Unidad 5- Software de inteligencia de negocios

Competencia a desarrollar:

Identificar los conceptos de inteligencia de negocios.

Objetivo:

Reconocer las herramientas que se utilizan en la inteligencia de negocios que sirven para soportar el proceso de toma de decisiones, y que sirven para proceso de análisis de la información contenida en base de datos.

Definición personal de Business Intelligence

Son herramientas y aplicaciones que ayudan a la toma de decisiones permiten el acceso interactivo, análisis y manipulación de información corporativa, identifican problemas y oportunidades de negocio.

Herramientas del B.I.

Las herramientas de inteligencia de negocio son aplicaciones digitales diseñadas para colaborar con el Business Intelligence durante el análisis y la presentación de datos.

La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) permite a las compañías contar con la información adecuada para una mejor toma de decisiones.  Las compañías que implementan el B.I. logran sacar mayor provecho de las situaciones de crisis gracias a la posibilidad de contar con un análisis de mercado más acertado debido a que los datos pesados son transformados en importantes estrategias corporativas.

Actualmente, las herramientas de B.I. disponibles en el mercado son incontables, pero estas 20 no pueden pasar desapercibidas:

1. Microsoft Dynamics NAV: especial para pequeñas y medianas empresas que buscan mejorar su competitividad.

2. Microsoft Dynamics CRM: efectiva para la administración de clientes.

3. Oracle Business Intelligence: una de las más completas en el mercado ya que cuenta con paneles interactivos, análisis predictivos en tiempo real, entre otros.

4. Ultimus: un entorno integrado que permite compartir información entre aplicaciones.

5. Office SharePoint Server: facilita el acceso a la información en cualquier momento y lugar.

6. QlikView: mantiene las bases de datos al alcance de una manera sin precedentes.

7. Microsoft Performance Point Server: permite supervisar, alinear y hacer un plan de negocio.

8. Microsoft SQL Server: adecuada para realizar un análisis panorámico de la empresa y tomar las mejores decisiones.

9. JetReports: especial para crear informes ERP.

10. Eclipse BIRT Project: genera informes para aplicaciones web de código abierto.

Las compañías han descubierto la necesidad de usar sus datos para apoyar la toma de decisiones, realizar una optimización de procesos y realizar reportes operacionales. Los vendedores de tecnología de Business Intelligence han construidos nichos de software para implementar cada nuevo patrón de aplicaciones que las compañías inventan. Estos patrones de aplicación resultan en productos de software centrados exclusivamente en cinco estilos de Business Intelligence tales como:

Reporte empresarial. Los reportes escritos son usados para generar reportes estáticos altamente formateados destinados para ampliar su distribución con mucha gente.

Cubos de análisis. Los cubos basados en herramientas de B.I. son usados para proveer capacidades analíticas a los administradores de negocios.

Vistas Ad Hoc Query y análisis. Herramientas OLAP relacionales son usadas para permitir a los expertos visualizar la base de datos y ver cualquier respuesta y convertirla en información transaccional de bajo nivel.

Data mining y análisis estadísticos. Son herramientas usadas para desempeñar modelado predictivo o para descubrir la relación causa efecto entre dos métricas.

Entrega de reportes y alertas. Los motores de distribución de reportes son usados para enviar reportes completos o avisos a un gran número de usuarios, dichos reportes se basan en suscripciones, calendarios, etc.

Ejemplos:

HSBC, la seguridad en las finanzas como parte esencial

Esta organización bancaria que ofrece servicios financieros a nivel mundial ha elegido a Microsoft Dynamics 365 para transformar digitalmente su relación con el cliente. La utilización de la plataforma en la nube le permite ofrecer un servicio de atención al cliente a la altura de sus 37 millones de clientes repartidos entre 70 países. Con los datos en la nube y una solución global en la gestión, HSBC puede reducir los procesos manuales y garantizar un tratamiento seguro de los datos para tener controlado el flujo de sus relaciones con los clientes.

Dolce & Gabbanna, control de productos de principio a fin

La firma de moda Dolce & Gabbana confió en Microsoft Dynamics 365 por sus posibilidades de escalabilidad y flexibilidad, además de por la confianza que transmite la compañía. La marca está presente en todas las fases de la industria de la moda desde la selección de materias primas hasta la comercialización. Dynamics 365 le proporciona una solución global con la que obtener una visión completa de sus clientes y controlar las fases del proceso, donde es muy importante poder consultar la disponibilidad de productos dependiendo del área geográfica. Con esta herramienta, la planificación de la producción y la distribución son más efectivas, y redundan en un mejor servicio a sus clientes.

FedEx, paquetes controlados y la posibilidad de ofrecer nuevos servicios

No es raro que un gigante de la logística como FedEx, que fue pionero en el seguimiento y monitorización en tiempo real de los paquetes, cuente con una herramienta como Dynamics 365 para gestionar sus procesos de trabajo. En la actualidad, FedEx opera en 220 países, donde refleja su compromiso con el trabajo moderno y colaborativo. Además de Microsoft Dynamics 365, se sirve de la integración de la plataforma de nube Azure para potenciar la calidad de sus servicios y plantear nuevas soluciones. De hecho, estas innovaciones se plasmaron en el servicio de entrega en el mismo día (FedEx SameDay).

Sistemas de Soporte de Decisión

Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.

En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas... etc

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión. Estas son algunas de sus características principales:

Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.

No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática.

Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información (vease ánalisis OLTP-OLAP).

Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.

Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.

Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.

Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones

Sistemas de información gerencial (MIS)

Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), también llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.

Sistemas de información ejecutiva (EIS).

Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)

Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.

Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)

Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

Si no está familiarizado con el concepto de Sistema de Soporte a Decisiones, puede resultarle útil, además, examinar las siguientes definiciones:

Cuadro de Mando Integral

Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Datawarehouse

Datamart

Datamining

Classora

   

 Ejemplos:

Sistemas expertos basados en inteligencia artificial

Apple

El producto de inteligencia artificial más conocido de Apple es Siri, su asistente personal virtual, incluido en los iPhone y los últimos iPad.Siri utiliza herramientas de reconocimiento de voz y de procesamiento del lenguaje natural para responder a las preguntas de los usuarios, hacer recomendaciones o realizar diferentes acciones a petición de los usuarios.

Para Apple, el futuro está en la interacción con los objetos, pero no solo con los móviles o tablets, como hace Siri actualmente, sino con todo en general: coches, televisores, electrodomésticos… Incluso con el ordenador y con cualquier objeto, máquina o robot conectado al Internet de las cosas en los hogares inteligentes del futuro.

Facebook lleva años trabajando en inteligencia artificial. En 2010, introdujo el reconocimiento facial en su red social, una herramienta que identifica a las personas que aparecen en las imágenes publicadas y sugiere su etiquetado.

En 2013, su CEO Mark Zuckerberg anunció la creación de un laboratorio de investigación en IA y la contratación de Yann LeCun, experto en la rama de la IA conocida como aprendizaje profundo. Entre los desarrollos más recientes de la compañía están:

Facebook App: La aplicación de Facebook para iOS utiliza la IA y las redes neuronales para describir el contenido de las imágenes a los usuarios ciegos.

Mapas: Al parecer Facebook está utilizando la IA para crear mapas detallados de la densidad de población y el acceso a Internet en todo el mundo, como parte de su proyecto para llevar Internet a las zonas que en la actualidad todavía no tienen acceso a la red. La compañía ha analizado ya 20 países y 21,6 millones de kilómetros, generando cerca de 350 TB de datos.

Herramienta de personalización: Facebook está trabajando también en una herramienta de aprendizaje profundo que averigüe qué es importante para cada uno de sus usuarios con el fin de poder ofrecerles una experiencia más personalizada.

Cooperativa lechera

En una cooperativa láctea de origen gallego, cuyos productos se publicitan en TV a nivel nacional, se habían desatado las alarmas debido a las grandes desviaciones económicas existentes, cada año, entre los parámetros estimados en enero y los resultados analizados doce meses más tarde.

Finalmente, para resolver el problema y potenciar al máximo sus sistemas informáticos tradicionales, la cooperativa decidió implantar un cuadro de mando integral (Balanced Scorecard) y realizar un seguimiento minucioso de sus objetivos estratégicos. Tras ocho meses desde la puesta en producción del sistema, consiguieron encontrar el origen de las desviaciones y tomar las acciones oportunas para enderezar la trayectoria operativa de la empresa.

Para los minoristas, un almacén de datos o data Warehouse puede ayudar a identificar las características demográficas de los clientes, identificar los patrones de compra y mejorar las respuestas de correo directo.

Para los bancos, puede ayudar en la detección de fraude de tarjetas de crédito, ayudar a identificar a los clientes más rentables, y poner de relieve los clientes más fieles.

Las empresas de telecomunicaciones la utilizan para predecir qué clientes tienen más probabilidades de cambiar de compañía y luego aplicarles incentivos especiales para quedarse.

Las compañías de seguros la utilizan para el análisis de las reclamaciones para ver qué procedimientos se reivindican y para identificar patrones de los clientes de riesgo.

Los fabricantes pueden utilizarla para comparar los costos de cada una de sus líneas de productos en los últimos años, a determinar qué factores producen incrementos y ver qué efecto tuvieron estos aumentos en los márgenes globales.

Indicadores de control de rendimiento (KPI)

El término KPI (Indicadores clave de desempeño) es uno de los conceptos que más se escuchan al planificar estrategias, diseños o implantación de campañas. En primer lugar, es importante conocer que este fundamento se puede utilizar para actividades online y las tradicionales off line, como también en el social media.

La sigla KPI se obtiene de la traducción del término “Key Performance Indicators”, que traducido al español significaría “indicadores claves de desempeño”. En síntesis, este concepto hace referencia a todas las variables, factores o unidades de medida, entre otras cosas, que puedan servir para armar la estrategia de cada empresa. Al tener esta importancia, es normal que influye directamente en el denominado “Core Business”.

Estos conceptos están asociados directamente a la marcación y planificación que se realiza anualmente. A través de estos datos, se puede hacer un seguimiento o control de la salud que tiene el modelo de negocio que se eligió.

Al hablar de KPI, se hace referencia a términos medibles y cuantificables con los que se puede determinar numéricamente una variable. Algunos de los ejemplos son los gastos, ingresos y números de visitas que son importantes para conocer el cumplimiento, o no, de los objetivos puestos en cada temporada.

Al armar un KPI, se debe tener en cuenta algunos requisitos fundamentales. En primer lugar, debe ser medible a través de alguna moneda u objeto. Lo que sea, pero debe poder medirse. Lo mismo ocurre al materializarse. Debe ser cuantificable en su categoría.

A lo anterior se suma que debe ser periódico o temporal para que pueda ser controlado o analizado en un periodo de tiempo determinado y debe estar dirigido a un área sola. Ejemplo: debe hablar solo de un aspecto, como lo puede ser la parte de ingresos. Por último, tiene que ser relevante en el negocio. Y en caso de mostrar resultados negativos, se debe actuar rápidamente.

Al observar la práctica, es muy común que esta información sea utilizada en exceso. Por esta razón, suele ocurrir que el rendimiento es analizado por cualquier tipo de datos obtenidos. Para evitar esto, hay que utilizar solamente lo que se necesita y lo más importante para cada negocio. Una vez obtenido esto, hay que focalizar y potenciar estos indicadores de rendimiento.

El objetivo de utilizar esta técnica es tener un control del rendimiento de cada empresa. De esta forma se evalúa el trabajo y las mejoras que existieron. Para esto, hay que tener en claro tres factores:

Informes que sean claros, para que puedan demostrar cada acción. De esta forma, los clientes entenderán el informe sin necesidad de ayuda.

Control y análisis profundo del seguimiento que se hizo en el trabajo. Tener los datos exactos de la actividad que se realiza mejora el resultado final de estas estadísticas. Aquí se obtiene la valoración exacta de lo que se hizo.

Aprender a diario y mejorar lo máximo posible. A través de los KPI se obtiene realmente lo importante para cada empresa. A diario se aprende sobre lo bueno de cada negocio y las acciones que hay continuar porque generan buenos resultados.

Ejemplos:

Número de clientes fidelizados este indicador te ayudará a conocer cuántos clientes han repetido su compra y la lealtad que existe hacia tu e-commerce.

Dos de los indicadores más importantes son el CAC (el coste de adquisición de un cliente) y el CLV (Customer Lifetime Value) que los analizarás de forma conjunta. Por un lado, el CAC te indicará cuál es la media del gasto que te supone adquirir un nuevo cliente. Por otro, el CLV te ayudará a preveer el valor medio que supone un cliente para tu empresa mientras adquiera tus productos. Debes recordar siempre que el CLV debe ser más alto que el CAC, ya que, sino estarás realizando un gasto elevado en adquirir nuevos clientes, que luego no te reportan los beneficios que necesitas y tu negocio no será rentable.

Tráfico de la web (orgánico y de pago), este será uno de tus indicadores base, podrás conocer el volumen de visitas de tu web.

Número de visitantes únicos, este indicador te dirá el número de dispositivos que han visitado tu web, sin importar las veces que hayan repetido la entrada.

Tráfico a través de Redes Sociales, mediante esta métrica podrás conocer los visitantes que han llegado a tu web mediante alguna red social y de este modo podrás valorar el impacto que están generando las campañas o los contenidos que estás compartiendo a través de tus perfiles.

Tráfico móvil, tráfico de tablets, tráfico de escritorio y tráfico de wearables estos KPIs te ayudarán a conocer qué cantidad de visitas recibes desde cada uno de los dispositivos. Conociendo esto, podrás, por ejemplo, realizar diferentes campañas enfocadas a determinados dispositivos.

La empresa Coca Cola ocupa actualmente 180.445 pies cuadrados (55.000 metros cuadrados) globales de espacio, en sus siete localidades, brindando soporte a alrededor de 2.500 empleados, a un costo anual total de $ 23,8 millones (€ 18 millones). Coca Cola desafió a Cushman & Wakefield a recopilar y consolidar la información sobre propiedades y cartera globales en una base de datos coherente a nivel mundial, identificar oportunidades para mejorar el desempeño financiero y la eficiencia del espacio y, cuando sea posible, identificar oportunidades de mercado para la generación de capital.

La Solución

Paso 1: Cotejar la calidad del examen y consolidar la información global de propiedades en una base de datos central, accesible y sustentable, proporcionando orientación sobre Indicadores Clave del Desempeño y la gestión de informes sobre datos de la cartera.

Paso 2: Analizar la propiedad actual de acuerdo con la cartera y el rendimiento de mercado para identificar oportunidades de optimización financiera y del espacio.

Paso 3: Trabajar con los administradores locales del país para entender cada oportunidad en el contexto de normas globales uniformes y la relevancia cultural local. Identificar una entrega adecuada, programa de implementación y el cronograma para la realización de las oportunidades. El trabajo incluía la traducción del Código de costos IPD, por primera vez en ruso.