Balota la inteligencia de negocios como estrategia en la organización (tesis)

1. Tema : LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS COMO ESTRATEGIA EN LA ORGANIZACIÓN
Historia y Antecedentes:
Anteriormente las organizaciones se apoyaban del departamento de sistemas de información para que
generaran los reportes estándar y personalizados, esto sucedía cuando se trabajaba con mainframes
(computadoras centrales eran grandes, potentes y costosas, estas computadoras eran usadas por grandes
corporativos con una base de datos bastante grande y compleja tal es el caso de los bancos, que utilizaban
éste tipo de máquinas para procesar las transacciones bancarias). Y minicomputadoras (denominados así a
los pequeños sistemas monousuarios. Éste término se popularizó a mediados de los 60´s y tenían 2
funciones básicas: uso de circuitos integrados y mayor disponibilidad de recursos en la memoria RAM).
En su mayoría los usuarios no tenían acceso directo con las computadoras, esto comenzó a cambiar y dio
un giro inesperado en los años 70´s, cuando se dio el bum de las computadoras y se convirtieron en la
moda.
Este tipo de computadoras eran utilizadas por los negocios para realizar las transacciones y el número de
reportes era limitado y predeterminado por éste tipo de dispositivos. Los sistemas de información eran
saturados por lo que tenían que esperar para la recepción de reportes que tardaban días, incluso semas
esto sucedía si requerían de reportes personalizados que no estaban dentro de los estándares disponibles.
Con el paso del tiempo se desarrollaron sistemas de información ejecutiva, para crear éste tipo de
sistemas se modificaron los sistemas tradicionales para cubrir las necesidades y apoyar las actividades y
funciones de los ejecutivos y administradores.
Con la entrada de las computadoras y conexiones en red, las herramientas de BI fueron retroalimentadas
de tecnología con la finalidad de crear sus rutinas básicas y reportes personalizados.
La siguiente figura muestra la breve historia de cómo fue evolucionando lo que ahora conocemos como
Businnes Intelligence u organizaciones inteligentes. De igual manera se presenta el desarrollo de las
aplicables en la toma de decisiones.

2. En 1965 se apoyó la decisión tradicional que consistía en reportes generados de un estándar.
En 1975 se tomó en consideración la integración del cliente para la toma de decisiones, es decir se
comenzó a incursionar en datos cuantitativos y cualitativos.
Para 1985 la base de datos se amplió de manera considerable y podía ser utilizada la información de uso
doméstico.
En el año de 1995 los data Werehousing (almacén de datos) era utilizado por las corporaciones, ya que
manejaba grandes cantidades de datos y podían ingresar datos nuevos con un tiempo de espera de cero. Y
el acceso a la información podía ser analizada en tiempo real y al mismo tiempo recibir modificaciones
sin necesidad de esperar tiempo para que los cambios se realicen. Los reportes ya eran totalmente
personalizados y agilizó la toma de decisiones, pues eran generados con los datos vigentes hasta el
momento.
Características principales de éste tipo de sistemas y como ayuda a la toma de decisiones:
• Colección de datos
• Integrado
• Variable en el tiempo
• Mantiene un expediente completo de la organización: transaccional y operacional.
• Favorece el análisis y divulgación eficiente de datos.
En el año 2000 la aplicación del software era CRM (customer relationship management) posee diferentes
significados
En La administración basada en la relación con los clientes
Modelo de gestión de toda la organización se basaba en la orientación al cliente/mercados, se relaciona
con el marketing directo de base de datos.
Software para la administración de la relación con los clientes.
Es la combinación de datawarehouse, la información de la gestión de ventas y la relación de los clientes
con la empresa.
Y finalmente en el 2005 nace el término de business Intelligence, tema que será visto de talladamente en
éste artículo.
Antecedentes de la Inteligencia de negocios
Se le conoce como inteligencia de negocios o business Intelligence, es el conjunto de productos y
servicios que permite que los usuarios puedan acceder y analizar de forma rápida y sencilla, a la
información para su adecuada toma de decisiones a nivel operativo, táctico y estratégico como a
continuación se presenta
El término Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) hizo su aparición en 1996 cuando un reporte
de Gartner Group (empresa pública estadounidense, se dedica a la investigación tecnológica, consultoría y
análisis de negocios) dijo textualmente lo siguiente:
“Para el año 2000, la Democracia de la Información emergerá en las empresas de vanguardia, con las
aplicaciones de Inteligencia de Negocios ampliamente disponibles a nivel de empleados, consultores,
clientes, proveedores y el público en general. La clave para surgir en un mercado competitivo es
mantenerse delante de sus competidores. Se requiere mas que intuición para tomar decisiones correctas

3. basadas en información exacta y actualizada. Las herramientas de reporte, consulta y análisis de datos
pueden ayudar a los usuarios de negocios a navegar a través de un mar de información para sintetizar la
información valiosa que en él se encuentra - hoy en día esta categoría de herramientas se les llama
"Inteligencia de Negocios” (13Oc46)
Referencia : http://www.gestiopolis.com/administracion-estrategia-2/inteligencia-de-negocios.htm
------------------------
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:
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:

4. 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.
 Software de Business Intelligence
Referencia : http://www.monografias.com/trabajos14/bi/bi.shtml#QUEES
-------------
Qué es la Inteligencia de Negocios :
¿Qué es Business Intelligence?
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 transaccionales e
información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su
explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su análisis y conversión en
conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.
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: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos,
eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la
producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc...
Los principales productos de Business Intelligence que existen hoy en día son:
Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

5. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Por otro lado, los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en
la actualidad son:
Datamart
Datawarehouse
Los sistemas y componentes del BI se diferencian de los sistemas operacionales en que están optimizados
para preguntar y divulgar sobre datos. Esto significa típicamente que, en un datawarehouse, los datos
están desnormalizados para apoyar consultas de alto rendimiento, mientras que en los sistemas
operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción,
modificación y borrado de datos. En este sentido, los procesos ETL (extracción, transformación y carga),
que nutren los sistemas BI, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e
independientes a un único sistema desnormalizado, cuyos datos estén completamente integrados.
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?
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.
Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence
El Cuadro de Mando Integral se diferencia de otras herramientas de Business Intelligence, como los
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), en que está más
orientados al seguimiento de indicadores que al análisis minucioso de información. Por otro lado, es muy
común que un CMI sea controlado por la dirección general de una compañía, frente a otras herramientas
de Business Intelligence más enfocadas a a la dirección departamental. El CMI requiere, por tanto, que
los directivos analicen el mercado y la estrategia para construir un modelo de negocio que refleje las
interrelaciones entre los diferentes componentes de la empresa (plan estratégico). Una vez que lo han
construido, los responsables de la organización utilizan este modelo como mapa para seleccionar los
indicadores del CMI.

6. El Cuadro de Mando Operativo (CMO), es una herramienta de control enfocada al seguimiento de
variables operativas, es decir, variables pertenecientes a áreas o departamentos específicos de la empresa.
La periodicidad de los CMO puede ser diaria, semanal o mensual, y está centrada en indicadores que
generalmente representan procesos, por lo que su implantación y puesta en marcha es más sencilla y
rápida. Un CMO debería estar siempre ligado a un DSS (Sistema de Soporte a Decisiones) para indagar
en profundidad sobre los datos.
El Cuadro de Mando Integral (CMI), por el contrario, representa la ejecución de la estrategia de una
compañía desde el punto de vista de la Dirección General (lo que hace que ésta deba estar plenamente
involucrada en todas sus fases, desde la definición a la implantación). Existen diferentes tipos de cuadros
de mando integral, si bien los más utilizados son los que se basan en la metodología de Kaplan &
Norton. La principales características de esta metodología son que utilizan tanto indicadores financieros
como no financieros, y que los objetivos estratégicos se organizan en cuatro áreas o perspectivas:
financiera, cliente, interna y aprendizaje/crecimiento.
La perspectiva financiera incorpora la visión de los accionistas y mide la creación de valor de
la empresa. Responde a la pregunta: ¿Qué indicadores tienen que ir bien para que los esfuerzos
de la empresa realmente se transformen en valor? Esta perspectiva valora uno de los objetivos
más relevantes de organizaciones con ánimo de lucro, que es, precisamente, crear valor para la
sociedad.
La perspectiva del cliente refleja el posicionamiento de la empresa en el mercado o, más
concretamente, en los segmentos de mercado donde quiere competir. Por ejemplo, si una
empresa sigue una estrategia de costes es muy posible que la clave de su éxito dependa de una
cuota de mercado alta y unos precios más bajos que la competencia. Dos indicadores que
reflejan este posicionamiento son la cuota de mercado y un índice que compare los precios de la
empresa con los de la competencia.
La perspectiva interna recoge indicadores de procesos internos que son críticos para el
posicionamiento en el mercado y para llevar la estrategia a buen puerto. En el caso de la empresa
que compite en coste, posiblemente los indicadores de productividad, calidad e innovación de
procesos sean importantes. El éxito en estas dimensiones no sólo afecta a la perspectiva interna,
sino también a la financiera, por el impacto que tienen sobre las rúbricas de gasto.
La perspectiva de aprendizaje y crecimiento es la última que se plantea en este modelo de CMI.
Para cualquier estrategia, los recursos materiales y las personas son la clave del éxito. Pero sin
un modelo de negocio apropiado, muchas veces es difícil apreciar la importancia de invertir, y en
épocas de crisis lo primero que se recorta es precisamente la fuente primaria de creación de
valor: se recortan inversiones en la mejora y el desarrollo de los recursos.
Beneficios de la implantación de un Cuadro de Mando Integral
• La fuerza de explicitar un modelo de negocio y traducirlo en indicadores facilita el consenso en
toda la empresa, no sólo de la dirección, sino también de cómo alcanzarlo.
• Clarifica cómo las acciones del día a día afectan no sólo al corto plazo, sino también al largo
plazo.
• Una vez el CMI está en marcha, se puede utilizar para comunicar los planes de la empresa, aunar
los esfuerzos en una sola dirección y evitar la dispersión. En este caso, el CMI actúa como un
sistema de control por excepción.

7. • Permita detectar de forma automática desviaciones en el plan estratégico u operativo, e incluso
indagar en los datos operativos de la compañía hasta descubrir la causa original que dió lugar a
esas desviaciones.
Riesgos de la implantación de un Cuadro de Mando Integral
• Un modelo poco elaborado y sin la colaboración de la dirección es papel mojado, y el esfuerzo
será en vano.
• Si los indicadores no se escogen con cuidado, el CMI pierde una buena parte de sus virtudes,
porque no comunica el mensaje que se quiere transmitir.
• Cuando la estrategia de la empresa está todavía en evolución, es contraproducente que el CMI se
utilice como un sistema de control clásico y por excepción, en lugar de usarlo como una
herramienta de aprendizaje.
• Existe el riesgo de que lo mejor sea enemigo de lo bueno, de que el CMI sea perfecto, pero
desfasado e inútil.
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. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen
disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática,
pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas...
etc.
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. Estas son
algunas de sus características principales:
Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los
listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre
responden a sus dudas reales.
No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes
y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información
disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de
informática.

8. Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse
corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de
datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información
Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a
la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los
datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial
absoluta.
Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. 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.
Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los
datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar
tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.
DIFERENCIA CON OTRAS HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones es, a diferencia de otras herramientas como
los Cuadros de Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al máximo la
información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o datamart), mostrando informes
muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable,
vistosa y sencilla.
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. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen
disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática,
pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas...
etc.

9. 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. Estas son
algunas de sus características principales:
Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los
listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre
responden a sus dudas reales.
No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes
y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información
disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de
informática.
Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse
corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de
datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de
Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a
la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los
datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial
absoluta.
Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. 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.
Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los
datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar
tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.
DIFERENCIA CON OTRAS HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones es, a diferencia de otras herramientas
como los Cuadros de Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al
máximo la información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o datamart),
mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz
gráfica amigable, vistosa y sencilla.

10. Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que están destinadas las plataformas DSS:
cualquier nivel gerencial dentro de una organización, tanto para situaciones estructuradas como no
estructuradas. (En este sentido, por ejemplo, los CMI están más orientados a la alta dirección).
Por último, destacar que los DSS suelen requerir (aunque no es imprescindible) un motor OLAP
subyacente, que facilite el análisis casi ilimitado de los datos para hallar las causas raices de los
problemas/pormenores de la compañía.
TIPOS DE SISTEMAS DE SOPORTE A DECISIONES
Sistemas de información gerencial (MIS)
Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados
Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas
organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación
CRM/ERP implantada en la misma compañía.
Sistemas de información ejecutiva (EIS)
Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que
más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a
información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)
Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes
neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver
un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)
Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un
sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo)
común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS
es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

11. 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 acceso sencillo a información interna y
externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
La finalidad principal es que el ejecutivo tenga a su disposición un panorama completo del estado de los
indicadores de negocio que le afectan al instante, manteniendo también la posibilidad de analizar con
detalle aquellos que no estén cumpliendo con las expectativas establecidas, para determinar el plan de
acción más adecuado.
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.
A través de esta solución se puede contar con un resumen del comportamiento de una organización o área
específica, y poder compararla a través del tiempo. 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.
Ejemplos prácticos de Business Intelligence
A continuación mostramos una serie de ejemplos reales (resumidos) de Business Intelligence:
Empresa conservera
Este caso práctico se refiere a uno de las mayores empresas conserveras de Galicia, con presencia
internacional, más de 500 empleados y cerca de 100.000.000 € de facturación.
A pesar de que en el sector conservero es bien conocida la estacionalidad de las ventas (el consumo de
atún en conserva se dispara en verano, debido a su participación en las ensaladas) y en diciembre (con
motivo de la navidad), esta empresa no había sido capaz de optimizar la cantidad de producto finalizado
que debía almacenar en stock para maximizar sus beneficios.
Mediante la implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), y tras el análisis minucioso de los
datos históricos que guardaba la compañía, resultó posible rediseñar todo el proceso logístico y de
almacenamiento productivo hasta el punto de incrementar la rentabilidad económica de la misma
(independientemente de la producción y la demanda) en un 10%.
Cadena de supermercados
Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de Business Intelligence para
averiguar cual era el perfil de sus clientes más rentables e intentar hacer lo posible para fidelizarlos.
Para ello, una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creacción de una "tarjeta descuento", que
vinculara a los clientes con el club del supermercado. Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente debía
facilitar sus datos personales básicos (edad, sexo, origen...) y unos datos complementarios de sus
preferencias. A cambio recibía descuentos eventuales en sus compras.

12. Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de extraer la información
requerida mediante un sistema de soporte a la decisión. Entre las rarezas obtenidas en los resultados, cabe
destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía sustanciales diferencias en función de la ubicación
geográfica, a pesar de que el límite del análisis era dentro de la propia Galicia.
Cooperativa lechera
En una cooperativa láctea de origen gallego, cuyos productos se publicitan en TV a nivel nacional, se
habían desatado las alarmas debido a las grandes desviaciones económicas existentes, cada año, entre los
parámetros estimados en enero y los resultados analizados doce meses más tarde.
Finalmente, para resolver el problema y potenciar al máximo sus sistemas informáticos tradicionales, la
cooperativa decidió implantar un cuadro de mando integral (Balanced Scorecard) y realizar un
seguimiento minucioso de sus objetivos estratégicos. Tras ocho meses desde la puesta en producción del
sistema, consiguieron encontrar el origen de las desviaciones y tomar las acciones oportunas para
enderezar la trayectoria operativa de la empresa.
Por otro lado, y como efecto colateral estrechamente relacionado, el sistema ha permitido analizar el
impacto en las ventas de cada una de sus campañas publicitarias. Basándose la información contenida en
sus propias bases de datos, la cooperativa ha conseguido desde entonces adaptar su publicidad para
incrementar en un 8% su cuota de mercado.
Operador de telecomunicaciones
Este ejemplo hace referencia a uno de los mayores operadores de telecomunicación del mundo, con más
de 91 millones de clientes en 220 países de los cinco continentes. Esta organización cuenta con 190.000
empleados y ofrece una gama completa de servicios de telecomunicaciones: telefonía local, internacional
y móvil; internet y multimedia; transporte de datos; y difusión de TV por cable.
En los últimos años, la empresa ha venido utilizando los sistemas informáticos como un arma estratégica
fundamental en la batalla entre operadores de telecomunicaciones. El objetivo de una de sus principales
iniciativas ha sido reducir las inconsistencias en los datos y compartir la información de manera más
eficaz entre las diferentes áreas de negocio, implementando en toda la organización estándares en el
campo del software de gestión.
Peluquería local
Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta al público. Durante todo ese tiempo,
las dueñas, dos chicas jóvenes y emprendedoras, habían trabajado todos los días de la semana (a
excepción, naturalmente, de los domingos) para sacar adelante su negocio.
Al haber estabilizado su cartera de clientes decidieron descansar un día más a la semana. Su primera
opción fue cerrar los lunes, como las demás peluquerías de la zona. No obstante, decidieron basar su
decisión en la información histórica que habían recogido en su pequeña aplicación de citas.
Los resultados obtenidos fueron contudentes, ya que el lunes resultó ser el cuarto día más rentable de la
semana (probablemente como consecuencia del cierre de la competencia). Finalmente el día elegido para
descansar fue el martes.
Referencia : http://www.sinnexus.com/business_intelligence/