Cuatro casos de éxito de business intelligence

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Como en el caso de otros textos que se refieren a términos que actualmente están en la boca de todos y se refieren a tecnología de la información, lo que más conviene es empezar por la definición. El concepto de origen, business intelligence, a veces se traduce como “inteligencia empresarial” y en otras, como “inteligencia de negocio”. Es importante tener presente que sin mucho esfuerzo pueden encontrarse en internet numerosos textos con definiciones de lo más variadas en alcance. Mientras que algunos la ciñen a “estrategias y tecnologías”, otros hablan de “estrategias, aplicaciones, datos, productos y tecnologías”.

La inteligencia de negocio es, antes que nada, un proceso del intelecto. En este sentido, es obvio que la inteligencia de negocio antecede a la existencia de las computadoras. Lo que se propone es aprovechar los datos acerca de la actividad de una empresa y el entorno en el que actúa para la toma de decisiones.

Un comerciante de siglos pasados que llevara cuidadoso y exhaustivo registro de su operación podría detectar los patrones de consumo de su clientela y si con eso predijera tendencias de compra, estaría ejecutando un proceso de inteligencia de negocio, aunque usara solo pluma y papel. Lo que hace de esa situación individual y esporádica algo de lo que actualmente todos hablan es justo su “democratización”. Complejas operaciones de análisis son accesibles a cualquier negocio hoy día, pues rápidamente se ha multiplicado la oferta de herramientas que aprovechan la capacidad de cómputo de la actualidad. Por extensión, “inteligencia de negocios” designa todas las novedades tecnológicas que sirven para esas operaciones.

Describir, pronosticar y modelar

Consideremos una pregunta que en cualquier negocio se formula constantemente: ¿Cuántos clientes nuevos (o perdidos) tuvimos en el trimestre pasado? Confeccionar reportes es la primera y más elemental de las tareas que se espera de la inteligencia de negocios. En la situación presente, el tablero de control es la herramienta de inteligencia de negocios por excelencia. El mercado ofrece todo un abanico de aplicaciones de software que permiten configurar dashboards a la medida.

En lugar de presentar tablas y tablas, que para el intelecto humano son indescifrables, los tableros “pintan” gráficas, que los responsables de un negocio pueden examinar e interpretar. En este sentido, la inteligencia de negocio relata de manera comprensible lo que ocurrió. En este sentido, también, debiera ser un recurso de uso periódico.

Desde hace tiempo, la inteligencia de negocio ha avanzado más allá de la pura descripción. Ya realizan proyecciones, mediante algoritmos que se sirven de la creciente capacidad de cómputo para entrecruzar datos descriptivos de diferentes áreas de negocio. De ahí la importancia que se le da actualmente a la recopilación de datos, con todo y las controversias en torno a la privacidad y el tráfico de información personal. Mientras más datos se tengan no solo de los clientes propios sino de la clientela en general, mayor exactitud tendrán las proyecciones de ventas para la siguiente temporada, pues volviendo a la pregunta inicial, con la inteligencia de negocios podemos hacer una proyección de cómo crecerá la base de clientes.

Las herramientas de inteligencia de negocios más poderosas ya permiten otro avance. No solo contestan preguntas del tipo “¿qué va a pasar?” sino que permiten responder las del tipo “¿qué pasaría si?” De ahí el término de la actividad, “modelar”. Estas herramientas permiten examinar los resultados en diferentes escenarios, según si se decide en cierto sentido o en otro, y elegir la que probablemente arroje el resultado más deseable. 

Casos de éxito

La inteligencia de negocio no es solamente para los grandes consorcios mundiales ni debe verse solo en términos de actividad comercial. Estos cuatro casos de éxito ilustran la amplitud de posibilidades que ofrece, para mejorar cualquier operación.

Preparatorias públicas de Des Moines, Estados Unidos. Cinco años atrás, digitalizó los datos sobre asistencia y deserción de sus alumnos. Mediante un modelo de regresión lineal múltiple y una plataforma de inteligencia de negocios, los maestros consultan ahora tableros que les permiten comparar el efecto que tienen sobre estudiantes individuales diferentes métodos de enseñanza. Más aun, les permiten detectar a lo que parecen en riesgo de abandonar sus estudios, para atajar el problema y promover que continúen hasta graduarse.

Aeropuerto de Heathrow. Considere el lector la cantidad y variedad de información que pasa por los sistemas de un aeropuerto acerca de horarios de vuelo, aprovisionamiento de insumos y mercancías a comercios y restaurantes, pronóstico del clima y control de equipaje y carga aérea. El principal de los aeropuertos de Londres instaló un sistema de inteligencia de negocios que convierte esa marejada de datos en reportes visuales y tableros de control. Con este sistema, acontecimientos tan impredecibles como un cambio en la dirección del viento se traducen en una advertencia sobre la inminente acumulación de vuelos demorados y por consiguiente, de pasajeros, sea que salgan o que lleguen. Así, el personal aeroportuario puede prevenirse con calma en lugar de reaccionar apuradamente.

Cadena de supermercados. Cuando el personal de tienda necesitaba un cierto reporte, debía pedir al área de tecnología que extrajera los datos y lo elaborara. Para eliminar esa dependencia, instaló un servidor con una base de datos donde se actualizan casi en tiempo real unos 20 mil millones de líneas. Cualquier gerente de tienda puede consultarla, usando una herramienta de inteligencia de negocios que le da la facultad de crear sus reportes extrayendo los datos a la medida específica de su necesidad en tal o cual momento.

Productor de productos perecederos en Noruega. Conforme crecía el negocio, fue desarrollando internamente un abanico de sistemas con los que cada unidad de negocio controlaba su operación. Pero conforme el número de unidades se multiplicó, se formó una maraña de sistemas que escasamente podían comunicarse entre sí. Para atajar el problema, se creó primero un data foundation (o «cimiento de datos»), a donde se vierten los datos que recopila por separado cada unidad, más la información financiera de SAP. A ese cimiento conectó una herramienta de inteligencia de negocio con la que logró atajar un problema de su actividad, el manejo de mermas y desperdicios, que se agravaba por la falta de comunicación entre unidades. Los resultados exitosos en esta materia ya dieron lugar para otros proyectos que buscan desarmar la mentalidad de silos en la operación empresarial.

La dificultad de la elección

Para el directivo de una empresa que busque aprovechar el potencial de la inteligencia de negocios, la dificultad no está en la escasez sino en la abundancia. El abanico de ofrecimientos en torno a las herramientas que la ponen a su alcance es tan amplio que puede aturdir. En un artículo del sitio web SelectHub, cuya oferta consiste en ayudar a los negocios a elegir el software que más les conviene en tal o cual situación, enumera una lista de ocho atributos y funcionalidades de las herramientas de inteligencia de negocio tan solo entre “las más importantes”.

Sin embargo, también señala una cuestión que conviene tener presente. Al examinar los resultados de una encuesta realizada entre 600 empresas, en la que solamente 16% consideró que “sería útil a futuro disponer de las capacidades predictivas”, especula que un interés tan débil en algo que en principio debería ser muy atrayente podría tener dos explicaciones. Una, falta de conocimiento y comprensión de la materia. Otra, una sobreoferta de parte de los fabricantes de software, que apabullan a las PyMEs con terminología como big data, que solo son comprensibles para los entendidos y relevantes para los grandes consorcios.

En el momento actual, lo que más interesa, de acuerdo al mismo artículo, son los recursos de visualización del tipo dashboard. Entre ocho y nueve de cada diez encuestados los consideró necesarios.

El recurso humano, un asunto medular

A pesar de que los fabricantes de software empleen con creciente frecuencia la palabra “autoservicio” para colocar sus productos, hay que interpretar el término correctamente. La ejecución de procesos de inteligencia de negocios ya no exige, como en el pasado, contratar a un experto programador. Pero sí es necesario que dentro de cada empresa haya, dependiendo del tamaño, una o más personas que atienden expresamente la materia de los datos y los procesos de inteligencia de negocio.

Aprovechar al cien por ciento los paquetes de software que hay en el mercado requiere de capacitación, aun si un asesor o un especialista externo fue quien instaló y configuró el sistema ajustándolo a las necesidades de un cierto negocio. Esta necesidad crecerá, conforme crezca la adopción de estos recursos por parte de otras empresas, aliados, proveedores o competidores, y conforme se generalice su aprovechamiento, de lo descriptivo a lo predictivo y más allá.

La calidad de un análisis no puede ser mejor que la calidad de los datos que toma como punto de partida. Por eso, una de las funciones que este personal debe realizar es la de monitorear la calidad y congruencia de la información que va ingresando al sistema. Los datos nuevos requieren depuración, particularmente si el proceso de alimentación no está automatizado, sino que significa tomarlos de uno o más repositorios, en sistemas que usan las otras áreas de la empresa. Por otro lado, deben asegurar la estandarización de los reportes que se extraen de la herramienta. Aunque la operación del negocio evolucione y con eso se modifiquen los contenidos del reporteo, la visión estratégica necesita que se mantenga la congruencia con el marco de referencia del negocio mismo, para no comparar, por decirlo coloquialmente, a las peras de ayer con las manzanas de hoy.

No menos importante es que este personal debe atender también la cuestión de asegurar la confidencialidad de la información. Protegerse de los ciberataques es una necesidad que lejos de desvanecerse, se hará más y más presente.

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Puede parecer reiterativo en exceso, pero es un hecho que la inteligencia de negocios —como derivación de la informática— a futuro tendrá una presencia creciente. Los fabricantes de software desde luego pronostican que a la vuelta de la esquina nos darán una facilidad de empleo y una exactitud predictiva que hoy parecen mágicas. Pero aun si se trata de una exageración más que de una realidad inminente, la inteligencia de negocio se debe abordar porque ofrece claves importantes para asegurar el futuro del negocio mismo.

A lo largo de más de quince años, en Lennken hemos logrado satisfacer las necesidades de nuestros clientes, más de mil proyectos de informática cuyo alcance ha evolucionado a la par del desarrollo tecnológico. Nuestra trayectoria avala nuestra capacidad para ayudarte si de inteligencia de negocios se trata.

Mauricio Prieto

CEO de Lennken Group

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