En el marco de un entorno de negocios cada vez más competitivo y desafiante, las empresas tienen la necesidad de encontrar soluciones y sistemas para generar ventajas competitivas a partir de la recopilación, análisis y transformación de datos en decisiones estratégicas que les permitan diseñar planes exitosos y gestionar adecuadamente las distintas áreas y departamentos.
En este contexto aparece el concepto de inteligencia empresarial o de negocios, el cual hace referencia al uso óptimo de los datos orientados a la toma de decisiones empresariales. Este concepto también se conoce como business intelligence o advanced business analytics y 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.
El primer paso está en detectar qué tipo de mapa por procesos necesita tu empresa e implementarlo. Dentro de cada mapa de procesos tendrás unos marcos estratégicos, operativos y de soporte que cumplir. Una vez el flujo de comunicación, de rutinas de trabajo y de datos son los correctos llega el momento de extraer la inteligencia de los datos a través de herramientas BI.
Este tipo de herramientas permiten obtener datos reales extraídos de sus datos de negocio de manera rápida, ágil y fiable. A partir de ahí llega lo que se denomina como inteligencia empresarial. Es decir, a partir de los datos obtenidos se pueden dibujar mejor cuáles son los puntos fuertes y débiles de la empresa. A partir de ahí avanzar en la mejora de estrategias para conseguir beneficios, ahorrar, mejorar la atención al cliente o un mejor producto/servicio es más fácil. De esta manera, se saca provecho de unos datos que habitualmente se almacenan en los sistemas de datos de la empresa sin más.
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.
La escalabilidad de los datos en la nube ha conquistado el corazón de la empresa que ve en ella una herramienta básica para tener los datos guardados, en orden y disponibles. Por otro lado, el internet de las cosas (IdC) va cogiendo fuerza. De hecho, su futuro inmediato va hacia cómo captar datos de las experiencias de los usuarios en relación a productos y servicios y que después los puedan administrar y compartir de forma segura. Por tanto, estos son dos ejemplos de la importancia de la evolución de la generación de datos y de lo indispensable que va a ser contar con herramientas BI en un presente no muy lejano.
El concepto de inteligencia empresarial no es nuevo puesto que se conoce desde los años 60. Lo que ocurre es que ha sufrido una constante y marcada evolución hacia modelos mucho más efectivos adaptados al nuevo entorno tecnológico. Últimamente, se utiliza mucho la denominación macrodatos o 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, Emburse Captio (para analizar y gestionar datos), etc.
- Herramientas metodológicas: destacan la lluvia/tormenta de ideas o 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 en la inteligencia empresarial
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, información relacionada 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:
- Proceso de extracción
- Proceso de transformación
- 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.
Además, el uso de herramientas de Business Intelligence ofrece cuatro ventajas:
- El análisis, de forma combinada, de información interna y externa de distintas fuentes y sistemas.
- Una mayor profundidad de análisis y una capacidad ampliada de reporting.
- La posibilidad de remontar ese análisis atrás en el tiempo en base a series históricas.
- La capacidad de realizar proyecciones y pronósticos de futuro en base a toda esa información.
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 llevar 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 que tenerse en cuenta en la toma de decisiones:
- Los objetivos concretos y detallados que se pretendan conseguir.
- Los recursos, tanto personales como técnicos, de la empresa.
- 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 que elegir 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 del 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. Esto permitirá 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 en dos grandes ámbitos:
- La mejora de la calidad de uno o varios procesos; optimización de la productividad y eficacia de la empresa en conjunto; aumento de la eficiencia del negocio.
- La revisión y optimización de procesos, la mejora del reparto de tareas y la optimización de recursos. Además de la información privilegiada que permite tomar mejores decisiones, el análisis de datos también fomenta este punto.
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 económicos y de recursos humanos y alcance de las mejoras. En el caso de que se produzca algún desfase será necesario ejecutar las acciones correctoras pertinentes.
El papel del analista en la inteligencia empresarial
El analista de inteligencia empresarial o business intelligence (BI) es el profesional encargado tanto de la recopilación como del análisis de información y datos de ventas, mercados, consumidores, etc., con la finalidad de facilitar la toma de decisiones operacionales o estratégicas más adecuadas para lograr los objetivos de la empresa.
Se trata de un perfil profesional ampliamente demandado para trabajar como analista en unidades de producción de inteligencia, servicios de estudio, análisis y prospectivas, gabinetes de planificación estratégica y unidades de BI de empresas tanto públicas como privadas.
La tarea diaria de un analista en inteligencia empresarial es compleja y debe realizarse de forma sistemática y continuada, ya que su base de trabajo es la información, la cual se encuentra en un proceso de cambio constante.
La obtención de la información es únicamente una parte de su trabajo, puesto que el verdadero valor para la organización se encuentra en su posterior análisis y procesamiento.
Estas son sus principales funciones:
- Planificar y organizar la obtención sistemática de información de calidad, útil y relevante del entorno de la empresa y la competencia.
- Detectar cambios en las ventas, ingresos, gastos y otros datos importantes de la empresa u organización.
- Identificar cambios en las conductas o preferencias de los consumidores en relación a la empresa para la que trabaja y la competencia.
- Transformar los datos en informes y conclusiones que sirvan para tomar las mejores decisiones para la empresa en diferentes ámbitos como el financiero, estratégico, operacional, etc.
- Detectar nuevas oportunidades de mercado y líneas de negocio en función de los datos extraídos.
- Asesorar a la dirección en la toma de decisiones.
- Comparar las estrategias puestas en marcha y comprobar si han servido para obtener los objetivos o resultados esperados.
- Identificar errores, debilidades y también puntos fuertes de la empresa.
Las herramientas de Business Intelligence de ayuda en el día a día del analista
- Herramientas para la gestión de datos (del inglés data management tools).
Permiten depurar y estandarizar datos de procedencia diversa, y extraer, transformar y trasladar a un determinado sistema. - Las aplicaciones para descubrir nuevos datos (del inglés data discovery applications).
Permiten recopilar y evaluar nueva información (data mining o minería de datos). Sobre esa información nueva o sobre la ya disponible pueden aplicar técnicas de análisis predictivo para llevar a cabo proyecciones de futuro. - Herramientas de reporting
Visualizan de forma gráfica e intuitiva la información preexistente recopilada y tratada. Ayudan a integrar esta información en cuadros de mando para comprobar si se cumplen o no determinados KPI. Incluso pueden generar cualquier tipo de informes de reporting.
Antes de decidir qué herramienta es la más adecuada a cada empresa, habrá que detectar primero las necesidades, y comprobar el presupuesto inicial de qué se dispone.
En este sentido, te recomendamos Captio Analytics, una herramienta clave para llevar un control exhaustivo de la política de gastos de tu organización. Ofrece a las empresas un análisis detallado, de modo que se puede obtener una visión general y específica de la gestión de gastos.
La formación académica ideal para ejercer esta profesión es una licenciatura en empresariales o economía preferentemente, completado con algún postgrado o máster en inteligencia de negocios o BI.
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.
