Inteligencia empresarial: la transformación de los datos en decisiones

id-10046954-1El concepto de inteligencia empresarial o de negocios, el cual hace referencia al uso óptimo de los datos orientados a la toma de decisiones empresariales. El propósito de este concepto, también conocido como business intelligence y últimamente como advanced business analytics, abarca la comprensión del funcionamiento de los diversos circuitos y procesos de la empresa, pasados, presentes y futuros, para conformar la base de conocimientos necesarios para respaldar las decisiones y acciones que se tomen.

La inteligencia de negocios como estrategia empresarial

La inteligencia de negocio puede entenderse como una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o su competitividad mediante la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), que se almacenan en las bases de datos de la empresa (Data Warehouse corporativo o Data Marts Departamentales) y de los datos en tiempo real, que normalmente se encuentran en discos duros virtuales conocidos como cloud o nube.

Últimamente, se utiliza mucho la denominación Big Data para referirse a la toma de decisiones empresariales basadas en el análisis y gestión de grandes bases de datos y en la automatización de procesos.

Las herramientas de inteligencia empresarial

Hoy en día las empresas generan tal cantidad de datos que no es posible ordenarlos, clasificarlos y gestionarlos con eficacia para que sirvan de base para tomar decisiones estratégicas óptimas si no se utilizan las herramientas adecuadas, las cuales se dividen en dos grandes grupos:

  • Software especializado: diversos módulos de SAP, Weka, Orange, Kmine, Captio (para analizar y gestionar datos), etc.
  • Herramientas metodológicas. Destacan: el Brainstorming para generar ideas creativas en grupo,  el diagrama de Pareto o diagrama de causa-efecto, de gran utilidad para identificar problemas y áreas de mejora, y el diagrama de flujo para representar procesos.

El tratamiento de los datos

El software y, en general, las herramientas de business intelligence se basan en la utilización de sistemas de información complejos que utilizan datos extraídos de tres fuentes distintas: sistemas de producción, informaciónrelacionada con la empresa o sus ámbitos provenientes tanto de dentro como de fuera de la organización y datos económicos.

Independientemente de su procedencia, los datos son sometidos a tres procesos diferentes con el objetivo de perfilarlos y homogeneizarlos para que puedan cumplir su función de generadores de información de calidad útil y efectiva para la toma de decisiones:

  1. Proceso de extracción.
  2. Proceso de transformación.
  3. Proceso de carga o proceso ETL.

Las principales características que deben tener los datos son, entre otras: exactitud, fiabilidad,consistencia, relevancia y precisión. No obstante, lo más importante son los objetivos que se pretenden conseguir y su correcto análisis

Fases de un proyecto de inteligencia empresarial

No es suficiente con recopilar una serie de datos (aunque sean de calidad) ni hacer uso de las metodologías y herramientas adecuadas. Para conducir a buen puerto un proyecto de inteligencia de negocios es preciso llevar a cabo una serie de pasos o fases donde se planifique detalladamente el proyecto y los objetivos, se configuren los equipos de trabajo, se analicen los datos para tomar decisiones y, una vez implementadas las acciones correctivas, se haga un seguimiento y control.

Fase 1. Planificación y definición de objetivos

La planificación del proyecto comprende tres elementos que habrán de tenerse en cuenta en la toma de decisiones:

A) Los objetivos concretos y detallados que se pretendan conseguir.

B) Los recursos, tanto personales como técnicos, de la empresa.

C) Los costes y plazos estimados para su ejecución.

Fase 2. Formación de los equipos

La adecuada selección de los equipos de trabajo y la asignación de roles o funciones es fundamental para el éxito final del proyecto. Se deben utilizar criterios de idoneidad, motivación personal, conocimientos y experiencia en gestión de procesos de mejora y análisis de datos. Pero por encima de todo, hay queelegir a aquellos profesionales que trabajen diariamente en los departamentos que se pretenden mejorar y que sean grandes conocedores de sus rutinas de trabajo, problemas y factores mejorables.

Fase 3. Ejecución y puesta en marcha de proyecto

Una vez escogido el marco metodológico y formado el equipo, llega el momento del análisis de los datos para poder transformar la información en decisiones útiles para la mejora de procesos y el aumento de la calidad y eficacia de los distintos departamentos de la empresa y de esta en su conjunto.

Los sistemas avanzados de análisis de datos pueden conducir a la toma de decisiones de gran repercusión, puesto que se orientan a tres grandes ámbitos:

A) Mejora de la calidad de uno o varios procesos.

B) Optimización de la productividad y eficacia de la empresa en conjunto.

C) Aumento de la eficiencia del negocio.

Además de la información privilegiada que permite tomar mejores decisiones, el análisis de datos también fomenta: la revisión y optimización de procesos, la mejora del reparto de tareas y la optimización de recursos

Fase 4. Medición de resultados

La finalización del proyecto no supone un punto final, sino el inicio de un nuevo ciclo que se centrará en el seguimiento y evaluación de las mejoras introducidas mediante la toma de decisiones adecuadas basadas en el análisis de datos. En la medición de resultados hay que poner especial atención en la detección de posibles desviaciones en los objetivos definidos, los costes tanto económicos como de recursos humanos y alcance de las mejoras. En el caso de que se produzca algún desfase será necesario ejecutar las acciones correctoras pertinentes.

Un último aspecto a tener en cuenta es que el uso de la inteligencia empresarial muestra resultados que, muchas veces, obligan a tomar decisiones de cambio importantes en circuitos de funcionamiento, procesos de producción o aspectos organizativos y la empresa debe prepararse para ello.En ocasiones se producen reticencias y conflictos con empleados reacios a los cambios en las dinámicas de trabajo. En esta cuestión, las políticas de comunicación y motivación de los trabajadores juegan un papel primordial.


Fuente: Captio

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *

Digíta la respuesta para comentar *