• 25 septiembre, 2020

Inteligencia de Negocios como Estrategia, El poder de los datos

Inteligencia de Negocios como Estrategia, El poder de los datos

El Business Intelligence (BI) es una metodología que permite tener información pertinente y de confianza para la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.

Por Jose Thompson, Consultant-Big Data Analytics

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Situación actual

Son muchos los aspectos de la realidad que no controlamos al momento de definir una estrategia para nuestro negocio: Incertidumbre, situaciones cambiantes a gran velocidad y el crecimiento de los datos empresariales tanto internos como externos, describen el panorama al que nos enfrentamos hoy día.

¿Dónde podemos actuar?

Por otra parte, es posible actuar sobre el control de nuestra actividad empresarial, poniendo en práctica métodos para conocer los pormenores del negocio, que nos den la capacidad de iteración, de adaptación rápida y de encontrar las percepciones del negocio.

Para lograrlo, se hace absolutamente necesario implementar una metodología de Inteligencia de Negocio, o en inglés, Business Intelligence.

¿Qué es el Business Intelligence (BI)?

El Business Intelligence (BI) es una metodología que permite tener información pertinente y de confianza para la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.

En medio del mar de incertidumbre, la información juega un papel preponderante en el establecimiento de rutas; el BI es la metodología que nos permite navegar en el mar de la incertidumbre y girar el timón en el momento adecuado (iteración).

Imagine tener los informes de sus colaboradores a tan solo un click de distancia; y que dichos informes puedan ser generados de forma ágil y en muy poco tiempo, a diferencia de los informes en Excel realizados mes a mes y que no siempre llegan a nuestro escritorio a tiempo.  Informes que cobran vida, a través del uso de filtros interactivos, filtros múltiples, gráficos cambiantes y de gran   valor informativo.

El BI utiliza también métodos matemáticos y estadísticos para aportar información a partir de los datos de los sistemas empresariales. De este modo se enriquece el negocio con la capacidad de predicción o proyección, con la creación de casos hipotéticos, y con el análisis de correlaciones.

¿Y de qué datos estamos hablando?

Por una parte y principalmente de los datos internos de la empresa: sistemas contables, sistema de recursos humanos, CRM, y redes sociales.  Pero también, datos externos como valores demográficos, o pronósticos del tiempo, pueden ser integrados en su modelo de inteligencia de negocios.

La analítica es aplicable a toda la empresa, tanto en su jerarquía como en sus funciones y departamentos: operaciones, comercialización, logística, finanzas, etc.

El BI utiliza también métodos matemáticos y estadísticos para aportar información a partir de los datos de los sistemas empresariales.

Mito y realidad: expectativas

Con frecuencia se suele escuchar comentarios del estilo: El BI es para mí el departamento de informática, o, este es un asunto que compete a sistemas o a los expertos en sistemas.

¿Es cierto que el BI, es una metodología que compete sólo a la isla IT?

La implementación de una Inteligencia de Negocios es un proceso que involucra a toda la empresa y que debe ser adoptada con apoyo de la dirección.  Estamos hablando de la cultura analítica empresarial, de la democratización de la analítica, y de su implementación empresarial.

La implementación pasa por dos caminos que se encuentran: un camino es el desarrollo de un BI corporativo y el otro es el empoderamiento del personal.

Es un hecho que necesitamos personal capacitado, pero no necesariamente deben ser científicos de los datos.  Sin embargo, la capacidad de análisis, la velocidad en la elaboración de informes, y el poder dedicar tiempo al estudio de los informes, más que a su continua elaboración, son capacidades que deberían de poseer todos los colaboradores involucrados en la preparación de dichos informes.

Por otra parte, la implementación de BI conlleva un proceso de maduración:  no todos los objetivos se logran de forma inmediata o con un solo proyecto.   El proceso de maduración también nos puede llevar a la implementación de Inteligencia Artificial y Machine Learning.  Sin embargo, no se puede empezar a correr sin antes caminar.

¿Por dónde iniciar?

Por una parte, están las herramientas disponibles.  En el mercado hay una buena variedad, y son tres los principales jugadores según el cuadrante Gartner en la categoría de plataformas de análisis e inteligencia empresarial:

1. Microsoft Power BI: por su, visión y crecimiento.

2. Tableau: líder en funcionalidad y diseño.

3. Qlik: interactividad en modelos muy complejos.

Por otra parte, para emprender un proyecto BI es necesario contar con un equipo BI, ya sea dentro de la organización, o contratado para dicha ejecución. No se puede infravalorar el esfuerzo que conlleva este tipo de proyectos.  Existen roles necesarios en su implementación según el alcance:

  • Los expertos en los orígenes de datos existentes dentro de la empresa.
  • Directivos y expertos del negocio.
  • Los analistas que consumen los informes en la actualidad.
  • El personal administrativo conocedor de normas y procedimientos.
  • Diseñadores de conjunto de datos.
  • Diseñadores de informes.
  • Administradores de la plataforma BI.

Finalmente es importante conservar la cultura analítica dentro de la empresa, empoderando al personal, y aquí, la educación y la transferencia de conocimiento juega un papel muy importante.

“A medida que las organizaciones reconstruyen sus cimientos para competir en la era de los datos y la analítica avanzada, los programas internos de desarrollo de capacidades ofrecen la la mejor manera de capacitar a los trabajadores para la tarea” , (Brown, S; Gandhi D.; Herring L., and Puri A., (September 2019). The analytics academy. McKinsey Quarterly).

No cabe duda de que se nos presenta un panorama lleno de retos y de que está en nuestras manos echar mano de lo que podemos controlar, y de uno de nuestros grandes activos: la información.  Es buen momento para tomar la decisión de invertir en la información de nuestro negocio.

Etiquetas: Business Intelligence / datos internos de la empresa / empresa / Inteligencia de Negocio / Jose Thompson / machine learning / Negocios

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