El documento describe los niveles de madurez en inteligencia analítica para una organización digital inteligente, incluyendo analítica descriptiva, predictiva, prescriptiva y cognitiva. Explica que la analítica descriptiva describe el pasado, la predictiva determina probabilidades sobre el futuro, la prescriptiva prescribe acciones, y la cognitiva toma decisiones basadas en evidencia. También presenta objetivos y niveles de experiencia para lograr una implementación exitosa de la inteligencia analítica en una organización.

1. Artículo - Madurez en Inteligencia Analítica para una Organización Digital Inteligente V2 – 5 Abril 2019
Autor - Marco Vinicio Lenci Serrano, email:mvlenci@gmail.com
Basadas en la inteligencia, en vez de en la intuición, las organizaciones logran velocidad, agilidad y oportunidad en el tiempo a la hora de tomar decisiones
ganadoras. Las decisiones resultantes del conocimiento analítico fructifican sólo cuando la organización entera se aplica en el objetivo, y realiza las
modificaciones necesarias para “cambiar el rumbo”. Para lograr los beneficios del cambio de rumbo se precisa de una visión sobre el uso estratégico de la
información. Para conseguir una implementación correcta, las organizaciones también necesitan un control superior sobre el gobierno de los datos de la
información empresarial, así como disciplina organizativa, para asegurarse de que la inteligencia merece la pena y es relevante. Las organizaciones de
mejor rendimiento utilizan sistemas “sofisticados” de control de datos tres veces más que las de menor rendimiento; más de la mitad de éstas, utilizan
enfoques “rudimentarios”.
Definiciones del Alcance de la Inteligencia Analítica:
El análisis basado en la inteligencia ha sustituido a la intuición en la toma de decisiones organizacionales con velocidad, agilidad y oportunidad, y eso
implica desarrollar las capacidades analíticas a su máximo nivel, transformando los documentos y datos en información necesaria para decidir con base
en el conocimiento adquirido y poder aplicar la inteligencia requerida para tomar decisiones, generando y preservando el valor y los beneficios.
Dato: Consideremos al dato como la representación de una realidad discreta, circunscrita a un contexto reducido, de carácter operacional, y por tanto de
aplicación directa limitada a ese contexto.
Información: Se construye mediante la agregación, combinación y contextualización de muchos datos con un propósito determinado.
Conocimiento: El resultado de interpretar y analizar información adecuadamente presentada, persiguiendo el descubrimiento o la constatación (o
refutación) empírica de una realidad compleja antes desconocida o solo intuida.
Inteligencia: Es el resultado final de la cadena de valor, que puede ser desde decidir “no hacer nada”, hasta ejercer una o varias acciones, normalmente
para modificar algunas de las realidades constatadas mediante el conocimiento en la fase anterior.

2. Alcance en las definiciones de logro de la Madurez en Inteligencia Analítica:
 Documentos y Datos: Transacciones, Consultas, Reportes a la medida y estándar.
 Información: Mapa Estratégico, Balanced Scorecard, Dashboards y Alertas.
 Conocimiento: Modelamiento Predictivo y Simulación Prescriptiva.
 Inteligencia: Optimización Estocástica y Decisiones.
Objetivos de Madurez en Inteligencia Analítica:
1. Gobernar y Gestionar la Calidad, Seguridad, Integración de Documentos, Datos e Información
2. Medir, Analizar Descriptivamente e Históricamente la Causa Raíz del Desempeño
3. Alinear, Medir, Consolidar y Monitorear Métricas de Desempeño
4. Formular Criterios, Descubrir Patrones, Correlacionar y Pronosticar el Desempeño
5. Simular Reglas, Decisiones, Efectos y Optimizar Escenarios de Desempeño
6. Interpretar, Generar Hipótesis, Sintetizar, Entrenar, Comparar, Decidir y Aprender
Niveles de Experiencia en Gobernanza y Gestión del Valor en Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica:
1. Capturar, Gobernar y Gestionar el Valor de los Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica
2. Diagnosticar, Generar y Preservar el Valor de los Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica
3. Alinear, Medir y Consolidar el Valor de los Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica
4. Probabilizar y Predecir el Valor de los Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica
5. Simular Decisiones y Optimizar el Valor de los Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica
6. Tomar Decisiones y Comparar el Valor de los Documentos, Datos, Información e Inteligencia Analítica

3. En la gráfica siguiente podemos observar el modelo de madurez en Inteligencia Analítica para una Organización Digital Colaborativa Inteligente e
Innovadora.
Explicaciones sobre el gráfico:
Toma de Decisiones Reactivas: Toma decisiones sobre el desempeño pasado basándose en técnicas y herramientas de Business Intelligence.
Business Intelligence: Describe, Registra, Consolida, Analiza, Explica y Diagnostica el Pasado. Es un término paraguas que abarca los procesos, las
herramientas, y las tecnologías para convertir datos en información, información en conocimiento y planes para conducir de forma eficaz las actividades
de los negocios. En resumen ver lo que ha ocurrido en el pasado y tomar decisiones reactivas.

4. Analítica Descriptiva: Cuantifica las relaciones entre los datos de manera que es utilizada a menudo para clasificar clientes o contactos en grupos. A
diferencia de los modelos predictivos que se centran en predecir el comportamiento de un cliente en particular (cómo ocurre con el riesgo de crédito), los
modelos descriptivos identifican muy diferentes relaciones entre los clientes y los productos. Los modelos descriptivos no clasifican u ordenan a los clientes
por su probabilidad de realizar una acción particular de la misma forma en la que lo hacen los modelos predictivos. Sin embargo, los modelos descriptivos
pueden ser utilizados por ejemplo para asignar categorías a los clientes según su preferencia en productos o su franja de edad.
 Analítica Descriptiva Transaccional:
¿Cuáles son las preguntas que se formulan para analizar descriptivamente las transacciones?:
o ¿Para qué y cómo se gobierna y gestiona el ciclo de vida de Datos, Documentos e Información?
o ¿Qué, quién, cuándo, cómo, donde, cuántas veces se captura, automatiza, custodia y mejoran los Datos, Documentos e Información?
o ¿Con qué disponibilidad, calidad, seguridad, integración está pasando?
 Analítica Descriptiva Diagnóstica:
¿Cuáles son las preguntas que se formulan para diagnosticar descriptivamente la información del desempeño?:
o ¿Qué, cuánto cuesta, cuántas veces, dónde pasó?
o ¿Qué objetivos se impactan y que acciones son necesarias?
o ¿Cuál es el problema exactamente?
o ¿Por qué está pasando?
 Analítica Descriptiva Consolidada:
¿Cuáles son las preguntas que se formulan para analizar descriptivamente la consolidación de información del desempeño?:
o ¿Cómo tomar decisiones, medir el desempeño, y cuáles controles y acciones integradas son necesarios aplicar?
o ¿Cuáles son las áreas y grupos de interés alineados en el problema exactamente?

5. Toma de Decisiones Proactivas: Toma decisiones sobre el desempeño futuro basándose en técnicas y herramientas de Business Analytics.
Business Analytics: Determina la Probabilidad, Prescribe Acciones y Decide para Mejorar los Resultados en el Futuro. Es un término se enfoca en el análisis
a futuro con base en la información de la empresa y modelos predictivos, prescriptivos y cognitivos para apoyar la toma de decisiones mediante acciones
eficaces y mejorar la competitividad del negocio. En resumen inferir lo que puede ocurrir en el futuro y tomar decisiones proactivas.
Analítica Avanzada:
Se centra en el desarrollo de capacidades analíticas de profundización retrospectiva y prospectiva a través de una mejor comprensión de datos en sus
diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados, y del descubrimiento interdisciplinario, la extracción y uso de conocimiento accionable que
involucra procesos, sistemas y métodos científicos, estadísticos, matemáticos, informáticos y de la ciencia de la información, para describir y reconocer
patrones, buscar y validar relaciones causales y tendencias, predecir y optimizar resultados, razonar y resolver problemas, percibir y comprender el
lenguaje, aprender automáticamente y sus métodos relacionados para discernir y analizar los fenómenos reales derivados de tal entendimiento
apoyándose en técnicas de análisis predictivo, prescriptivo y cognitivo.
 Analítica Predictiva: El análisis predictivo agrupa una variedad de técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de
datos que analiza los datos actuales e históricos reales para hacer predicciones acerca del futuro o acontecimientos no conocidos. En el ámbito de los
negocios los modelos predictivos extraen patrones de los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades. Los modelos
predictivos identifican relaciones entre diferentes factores que permiten valorar riesgos o probabilidades asociadas sobre la base de un conjunto de
condiciones, guiando así al decisor durante las operaciones de la organización.
¿Cuáles son las preguntas que se formulan para analizar predictivamente la información del desempeño?:
o ¿Qué, Cuándo y Por Qué será lo próximo que podría pasar?
o ¿Qué pasará si esta tendencia continúa?
o ¿Qué pasará después si…?
 Analítica Prescriptiva: La analítica prescriptiva involucra la representación gráfica de problemas de análisis de decisiones utilizando comúnmente
diagramas de influencia y árboles de decisión. Ambas herramientas representan las alternativas disponibles para la toma de decisiones,
la incertidumbre que enfrentan, y las medidas de evaluación que representan lo bien que alcanzan sus objetivos en el resultado final. Las
incertidumbres son representados a través de probabilidades. La actitud ante la toma de decisiones sobre riesgos está representada por funciones de
utilidad multiatributiva (si hay riesgo involucrado) y su actitud frente a las compensaciones entre los objetivos en conflicto pueden hacer uso de las
funciones de valor de múltiples atributos. En algunos casos, las funciones de utilidad pueden ser reemplazadas por la probabilidad de alcanzar niveles
de aspiración inciertos. Los defensores del análisis de decisión eligen esa decisión cuyas consecuencias tienen la utilidad máxima esperada (o que
puedan maximizar la probabilidad de alcanzar el nivel de aspiración incierta).

6. ¿Cuáles son las preguntas que se formulan para analizar prescriptivamente la información del desempeño?:
o ¿Cómo podemos lograr el mejor resultado con efectos de la variabilidad?
o ¿Cómo alcanzar el mejor resultado?
o ¿Cómo impactarán las decisiones todo lo demás?
o ¿Cómo nos podemos beneficiar de esas predicciones?
Analítica Cognitiva: también llamada Computación Cognitiva, es una rama específica surgida de la Inteligencia Artificial (IA), capaz de entender y emular
el funcionamiento de la mente humana. Similar a los humanos, los sistemas cognitivos tiene una manera de reunir, memorizar y rememorar la información,
que es el equivalente de la memoria humana, también tienen una capacidad básica de comunicarse y actuar. Estas capacidades se organizan por medio
de ciertas construcciones de comportamiento, como por ejemplo la capacidad de crear y probar las hipótesis, la capacidad de separar y crear inferencias
acerca del idioma y la capacidad de extraer y evaluar la información útil (como fechas, lugares y valores). Los sistemas cognitivos son la evolución de la
inteligencia artificial, pues tienen la capacidad de pensar, aprender y entender información en su contexto, como lo hacen los seres humanos.
¿Cuáles son las preguntas que se formulan para tomar decisiones con base en análisis predictivos y prescriptivos y la información del desempeño?:
o ¿Cómo podemos descubrir, comparar decisiones e incrementar su valor y competitividad?
o ¿Cómo interpretar, sintetizar y comunicar asertivamente decisiones?
o ¿Cómo tomar una decisión basada en la confiabilidad de los escenarios?
o ¿Cómo podemos generar una cultura de decisiones basada en evidencias y aprender de ellas?
Bibliografía de Referencia:
IBM BAO - Business Analytics y Optimization - Una revolución para las empresas inteligentes - LaValle - Abril 2009
IBM Global Business Services - Revolución en analítica y optimización de negocio - LaValle - Noviembre de 2009
Competing on analytics - Inteligencia competitiva para ganar – Davenport & Harris – 2008
IBM Redbook - La Era de los Sistemas Cognitivos - Abril 2013
Win with Advanced Business Analytics Creating Business Value from Your Data - Isson & Harriott - 2013
Applied Business Analytics - Integrating Business Process, Big Data, and Advanced Analytics – Lin – 2015
Advanced analytics and AI - Impact, implementation, and the future of work – Boobier – 2018
Strategic Analytics - Integrating Management Science and Strategy – Kunc – 2019
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