15 febrero 2008

BUSINESS INTELLIGENCE: QUE ÉS Y PARA QUE SIRVE?



Bienvenidos a un nuevo post.


Esta vez quiero hablarles del "Business Intelligence" y quitarle el misterio para que puedan entender a que se refiere.



  • Administrar = manejar la información.
Administrar un negocio es, básicamente, gestionar información.

El concepto de "business intelligence" resume una técnica de generación y organización de la información de una empresa para que sea útil para la toma de decisiones.

No obstante que muchas organizaciones inviertan enormes recursos en obtener un elevado grado de detalle de información, cuando pasamos al nivel del proceso decisorio y de formulación estratégica, los detalles pierden su importancia fundamental. En este contexto, deja de ser relevante si el cliente A pagó en término o si compró el producto Z en lugar del Y, interesa más bien el nivel de ventas del período, la facturación de cada línea de producto, su comparación con el mismo período del año anterior, etc.

Ahí aparece el primer elemento: el datawarehouse (DW), que contiene información compilada y resumida de las operaciones de la empresa (compras, ventas, cobros, etc) la cual se enriquece además con información externa como por ejemplo, datos del mercado, información capturada de internet,etc. Así, a través de la centralización de datos provenientes de distintas fuentes, el DW se convierte en un poderoso reservorio de información útil para reducir la incertidumbre a la hora de decidir.

Además contiene definiciones útiles del negocio: por ejemplo, que se entiende por "ventas"? Para un departamento, "venta" puede significar que un pedido ha sido confirmado. Para otro, puede significar que el pedido ha sido efectivamente cobrado. En el DW se unifican los criterios para evitar inconvenientes.

  • Drivers = indicadores básicos para decidir.
Precisamente, Business Intelligence apunta a encontrar los indicadores clave a considerar para la toma de decisiones, es decir, los "drivers" del negocio. Estos permitirán medir cuán efectiva fue una medida adoptada y si se debe corregir o no.

Ahora introduzcamos un concepto más: Datamining el cual apoyándose en datos históricos extraídos del DW, se enfoca hacia el futuro.

Del DW se pueden extraer ciertos patrones de comportamiento pasado y pronosticar, con alto grado de certeza, la demanda de un producto, el segmento de consumo de otro, la clientela de riesgo, etc.

  • Proyecciones = evaluar escenarios futuros.
En función de datos históricos (DataWarehouse) y la detección de patrones de conducta (DataMining), la introducción de ciertos supuestos permite proyectar escenarios futuros que tengan en cuenta la variable "tiempo".

Así, es posible realizar distintos experimentos sobre la manera en que, la evolución de las distintas variables del contexto, afectará a los resultados de la empresa.

Desde luego, estas poderosas herramientas estadísticas son incapaces de predecir con total exactitud el futuro. No obstante, la utilización de estas técnicas ofrece un entorno adecuado para la toma de decisiones con una reducción al mínimo del margen de incertidumbre.

Espero q este post les haya sido útil.
Saludos y hasta el próximo post.
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