Inteligencia de Negocio

1. Universidad de Los Lagos
Campus Republica
Carrera: Ingeniería en Ejecución en Administración de Empresa
Business Intelligence.
Elaborado por: Andres Muñoz
Eugenio Ulloa
Profesor: Hugo Puig, Z
Santiago
Chile 2010.

2. Índice
Resumen Ejecutivo 03
Cronología de Business Intelligence 04
Business Intelligence es 05
Con Business Intelligence se puede 06
Business Intelligence en los diferentes departamentos de la empresa 07
• Departamento de marketing 07
• Departamento de compras 07
• Departamento de producción 07
• Departamento de ventas 08
• Departamento de finanzas 08
• Departamento de atención al cliente: 08
• Departamento de recursos humano: 08
Business Intelligence se necesita cuando: 08
¿Por qué Business Intelligence? 09
Razones por las que invertir en Business Intelligence 11
BI como ventaja competitiva 11
BI como solución tecnológica 11
Arquitectura de una solución de Business Intelligence 12
• ODS 12
• Datawarehouse 13
• Datamart 13
• Datamart OLAP: 14
• Datamart OLTP: 14
• Datamining 14
Sistemas de exportación de datos 15
• Cuadro de Mando Integral 15
• Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) 15
• Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) 15
Tendencias y carencias en Business Intelligence 16
Cinco tendencias en BI 17
• El mercado 17
• Consolidación 17
• La inteligencia de negocio se amplía desde la “Sala de Reuniones” hasta elfront-line 18
• La convergencia de datos estructurados y no-estructurados creará una mejor inteligencia de
negocio 18
• La próxima generación de aplicaciones proporcionará nuevas perspectivas de los datos BI-
19
Carencias de Business Intelligence 19
El futuro de Business Intelligence 20
Software de Business Intelligence Más usados 22
Anexo 24
• Marketing y ventas es el área de negocio donde mas se utiliza BI 24
Conclusiones 25
Bibliografía 26
2

3. Resumen Ejecutivo
La presente investigación busca explicar en forma muy sencilla que es: “Business
Intelligence” o “Inteligencia de Negocio”, su estructura y aplicaciones en la
empresa.
El trabajo tuvo un carácter de investigativo, basándose en publicaciones
relacionadas con el tema como prensa escrita o artículos de diferentes entidades a
nivel mundial que se dedican al desarrollo de BI, lo que permitió conocer el
concepto sus alcances, aplicaciones y funcionamiento en las empresas de hoy.
Parte importante de las fuentes de información esta dirigida a la aplicación de la
estructura del BI y el como se interrelaciona para conseguir el objetivo de obtener
infamación para la toma de decisiones, se hablan de casos pero en forma mas
general, se da el énfasis en la importancia de aplicar BI en las diferentes industrias
y su ventajas para lograr el éxito.
Las principales conclusiones arrojadas establecen que, Business Intelligence es la
habilidad para transformar los datos en información, y la información en
conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones
en los negocios.
En segundo término, Las tecnologías de BI permiten reunir, normalizar, depurar y
centralizar toda la información de la empresa, mediante un almacén de datos,
permitiendo así su explotación sin esfuerzo. Descubrir información no evidente para
las aplicaciones actuales. Es lo que se puede calificar como extraer información de
los datos, y conocimiento de la información.
Finalmente, en forma muy simple BI es herramienta que proporciona información,
esta soluciona el problema que tienen la mayoría de las empresas que reconocen
verse en la obligación de tomar decisiones con información mal procesada. El
análisis de la información confiere a los empleados el poder de utilizar la
información decisiva para tener éxito. Las herramientas que integran la Inteligencia
3

4. de Negocios o BI consolidan la información de las distintas áreas, mejorando el
proceso de decisión.
Cronología de Business Intelligence
• 1969: Creación del concepto de base de datos (Codd)
• 1970: Desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones
empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). Estas aplicaciones
permitieron realizar “data entry” en los sistemas, aumentando la información
disponible, pero no fueron capaces de ofrecer un acceso rápido y fácil a
dicha información.
• 1980: Creación del concepto Datawarehouse (Ralph Kimball, Bill Inmon), y
aparición de los primeros sistemas de reporting. A pesar de todo, seguía
siendo complicado y funcionalmente pobre. Existían relativamente potentes
sistemas de bases de datos pero no había aplicaciones que facilitasen su
explotación.
• 1989: Introducción del término Business Intelligence (Howard Dresner).
• 1990: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI.
Estos proveedores resultaban caros, pero facilitaron el acceso a la
información, y en cierto modo agravaron el problema que pretendían
resolver.
• 2000: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en
unas pocas plataformas Business Intelligence (Oracle, SAP, IBM, Microsoft).
A parte de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de
información y documentos no estructurados.
4

5. Business Intelligence es:
Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y no
saber qué hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI)
es la solución a ese problema, pues por medio de dicha información puede generar
escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones, lo que se
traduce en una ventaja competitiva.
La clave para BI es la información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad
de utilizarla en la toma de decisiones. En la actualidad hay una gran variedad de
software de BI con aplicaciones similares que pueden ser utilizados en las
diferentes áreas de la empresa, tales como, ventas, marketing, finanzas, etc. Son
muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de una
sistema de BI, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una
necesidad de toda empresa.
Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la
información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma
de decisiones en los negocios.
Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las
tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el
conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar
y transformar datos de los sistemas operacionales e información desordenada
5

6. (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación
directa.
La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u
organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que
proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio
potenciando la entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos,
eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costos,
planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes.
En definitiva, una solución BI completa permite:
• Observar ¿qué está ocurriendo?
• Comprender ¿por qué ocurre?
• Predecir ¿qué ocurriría?
• Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?
• Decidir ¿qué camino se debe seguir?
Con Business Intelligence se puede:
• generar reportes globales o por secciones
• crear una base de datos de clientes
• crear escenarios con respecto a una decisión
• hacer pronósticos de ventas y devoluciones
• compartir información entre departamentos
• análisis multidimensionales
• generar y procesar datos
• cambiar la estructura de toma de decisiones
• mejorar el servicio al cliente
6

7. BI ha tenido mucho éxito ya que le da una ventaja a las empresas sobre sus
competidores al juntar a las personas y a la tecnología para resolver problemas.
Business Intelligence en los diferentes departamentos de la empresa
En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos sobre sus
clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas de
márketing, información sobre proveedores y socios, además de los datos que
pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores. En este sentido,
el Business Intelligence puede realizar distintas aportes a cada departamento,
siempre con el objetivo de integrar y optimizar la información disponible en la
organización.
La siguiente es una lista de las áreas más comunes en las que las soluciones de
inteligencia de negocios son utilizadas:
Departamento de marketing:
El BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y estudiar
con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir análisis capaces
de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las promociones en cada
segmento.
Departamento de compras:
El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información
básica necesaria para hallar las relaciones entre costo y beneficio. Al mismo
tiempo, permite monitorizar la información de cada línea o cadena de producción, lo
que puede ayudar a optimizar el volumen de las compras.
7

8. Departamento de producción:
El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier
tipo de proceso productivo, ya que comprende desde el control de calidad y la
administración de inventarios hasta la planificación y la historia de la producción.
Departamento de ventas:
El BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder a
las nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de patrones
de compra para aprovechar coyunturas de ventas con productos asociados.
Departamento de finanzas:
El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real, mejorando
así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos, proyecciones, control de
gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados.
Departamento de atención al cliente:
Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los
segmentos del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a retener
a los clientes más rentables.
Departamento de recursos humano:
Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los
parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los
empleados, ausentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc.
Business Intelligence se necesita cuando:
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9. • ¿Cuándo pasa más tiempo recolectando y preparando información que
analizándola?
• ¿Cuándo no puede encontrar información que usted está seguro que
existe dentro de la empresa?
• ¿Cuándo pasa mucho tiempo tratando de hacer que los reportes en Excel
luzcan bien?
• ¿Cuándo quisiera tener una guía sobre las cosas que han sucedido
cuando los administradores anteriores implementaban determinada
estrategia?
• ¿Cuándo no sabe qué hacer con tanta información que tiene disponible
en la empresa?
• ¿Cuándo quiere saber qué productos fueron los más rentables durante un
periodo determinado?
• ¿Cuándo no sabe cuáles son los patrones de compra de sus clientes
dependiendo de las zonas?
• ¿Cuándo ha perdido oportunidades de negocio por recibir información
retrasada?
• ¿Cuándo trabaja horas extras el fin de mes para procesar documentos o
reportes?
• ¿Cuándo no sabe con certeza si su gente está alcanzando los objetivos
planeados?
• ¿Cuándo no sabe si mantiene una comunicación estrecha entre las
diversas áreas de su empresa hacia una estrategia común?
• ¿Cuándo no tiene idea de por qué sus clientes le regresan mercancía?
¿Por qué Business Intelligence?
La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se ha
convertido en una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin embargo,
los sistemas de información tradicionales (como la mayoría de los programas de
gestión, las aplicaciones a medida, e incluso los ERP más sofisticados), suelen
9

10. presentar una estructura muy inflexible para este fin. Las principales características
que limitan estos sistemas son:
Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que
ceñirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la
implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
Necesidad de conocimientos técnicos. Para la generación de nuevos informes o
métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una
consulta adecuada para interrogar la base de datos.
Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen
implicar la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en una
incómoda espera que dificulta la fluidez del trabajo.
Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la base de datos consultada, para
generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta la operación
de la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y
paralizar a todos los usuarios conectados.
Falta de integración que implica islas de datos. Muchas organizaciones
disponen de múltiples sistemas de información, incorporados en momentos
distintos, para resolver problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen
estar integradas, lo que implica la existencia de islas de información.
Datos erróneos, obsoletos o incompletos. El tema de la calidad de los datos
siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al
extremo de garantizar la fiabilidad de la información aportada.
Problemas para adecuar la información al cargo del usuario. No se trata de que
todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la
información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
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11. Ausencia de información histórica. Los datos almacenados en los sistemas
operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten
contrastar la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás.
Para superar todas estas limitaciones, el Business Intelligence se apoya en un
conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el
almacenamiento de los datos generados en una organización, con la velocidad
adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de los
directivos y los usuarios.
Razones por las que invertir en Business Intelligence
La falta de conocimiento es la mayor amenaza para las empresas modernas. Para
ello, apuntan, “el objetivo del Business Intelligence, en eliminar las conjeturas y la
ignorancia en los ambientes empresariales, aprovechando los vastos volúmenes de
datos cuantitativos que las empresas recolectan todos los días en sus diversas
aplicaciones corporativas”.
BI como ventaja competitiva
Seguimiento real del plan estratégico. Si una empresa dispone de plan estratégico,
el business intelligence le permite, mediante un cuadro de mando, crear, manejar y
monitorizar las métricas y los objetivos estratégicos propuestos en ese plan, para
poder detectar a tiempo las desviaciones, adoptando las acciones oportunas para
corregirlas.
Aprender de errores pasados. La historia de los datos es relevante, una aplicación
de BI permite que una empresa aprenda de su historia y de sus mejores prácticas, y
que pueda evitar tropezarse de nuevo con los mismos errores del pasado.
Mejorar la competitividad, los estudios de BI señalan que: 7 de cada 10 compañías
realizan análisis sobre sus datos de forma diaria, o incluso instantánea. Este
mecanismo les permite maximizar su rentabilidad. La creciente tendencia a explotar
la información marca cada vez más la diferencia en los diferentes sectores para
obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión.
11

12. BI como solución tecnológica
Centralizar, depurar y afianzar los datos. Las tecnologías de BI permiten reunir,
normalizar y centralizar toda la información de la empresa, mediante un almacén de
datos, permitiendo así su explotación sin esfuerzo. De esta forma, los
departamentos comercial, operativo y financiero basan las decisiones estratégicas
en la misma información.
Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales. En el día a día de
las aplicaciones de gestión se pueden esconder pautas de comportamiento,
tendencias, evoluciones del mercado, cambios en el consumo o en la producción,
que resulta prácticamente imposible reconocer sin el software adecuado. Es lo que
se puede calificar como extraer información de los datos, y conocimiento de la
información.
Arquitectura de una solución de Business Intelligence
Una solución de Business Intelligence parte de los sistemas de origen de una
organización (bases de datos, ERPs, ficheros de texto, otros), sobre los que suele
ser necesario aplicar una transformación estructural para optimizar su proceso
analítico.
Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa
como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino (generalmente un
datawarehouse), y cuyo principal objetivo consiste en evitar la saturación de los
servidores funcionales de la organización.
Estos datamarts se caracterizan por poseer la estructura óptima para el análisis de
los datos de esa área de la empresa, ya sea mediante bases de datos
transaccionales (OLTP) o mediante bases de datos analíticas (OLAP).
Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan
utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas... En estas
herramientas se basa también la construcción de productos BI más completos,
como los sistemas de soporte a la decisión (DSS), los sistemas de información
ejecutiva (EIS) y los cuadros de mando (CMI) o Balanced Scorecard (BSC).
12

13. ODS
Operational Data Store es un contenedor de datos activos, es decir operacionales
que ayudan al soporte de decisiones y a la operación. Está entre un OLAP y un
OLTP. Su función es integrar los datos al igual que en el Data warehouse pero con
una ventana de actualización muy pequeña (del orden de minutos) y con mucho
menos detalle.
Datawarehouse
Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por
integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego
procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de despectivas y con grandes
velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la
mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para
implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las
que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve,
cubos relacionales). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y
fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en
un entorno diferente a los sistemas operacionales).
Datamart
Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el
almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por
disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde
todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un
datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar
por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.
Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso
encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que
13

14. puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio
datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra
dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada
departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:
• Datamart OLAP: Se basan en los populares cubos OLAP, que se
construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento,
las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El
modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy
heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.
• Datamart OLTP: Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse,
no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las
agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales)
aprovechando las características particulares de cada área de la empresa.
Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que
vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas),
y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que
las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura que queries
(aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Datamining
El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que
permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o
semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o
reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido
de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en
algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a
las redes neuronales.
14

15. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el
usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información.
Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la
interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor
agregado, entonces nos referimos al conocimiento.
Sistemas de exportación de datos
Cuadro de Mando Integral
El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard
(BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite
establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o
unidades.
También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a
expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia,
mostrando de forma continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan los
resultados definidos en su plan estratégico.
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business
Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.En principio,
puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y fácil de conseguir
mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado. El DSS es una de
las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras
propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de
gestión.
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Un Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva es
una herramienta software, basada en un DSS, que provee a los gerentes de un
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16. acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante
para sus factores clave de éxito.
De forma más pragmática, se puede definir un EIS como una aplicación informática
que muestra informes y listados (query & reporting) de las diferentes áreas de
negocio, de forma consolidada, para facilitar la monitorización de la empresa o de
una unidad de la misma.
El EIS se caracteriza por ofrecer al ejecutivo un acceso rápido y efectivo a la
información compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intutivas. Suele
incluir alertas e informes basados en excepción, así como históricos y análisis de
tendencias. También es frecuente que permita la domiciliación por correo de los
informes más relevantes.
Es posible, además, ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced
Scorecard o Cuadro de Mando Integral impulsada por Norton y Kaplan, o bien a
cualquier modelo estratégico de indicadores que maneje la compañía.
Tendencias y carencias en Business Intelligence
La inteligencia de negocio (BI o Business Intelligence) hace referencia a una amplia
variedad de aplicaciones y herramientas tecnológicas diseñadas para recopilar,
almacenar y analizar datos brutos de negocio, de forma que puedan ser utilizados
para guiar la toma de decisiones.
Los análisis estratégicos basados en herramientas de BI están poco a poco
invadiendo los entornos empresariales. En cualquier caso, el ámbito de aplicación
de la inteligencia de negocio está experimentado un importante cambio que supone
una importante aplicación de su alcance.
Poco a poco se convierte en algo atractivo para todo tipo de empresas, cada vez
más conscientes del valor de transformar sus datos en información. Tanto es así
que, según investigaciones, la inteligencia de negocio se ha convertido en la
prioridad tecnológica.
“La inteligencia de negocio está calando en todos rincones y ranuras del negocio”.
De hecho, aunque la BI empezó a dar sus primeros pasos básicamente confinada
en los ámbitos corporativos de recursos humanos y finanzas, el aumento de las
16

17. ofertas y la dirección de sus desarrollos tiende a ampliar su alcance a cualquier tipo
de usuarios. “El número de usuarios a los que BI puede llegar crece de manera
espectacular, una tendencia que continuará en el futuro. Cada vez habrá mayor
`penetración, aplicada sobre más tipos de material (datos) y al alcance de más
personas”.
Cinco tendencias en BI
1. El mercado: Este irá en aumento, debido a que existen demasiados datos,
pero también demasiada poca “penetración”, entendida como interpretación
inteligente útil para el negocio sobre ellos. Una de las principales razones por
las que las tecnologías BI están siendo contempladas con interés por un
creciente número de empresas es precisamente el volumen y la velocidad de
crecimiento de la información. Más datos significan una mayor necesidad de
gestionarlos y evaluarlos. Los datos están ahí, pero se encuentran atrapados
en diferentes silos que en muchas ocasiones se corresponden con otros
tantos departamentos y su exactitud no puede ser probada. Por ejemplo, las
formas en que la información es introducida en los sistemas empresariales
pueden variar ampliamente dependiendo de cómo se espera utilizarla para
tomar decisiones, y, en consecuencia, las definiciones establecidas para los
datos varían de silo a silo.
2. Consolidación: Los suministradores de inteligencia de negocio
independientes pronto existirán sólo en nuestra memoria. Primero Oracle
compró Hyperion; después, SAP anuncio haber alcanzado un acuerdo para
hacerse con Business Objects. Por una parte, pueden existir algunas
ventajas en esta consolidación, dado que, como resultado, existirán
compañías de mayor tamaño y, en consecuencia, con mayor músculo para la
inversión, el soporte y la integración tecnológica en el terreno de BI. A
medida que los grandes fabricantes vayan integrando diferentes capacidades
17

18. de inteligencia de negocio, resultará más fácil para las empresas integrar su
BI con las aplicaciones de tales fabricantes, lo que, sin duda, supondrá una
ventaja para los usuarios. Es más, la compañía que realiza la adquisición
puede no encajar en la arquitectura existente en la empresa cliente. Las
compatibilidades técnicas pueden convertirse en un problema. “Este tipo de
cuestiones está en la mente de cualquier responsable de nuevos proyectos
BI y la incertidumbre que generan puede paralizar muchos proyectos o, al
menos, hacer que el cliente renuncie a la que considera la solución más
adecuada para optar por un suministrador alternativo con menores
probabilidades de convertirse en objeto de compra”.
3. La inteligencia de negocio se amplía desde la “Sala de Reuniones”
hasta elfront-line: Como se señalaba al principio, las herramientas de
inteligencia de negocio estarán cada vez más disponibles a todos los niveles
corporativos. La Business Intelligence “operativa” que lleva la BI más allá de
la toma de decisiones de negocio a nivel directivo poniéndolas a disposición
de los empleados encargados de los procesos más externos de la empresa
(front-line) crece actualmente a ritmos especialmente rápidos, según los
observadores de la industria. La inteligencia de negocio operativa incluirá
ofertas capaces de integrar datos y paneles de control de procesos, así
como sistemas dirigidos por eventos que puedan iniciar determinados
procesos de negocio de forma automatizada basándose en determinadas
condiciones de los datos. Entre otras ventajas, integrar la BI en los procesos
operativos podría permitir a las empresas reaccionar más rápidamente a los
cambios en las condiciones de negocio abriendo de manera incalculable las
oportunidades; por ejemplo, de esta manera, podría aconsejarse de forma
automática a un agente de call center la oferta de una promoción
determinada a un cliente concreto con probabilidades especialmente altas de
aceptarla, según el resultado de análisis previos basados en BI, o
avisar sobre un posible fraude en alguna operación con tarjetas de crédito.
18

19. 4. La convergencia de datos estructurados y no-estructurados creará una
mejor inteligencia de negocio: El correo electrónico, las notas, los
mensajes de correo de voz y otras fuentes de datos no-estructurados son
ricos generadores de información. Tanto empresas como desarrolladores
buscan por ello formas de combinar tal información con los datos
estructurados para mejorar la toma de decisiones. Por ejemplo, los
minoristas podrían así añadir comentarios y quejas recibidas por correo
electrónico y a través de centros de llamadas en una aplicación BI para
mejorar su análisis de segmentación de mercado. Poder integrar la
información que no está estructurada en las típicas filas y columnas de las
bases de datos o las hojas de cálculo, “la próxima frontera lógica de la BI”.
Esta integración dará a los empleados más información para tomar la
decisión correcta.
5. La próxima generación de aplicaciones proporcionará nuevas
perspectivas de los datos BI: La próxima generación de aplicaciones de
Business Intelligence pretenden ir más allá de la provisión de información en
gráficos circulares y estadísticos, para proporcionar representaciones más
visuales e intuitivas de datos y tendencias. Productos como JMP (de SAP)
Sportfire (de Tibco) Thiinkmap (del fabricante del mismo nombre), entre
otros, introducen avances importantes en este sentido, ofreciendo
visualización para datos complejos. Las tecnologías que aporten formas
alternativas de presentar tales datos con vistas a incrementar la posibilidad
de interacción y la utilidad de la información serán un área en continuo
crecimiento durante los próximos años.
Carencias de Business Intelligence
1. Las herramientas BI proporcionan información obsoleta: La mayoría de las
Empresas reconocieron verse obligados a tomar decisiones antes de que
toda la información conveniente para ello esté disponible. Esto significa que
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20. los datos recopilados en los informes BI no son totalmente relevantes en el
momento en que se obtienen. Los altos directivos que utilizan esta
herramienta considera que sus informes BI se limitan a menudo a
documentos de referencia utilizados para informar sobre cifras oficiales.
2. Las herramientas BI fracasan en la identificación de problemas de proceso:
Los directores de operaciones fueron informados sobre este tipo de
problemas por personas, en lugar de por sus sistemas de alertas
automatizadas.
3. Las herramientas de BI no pueden utilizarse para prever oportunidades e
incidencias: Los altos ejecutivos asegura haber perdido oportunidades de
negocio por este motivo y que algunos problemas no han sido detectados
debido a la carencia de información relevante en tiempo real. Si se desea
obtener el auténtico valor de los sistemas de BI, la tecnología debe estar
integrada en los procesos diarios para facilitar la autocorrección y la
obtención de información útil en tiempo real, en lugar de tener que esperar a
que los datos sean actualizados. Aunque que las herramientas de BI en
tiempos reales y orientados a eventos lleguen a desplazar a las soluciones
de BI tradicionales, se confía en que abrirán nuevas fronteras a este
mercado, permitiendo, por ejemplo, la alerta de posibles incidencias en
cadenas de suministro antes de que éstas lleguen a producirse.
El futuro de Business Intelligence
Las siguientes son opiniones de ejecutivos de empresas estadounidenses sobre lo
que ellos esperan que suceda en el corto o mediano plazo con respecto a BI.
20

21. • En aproximadamente cinco años, veremos un incremento dramático del 40%
en el número de usuarios finales que utilicen herramientas de BI.
Fundamenta: Frank Gelbart, CEO, Appfluent Technology Inc., Arlington, Va.
• En pocos años, las ventajas competitivas vendrán del uso de BI para
entender el comportamiento y preferencias del consumidor a un nivel de
segmentación angosto, incluso individual para hacer ofertas a la medida.
Fundamenta: Jeff Zabian, Vice President, Seurat Co., Boulder, Colo.
• Dentro de dos o tres años, las compañías abandonarán el método tradicional
de hacer negocios con ajustes trimestrales. En vez de eso, utilizarán la BI y
desarrollarán herramientas administrativas como estrategia para responder a
cambios en tiempo real en el mercado. Funadamenta: Rob Ashe,
President & Chief Operating Officer, Cognos Inc., Burlington, Mass.
• Los usuarios demandarán mayor integración entre los números y su
interpretación. Así mismo, todas las aplicaciones de BI incluirán herramientas
de administración de contenido o bien administración de conocimiento.
Fundamenta: Brian Hartlen, Senior Vice President, Comshare Inc., Ann
Arbor, Mich.
• Los negocios son una guerra Como en cualquier guerra, sobrevivir depende
de la capacidad para actuar rápidamente en un ambiente cambiante. BI será
como un comando de control central para rastrear variables como el
desarrollo operacional, las condiciones del mercado y el desarrollo de los
competidores, todas ellas en tiempo real. Fundamenta: Sol Klinger,
Director, Sterling Management Solutions Inc., Princetown, N.J.
• Al mejorar la selección de a quién dirigir los mensajes de mercadotecnia, BI
puede ahorrar más de $200 billones de dólares al año por desperdicio en
21

22. publicidad y mercadotecnia directa. Fundamenta:Dave Morgan, CEO,
Tacoda Systems Inc., New Cork.
• La información de BI permite a una compañía crecer y explotar futuras
oportunidades y al mismo tiempo, es el blanco para espionaje corporativo,
crimen y terrorismo computacional. Fundamenta: Ryon Packer, Vice
President, Intrusión, Inc., Richardson, Texas.
Software de Business Intelligence Más usados
Estas son las soluciones de BI más reconocidas actualmente en el mercado.
SAGENT SOLUTION PLATTFORM:
Este sistema integrado extrae, transforma, mueve, distribuye y presenta la
información clave para la toma de decisiones en la empresa en un entorno
homogéneo.
MICROSTRATEGY:
Provee soluciones a clientes de cualquier industria y/o área funcional con el fin de
ayudarlos en la obtención de un mayor conocimiento sobre la información manejada
en su empresa.
BUSINESS OBJECTS:
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23. Suministra a los usuarios el poder acceder de forma sencilla a los datos, analizar la
información almacenada y creación de informes.
COGNOS:
Es un software que ofrece la funcionalidad de análisis y toma de decisiones. Cuenta
con una herramienta especial para modelación, pronóstico – forecasting -, y
simulación - what-if - del negocio.
BITAM/ARTUS BUSINESS INTELLIGENCE SUITE:
Herramienta capaz de agrupar la información y utilizarla como un activo que
ayudará a la empresa a identificar las oportunidades de negocio, optimizar las áreas
de de finanzas, clientes, procesos internos, aprendizaje e innovación.
ORACLE9I APPLICATION SERVER:
Permite acceder, analizar y compartir la información y tomar decisiones precisas,
basadas en datos en forma rápida.
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24. Anexo
MARKETING Y VENTAS ES EL ÁREA DE NEGOCIO DONDE MÁS SE UTILIZA BI
A nivel mundial, los casos exitosos de BI más comunes se encuentran dentro de la
segmentación de clientes y la publicidad focalizada. Coherentemente, los
resultados en Chile muestran que la mayor tasa de adopción dentro del negocio es
para Marketing y Ventas. El Gráfico muestra en qué partes de su cadena de valor
las empresas usan las herramientas de Inteligencia de Negocios, y así como
también sus planes futuros de adopción para ellas.
Por el lado emergente, una de cada tres empresas señaló que en el Servicio al
Cliente se utilizan herramientas de BI, con un fuerte 35,6% de crecimiento
proyectado hacia el año 2009. En las áreas donde más se utilizan herramientas de
BI actualmente también se esperan incrementos en la adopción para el año 2009,
alcanzando porcentajes superiores al 75% de utilización de cada una de ellas.
GRÁFICO : ¿EN QUE ÁREAS DE LA EMPRESA SE HA UTILIZADO O PRETENDE UTILIZAR
ALGUNA SOLUCIÓN DE BI?
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25. Extracto de “Reporte Anual de Business Intelligence”
Conclusiones
En la actualidad hay aspectos que las compañías deben cuidar mucho más que la
calidad de productos y/o servicios. Uno de estos aspectos y el más importante es la
habilidad para convertir gran cantidad de datos en conocimiento con la finalidad de
tener la capacidad de tomar las mejores decisiones y estar un paso delante de los
más cercanos competidores. Otro aspecto es la capacidad de obtener información
de una manera fácil, rápida y exacta de su Sistema de Información Empresarial
(ERP). A esto se le llama "Business Intelligence".
Las empresas hoy en día consideran su activo mas importante su capital humano,
esto es, el conocimiento y valor que le dan cada una de las personas que usan todo
su talento para tomar decisiones y llevar la compañía siempre un paso adelante.
Sin duda este movimiento no es una casualidad, es una tendencia que todas las
empresas deberán compartir, ya que hoy en día se puede apreciar que el
crecimiento y éxito de una empresa no se mide en su tamaño y capital monetario
sino en su agilidad para manejar su información y tomar decisiones.
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26. En la actualidad las soluciones BI se enfocan al área de Ventas pero sin duda en un
futuro inmediato se extenderá a todas las áreas de las organizaciones.
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