Componentes de los Sistemas Analíticos

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Componentes de los Sistemas Analíticos

Fue Hans Peter Luhn en 1958 el primero en introducir el concepto de Business Intelligence. En su artículo “A Business Intelligence System” del IBM Journal”, proponía un sistema que, a imitación de la inteligencia humana, permitía en base a la recogida y procesado de un conjunto de datos, la automatización de una serie de documentos y acciones. Recabar datos, almacenar datos, procesarlos y realizar acciones en consecuencia. Observen que es prácticamente lo mismo que hemos definido en el punto anterior como Sistemas de Soporte a la Decisión.

A pesar de su visionaria idea, no sería hasta los años 80 cuando se empezaría a volver a utilizar el concepto de la Inteligencia de Negocio. Para entonces, como hemos visto se había pasado de los DSS originales de los años 60 (que al final no eran tanto un sistema de información tal y como lo entendemos ahora, sino un conjunto de sistemas de procesamiento y técnicas basadas en los estudios de la teoría de la decisión) hasta los primeros programas informáticos para ejecutivos (EIS) que abordaban la generación de informes y cuadros de mandos.

Se suele atribuir a Howard Dresner en 1989 (analista de mercado que entonces trabajaba para Gartner) la introducción del término “Inteligencia de Negocio” en el sentido que lo conocemos hoy día, para referirnos al conjunto de “conceptos y métodos que permiten mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas de soporte a la decisión”.

Conceptualmente, según la definición de Dresner, podemos englobar los Sistemas de Soporte a la Decisión dentro del paraguas de la Inteligencia de Negocio ya que la IN es mucho más que tecnología:

Es el conjunto de técnicas, estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización y que tienen como característica común el proporcionar accesibilidad a la información, apoyo a la toma de decisiones y orientación al usuario final.

Personalmente, por mi experiencia profesional, está es la definición que más creo que encaja con lo que representa un Sistema de Inteligencia de Negocio en la empresa, porque integra los tres factores fundamentales que intervienen en el proceso de toma de decisiones empresarial:

• La Estrategia. El modelo de negocio, la organización de los procesos y el estilo de dirección determinan la definición del Sistema de Inteligencia de Negocio. La información que mostrará el sistema será diferente en función del tipo de negocio o de la función a la que esté diseñado. Por ejemplo, no es lo mismo los indicadores que mirará el propietario de una tienda online que el responsable de una cadena de alimentación.

• El Sistema de Soporte a la Decisión. Es el sistema informático que permite la extracción de datos de diferentes fuentes (fundamentalmente de los TPS y MIS como vimos en el punto anterior), los procesa y publica la información resultante, generando informes o utilizando distintas aplicaciones y plataformas.

• El Factor Humano. Para mí: es sin duda el factor clave. Por buena que sea la estrategia y lo eficiente que sea el DSS, si el usuario no lo utiliza, no lo entiende o no confía en él, no sirve absolutamente de nada. Por esta razón considero tan adecuada esta definición: es crucial que

todo sistema IN esté orientado al usuario consumidor final de la información, siendo accesible, fácilmente entendible y usable por cualquier persona, y sobretodo (aunque parezca una obviedad) útil, que realmente la información que publica sirva de verdad para facilitar la toma de decisiones.

De esta forma podemos ver el BI como un sistema formado por 3 bloques o capas:

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Capa de Negocio

Si en lugar de un sistema de IN, estuviéramos hablando de arquitectura de un edificio, les diría que la Capa de Negocio es a la IN, lo que los planos a la arquitectura.

La capa de negocio consiste en definir exactamente la información que queremos que el sistema nos genere; es decir, se trata de determinar que la información que vamos a obtener del sistema es realmente la que necesitamos para posteriormente analizarla y que nos ayude a tomar las decisiones que requiere nuestro trabajo.

Observen que esto tiene varias implicaciones:

La información no es la misma para cada persona, dependerá de su función en la empresa y de los procesos o tareas que lleve a cabo. Distintas funciones o tareas implican distintas decisiones; distintas decisiones implican distintas informaciones a analizar.

La información a generar está determinada por el modelo de negocio de la compañía. No le vale la misma información para la Directora de Recursos Humanos de una empresa de limpieza que para el propietario de una tienda online de ropa. Distintos negocios implican distintas informaciones y por tanto, distintas decisiones.

Y bien, se estarán preguntando: ¿Cómo se realiza esta definición?

Por ahora, para que puedan entender rápidamente en qué consiste la capa de negocio, se trata de definir:

1. Objetivos. Qué decisiones queremos analizar con la información que esperamos obtener del sistema; es decir, nos planteamos primero las preguntas que queremos que responda el sistema. Un ejemplo muy claro: ¿Cuánto dinero gano con cada uno de mis clientes? Además de esto, nos podemos plantear otras cuestiones como el beneficio o retorno de la inversión que esperamos obtener del sistema.

1. Información. Qué información queremos que el sistema nos genere para responder a nuestras preguntas. O visto de otro modo, se trata de definir Métricas que permitan cuantificar nuestros objetivos. Siguiendo el ejemplo anterior: para saber cuánto dinero ganamos con cada cliente, deberíamos poder medir esa cantidad monetaria. Para ello debemos definir una métrica (la rentabilidad) y cómo calcularla (importe neto de ventas menos el coste de las ventas). Además de esta definición, debemos establecer un valor que nos sirva de referencia o Meta, que nos dé una orientación de forma intuitiva y rápida de la bondad o del cumplimiento del objetivo. Como ven, se trata de establecer una o varias métricas que cuantifiquen nuestro objetivo, una forma de cálculo y una meta para cada una de ellas. Así mismo, también debemos definir las variables o Dimensiones por las que queremos analizar la métrica. Matemáticamente, si la métrica es una función, la dimensión es la variable. Siguiendo con el ejemplo, la dimensión en este caso sería el Cliente.

1. Acciones. Son las iniciativas que se van a tomar para optimizar el resultado de la decisión. Por ejemplo; si resulta que para un determinado cliente, el sistema nos informa de que tiene una rentabilidad muy baja, podemos determinar las acciones que deberemos tomar en tal caso: informar al oficial de la cuenta, reducir costes logísticos, minimizar los descuentos, aumentar el margen vendiendo más volumen, etc. Dense cuenta de que puede tratarse de acciones “informatizadas” que desencadene el propio sistema de IN o bien, acciones que deben ser acometidas por las propias personas. Lo importante en este caso es que se considere como un todo, como que los procedimientos, el modelo de negocio y la estrategia son parte integrante del Sistema de Inteligencia de Negocio de la compañía.

Capa de Backoffice

Es el núcleo del Sistema de Inteligencia de Negocio, la parte que viene heredada desde los Sistemas de Soporte a la Decisión y que como hemos visto se encarga básicamente de cumplir las siguientes funciones: