¿Qué es BI?

Concepto de Business Intelligence

La Inteligencia Empresarial (Business Intelligence en inglés) se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.

Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de la producción, con información relacionada con la empresa o sus ámbitos, y con datos económicos.

Mediante las herramientas y técnicas ETL (del inglés “Extract, transform & Load”), o ETC (equivalente en castellano: “extracción, transformacion y carga”), se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y se preparan (homogeneización de los datos), para luego cargarlos en un almacén de datos.

Características

Accesibilidad a la información

ACCESIBILIDAD A LA INFORMACIÓN

Deben garantizar el acceso de los usuarios a los datos.

Orientación al usuario

ORIENTACIÓN AL USUARIO FINAL

Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.

Apoyo en la toma de decisiones

APOYO EN LA TOMA DE DECISIONES

Se busca que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular solo aquellos datos que les interese.

Componentes

Multidimensionalidad

MULTIDIMENSIONALIDAD

La información proviene de diversas fuentes (hojas de cálculo, bases de datos, etc), ya que la herramienta debe poder reunir información completa y con datos actualizados.

Minería de datos

MINERÍA DE DATOS

También llamada exploración de datos, consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

Herramientas de software

HERRAMIENTAS DE SOFTWARE

Para acceder y analizar datos de negocio que residen en data warehouse, data marts y almacenes de datos. Proporcionar informes, visualizaciones y alertas a los usuarios.

Data Warehouse

DATA WAREHOUSE

Base de datos que integra y depura información de una o más fuentes, para procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.

Implantación de BI

KaptaData-BI-Proceso

1 – Dirigir y Planificar

Esta fase involucra la redacción de requerimientos específicos y a su vez contesta preguntas que guían a otras nuevas.
El proceso de BI empieza con los usuarios (Ejecutivos, Directivos, Líderes de Negocio etc.) y aquí se generan las preguntas que ayudarán a alcanzar objetivos. (Ejemplos: ¿Clientes más rentables? ¿Margen de cada línea de producto?…).
Estas necesidades son presentadas por analistas de negocio mediante formulación de requerimientos de usuarios y dirigen un plan para la recolección de información y dar respuesta a preguntas.

2 – Recolección de Información

Hay diversas fuentes de información dentro de una compañía. La automatización de los procesos han creado nuevas fuentes de recursos como son: Puntos de ventas, ERP, CRM, SFA, Aplicaciones de Servicios al cliente etc.

Los diferentes sistemas crean, procesan y almacenan diferentes tipos de información. Este es un proceso continuo y es importante entender que los datos de esas fuentes son simplemente información y no Inteligencia. Los datos en crudo frecuentemente son incompletos y confusos.

La información se convierte en Inteligente a través de procesarla y de analizarla. El proceso de recolección de información es cuando las diferentes fuentes son analizadas para determinar los datos necesarios para encontrar las respuestas a las preguntas.

3 – Procesamientos de Datos

Esta fase es la integración de datos en crudo a un formato utilizable para el análisis. Esto puede ser posible creando una nueva base de datos, agregando datos a bases de datos existente o consolidando información.

Esta fase generalmente es vista como Extracción, Transformación y Carga (ETL por sus siglas en inglés) que ocurre en los ambientes de BI.

4- Análisis y Producción

El grupo de análisis de negocios utiliza herramientas y técnicas para ordenar sobre los datos y crear inteligencia. El resultado final es la producción de respuestas “inteligentes”, en un contexto propio. En algunos casos es un proceso simple como la creación de un reporte. En otros casos, son la creación de indicadores. Tal vez en esta fase, sean generados requerimientos adicionales pues los analistas puede que encuentren nuevas preguntas que necesiten ser contestadas.

5- Difusión

Esta fase de difusión, es entregar productos inteligentes a los diversos clientes que lo requieren. Esto básicamente implica el uso de herramientas BI para la publicación de “tableros de indicadores”, reportes o la posibilidad de tener herramientas de fácil uso para que los mismos usuarios tengan la capacidad de revisar los datos de manera rápida y sencilla.

Niveles de BI

KAPTADATA-BI-A-NIVEL-ORGANIZACIONAL

Niveles de Business Intelligence

  • Business Intelligence a nivel operativo permite que los empleados que trabajan con información operativa puedan recibirla de una manera adecuada. Este se compone básicamente de herramientas de reportes u hojas de cálculo cuya información se actualiza asiduamente.
  • Business Intelligence a nivel táctico autoriza a que los analistas de datos y la gerencia de la empresa utilicen herramientas de análisis y consulta con el objetivo de tener acceso a la información sin intervención de terceras personas.
  • Business Intelligence a nivel estratégico permite que la dirección de las empresas pueda analizar y monitorear patrones, metas y objetivos estratégicos de la organización.

La Inteligencia de Negocios sirve de apoyo a los tomadores de decisiones aportando la información correcta, en el momento y lugar adecuado, lo que les permite tomar mejores decisiones de negocios, esto incrementa efectividad de cualquier empresa.

Estilos de BI

KaptaData-Los 5 estilos de BI

a) Scorecards y Tableros de Control

Los Scorecards y Tableros de Control brindan información instantánea sobre la desempeño del negocio. Habitualmente se construyen para gerentes y ejecutivos que necesitan tener una visión general. Para ellos es muy valioso poder ver muestras oportunas y visualmente intuitivas de la información estratégica tanto financiera como operativa de la compañía.
Una plataforma de Business Intelligence debe brindar toda la gama completa de funcionalidades de Scorecards y Tableros de Control que permita combinar el poder de las técnicas de diseño con las funcionalidades tradicionales de formato de informes extensos, para generar informes visualmente atractivos. De esta forma, las empresas pueden controlar la desempeño de manera integral, aumentando el poder de la información y llegando a todas las personas de la empresa con formatos amigables.
Los Tableros de Control muestran una representación ilustrativa de desempeño del negocio. Deben estar diseñados para generar el máximo impacto visual posible en un formato optimizado para lograr captar la información rápidamente, por medio de una combinación de tablas, gráficos, reglas de medición, cuadrantes y otros indicadores gráficos, como así también formatos condicionales, etiquetas free-form, y colores de fondo.
Los Scorecards muestran una representación visual de los indicadores clave de rendimiento, que son métricas cuidadosamente seleccionadas, utilizadas por las empresas para medir y controlar el desempeño.
La integración de Scorecards y Tableros de Control permite asegurar que cualquier usuario pueda acceder de manera segura a los informes que necesita, en cualquier lugar, en cualquier momento y mediante cualquier dispositivo.

b) Enterprise Reporting

Las funciones de Reporting permiten que el Business Intelligence llegue al público poniendo a su disposición información con alto nivel de detalle, lo que impacta fuertemente a los encargados de la toma de decisiones de las compañías.
Independientemente del cargo o del tipo de trabajo que desarrollen, los miembros de la empresa, como así también los socios de negocios y clientes, confían en el poder y la flexibilidad de sus sistemas de reporting que presentan los datos seleccionados en formatos cómodos y prácticos para realizar las operaciones diarias. Es el Estilo de BI más popular, y engloba una amplia gama de capacidades de reporting operacional directamente desde sistemas ERP, CRM y sistemas contables y de facturación.

c) Análisis OLAP

Mediante la funcionalidad OLAP es posible realizar la forma más sencilla de análisis, permitiendo que cualquier persona pueda ver de manera minuciosa subconjuntos de datos interrelacionados o “cubos“, simplemente con un clic. Los usuarios pueden analizar los datos empleando características OLAP estándar, como page-by, sort, filtros o drill-up/down para obtener distintas vistas de los reportes.
Los Análisis OLAP ofrecen acceso al Data Warehouse para obtener funcionalidad avanzada necesaria para los usuarios con poder de decisión y los analistas de información.
La mayoría de los proveedores OLAP ofrecen soluciones OLAP multi-dimensionales (MOLAP) para realizar este tipo de análisis, pero las capacidades limitadas de los cubos han generado problemas para muchos administradores de TI, al tener que desarrollar y controlar cientos de bases de datos de cubos que se superponen para poder responder a las crecientes demandas de la empresa. Sin embargo, para poder obtener el máximo beneficio de las aplicaciones de BI, es preciso llevar el análisis OLAP más allá de los cubos MOLAP estándar y brindar capacidades interactivas que actúen velozmente contra todo el Data Warehouse, de manera que permita a los usuarios de negocio explorar los datos de manera segura y sencilla, pudiendo alcanzar todos los niveles del Data Warehouse con la ventaja de no tener que recurrir al área de informática para crear y mantener los datos de los cubos.

d) Análisis Predictivos y Avanzados

La posibilidad de realizar análisis avanzados y predictivos, brinda tanto a los usuarios de negocios como a los analistas de información, amplias capacidades para realizar investigaciones profundas de cualquier sector del Data Warehouse, en búsqueda de los detalles que se esconden tras los resultados. Dichos requerimientos, generalmente exceden los límites de los Análisis OLAP, por lo cual es muy importante contar con un ambiente que permita a los usuarios pasar de OLAP básico a análisis estadísticos avanzados y capacidades completas de Minería de Datos (Data Mining), con capacidad para realizar análisis avanzados y predictivos, permitiendo a los usuarios, efectuar análisis como modelos de prueba de hipótesis, predicciones, ranking de clientes, con una interfase web única e integrada.

e) Alertas y Envíos Proactivos

Para lograr que los procesos de envío de alertas y avisos proactivos sean efectivos, es preciso contar con una aplicación de BI flexible y muy bien diseñada, que sea capaz de distribuir grandes cantidades de informes y alertas a grandes comunidades de usuarios, tanto internos como externos.
Para ello, es conveniente contar con funcionalidades del estilo de BI conocidas como Envío de Alertas y Avisos Proactivos, mediante productos con capacidades para distribuir e-mails programados a comunidades de usuarios con reportes adjuntos.