Una organización genera datos diariamente en una cantidad y variedad abrumadora. Sin embargo, estos datos no le son útiles para identificar problemas y tomar mejores decisiones, si no se convierten en información. Y para hacer esto de una manera eficiente se necesitan métodos y herramientas tecnológicas, las cuales en la literatura actual se relacionan con tres conceptos muy populares: la inteligencia de negocios (BI), el análisis de negocios (BA) y el análisis de datos. Las tres soluciones de gestión de datos son utilizadas para comprender mejor los datos históricos y actuales de una organización, así como para crear información que le facilite tomar decisiones, pero no son iguales. Existen importantes diferentes entre estos conceptos, y en este documento se hará una comparación entre ellos para entender cuál es su alcance y propósito.
Preliminares: ¿qué relación existe entre este tema y la gestión organizacional?
El éxito en los negocios se da porque los tomadores de decisiones en las organizaciones tienen disponible información que les permite conocer las respuestas a las principales interrogantes del negocio, y así poder planear, hacer, verificar y actuar en consecuencia, siguiendo las buenas prácticas de la gestión empresarial.
Recordar que la gestión involucra actividades de planificación donde se establecen objetivos que representan acciones a realizar para obtener resultados, así como de monitoreo y control para asegurar que estas acciones se lleven a cabo, los objetivos se logren y los resultados se alcancen.
Recordar además que cada vez es más imperante qué se analice a una organización con un enfoque de sistemas, lo que implica que se deba considerar que cada proceso de la organización es un elemento que tiene interacción con los demás, por lo que debe haber coordinación entre ellos para obtener una sinergia, que es la suma de todos los resultados obtenidos por las actividades realizadas en cada proceso. Esta sinergia entre procesos y actividades es lo que va a permitir que se cumplan los objetivos, y llevarán a la organización hacia los niveles establecidos en su planificación estratégica.
Por ejemplo, el proceso de producción no puede funcionar sin tener interacción con el proceso de compras porque es necesario que le suministre insumos, materia prima, etc. El proceso de ventas necesita conocer cuáles son los productos que se están fabricando o comprando para poder establecer estrategias de ventas hacia ese tipo de producto. El proceso de marketing necesita conocer cuáles productos se están fabricando o comprando, y el stock que se va a tener en determinado tiempo, para poder ofrecer y armar las campañas necesarias para poder vender esos productos.
Pero no sólo es necesario la coordinación entre actividades de estos procesos clave, sino que los tomadores de decisiones deben conocer cómo se están llevando a cabo las gestiones individuales de cada uno, y además necesitan saber cuál es el cliente objetivo, conocer cuál es su perfil y hábitos de consumo, los productos o servicios se están requiriendo, cómo son las relaciones con estos clientes, etc. Y no sólo eso, sino que también es necesario que la empresa conozca cómo son las relaciones con los proveedores, con los entes reguladores, con la competencia, etcétera.
Entonces la suma de toda esta información es lo que le va a permitir a los gerentes tomar decisiones y emprender acciones hacia los objetivos establecidos en la planificación estratégica. La buena noticia es que en la actualidad el avance tecnológico ha puesto herramientas en la mano de estos tomadores de decisiones, lo que ha popularizado el tema de la Inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés, Business inteligence), el análisis de negocios (BA en inglés, o Business Analysis) y análisis de datos (data analysis), cuyas diferencias conceptuales son sutiles, por lo que frecuentemente se usan indistintamente, pero no son sinónimos.
¿Qué es el Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios?
El BI es una disciplina que se orienta a la recolección, almacenamiento y análisis de los datos que se generan durante las operaciones del negocio mientras se tienen interacciones entre las personas que laboran dentro de la empresa, y con el cliente, proveedores y otros entes externos, a través de las transacciones realizadas o el contacto que se tiene presencialmente o por Internet.
Todas estas interacciones representan datos dentro de la organización, y esos datos pasan por un proceso de transformación para convertirse en información contextualizada, al proporcionar métricas de desempeño integrales y sus puntos de referencia y asi entender cuando las metas se cumplen o no, con lo cual se puede, de manera rápida, identificar patrones, tendencias y otros comportamientos, y así con esta información se pueda tomar decisiones adecuadas orientadas a mejorar cualquier aspecto del negocio: permite conocer cómo se están realizando las actividades en cada proceso en específico, si se están realizándose de manera adecuada lo qué se hizo para ello, o si no están lográndose los resultados esperados lo qué se hizo o no se hizo para que se haya afectado dicho resultado. Así pues, este conocimiento del negocio que se obtiene con el uso del BI permite a la organización entender por qué suceden las cosas.
El BI como disciplina se combina con otros conceptos como el análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, temas de infraestructura, y las buenas prácticas recomendadas para el caso de estudio, para lograr una verdadera herramienta de apoyo en el proceso de toma decisiones basadas en datos, puesto que se logra una visión integral de la organización y impulso al cambio.
Sin embargo, es importante considerar que esta es una definición moderna del BI, y que incluso se considera una palabra de moda. No obstante el concepto surgió originalmente en la década de los sesenta, cuando era entendido como un sistema de intercambio de información entre organizaciones, y posteriormente en los años 80 se desarrolló junto con modelos informáticos para la toma de decisiones, hasta convertirse en soluciones modernas y flexibles de autoservicio, que han permitido tener usuarios empoderados con información en tiempo real.
¿Qué es el análisis de negocios?
Como se comentó anteriormente, el BI se ha manejado en las organizaciones ya desde hace mucho tiempo, principalmente en formato de reportes estáticos, teles como los reportes contables, informes sobre ventas, compras, etc., pero también se han implementado a través del uso de Indicadores Clave de Desempeño (KPI, por sus siglas en inglés), siguiendo diversas metodologías empresariales que proponen implementar paneles de visualización o tableros de control (Dashboards) para dar seguimiento a información histórica de los KPI y su evolución en el tiempo, haciendo uso de la estadística descriptiva.
No obstante, la disciplina se ha integrado con otras metodologías y con la estadística predictiva, para no sólo conocer el pasado y presente con la medición de los KPI, sino tambien se desea conocer el futuro de los indicadores, lo cual es posible al determinar probabilidades de ocurrencia de eventos (ejemplo: hacer proyecciones de venta, demanda o anticipar comportamientos de clientes).
Así surge el análisis de negocios (BA), el cual es un concepto que si se busca en la literatura ese puede encontrar relacionado a otros temas, tales como el diagnóstico organizacional y de procesos, muy usado alrededor de la ingeniería industrial y del software. En esta última disciplina incluso, en las empresas de desarrollo de software se acostumbra a tener un puesto de trabajo que se dedica exclusivamente a esta actividad, cuya misión es recoger las necesidades de los usuarios (requerimientos o requisitos) y aglutinarlos en un documento de especificación de requisitos que utilizan los desarrolladores para crear los sistemas ol software que el cliente necesita.
Sin embargo, cuando el concepto se relaciona al tema de la inteligencia de negocios, el análisis de negocios (BA) se refiere a la práctica de usar los datos para anticipar tendencias y resultados. En este concepto se parte de los datos que se generan a través de herramientas de minería de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático (machine learning) para determinar la probabilidad qué ocurran ciertos hechos o se obtengan determinados resultados en el futuro.
La principal diferencia entre BI y BA son las preguntas que ambos responden (ver tabla 1).
Tabla 1. Comparación entre dos conceptos: Business Intelligence y Business Analysis
Para ilustrar las diferencias, hay que imaginar ser el administrador de una empresa produce y vende ropa y accesorios para mascotas a través de una tienda en línea, el BI le podría proporcionar informes útiles del pasado y del estado actual del negocio. Con estos reportes se podría encontrar por ejemplo, que las ventas de los trajes de lentejuela para perritos han aumentado significativamente en México en el último mes. Y con esta información se podría tomar la decisión de emitir una orden de producción adicional de este traje de lentejuelas para satisfacer la demanda no pronosticada.
Por otro lado, al utilizar el BA el administrador se haría la pregunta: ¿por qué aumentaron las ventas? Y para responderla se tendria qué extraer los datos de la página web de la empresa para identificar desde donde se redireccionan los usuarios, encontrando por ejemplo que la mayoría del tráfico proviene de una publicación de un “influencer” de moda de este país qué había hecho una publicación en sus redes sociales de su perrito usando el traje de lentejuelas y mencionaba la empresa. Como tomador de decisiones esta información motiva a enviarle otros productos de cortesía a dicho influencer y a hacer lo mismo con otro tipo de personajes similares en el país y en el extranjero. Además, se consideran estos hechos para hacer el pronóstico de producción del período siguiente y no sólo el histórico, para con ello emitir las órdenes de producción que permitan atender la demanda probable si los influencers hicieran las publicaciones esperadas.
¿Y el análisis de datos?
Por su parte, el concepto de análisis de datos en la literatura es incluso más amplio qué el BA. Esto es porque se utiliza en todas las disciplinas y ámbitos en diferentes negocios, ciencias y dominios de las ciencias sociales. Y cuando se relaciona con el tema de inteligencia de negocios, frecuentemente se confunde con el BA, ya que la diferencia entre ambos conceptos es sutil, porque también se refiere a la utilización de grandes cantidades de datos para encontrar tendencias y resolver problemas. No obstante, el análisis de datos se concentra en el tema técnico del manejo de los datos, como la extracción, limpieza y transformación de estos en información, así como en la construcción de sistemas para gestionar dichos datos. Algunas diferencias se pueden apreciar en la tabla 2.
Tabla 1. Comparación entre dos conceptos: Business Intelligence y Business Analysis
Volviendo al ejemplo de la empresa que produce y vende ropa y accesorios para mascotas, se puede encontrar la aplicación de ambos conceptos como se explica a continuación.
Un analista de datos descargaria las bases de datos que se generan en la página web donde se venden los productos, los limpiaria y transformaría usando alguna herramienta para obtener información que le permitiera identificar tendencias en el tráfico de usuarios de su página, conocer la manera en que interactúan haciendo clic en cada página, analizar la demografía de los visitantes, etc. Mientras que el analista de negocios se ocuparía más de las aplicaciones prácticas de estos datos y de cómo le pudieran ayudar a tomar decisiones para la mejora, como actualizar el sitio web para mantener el espacio atractivo donde haya más tráfico, comprar anuncios en páginas que el usuario visita y colocarlas donde hace más clics, crear nuevos productos adecuados al tipo de cliente, etc.
Para hacer este trabajo técnico, el analista de datos puede hacer uso de diferentes herramientas tecnológicas, desde simples hojas de cálculo hasta cualquier aplicación donde la intención es descubrir tendencias, identificar anomalías o hacer mediciones, tales como la herramienta de acceso abierto R, e incluso presentar una visualización del comportamiento de los datos en tiempo real como PowerBI.
Reflexiones finales
El BI puede mirarse en la actualidad desde dos enfoques: 1) tecnológico, que es con el que más se asocia, pensando que estos procesos sólo son operados por el área de sistemas de las organizaciones, aunque actualmente se tienen disponibles aplicaciones muy intuitivas para cualquier usuario; y 2) analítico, siendo este último el más representativo del concepto, ya que se requiere que haya un conocimiento del funcionamiento de la organización, y de distintas metodologías analíticas, para poder entender los resultados y poder darle contexto a los datos para convertirlos en información, y esa información convertirla en conocimiento del negocio.
En este proceso de transformación de datos en información, se pueden identificar cinco fases, que se ilustran en la Figura 1.
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Figura 1. La inteligencia de negocios en etapas
El primer paso en el BI es la identificación de los datos a utilizar, los cuales están almacenados o son recolectados en distintos sistemas de las empresas, como como son los ERP (Enterprise Resource Planning) donde se registran todas sus transacciones, los CRM (Customer Relationship Management) que son sistemas de relacionamiento con el cliente, bases de datos de distintos formatos como en Excel e inclusive la propia web donde se manejan las redes sociales u otros sitios, etcétera.
En la segunda etapa está el proceso de extracción y almacenamiento de datos, que se refiere a la capacidad tecnológica que se requiere para procesar los datos, independientemente del formato que tengan, actividad que puede ser desarrollada por un especialista en sistemas a quien se le puede solicitar la generación de ciertas tablas de datos, ya que los datos descargados directamente de donde estén almacenados (ERP, CRM, sitio web, etc.) pueden estar en formato de bases de datos, de redes sociales, video, texto, etc., y deberán ser reprocesados en tablas que permita su manejo. O en su defecto, este trabajo de limpieza puede ser desarrollado por un usuario habilitado en temas tecnológicos, puesto que toda herramienta actual de BI tiene la capacidad de transformar y almacenar, generalmente en bases de datos, todo este tipo de formatos para poder trabajar con ellos.
Es importante mencionar que en la actualidad, dada las nuevas capacidades tecnológicas asociados a la generación y manejo de datos masivos, surge el concepto de Big Data que se relaciona con el volumen, velocidad de generación y variedad de datos a extraer y almacenar, pero es el Business Intelligence el encargado de procesar y mostrar esa información para que un tomador de decisiones emprenda acciones.
La tercera etapa en el BI se refiere al procesamiento y transformación de los datos crudos en las medidas o KPI, que se han identificado, obteniendo así información que permita entender el pasado y presente del negocio.
Así pues, una vez que los datos han sido procesados y transformados sigue la cuarta y última etapa tecnológica en el BI que es la visualización, cuyo propósito es lograr como producto final un reporte amigable, interactivo e intuitiv para el usuario de la información, que serán manipulados todos los días por una persona no experta en el aspecto tecnológico, sino en su área, tal como el gerente de finanzas, ventas, producción, compras, etc., quienes van a interpretar la información y tomar decisiones. En esta fase actualmente se encuentran en el mercado soluciones tecnológicas como Tableau o PowerBI de Microsoft.
Asimismo, es de relevancia mencionar que asociados al tema del procesamiento o transformación de datos aparecen otros conceptos de la ciencia de datos como el machine learning para la inteligencia artificial, así como las principales herramientas utilizadas para ello, como lo es R y Python, las cuales también permiten conectar, transformar, limpiar y construir modelos de datos que pueden ser procesados con BI para hacer la visualización e interpretación de esos datos.
Por último, en el BI no sólo es importante la transformación de los datos para que puedan convertirse en información, sino esta información sólo se obtendrá gracias a un proceso analítico donde se busque dar una contextualización y así ser conocimiento útil en la toma de decisiones. Este aspecto analítico es el quinto paso en el BI, y se refiere a establecer esquemas de información que permitan explicar los resultados de la empresa.
Conclusiones
La inteligencia de negocios es uno de los aspectos a incluir formalmente como parte de los procesos de una organización, puesto que permite que estos se gestionen adecuadamente y se orienten a la mejora continua. Esto se logra a través del uso de los datos que se originan en los distintos sistemas de información de la empresa, en los cuales se registran las transacciones que en esta se ejecutan y se almacenan para su uso posterior.
En este uso de los datos almacenados implica que en la organización se tengan especialistas en sistemas de información, o en su defecto, personas que se habiliten en herramientas tecnológicas muy intuitivas y fáciles de utilizar como PowerBI, las cuales extraen los datos de donde están almacenados, y los transforman en en visualizaciones amigables para su explotación por los tomadores de decisiones.
Se considera que este puede ser un trabajo realizado por un ingeniero industrial, dado que este es el profesionista, que no sólo es capaz de desarrollar la habilidad tecnológica del uso de la herramienta, sino que cuenta con un pensamiento holista que le permite entender las conexiones entre los diferentes procesos dentro de la organización, y por ende puede establecer indicadores clave para cada uno de ellos, facilitando así la gestión organizacional.
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