.
Posibilidad de llevar a cabo evaluaciones de la información disponible.
Opción de realizar modelos, pronósticos y simulaciones de negocios, que permitan
planificar el futuro de las operaciones.
Posibilidad de compartir la información que se desee con otros usuarios de negocio.
La posibilidad de adaptarse a las necesidades futuras del negocio.
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11. Aplicaciones de la inteligencia
empresarial en las PYMES
Las aplicaciones de Advanced Business Analytics y de inteligencia empresarial sorprenden a
todas las organizaciones, una vez superada la etapa de puesta en marcha del proyecto. El
conocimiento que se puede extraer de datos históricos y operativos es de tal magnitud y tan
completo que resulta de gran utilidad para cualquier departamento, siendo capaz de generar valor
para usuarios a todos los niveles de la empresa.
Créditos fotográficos: "Tree Of Ideas" by nongpimmy
¿Quién necesita Advanced Business Analytics?
Comprender el pasado, conocer el presente y predecir el futuro da la opción de autoevaluarse
para ponerse en el camino de la mejora continua, a la vez que permite aprovechar las
oportunidades que se presentan y sacar partido de las fortalezas. Los usuarios que podrían
beneficiarse el uso de una herramienta de software que les ofrezca la posibilidad de conseguir
esta información son:
Responsables de compras: que de esta forma conocerán las tendencias y hábitos de los
consumidores, así como las maniobras de la competencia.
Responsables de ventas: que descubrirán todas las posibilidades del producto, asociadas
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a escenarios reales y simulados que les permitirán escoger las opciones más
beneficiosas..
Responsables de la negociación con las entidades financieras: porque a su alcance estará
toda la información que pueden necesitar acerca de los flujos de efectivo y las tarjetas de
crédito y débito.
Responsables de marketing: que, a la vista de los datos, podrán valorar la efectividad de
las distintas campañas y promociones sobre cada segmento de mercado.
Responsables de personal: porque harán una mejor distribución de las cargas de trabajo,
un más preciso dimensionado de departamentos, podrán ser más objetivos en la
evaluación del desempeño de sus empleados, plantear políticas de incentivos más
motivadoras y acciones correctoras más efectivas, entre otras.
En definitiva, el acceso al conocimiento que aporta la inteligencia empresarial es de gran utilidad
para todas las personas encargadas de tomar decisiones dentro de la organización. El enfoque
del instrumento de Advanced Business Analytics dependerá de las cuestiones que necesiten ser
respondidas y de si su carácter es de tipo operativo o si se puede considerar claramente
estratégico.
Saber si una empresa necesita una solución de Advanced Business Analytics es sencillo. Basta
con observar si se da alguna (o más de una) de las situaciones que se describen a continuación:
Diferentes versiones de la verdad.
Dificultad para encontrar información importante.
Incapacidad para realizar análisis detallados.
Inexistencia de una política, o práctica de uso y conservación, de datos históricos.
Falta de un medio para gestionar los datos actuales procedentes de dentro y fuera de la
empresa.
Pérdida de alineación de las operaciones con los objetivos estratégicos.
Toda empresa que se haya visto reflejada en alguna de estas situaciones se está encontrando
también, muy probablemente, con dificultades de gestión. Hoy día los negocios necesitan, en
mayor o menor medida, técnicas y estrategias de inteligencia empresarial que les permitan llevar
a cabo un análisis exhaustivo de datos e indicadores.
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Créditos fotográficos: "Steps Of Success" by digitalart
¿Qué aporta la inteligencia empresarial a las PYMEs?
La inteligencia empresarial ayuda a las empresas a comprender, analizar e incluso prever lo que
va a pasar en el entorno y en el interior de la organización. Su uso permite convertir datos en
información útil y relevante que puede distribuirse a las personas que la necesiten en el momento
oportuno, para optimizar la toma de decisiones. Una de las mayores ventajas de Advanced
Business Analytics es que permite combinar datos procedentes de fuentes diversas para obtener
una visión integrada, completa y totalmente actualizada.
Si bien muchos piensan que es coto reservado a las grandes empresas y multinacionales, lo
cierto es que adquirir esta capacidad resulta especialmente importante para las medianas
empresas que, sin tener los vastos recursos que tienen los gigantes del sector, pueden llegar a
implementar decisiones empresariales más rápidamente.
La inteligencia empresarial proporciona una solución con la que todos salen ganando en
productividad, en autonomía, en integración y en calidad. Por ejemplo, una mediana empresa
puede usar una solución de este tipo para:
Determinar el nivel de inventario de un producto o una pieza.
Identificar los productos con mayor índice de ventas y su evolución en los distintos canales
de distribución.
Detectar qué clientes están reduciendo sus compras, a fin de ofrecerles incentivos
especiales que aseguren su permanencia.
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Implementar cuadros de mando que permitan a ejecutivos y supervisores detectar
rápidamente excepciones operativas o indicadores de rendimiento clave (KPI) que estén
fuera de los rangos aceptados.
Establecer y supervisar parámetros de rendimiento y emprender acciones correctivas si
hay peligro de incumplimiento.
Comparar cambios de personal de los diversos departamentos para identificar potenciales
problemas de motivación.
Comparar las ventas anuales hasta la fecha actual con las del año anterior y hacer una
previsión de las ventas de todo el año.
Realizar seguimientos de pedidos de clientes y fechas de entrega preferidas, mediante la
comparación con inventarios de productos finales, para ajustar el ciclo de fabricación y la
logística de la cadena de suministro y así reducir costes de almacenamiento.
Integrar datos operativos, de historial y de hoja de cálculo para usar en los análisis, y
ayudar a eliminar el “caos de las hojas de cálculo” para ofrecer coherencia y “una única
versión de la verdad” en la empresa.
Proporcionar a los usuarios de negocio la capacidad de realizar sus propios análisis en
cada caso sin tener que recurrir a TI.
Alinear las operaciones cotidianas con los objetivos estratégicos y detectar rápidamente si
se producen desviaciones.
Las ventas, los inventarios, el servicio postventa, los canales de distribución... todos los elementos
juegan un papel importante en el ciclo de vida del producto y en el posicionamiento de la empresa
en su sector; sin embargo, el factor que encierra mayor valor estratégico y que, por tanto, merece
una especial atención son las personas.
Para las PYMES, la información que les proporciona el análisis de los datos de una estrategia de
inteligencia empresarial les permite averiguar, entre otras muchas cosas, qué personas trabajan
más, quiénes lo hacen de manera correcta o quién está concentrado en sus tareas. Conocer esta
información hace posible tomar decisiones que conviertan la empresa en más competitiva de cara
al exterior y más cohesionada de puertas para adentro. Mejorar el rendimiento es cuestión de
trabajo y seguimiento, pero requiere de herramientas especializadas en inteligencia empresarial
que permitan conocer el punto de partida para poder garantizar que se avanza hacia los objetivos.
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12. Conclusiones y nuevas tendencias
de inteligencia empresarial
Tradicionalmente, antes de la llegada de la inteligencia empresarial, las herramientas de business
intelligence se utilizaban en planificaciones estratégicas a medio y largo plazo, basándose en el
estudio y análisis del pasado y sus causas. En la actualidad, las herramientas de advanced
business analytics se utilizan, cada vez más, para gestionar el día a día, el corto plazo, las tareas
más operacionales y a la vez tomar decisiones que deparen beneficios futuros. Esta forma de
proceder implica la necesidad de obtener información en tiempo real.
El uso de las herramientas de inteligencia empresarial está provocando la mitigación de los “silos
de información”. Este fenómeno explica las consecuencias de no compartir toda la información
necesaria entre los distintos departamentos o centros de una organización, algo que, a la larga,
genera conflictos entre los mismos. Implementar advanced business analytics en la empresa es
comprender que todos los datos son patrimonio de la organización y que no analizarlos implica
perder conocimiento y visión.
Uno de los factores clave que está generando mayor confianza en el uso de herramientas de
inteligencia de negocio es el aumento de la calidad de la información. Si no se cuenta con ciertos
estándares de calidad en la información disponible para la toma de decisiones:
El análisis resulta incompleto, cuando no erróneo.
Las medidas a tomar pueden no ser eficaces.
La integridad del dato se desvanece, salpicando a los procesos.
Es improbable que se puedan seguir desarrollando proyectos.
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Créditos fotográficos: "Progress Concept Ideas" by KROMKRATHOG
Tendencias en inteligencia empresarial
De lo más tradicional a lo más puntero. La tecnología evoluciona en favor de las empresas y hay
que saber aprovechar la oportunidad, aunque no todos se atreven a hacerlo de la misma forma:
El futuro de Excel: aunque no se pueden considerar como herramientas de inteligencia
empresarial ni de BI, en muchas organizaciones las hojas de cálculo siguen empleándose
como medio de almacén de datos. El riesgo se dispara cuando se emplean como medio
para el intercambio de información. Las tendencias indican que se seguirá usando Excel,
pero no como repositorio de información, sino tan sólo como herramienta de acceso y
visualización de la información residente en los data warehouses.
La externalización de la inteligencia de negocio: comienzan a aumentar las
experiencias de externalización de la inteligencia de negocio, que trasladan este núcleo
fuera de las organizaciones, generalmente al cloud. El principal inhibidor de esta tendencia
es la reticencia que las organizaciones presentan a la hora de "perder la custodia" de la
información de la que disponen. La nube cuenta con muchos beneficios para quienes se
deciden a dar el paso, sobre todo en estos tiempos de Big Data, y si se quiere llevar a
cabo un Advanced Business Analytics de calidad.
Gestión del Conocimiento: o, dicho de otra forma, Advanced Business Analytics, la
interrelación entre Business Intelligence y Knowledge Management. Mientras que Business
Intelligence soporta información estructurada, las herramientas de Knowledge
Management se han diseñado para soportar información no estructurada. Parece claro que
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ambas herramientas convivirán en el futuro de las organizaciones, ya que no es posible
separar la información estructurada (que supone el 10% del volumen total de datos) de la
no estructurada (que constituye el 90% restante, en especial gracias a las redes sociales).
Es necesario hacer lo posible para tener acceso a los dos tipos de información y alcanzar
así una visión integrada del negocio y sus escenarios futuros.
La inteligencia empresarial es, en definitiva, una herramienta moderna y de nueva generación,
disponible para gestores y directores del negocio, que son quienes tienen la necesidad de analizar
el pasado, sacar el máximo provecho del momento presente y usar herramientas estadísticas de
predicción, para ganar posiciones a la competencia y mejorar los resultados empresariales. Al fin
y al cabo ese es el fin último de la tecnología, mejorar el rendimiento y productividad de la
organización.
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