Business Intelligence: la predicción del futuro

Esta buena salud de las herramientas del BI ha hecho que casi todos los principales desarrolladores de software mundiales tengan herramientas de estas características. De hecho y según Gartner dos terceras partes del mercado mundial de BI se encuentra en manos de IBM, Microsoft, Oracle y SAP. Y es que, en los últimos años estamos asistiendo a una transformación del mercado de BI tal y como lo veníamos conociendo. Enfrentarse a los nuevos retos que nos marca el entorno requiere ir más allá de las soluciones de Business Intelligence tradicionales centradas en el análisis del pasado y la generación de informes. El mercado de Business Intelligence tradicional ha abierto paso a un nuevo mercado de Business Analytics, en el que la analítica avanzada y los modelos de predicción y capacidades de optimización se están convirtiendo en las claves de diferenciación y ventaja competitiva de la organizaciones. Las soluciones de Business Analytics ayudan a las compañías a vislumbrar el futuro y tomar decisiones proactivas respondiendo a preguntas tales como ¿Por qué sucede esto?, ¿Qué sucederá después?, ¿Cómo afectará a mi negocio?, ¿Qué oportunidades estamos perdiendo?, ¿Cómo podemos hacer mejor las cosas?
La consolidación de los grandes fabricantes de TI reduce posibilidades para los fabricantes independientes y esto puede frenar la innovación. Por eso, muchos grandes fabricantes están combinando el Business Intelligence en sus aplicaciones e infraestructura tecnológicas, produciendo plantillas verticales que son útiles, pero que pueden comprometer la capacidad de innovación y diferenciación, además de potenciar los el nivel de dependencia con el proveedor. El Cloud Computing, la virtualización y el código abierto son tendencias que están generando una corriente de servicios.
Existe una dirección para el Business Intelligence operacional, pero cada fabricante define esta tecnología para que se ajuste a su posición y capacidad en el mercado.
Respecto al Business Intelligence tradicional, aún es lento y su mantenimiento es costoso. En el modelo tradicional siempre existe el proceso de ETL (Extracción Transformación y Carga), un proceso que podemos llamar “ciclo pesado de BI”, durante el que los datos operacionales se han de copiar a la base de datos de BI, un almacén de datos independiente con una estructura distinta. Sobre éste, se añaden los roles de usuario y la seguridad; estos son los pasos correctos. Pero, incluso evitándolos, aún es necesario coordinar las actualizaciones cuando la aplicación operacional y sus datos cambian.
Según afirma el director de marketing de Intersystems, Mike Fuller, “este “ciclo pesado de BI” es, realmente, un importante problema para las grandes organizaciones, porque cuando el proceso se ha completado, el mercado o la empresa pueden necesitar cambiar. Esto implica que el trabajo de BI puede verse, incluso, invalidado y se ha de empezar de nuevo, o bien el problema se divide en soluciones departamentales, lo que puede dar lugar a islas de BI fragmentado. El “ciclo pesado de BI” también puede significar, a menudo, que los sistemas BI se encuentran retrasados respecto a los sistemas operativos, de forma que las compañías parecen conducir un coche mirando por el espejo retrovisor y, por tanto, utilizando resultados BI desfasados”.
La crisis y el mercado
¿La situación económica está afectando a este mercado? Parece que no y que el mercado goza de buena salud. Uno de los principales actores es SAP. Desde la multinacional alemana, Jaume Brunet, experto en soluciones SAP BusinessObjects de SAP Iberia, asegura que “el mercado de BI es uno de los que mejor está funcionando dentro del área de software empresarial. En situaciones complicadas es cuando las empresas necesitan establecer un mayor control de sus negocios y para ello es fundamental conocer los datos y disponer de la información en tiempo real. Las empresas que hasta ahora no contaban con soluciones de este tipo, las están adoptando porque están entendiendo sus ventajas. Según todas las consultoras, la inversión en herramientas de BI es una de las prioridades para las empresas. En SAP estamos percibiendo un gran interés por parte de las empresas. De hecho, el 60% de las operaciones de Business Intelligence registradas en 2009 correspondieron a proyectos de BI independientes de cualquier implantación de ERP y el 30% no contaban con ninguna solución de SAP. Otro elemento que está contribuyendo a un mayor uso de las soluciones de BI es la entrada en escena de la modalidad on-demand que está permitiendo a empresas que hasta ahora no se planteaban utilizar soluciones de este tipo, adoptarlas a un coste razonable y sin tener que realizar grandes inversiones en infraestructura”.
Por su parte, Felix Carapaica, Director BI / CPM en BOARD Ibérica cree que “la crisis está afectando a todos los mercados, por lo que los ratios de crecimiento globales del sector serán posiblemente menores para 2010; no obstante el BI, y especialmente una propuesta de valor BI y CPM integrada, permanecerá como una de las cinco área clave de inversión para las empresas (Estudios realizados por diferentes analistas soportan esta visión) En épocas de crisis es fundamental ser competitivos, y la competitividad está íntimamente ligada a la optimización de los ejes de la estrategia de la empresa por medio del conocimiento resultante de la monitorización y el análisis de su ejecución, siendo fundamental el permitir ajustar y simular escenarios para poder anticiparse y reaccionar ágilmente a las variaciones del entorno”. No obstante, la mayoría de opiniones apuntan a que la crisis, lejos de entorpecer el crecimiento de este mercado está haciendo que se incremente. En esta línea se sitúa Javier Menéndez Pallo, Gerente Business Intelligence, Desarrollo & Office System de Nextel Engineering que considera que, “precisamente es en estos momentos cuando necesitamos gestionar muy eficazmente los costes y conocer, al detalle y en todo momento, la situación de las cuentas de resultados, los costes operativos y el grado de cumplimiento de los objetivos marcados, indicadores esenciales en toda herramienta que se precie. Además, gracias a las funcionalidades de ‘Virtual Forecasting’ y a la construcción de escenarios posibles, un gestor podría adelantarse a los acontecimientos y a los resultados sin asumir riesgos, es decir, prever lo que podría pasar si se realizan determinados cambios en la operativa o producción diaria sin acometerlos realmente”. Sonia López, directora de marketing de Grupo Castilla, se suma a esta opnión: “Al igual que en el resto de sectores, el mercado BI ha experimentado crisis pero, sin embargo, ésta no ha sido tan grave como en otros segmentos, ya que se trata de un mercado menos cíclico. Además, se trata de una herramienta que ayuda a optimizar gastos ya que aúna información de diferentes fuentes”.
Otros portavoces, sin embargo se sitúan en una línea media, que es esa que dice que efectivamente la crisis no está afectando excesivamente a este mercado, pero que el hecho de que las empresas se encuentren en una situación complicada, hace que se planteen muy mucho la inversión en nuevos productos y soluciones, por muchos que éstas les permitan reducir los costes. En esta línea de opinión se encuentra José Manuel del Río, Director General de Apara que asegura que “las empresas están pasando un momento financiero delicado, pero muchas de ellas se están dando cuenta de que deben ser más competitivas que nunca para poder superar esta situación. La inversión en productos de BI les ofrece la posibilidad de acceder a información procesada para tomar decisiones acertadas en tiempo real. Ser capaces de detectar el fraude, ver el retorno de inversión de una campaña de publicidad o de fidelización de clientes es ahora más importante que nunca ya que los recursos son limitados y la reducción de costes es la máxima en estos momentos de muchas empresas”.
Las PYMES también juegan
Como decíamos al inicio de este reportaje, las soluciones de BI llevan en el mercado mucho tiempo. Sin embargo, es ahora cuando parece que este tipo de herramientas empieza a gozar de una excelente salud. Tanto que incluso las Pymes están empezando a adoptar soluciones de BI. El portavoz de SAP asegura que “la cuestión es que muchas veces no te acuerdas de las cosas hasta que tienes una necesidad imperiosa de tenerlas. La inversión en BI ha estado en la declaración de intenciones de los gestores de las empresas durante muchos años, pero cuando han llegado las turbulencias económicas ha sido cuando se han dado cuenta de que una hoja de Excel no es suficiente para hacerse una idea de la situación del negocio. El BI es mucho más porque permite efectuar todo tipo de análisis. En cuanto al papel que juegan las pymes, éste está siendo muy importante. Es cierto que hasta hace poco no había soluciones adaptadas a su tamaño. Sin embargo, desde que tienen herramientas disponibles y a pesar de ser uno de los sectores más afectados por la crisis, están invirtiendo en BI. En SAP tenemos un claro ejemplo y es que en 2009 en Iberia una de las áreas en las que más creció el negocio de BI fue en pymes con un 20%”.
Y es que los tiempos difíciles impulsan las ventas de soluciones que ayuden a las empresas a optimizar el uso de sus recursos. Los clientes buscan soluciones para aumentar sus ingresos a través de la maximización de la efectividad de las relaciones con sus clientes, y para mejorar la gestión de las operaciones, los costes y los riesgos. Según el estudio “Business Analytics en España” elaborado por IDC y presentado el mes pasado, en tiempos de crisis las compañías están centrando sus esfuerzos en la fidelización del cliente como estrategia clave para la generación de ingresos, al mismo tiempo que consideran un aspecto crítico el análisis del gasto y la evaluación continua de los riesgos. El informe refleja que en una época en la que predomina la incertidumbre en los principales sectores empresariales, las compañías son más conscientes que nunca de la necesidad de invertir en conocimiento e información, y tienen claras sus preferencias. Hoy, más que nunca, es vital para las organizaciones no dejarse sorprender por los acontecimientos y adelantarse a los hechos a través de las soluciones adecuadas.
El informe destaca además que, en tiempos de incertidumbre, departamentos como el de Marketing trabajan con una fuerte orientación al conocimiento del cliente y a la predicción de su comportamiento. La unidad Comercial necesita disponer de una información consistente y completa del cliente. La integridad y la calidad de los datos de éstos es la capacidad más demandada por este departamento.
Por ejemplo, en los departamentos financieros se ha identificado una clara orientación a la contención de costes y la eficiencia en las operaciones. Para Ramón Gimeno, Director de Marketing de SAS España, “en su caso, las soluciones analíticas tienen especial utilidad para detectar e identificar recursos ociosos, analizar la transformación del gasto en coste y analizar los procesos que no aportan valor. Las capacidades técnicas más demandadas para este tipo de soluciones en la unidad financiera es el poder documentar y generar informes basados en hojas de cálculo”.
En el departamento TIC las necesidades tecnológicas buscan soluciones de negocio que les ayuden a simplificar la complejidad existente y a homogeneizar estándares y plataformas. La previsión y optimización de recursos y capacidades, seguido de la sostenibilidad de infraestructuras y procesos y la optimización de costes, son los aspectos más demandados por los directivos de Tecnologías de la Información.
Por último, en el Departamento de Riesgos, las funcionalidades más demandadas son las de misión crítica, es decir, las más necesarias para optimizar la gestión de riesgos: la optimización del riesgo de mercado, seguido del operacional y el de crédito. Desde un punto de vista técnico, la integridad de los datos, los algoritmos potentes y la automatización de determinados procesos con soluciones analíticas, son las necesidades más demandadas. Gimeno considera que “en este resurgimiento las pymes juegan un papel fundamental pues constituyen un importante porcentaje del tejido empresarial español. Sólo a través de la innovación y optimización de los costes podrán las pequeñas y medianas empresas españolas salir fortalecidas de esta crisis”. Para Sonia López, “en el caso de las PYMES, lo que más se adapta a su particular situación son las soluciones de Cuadros de Mando, que les permiten conocer en cada momento cuál es su situación real, controlar los presupuestos, detectar y analizar las desviaciones, así como mejorar la eficacia en la toma de decisiones. Habitualmente, estos productos resultan caros para una PYME. Sin embargo, Grupo Castilla, a través de una política de precios asequibles, permite a pequeñas compañías acceder a este tipo de soluciones y sacar el máximo rendimiento de sus datos para tomar las mejores decisiones de negocio. Además, una solución BI no tiene porque afectar a toda la empresa, sino a diferentes áreas. Un cuadro de mando para el área de RRHH es independiente del número de clientes que tenga la empresa, se trata de optimizar la gestión interna”. Para el director de marketing de Intersystems, “el BI se ha extendido porque las hojas de cálculo han mostrado a un amplio rango de usuarios, especialmente entre las pymes, lo que podría ser posible. Los presupuestos de TI ya no se destinan a necesidades de procesamiento y almacenamiento, sino a administrar el consumo y conversión de los datos en información útil y oportuna. Además, las pymes pueden tener menos complejidad y un volumen de información menor para ser procesado, y esto ayuda a que los proveedores de nivel medio entren en el mercado y puedan mantenerse con ventas inferiores en proyectos de ciclos más cortos. Sin embargo, ¿cuánto lograrían sobrevivir? Y ¿pueden aumentar su negocio con un ratio de ventas de alto coste, comparado con el de los grandes fabricantes? Las tecnología de visualización Web han marcado una diferencia importante al proporcionar a los thin-clients un entorno de visualización rico y de aplicabilidad inmediata, con las capacidades de embeber la riqueza de red en el BI, por ejemplo, haciendo uso de Google Maps en los informes de BI. Hay una explosión de bases de datos secundarias y terciarias en las que se puede ejecutar BI, como es el caso de las bases de datos públicas de Nueva York o Londres, que ahora son libres”.
BaaS
Lo que hace año parecía una locura ahora es lo más normal del mundo. Hablamos del Software as a Service o SaaS. Por supuesto, las herramientas de BI también se han visto involucradas en este mercado. Es lo que se conoce como BaaS o lo que es lo mismo BI as a Service. ¿Realmente tiene futuro el BI prestado como un servicio? Para Marta Giménez Utiel. Responsable de marketing y comunicación de Makesoft, “Esta modalidad de distribución es especialmente interesante para las pymes o para departamentos de grandes empresas que no quieren, no pueden permitirse o no tienen los conocimientos necesarios para instalar una completa integración de datos de BI o infraestructura. En la mayoría de los casos, la modalidad de distribución en modo BaaS implica, una reducción de los costes en infraestructura y mantenimiento, y, un proceso de desarrollo”.
Este modelo tiene la ventaja de que permite a muchas empresas disponer de capacidades de BI que de otra manera no pueden permitirse, ya sea desplegando un paquete comercial o mediante un desarrollo a medida. De esta forma, además de reducir coste de desarrollo, se reduce la inversión inicial necesaria en la adquisición del Hardware y del Software necesario. Como reticencias o inconvenientes a la adopción de este modelo, podemos mencionar las propias de cualquier externalización: cuestiones de seguridad, ya que va a ser un proveedor externo el que acceda a la información sensible, falta de confianza en la continuidad del proveedor y de su servicio de soporte, o temores a convertirse en una “empresa cautiva” por el uso de una aplicación propietaria.
Para el portavoz de Apara, “el BaaS responde a las necesidades analíticas de una organización de forma flexible y escalable a una fracción de coste y sin la complejidad de un despliegue tradicional. De esta forma el usuario de negocio se centra en las decisiones relativas a su negocio en lugar de preocuparse por el mantenimiento de los sistemas e infraestructuras. Además, los clientes también se favorecen de una proactiva identificación e implantación de mejoras que aseguran la disponibilidad del entorno y la satisfacción de las necesidades de los usuarios”.
Las ventajas
Muchas empresas necesitan entender que sus activos son sus profesionales y los datos que genera la organización. La utilización de estos activos debe maximizarse para su éxito. La realidad es que el BI ofrece numerosas ventajas. Para Juan Victor Guillén, Director de Comunicación de UNIT4 Ibérica, “la importancia de una herramienta BI está directamente ligada al valor que puedan aportar los datos del sistema informático al negocio y no por el número de cliente de la empresa. Para una pyme en general no creemos que sea útil la utilización de BI como sistemas predictivos ya que no dispondrá de información suficiente en los sistemas internos y tampoco tendrá acceso a información externa que le sirva de ayuda o contraste. Si en cambio tiene utilidad como soporte a la toma de decisiones ya que puede analizar la información con diferentes perspectivas, crear escenarios y alternativas de actuación”. Por su parte Alfonso Olalla, Country Manager de PRIMAVERA BSS en España, cree que “a veces, las empresas del mercado TIC inundamos nuestro discurso de tecnicismos que las pymes no necesitan entender. En cambio, si ejemplificamos las decisiones que se podrán adelantar, obteniendo así beneficios o evitando pérdidas, se percibe claramente que no es un gasto superfluo, sino una inversión de las de más rápido retorno”.
Las ventajas son para todos. Sobre todo desde la implantación del modelo SaaS que hace que hasta las pequeñas empresas puedan acceder a este tipo de soluciones. Una de las empresas que más está apostando por este modelo es SAP a través de su solución SAP BusinessObjects BI OnDemand. Para Jaume Brunet, experto en soluciones SAP BusinessObjects de SAP, “es conveniente para este tipo de empresas incorporar soluciones de BI. Uno de los objetivos de SAP es “democratizar” el acceso y el análisis de los datos de negocio. Lo que necesita la pyme son herramientas adaptadas a su tamaño y estas ya están disponibles en el mercado. Precisamente, para cubrir el espectro de la pyme, SAP ha desarrollado distintas propuestas. Por un lado ha incorporado funcionalidades de BI a la solución de gestión para pymes SAP Business All-in-One, que ahora ofrece informes, análisis y herramientas con las mejores prácticas para satisfacer los rigurosos requisitos relativos a la generación de informes de contabilidad financiera, logística, gestión de las relaciones con los clientes, etc. Y todo ello, preconfigurado según la función y el escenario empresarial. Además, como hemos mencionado anteriormente, también contamos con SAP BusinessObjects BI OnDemand, dirigida a pymes y usuarios ocasionales”.
Tendencias
Según afirma el director de marketing de Intersystems, las tendencias estarán marcadas por los cstes. Según este directivos “la respuesta al problema del coste y el retraso en el “ciclo pesado del BI” es desarrollar y embeber BI en las aplicaciones con lo que, además, podrán proporcionar BI en tiempo real para más usuarios, con aplicaciones más inteligentes. Al tiempo que se desarrollan aplicaciones y las funciones BI se mejoran, todas las aplicaciones relacionadas también avanzarán y los costes informáticos se reducirán. Con el aumento en el volumen de datos, el BI necesita ser capaz de consumir muy elevados volúmenes de datos. Por lo tanto, las bases de datos subyacentes necesitan más flexibilidad que la ofrecida por las bases de datos relacionales habituales. La variedad de tipos de datos y la complejidad en la relación de unos con otros, marcan la necesidad de una persistencia de los datos más avanzada y versátil. Tenga en cuenta los debates online NotonlySQL (NoSQL). Cuantos más datos pueda consumir un algoritmo BI, más calidad tendrán los resultados. Un gran banco internacional, por ejemplo, está utilizando nuestra tecnología para su actividad financiera y consume 100.000s eventos por segundo”.
Y es que, el aumento de Business Intelligence se deriva de procesos dinámicos, más que de datos estadísticos. La orientación a servicios y las arquitecturas orientadas a eventos son necesarias para extender el BI a toda la empresa. Por ejemplo, nuestra tecnología es utilizada en California para la bio-vigilancia, monitorizando los resultados de los laboratorios en todo el Estado, para poder dar una respuesta rápida a un eventual ataque de bio-terrorismo.
El BI necesita trabajar con el BPM (Business Process Management) para proporcionar bucles de realimentación del proceso que mejoren las operaciones y los servicios, en tiempo real. Uno de nuestros clientes ha reducido los múltiples pasos que debía dar en el proceso de concesión de hipotecas, como analizar los riesgos del crédito y cumplir la legalidad vigente, desde cuatro horas a minutos, de forma que, ahora, esta operación puede completarse durante el tiempo de una llamada telefónica.
La combinación de la información cualitativa derivada de datos dinámicos (sin estructura) con información cuantitativa es, probablemente, la próxima generación de BI. Esto requiere de meta-repositorios que aprendan, dinámicamente, la ontología y taxonomía de los datos, probablemente mediante modelado dinámico guiado por el usuario con una plantilla con opciones del tipo “qué pasaría…”, soportado por proceso paralelo concurrente. Aquí es donde aparece la semántica y el análisis BI. Un ejemplo puede ser la investigación médica y genética, donde los datos son combinados por los investigadores que, con la base de su observación personal y la información subjetiva del paciente, determinan un diagnóstico y un tratamiento.
Durante las próximas generaciones los actuales móviles van a ser el control remoto de nuestras vidas. Sólo hay que pensar en el iPhone. Aplicaciones y funciones se presentarán como aplicativos independientes que realizan funciones específicas. Incluso una simple cámara de móvil, capaz de escanear un código de barras y buscar el precio más barato de algo, está utilizando un BI básico, y esta capacidad sólo puede evolucionar hacia algo más inteligente.
Para el portavoz de SAS, “Business Intelligence es un término que está perdiendo relevancia en el entorno empresarial actual. El BI está evolucionando para incorporar capacidades analíticas hacia lo que se conoce como BA, es decir, Business Analytics. El BI en su forma más simple es query & reporting. Si introducimos Business Analytics en la ecuación, principalmente algoritmos predictivos de análisis avanzado, entonces evolucionamos al punto en que podemos predecir aspectos futuros del negocio. Una de las novedades a destacar son las soluciones de análisis de comportamientos en redes sociales, que permiten incrementar la efectividad de las acciones comerciales de las organizaciones, así como las soluciones de toma de decisiones inteligentes en tiempo real, de aplicación tanto a decisiones comerciales como la siguiente mejor oferta a proponer a un cliente, como de aplicación a otros ámbitos como el proceso de aceptación de un riesgo”. Por su parte el de Nextel cree que “la tendencia de mercado se dirige hacia el uso cada vez más mayoritario de entornos de Business Intelligence. Independientemente de esto, pensamos que el mercado debe evolucionar hacia una consolidación de esta tecnología, y para ello es necesario que se produzcan cambios profundos en la gestión y modelado de las empresas, y no para adaptarse a la tecnología, sino para que sean capaces de adaptarse al cambio. Sin duda, a muy corto plazo, veremos ‘Cloud Business Intelligence’, lo que nos aportará un modelo totalmente desentendido, más inteligente y lo más importante: autodidacta”. Finalmente, Manuel del Pino, director de Preventa de Information Builders, afirma que “en el futuro iremos viendo cómo el BI hace uso de los estándares que aparezcan en TI, así cómo su inclusión en los procesos de negocio, cómo un elemento más de un proceso operacional”.

Garantizar la calidad de datos, en los proyectos de Business Intelligence

Uno de los aspectos fundamentales y que más inciden en el éxito de un proyecto de Business Intelligence es la confianza de los usuarios en la aplicación que se está implantando. Las comprobaciones de resultados suelen ser exhaustivas y cualquier diferencia o error podría comprometer a todo el proyecto. En muchos casos, sin embargo, esas diferencias en los valores no viene de una mala implementación de la solución de BI, sino de datos de origen que no cuentan con la suficiente calidad como para ser procesados de un modo automático.
Para evitar las consecuencias de una pobre calidad de los datos, muchas organizaciones implementan controles en los orígenes de datos. Cuando estos controles se implementan correctamente, los mismos pueden prevenir la proliferación de datos inválidos. Sin embargo, únicamente con estos controles, no se puede forzar la calidad de los datos ya que, por ejemplo, dichos controles no son capaces de asegurar que esa calidad se mantiene durante todo el ciclo de vida del dato.
En escenarios en los que en un almacén centralizado, como un Data Warehouse, se integran diferentes bases de datos con distintos niveles de calidad, hace falta incorporar en la integración pasos que mantengan e incluso mejoren esta calidad, una vez que el dato haya abandonado el sistema de origen.
Para ello, necesitamos una plataforma de integración de datos que pueda implementar un amplio rango de reglas de negocio genéricas y específicas, así como implementar estándares de calidad de datos. Dicha estrategia debe comprender, al menos, tres tareas fundamentales, como son el perfilado, la limpieza y la auditoría de los datos.
Como primer paso, dentro de una estrategia sólida de calidad de datos, el Perfilado permite comprobar si una extracción de datos cumple con las líneas de calidad marcadas. De este modo, podemos detectar problemas en una fase temprana evitando el procesado de datos inválidos.
En cuanto a la Limpieza, a continuación, permite asegurarnos de que las reglas de esquema y negocio se cumplen por parte de los datos, resolviendo problemas como son la duplicidad de datos, los formatos inconsistentes o los valores vacíos.
Por último, el proceso de Auditoría ofrece un histórico de las operaciones de limpieza realizadas, lo que permite un seguimiento de la calidad de los datos de modo que podamos evaluar cómo se están cumpliendo los estándares.
Con estos tres pasos, dispondremos de una arquitectura de integración de datos robusta, dirigida no sólo a la consolidación de datos, sino pensada también para asegurar su calidad durante dicha consolidación. Dependiendo de la complejidad de las reglas de calidad y/o negocio a implementar, se podrán utilizar diferentes tecnologías, aplicando desde scripts en SQL hasta la Minería de Datos y de Texto, sobre todo en las operaciones de limpieza.
Existe cierta confusión entre estos dos conceptos que están obviamente muy relacionados. Las técnicas de Calidad de Datos deberían ser el punto de partida de una sistema de Master Data Management (Lo que comúnmente se conoce como MDM Hub), ya que sin asegurar la calidad de los datos, un sistema MDM se convertiría en otra isla de datos.
En muchas herramientas de MDM la implementación de técnicas de calidad de datos son un prerrequisito indispensable para la estructura MDM. En estos entornos, además, es necesario mantener la vigilancia sobre los datos continuamente, analizando la calidad en el tiempo, con el objetivo de identificar las tendencias asociadas con los datos y su impacto sobre la infraestructura MDM.
Los proyectos de Calidad de Datos, de este modo, deberían ser el fundamento sobre el que se sustentasen todas las aplicaciones de Inteligencia de Negocio y Master Data Management, si buscamos garantizar su éxito puntual y en el tiempo.
Antonio Soto, Director General de Solid Quality Mentors en España

Los cuatro elementos de una buena estrategia de información

Los datos recopilados por las empresas son probablemente su activo más valioso. Cada día, cualquier compañía recopila grandes volúmenes de datos corporativos que necesitan poder recuperar rápidamente para actividades operativas clave, como por ejemplo crear facturas o listas de materiales, recortar nóminas o generar hojas de balances.
Los entornos de aplicaciones empresariales y de planificación de recursos de empresa (ERP) gestionan muchas de estas funciones. Sin embargo, a medida que se recopila, se procesa, se transforma y se aprovecha más y más información, las empresas tienden a implantar cuatro fases de desarrollo de soluciones para poder obtener información útil y fiable, y usarla para tomar decisiones más inteligentes.
Primer elemento: Business Intelligence
Tradicionalmente el BI ha sido usado por analistas de negocio, que realizan una manipulación de datos más sofisticada. Aunque este tipo de BI analítico es crucial para una estrategia de información, la mayoría de las empresas se han dado cuenta ahora de que el efecto del BI puede multiplicarse si los datos corporativos también se ponen a disposición de trabajadores de primera línea, cliente e incluso a socios de negocio externos. Es lo que actualmente se denomina “customer-facing-BI”, o BI al servicio del cliente.
Sin embargo, llegar a un gran número de trabajadores operacionales presenta sus propios retos. A medida que la información se propaga a usuarios de todo el mundo, lograr y mantener una seguridad eficaz es mucho más complicado. Si el BI va a permeabilizar todas las facetas de una empresa, llegando no sólo a cada proceso interno, sino también a los que están más allá de sus muros, la solución que lo soporta debe cumplir ciertos criterios.
Debe ser fácil e intuitivo para que los trabajadores sin perfil técnico puedan acceder a la información instantáneamente.. Debe ser rentable, reducir al máximo los gastos relacionados con las licencias y la formación. Debe ser personalizable, para que los usuarios individuales puedan ajustarlo a sus necesidades específicas. Deben incorporar herramientas que permiten acceder en tiempo real para dar respuesta a las necesidades de información en el nivel operacional. Por último, la solución de BI debe proporcionar seguridad suficientemente flexible para que funcione con las infraestructuras existentes, pero con potencia para encargarse de la seguridad individual y proteger la información sensible o confidencial en todo momento.
Segundo elemento: Gestión del rendimiento
Una solución de gestión del rendimiento puede vincular de forma eficaz objetivos financieros estratégicos con iniciativas clave operativas o tácticas, y medir y comunicar efectivamente los logros en estos objetivos para mejorar el rendimiento general corporativo. Sin embargo, muchas soluciones abordan los requisitos de la gestión del rendimiento sólo desde una perspectiva financiera. Logran hacer un seguimiento eficaz del progreso de sus logros, como la rentabilidad y el beneficio, pero no pueden entrar fácilmente en los sistemas que contienen la información realmente útil sobre las actividades clave que contribuyen a estos objetivos.
Las medidas financieras suelen ser indicadores vagos de la gestión del rendimiento. Cuando una empresa no tiene buenos resultados económicos, puede significar que hay problemas generales y es una oportunidad para implantar mejoras eficaces en los procesos tácticos que pueden haber influido en la situación actual.
Los tres niveles del BI, el estratégico (gestión del rendimiento), el analítico (consultas ad hoc y procesamiento analítico en línea (OLAP)), y operacional (creación de informes operacionales, de producción y financieros) deben trabajar juntos para que las empresas de todo tipo y tamaño puedan tener éxito. Para ello, una empresa debe contar con una solución de gestión del rendimiento que esté bien integrada con su plataforma de Business Intelligence y que admita la creación de informes analíticos y operacionales. En la mayoría de los casos, las herramientas de gestión del rendimiento son soluciones únicas y rígidas dirigidas a gestión para inversores. No suelen integrar o compartir información con la solución de BI empleada por la línea de negocio y los trabajadores de la empresa.
Tercer elemento: Analítica avanzada:
Tradicionalmente, el software de analítica avanzada ha sido totalmente independiente de las soluciones de Business Intelligence y utilizado por unos pocos estadísticos en sus despachos. Sin embargo, cada vez son más las empresas que comprenden que la toma de decisiones ya no se limita a los ejecutivos y altos directivos, ya que casi todos los empleados (independientemente de su cargo) toman decisiones a diario, que afectan al rendimiento empresarial de forma considerable.
Si todos los empleados aprovechasen el software de analítica avanzada a la hora de tomar sus decisiones, los logros serán inmensos. Pero la pregunta es: ¿cómo pueden lograrse las ventajas de un modelo predictivo sin asustar a los directores ni convertir a todos los usuarios operacionales en analistas? Hasta ahora, debido a su naturaleza esotérica, la analítica avanzada era dominio de unos pocos expertos, incluidos matemáticos y estadísticos. Los proyectos relacionados eran pocos y el resultado se distribuía como documentación de investigación o como archivos con registros de marcaciones. Era un proceso lento, tedioso y consumía muchos recursos. No era sistemático y los archivos de proyectos y de datos se mezclaban entre los distintos usuarios.
Para que las aplicaciones de modelado predictivo se ajusten bien a los usuarios de negocio, esta complejidad debe eliminarse. Los procesos tradicionales deben simplificarse y reemplazarse por enfoques más intuitivos y orientados al sistema. Esto puede lograrse dando a los usuarios operacionales aplicaciones de calificación que les permiten generar predicciones simplemente seleccionando algunos parámetros en un formulario Web fácil de entender.
Cuarto elemento: la integridad de los datos
Una de las últimas cosas que las empresas asumen a medida que crece su estrategia de información es la importancia que tiene la calidad de los datos que se recopilan.
Las transacciones de negocio son la fuente más habitual de recopilación de datos para una empresa. Cada error que se produzca en el proceso de introducción de información, sin importar lo pequeño que sea al principio, puede contribuir a contaminar los datos de toda una empresa. Hoy, las transacciones de negocio se producen a gran velocidad, con miles de registros de datos transferidos entre empresas a diario. Los ordenadores procesan esta información e introducen de forma dinámica los registros relacionados en los sistemas correspondientes. Ahora bien, esta automatización no corrige los errores. De hecho, tiende a mezclarlos. Todas estas grietas ponen en peligro la integridad de la información corporativa y encarece significativamente los costes de negocio.
Si no se corrigen los datos, los informes y las consultas generadas a través de un producto de Busines Intelligence (BI), las métricas reflejadas en los sistemas de gestión del rendimiento y las predicciones realizadas con ayuda del software de análisis pierden mucho de su valor, pudiendo sesgar las evaluaciones de rendimiento corporativo y desembocar en malas decisiones de ventas, soporte y otras actividades de cara al cliente.
Conclusión
Los cuatro elementos cruciales de una buena estrategia de información, independientes y distintos, han sobrevivido, hasta la fecha, como aplicaciones autónomas. Sin embargo, en las implementaciones de BI de más éxito, todas funcionan juntas, influyen entre sí y se complementan. De ahí la importancia de contar con una plataforma que proporcione una infraestructura integral que funcione como un puzzle de cuatro piezas. Cada elemento es independiente y da soporte en una esquina del puzzle. Cuando se une las empresas vuelven a ver la imagen.
Manuel del Pino, director de Preventa de Information Builders Ibérica

SaaS y desarrollos a medida: el acceso de la mediana empresa al mercado BI

El mercado de Business Intelligence ha estado tradicionalmente vinculado a las grandes empresas y a la necesidad de los directivos de las mismas de unificar e integrar la información procedente de distintos sistemas como medio para mejorar la toma de decisiones.
Hoy en día esta realidad ha cambiado, y la necesidad de contar con herramientas de inteligencia de negocio se ha trasladado a todos los mercados, desde las grandes multinacionales, pasando por las empresas grandes y de tamaño medio hasta llegar ahora a la PYME. La actual coyuntura de crisis económica, que exige un control y contención más precisa de los costes, no ha sido ajena a esta creciente demanda de soluciones de análisis de datos. Por su parte las primeras empresas en implantar estas aplicaciones también han tenido que abordar proyectos de rediseño de sus sistemas para adaptarlos a las nuevas necesidades de consulta de datos, centradas sobre todo en los análisis de costes y detección de nuevas oportunidades de mercado. Así, uno de los principales objetivos de los sistemas de Business Intelligence actuales es permitir a los usuarios tomar decisiones en base a la mejor información disponible, minimizando los riesgos de error y permitiendo a las organizaciones obtener una ventaja competitiva con la que afrontar los nuevos retos que se plantean en cada mercado.
Paralelamente se ha producido otro fenómeno significativo: el número de usuarios de las herramientas de BI ha crecido exponencialmente. Antes, únicamente la alta dirección era la que hacía uso de estos sistemas, pero cada vez más son los usuarios de departamentos (financiero, marketing, comercial) los que necesitan acceder a la información, y hacerlo directamente, sin necesidad de la ayuda de personal técnico. En estas circunstancias, el tradicional modelo de pago por licencia de usuario que conllevan las tradicionales aplicaciones comerciales de BI hace que disponer de estas soluciones sea prohibitivo para muchas empresas en algunos casos.
Ante este reto, a la empresa se le presentan dos alternativas:
– Optar por un desarrollo a medida: Tiene la ventaja de que la empresa puede disponer de una aplicación adaptada a sus necesidades de análisis de datos, el poder diseñar un interfaz personalizado de modo que cualquier usuario autorizado pueda elaborar sus propios informes sin tener que recurrir continuamente a personal técnico. El número de usuarios deja también de ser un problema.
Este modelo tiene además la ventaja de que el control del sistema permanece siempre dentro del ámbito de los sistemas internos de la empresa, y si el desarrollo está bien definido, realizado, documentado, testado e implantado, en cualquier momento se puede migrar a otra solución o a otro proveedor sin que ello repercuta en la continuidad del negocio. Además no tiene porqué ser más caro que otras opciones. Se puede hacer un desarrollo a medida utilizando ciertos componentes “preconfigurados” que abaratan notablemente el desarrollo y los tiempos de puesta en producción. Estos componentes contienen las principales funcionalidades requeridas en los sistemas de análisis de información (drill down, drill up, selección de los ejes de análisis, etc…), con lo que el desarrollo se reduce a los requerimientos específicos de cada cliente y optimiza el coste total del proyecto.
Adicionalmente, esta opción permite ahorrar en el mantenimiento futuro del sistema eliminando los costes de soporte y mantenimiento anual del software, que en algunos casos alcanza hasta el 25% del coste de adquisición de las licencias.
– Optar por un modelo SaaS: La otra opción consiste en utilizar la herramienta de BI como un servicio prestado por un proveedor, típicamente aquellos que ya están dando servicios de externalización de aplicaciones empresariales.
Por todas estas y otras razones, en los próximos años vamos a asistir a un notable ascenso de estos mercados de BI, que ofrecen una alternativa a la implantación de una herramienta comercial tradicional. Uno de los más importantes elementos dinamizadores de este mercado va a ser sin duda la Pyme.
El mercado de la mediana empresa cada vez demanda más este tipo de soluciones, y es razonable pensar que no se van a decantar por el despliegue de una “macro-aplicación” de BI, no sólo por los costes asociados, sino también porque su negocio necesita soluciones más adaptadas a su dimensión y a las necesidades de su negocio.
Hay un interés en este mercado por modelos mixtos, es decir, desarrollos a medida, que se adapten a las necesidades de análisis de la empresa, con interfaces intuitivos y accesibles para personal no técnico, pero que no exijan una fuerte inversión ni un largo periodo de desarrollo. Esto se logra, como ya se ha dicho, mediante la utilización de componentes modulares, ya desarrollados, sobre los que se puede construir la aplicación, y que abaratan sensiblemente el producto.
Se estima que en la actualidad, de todos los proyectos de BI que se realizan, todavía en torno al 80% corresponde a la implantación de soluciones comerciales clásicas, un 18% a desarrollos a medida y menos de un 2% a modelos de servicios. Existe un pequeño número de implantaciones de sistemas basados en tecnologías open-source, aunque debido a la necesidad de adaptación que las mismas requieren las podemos incluir dentro de la agrupación de los desarrollos a medida.
En cualquier caso, la tendencia es claramente al crecimiento de los dos modelos alternativos descritos. Por un lado, cada vez son menos las grandes implantaciones de BI que abarcan una solución global. La mayoría de las grandes empresas tienen ya esta necesidad resuelta, y sólo necesitan desarrollos parciales de alguna área en concreto. La concentración del mercado, con grandes proveedores de ERP que han adquirido fabricantes de soluciones de BI, y las ofrecerán integradas en sus soluciones, también contribuirá a ello.
Pablo González Dávila. Gerente. Delaware