Los datos son un recurso muy importante
Éstas son precisamente algunas de las preguntas que pueden responderse con precisión con la Inteligencia de Negocio. Cada respuesta influye en tus resultados. Los hechos y las cifras son especialmente importantes para el desarrollo de la empresa en la transformación digital. En este contexto, los KPI (Key Performance Indicators) tradicionales no son los únicos que ayudan a los gestores a entender los costes y las ventas.
Los datos que se generan en la empresa diariamente nos aportan un conocimiento preciso y al momento sobre los recursos y los procesos que se utilizan en la empresa. Por desgracia, estos datos raramente son aún recogidos y analizados. Los datos son un recurso, como lo son el tiempo y las materias primas, que toda empresa debe utilizan amplia y eficientemente.
La Inteligencia de Negocio hace una gestión de datos inteligente
Una forma de convertir los datos en información valiosa es la Inteligencia de Negocio (BI). Los sistemas inteligentes de análisis capturan, agregan y representan información que es decisiva para el éxito del negocio.
Sus informes ayudan a los gestores a estar mejor informados y, por tanto, a tomar mejores decisiones. Las grandes empresas llevan ya tiempo utilizando estos sistemas. A estas grandes escalas, los sistemas BI utilizan el sistema ERP (Enterprise Resource Planning) de la empresa, en el que se recogen todas las cifras claves para la empresa.
En muchas PYMEs aún se utilizan hojas Excel como sistema de gestión de información para recoger y analizar los KPI. Mucha gente trabaja con ellas, y son una ayuda, pero no te pueden llevar muy lejos, porque no son inteligentes, ni rápidas ni lo bastante seguras. Cada gestor actualiza la tabla de una forma diferente y la entrada manual de datos es proclive a los errores. Más aún, este tipo de gestión de datos lleva mucho tiempo en la evaluación y análisis. La cantidad de datos que se pueden recoger así son además limitados.
En la actualidad existen muchos sistemas de BI que pueden entenderse, integrarse y utilizarse, incluso si no eres informático. Existen servicios basados en la nube que automáticamente capturan, enlazan y presentan los KPI relevantes, que utilizan los sistemas existentes y que presentan los resultados en un panel de control personalizado. Estos servicios simplifican el arranque porque reducen los costes y la complejidad y ayudan a crear valor más rápidamente.
Una mejor planificación e implementación con recursos BI
Por ejemplo, un panadero puede utilizar la información proveniente de una herramienta BI para planificar un uso de recursos más eficiente, mejorar su comprensión de la demanda y proporcionar un mejor servicio, incluyendo ajustarse a la temporada. Podría anticipar cuándo sus clientes van a empezar a demandar torrijas y cuántas van a demandar. Analizando datos de periodos de tiempo largos, puede optimizar los recursos humanos y contratar a más gente en los momentos más activos. También las acciones de marketing pueden medirse y evaluarse mejor con un análisis BI preciso.
Más términos técnicos de Inteligencia de Negocio (BI)
Estadísticas de negocio (Business analytics):
Esta expresión se centra en los aspectos del desarrollo futuro:
- Diagnosis (análisis descriptivo): ¿Por qué algo ha ocurrido?;
- Diagnóstico (análisis predictivo): ¿Qué ha ocurrido?; y
- Prescripción (análisis prescriptivo): ¿Qué hay que hacer?
Se trata de elementos básicos en la Inteligencia de Negocio actual. También recibe el nombre de Analítica Avanzada.
Almacenamiento de datos (Data warehouse):
Se trata de un prerrequisito técnico para la Inteligencia de Negocio. Consiste en una base de datos transaccional que recoge, almacena y procesa datos que vienen de diferentes fuentes y que los hace disponibles a efectos de análisis. Es la base de cada solución de Inteligencia de Negocio.
Captura de datos (Data mining):
Una forma de análisis de datos basado en IT que utiliza algoritmos y métidos estadísticos y matemáticos para descubrir relaciones, patrones y tendencias en colecciones de datos. Para ello se utilizan la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
Desarrollo y estrategia corporativos basados en datos
La Inteligencia de Negocio proporciona más conocimiento al negocio. Aporta datos muy valiosos para el desarrollo de productos y la planificación corporativa. La analítica hace posible la evaluación de escenarios futuros. Por ejemplo, el análisis predictivo permite que los ciclos de mantenimiento se registren y se efectúen por adelantado. Los sistemas de alerta temprana ponen de manifiesto tendencias críticas, permitiendo que los gestores reaccionen de forma más rápida.
Si quieres sacarle partido a estos sistemas para el desarrollo de tu empresa, vas a necesitar algo de tiempo y alguien que desarrolle y mantenga el proyecto, porque la gestión de datos es un proceso, no un trabajo de una vez.
Tres pasos para introducir un sistema de Inteligencia de Negocio
¿Qué se necesita para comenzar a poner en marcha un sistema de gestión de datos?
- Análisis de los procesos de negocio: ¿De qué KPI disponemos y cuáles necesitamos?
La calidad de los datos iniciales es decisiva en el resultado final de la Inteligencia de Negocio. El primer paso es hacer un inventario de todos los datos que se recogen sistemáticamente, de su tipo y de su fuente. No se trata de utilizar todos los datos disponibles, sino de aquellos que sean estratégicamente relevantes. Puede tratarse también de datos que provengan de fuentes externas o datos que aún no están siendo procesados por la propia empresa.
- Crear un análisis de requisitos: ¿Dónde están los datos? ¿Cómo podemos conectarlos? ¿A qué preguntas tenemos que responder?
Para el análisis, todas las áreas de la empresa tienen que definir sus expectativas, qué preguntas quieren ver respondidas a través de la Inteligencia de Negocio y qué análisis e informes necesita. Este análisis sirve para detectar la existencia de silos de datos, qué enlaces entre departamentos se necesitan y qué interfaces hay que establecer.
- Análisis de coste-beneficio para decidirse por un sistema: ¿Cuál es el que cumple nuestros requisitos?
Como ocurre con cualquier decisión de compra, hay que saber qué es lo que se necesita. Por un lado, son necesarios los requisitos funcionales como los análisis ad-hoc y en tiempo real, que puedan hacerse investigaciones a medida (self-service BI), que los paneles de control se ajusten a diferentes tipos de usuario y la capacidad de escalar al mismo ritmo que los datos, los interfaces y las necesidades de análisis. Por otro lado, hay requisitos de gobernanza y de seguridad, de soporte y de presupuesto. Recomendamos acudir a una presentación del proveedor y a pruebas para decidirse por el producto correcto.
Proveedores de Inteligencia de Negocio: Desde los grandes y fuertes hasta los pequeños y flexibles
Incluso las start-ups en sus primeras fases pueden utilizar la Inteligencia de Negocio para mostrar, monitorizar y gestionar sus procesos y KPI. No hay ninguna empresa que sea tan pequeña como para que no pueda sacarle partido. Aunque sí que existen soluciones demasiado grandes, cada vez se da menos este caso. Los mayores proveedores, como IBM, Microsoft, SAP y Oracle ofrecen también soluciones a pequeñas escala que funcionan bien en empresas de 20, 50 ó 100 empleados.
Existen actualmente muchos pequeños proveedores de soluciones de Inteligencia de Negocio, como MicroStrategy y Tableau Software, así como proveedores open source, incluyendo BIRT Qlik, Knime y Knowage. En este caso el software no cuesta dinero, pero orientarse con él y ponerlo en marcha lleva tiempo. Existe incluso un paquete de iniciación gratuito de Microsoft.
Empieza despacio, pero seguro
La inteligencia de negocio no está disponible como una solución plug-and-play. Cambiar del mundo de Excel al mundo de los informes analíticos implica cambiar tu forma de trabajar. Para no incumplir tus expectativas, es mejor avanzar en fases. En otras palabras, no integres abarcarlo todo de una vez, sino empieza a añadir complejidad gradualmente.
Como primer paso, en lugar de utilizar hojas de Excel, utiliza informes gráficos interactivos que pueden ayudar a los usuarios a acostumbrarse a las nuevas posibilidades. Es también importante formar a los empleados desde el primer momento. El que estén formados en un primer momento es muy importante para que su implantación sea buena.
Comprueba, ajusta y expande de forma regular
La digitalización es siempre un proceso en marcha. Todos los días se producen en la empresa nuevos datos que hay que capturar. Aparecen nuevos recursos para utilizarlos. Con el paso del tiempo se plantean nuevas preguntas que sólo pueden tener respuesta utilizando nuevas fórmulas y nuevas conexiones. Todo se desarrolla más y más, lo que implica que la Inteligencia de Negocio debe ser continuamente mantenida y expandida. Hay tres preguntas muy sencillas que pueden ayudar en este proceso: ¿Hay nuevos recursos importantes para el negocio? ¿Hay nuevas preguntas? ¿Hay nuevos interfaces?
Cómo los datos son un recurso que cambia a las empresas
La inversión en Inteligencia de Negocio es, y seguirá siendo, considerable. Si no en términos de presupuesto, sí en términos de esfuerzo, porque el camino desde la idea a la puesta en marcha lleva mucho trabajo. Pero una vez que te des cuenta de lo importante que los datos somo como recurso para el éxito de la empresa, es más fácil darse cuenta de las oportunidades y usar la tecnología de forma sensata. No se trata sólo de números, o de gráficos, sino que tenemos que pensar por nosotros mismos y ver lo que los datos nos dicen desde un punto de vista crítico.
La Inteligencia de Negocio se convierte en un tema cultural. Los datos no son los que van a dar resultados por sí mismos. Son las preguntas que nos hacemos las que convierten nuestros análisis en hallazgos interesantes. Todo el mundo que lo desee va a hacer un trabajo estratégico orientado por los datos, ya sea un panadero, enfermero o fontanero.