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Quedan rigurosamente prohibidas, sin la autorización escrita de los titulares del wpyright, bajo las sanciones establecidas en las leyes, la reproducción total o parcial de esta obra por cualquier medio o procedimiento. comprendidos la reprografia y el tratamiento informático. y la distribución.de ejem­plares de ella mediante alquiler o préstamo pCiblkos .

Diseño cubierca:Jordi Xícart IJustración : Grupo Sorensen

© Lujs Méndez del Río © Ediciones Gestión 2000

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Planeta DeAgostini Profesional y Formación, S.L. Barcelona, 2006

ISBN -13: 978-84-96612-10-5 ISBN- l O: 84-96612-10-4 Depósito legal: M-18232-2006 Fotocomposición: gama. si Impresión: Unigraf Impreso en España - Printed in Spain

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, In dice

El or ué de este libro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

Pró lo o .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1

A radecimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

Parte 1: Introducción al Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

Parte ll: Análisis del valor del cliente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 l . Caj a Madrid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2. Iberia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3 . La Caixa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4. Mapfre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

Parte 111: Gestión de costes basados en actividades . . . . . . . . . . . . . . 107 5. Aun_a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 6. Ejército del Aire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

Parle IV: Fidelizacióu , r etención y au tomatización d e campafias . . . 13 1 7 . .AX..A . . .. . ... . .. . .. . ...... .. ............ ... ....... 139 8. Estrella Seb'1lrOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 9. INGDirect ............. ... . ... ....... ..... ....... 151

10 . Repsol YPF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

Parte V: Gestión del riesgo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 7 ll.Bankinter ... ....... .. .. ... .... ... ..... . ......... . 175 12. Crédito y Caución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

Material protegido por derechos de autor

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El porqué de este libro

A lo largo de mi vida profesional he tenido la oportunidad de partici­par en numerosos acontecimientos en diferentes formatos (presentacio­nes, convenciones, simposios, conferencias, congresos, etc.), donde lo que se pretendía era poner en conocimiento del mercado la existencia de un determinado producto, solución o tecnología, y lo he hecho tanto en cali­dad de asistente como de organizador o ponente. En general, los que en mi opinión han tenido más éxito son aquellos en los que la propia presen­tación de la solución, tecnología, etc. , se ha complementado con casos prácticos de éxito, mostrados por la propia organización que los utiliza. Este libro emplea este enfoque entendiendo que la mejor manera de in­troducir el concepto de Business lntelligence es ser complementado con ex­periencias de éxito. Estas páginas pretenden, además de servir de intro­ducción al mundo de la Business lntelligence y del valor que aporta a la gestión empresarial, proporcionar un amplio abanico de casos prácticos de empresas españolas y de Latinoamérica con el objetivo expreso de r:omper con el cliché de que la innovación es algo que sólo se da en el nor-te de Europa y en el mundo anglos~jón. ·

En España existe un vacío editorial sobre este tema, que cada vez susci­ta más interés entre los directivos del entorno empresarial español y creo que este libro va a contribuir a llenarlo.

El lector podrá conocer de primera mano la experiencia práctica de al­gunas de las organizaciones más pioneras en la adopción de los últimos avances tecnológicos en el área de la Business lntelligence, organizaciones de distintos sectores, como Banca, Seguros, Telecomunicaciones, Trans­porte, Sector Público o Medios de Pago, que afrontan con éxito diversas ..

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10 Más alM d.el Busin.ess Intelligence

problemáticas como la gestión de costes, el análisis del valor del cliente, la gestión del riesgo, la fidelización o la gestión inteligente de la informa-. ,

ClOn.

Estas organizaciones operan en España, Andorra y México, con eleva­dos niveles de sofisticación en sus sistemas de Business Intelligence, que les permiten mejorar significativamente sus procesos de toma de decisiones críticas y logran impactos muy positivos en sus cuentas de resultados y crean valor para sus accionistas o mejoran los servicios que se prestan a los ciudadanos. Este libro recoge sus experiencias y analiza las claves de

, . su exJto. . , .

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Prólogo

Un tesoro en cada empresa

La información es uno de los activos potencialmente más valiosos en una empresa. El valor real de esa información depende de cómo es gestio­nada, del tiempo que se emplea en procesarla y traducirla en el lanza­miento de productos o servicios, y de en qué medida se utiliza eficiente­mente y es cualitativamente mejor que la de las empresas competidoras. El desarrollo contemporáneo de las tecnologfas de información ha permi­tido una sofisticación hasta ahora no conocida en la gestión de muchos procesos y sistemas dentro de las empresas. Hoy es posible conocer en tiempo real si un producto o un servicio tendrán éxito y cuál será la reac­ción de los clientes tras su lanzamiento si se gestionan adecuadamente los sistemas y las tecnologías y se interpreta correctamente la información re­cabada. La gestión eficiente de la información, la inteligencia de negocio o Business Intelligence, permite ampliar la visión estratégica, reducir el ries­go y la incertidumbre en la toma de decisiones empresariales y construir ventajas competitivas de largo plazo.

Los procesos de inteligencia de negocio han dejado de ser una cuestión abstracta o meramente teórica para convertirse en parte esencial de la gestión empresar ial. Nos permiten conocer con exactitud quiénes son nuestros clientes, dónde están, cómo son, qué pautas de comportamiento tienen, qué es lo que quieren, y proporcionan respuestas a cuestiones cla­ves como ¿quiénes son mis clientes verdaderamente rentables?, ¿qué es lo que puedo ofrecerles?, <cuál sería la forma más rentable de hacerlo?, <qué probabilidad hay de que me abandonen?, ¿cuántos pueden incrementar su cartera de pedidos? Del mismo modo, esos procesos de inteligencia de negocio nos permiten conocer el funcionamiento de nuestros procesos in­ternos y ofrecen respuestas a preguntas igualmente esenciales como

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12 Más allá del Business /ntelligence

¿cuánto me cuesta cada uno de mis productos o servicios?, ¿cuáles son ver­daderamente rentables?, ¿dónde estoy perdiendo?, ¿cuánto me cuesta conseguir cada diente?, ¿qué departamentos funcionan adecuadamente?, ¿cómo dimensionar cada uno de ellos?, ¿qué servicios puedo externalizar?

La inteligencia de negocio es fuente de innovación, está cada día más desarrollada y es accesible a todo tipo de compañías. Cualquier organi­zación está en condiciones de proveerse de los sistemas para almacenar información y analizarla para obtener conocimiento inteligente para su negocio. El conocimiento inteligente puede ser la base de ventajas compe­titivas, si se sabe cómo manejarlo y cómo aprovechar al máximo sus posi­bilidades. Cuando todas las empresas tienen similares posibilidades de ac­ceso a los recursos de capital, a la tecnología, a los estudios de mercado o a las redes de distribución, el factor clave que marca la diferencia entre unas y otras puede ser la capacidad de tomar decisiones de calidad.

Este libro trata de eso. De cómo el manejo de la información de nego­cio se puede convertir en un factor clave de la gestión empresarial, de cuá­les son las soluciones tecnológicas de que disponen las empresas para lo­grarlo y qué p lanteamientos estratégicos deben asumir. Fija con claridad los parámetros que delimitan el concepto de inteligencia de negocio o Bu­siness Intelligence, que va mucho más allá de una simple tecnología o de una nueva forma de gestión empresarial. Es un nuevo escenario para la búsqueda de la excelencia en el que las empresas marcan sus objetivos, analizan sus procedimientos, gestionan información, obtienen conoci­miento, toman decisiones y evalúan su efecto en un ciclo que nunca se de­tiene y que se renueva constantemente. Este libro trata también de cómo un grupo de compañías líderes y de organizaciones no empresariales, pero comprometidas con la eficiencia han construido sus sistemas de inte­ligencia de negocio. De cómo han diseñado estrategias muy concretas para almacenar y gestionar su información, cómo han implementado sis­temas analíticos para obtener un conocimiento inteligente de sus procesos y cómo esa inteligencia de negocio ha sido aprovechada para conseguir unos resultados muy concretos en el día a dia de su gestión. El valor prác­tico que emana de cada uno de los casos de éxito analizados en los si­guientes capítulos es incuestionable. Ver de forma aplicada el nivel de los retos a los que se han enfrentado las empresas estudiadas, las estrategias que se adoptaron, las herramientas que se implementaron, las dificulta­des que se superaron, el tipo de decisiones que se tomaron y los resultados que se obtuvieron, es la forma más eficaz de adentrarse en el mundo de la

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Prólogo 13

inteligencia de negocio y obtener respuesta clara a dos preguntas clave: ¿qué es la inteligencia de negocio? y ¿para qué sirve?

Este libro plantea de forma lúcida y profesional cuestiones clave para todos los directivos que quieran aprovechar al máximo todas las posibili­dades de la información, ese activo tan va lioso que hay en sus empresas.

SANTIAGO l ÑIG UEZ DE Ü NZOÑO

Decano Instituto de Empresa

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N'at nal pro g do por d rechos d u.JtO

Agradecimientos

Este libro representa algo más de un año de intenso trabajo de muchas personas y organizaciones. Sin su apoyo, dedicación y en muchos casos sin sus palabras de aliento, no hubiese sido posible su publicación . En primer lugar, debo agradecer a la editorial Gestión 2000 y en particular a su Di­rector general, Alexandre Amat y a su edi tora, Maria Teresa Caparrós, por brindarme la oportunidad de volcar en estas páginas la experiencia adquirida en algo más de 30 años de trabajo en el sector de las tecnologías de la información, siendo en las d istintas etapas tanto usuario como pro­veedor. En los últimos ocho años he tenido el privilegio de dirigir la ofici­na española de la compañía SAS, líder mundial en software de Business l n­telligence, donde me ha enriquecido la constante interacción con colegas, tanto en España como a nivel internacional, de una calidad profesional y humana extraordinarias. En concreto estoy en deuda con .Jim Davis, Glo­ria Miller y Allan Russell, por sus aportaciones e ideas. Si todavía no lo han hecho, les recomiendo que lean lnformalion Revolution, publicado a principios de año en EE.UU. y que sin duda será traducido al castellano en breve.

Desde luego, la existencia de este libro se debe en gran medida al es­fuerzo y la generosidad de todas las empresas y organismos usuarios de SAS que se han brindado a colaborar en este proyecto y, por supuesto, al de todos y cada uno de los profesionales que han compartido sus conoci­mientos con nosotros en entrevistas y reuniones, y que han invertido sus horas en la revisión de los relatos de cada una de las experiencias aquí plasmadas.

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16 Más allá del Business lntelligence

Auna

' Xavier de Poi; F en-an Camps; Miquel Angel Olivella; J orge Muñoz

AXA ,

Angel Marin ; Ignacio Olabarri

Bankinter ,

Al Area de Modelos y Sistemas de Riesgos

Caja Madrid

Antonio Román González; Mar ta Góngora Otegui; j osé Luis Mena Cea

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Credit Andorra

Francesc Gómez

Crédito y Caución.

Enrique Agudo Aparicio, Francisco CastrilJo Martín, Enrique Díaz de Diego, J avier Fraile Gómez, Isabel García-Rico Martín, Pavel Gómez del Castillo Recio, Carlos Jiménez Día.z, Rolf Leenhouts, Sergio Manzano , CaiVaj al, Miguel Angel Serantes Montalbán, Yolanda Sotillos González, Isidoro Unda Urzáiz.

Ejército del Aire •

Dirección de Asuntos Económicos del Ejército del Aire

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Agradecim-ientos 17

Iberia

Al equipo de la Dirección Relación Cliente de Iberia y al resto de per­sonal de Iberia que ha colaborado en hacer realidad este proyecto .

INGDIRECT

Departamento de Business /ntelligence de J co desde el Departamento de Sistemas.

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G Dire~t y su soporte técni-

Instituto Nacional de Estadística (INE) •

Al organismo en su conjunto y muy especialmente a las personas que han colaborado en hacer realidad est~ p royecto. ·

«la Caixa»

Cristina Bellido; Ignacio Moreno

La Estrella Seguros

Javier Aguirre de Carcer; Gloria Sánchez Climent; Alberto J osé Macián Villanueva

Mapfre •

Rafael de Lecea; Ricardo del Casti llo •

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18 Más al/4 del Business Intelligence

Repsol YPF

Francisco Javier Sopuerta Cabrito; Ana Isabel Zamora

Gobierno de México (Secretaría de Desarrollo Social)

Actuario Javier Suárez Morales; Ingeniero César G. Camacho Ramírez; Ingeniero Pablo Hernández García Cano

Servired (Sermepa)

Ana Nuñez; Gregorio Ruz

En esta labor, mis compañeros Ramón Gimeno y Sara Leiro de SAS Es­paña han contribuido en la coordinación y realización de todas estas en­trevistas. Cada uno de estos casos prácticos representa el afán innovador de las compañías que han participado. Son una muestra de cómo estos di­rectivos han generado nuevas oportunidades de negocio, mejorado la · toma de decisiones y fortalecido las ventajas competitivas de sus organiza­ciones, gracias a su apuesta por el Business Intelligence.

Este libro es el resultado de la dedicación y paciencia que han mostra­do todos sus participantes para transmitir la importancia del Business lnte­lligence en Jos negocios y en la administración pública. Por último, pero no · menos importante, mis agradecimientos a mi mujer Eli, por tolerar mis encierros en mi terruño cántabro para redactar estas páginas. Y cómo no, a mis hijos Bárbara y Jaime, por asumir mis ausencias con resignación (o eso espero).

A todos les doy las gracias y les dedico este libro, que espero sea de uti­lidad al lector.

Santander, 1 O de febrero de 2006

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Parte 1

Introducción al Business Intelligence

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¿Qué es el Business Intelligence?

El Business Intelligence, bajo diferentes nombres, ha estado ligado a la historia de los ordenadores. Desde hace muchos años existe la necesidad de acceder a los datos y después girarlos, darles la vuelta, ponerlos del re­vés, de todas las maneras posibles hasta que significasen algo que pudie ra ser valioso para el negocio. En el mundo competitivo y cambiante en el que vivimos, es más importante que nunca saber qué es lo que funciona y lo que no. Es un hecho indiscutible que la información es la clave de las organizaciones para ganar ventaja competitiva. Saben muy bien que la in­formación vital para la toma de decisiones está en sus bases de datos. Montañas de datos se acumulan en diferentes bases de datos diseminadas por toda la empresa. Pero la clave para ganar ventaja competitiva radica en obtener inteligencia de esos datos.

Allá por los años 70, los Sistemas para la toma de Decisiones (DSS) eran la gran promesa que ayudaría a las organizaciones a obtener esa de­seada inteligencia, y que apenas se quedó en promesa. Después de más de 30 años, sigue siendo difícil encontrar a un director fina nciero que pueda fácil y rápidamente determinar el impacto en el cash flow producido por el cambio en los términos de pago de sus dientes, o en su rentabilidad.

En la actualidad, bajo el término Business Jntelligence, se reconoce el va­lor de suministrar hechos e información como soporte a la toma de deci-.

s10nes.

La búsqueda de maneras eficientes de utilizar la información para so­porte de las decisiones ha p reocupado a las organizaciones durante mu-

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• 22 Más allá ckL Business lntelligen.ce

chos años, constituyendo un desafio para todos los implicados. La com­plejidad del reto era debida a la necesidad de combinar:

- Reporting - Análisis no estructurado - Soporte a todos los niveles de la organización - Facilidad de uso para el usuario final - Flexibilidad de uso - Desarrollo rápido -Bajo coste de propiedad/ROl - Escalabilidad - Rapidez

En la última década, las organizaciones han gastado considerables su­mas de dinero y dedicado recursos a construir sistemas transaccionales online (0LTP1) y Enterprise Resource Planning (ERP), en castellano, sis­temas de Planificación de Recursos Empresariales. Gracias a estos siste­mas operacionales, las organizaciones pueden operar y realizar las activi­dades propias de su negocio. Estos sistemas generan una gran cantidad de datos que son dificilmente aprovechables tal y como se generan para el análisis y la adecuada toma de decisiones.

En 1993, E.F. Codd & Associates, en una publicación titulada Providing OIAP (Online Analytical Processing) to U ser Analysts: An IT Mandate, afirmaba la importancia de un modelo conceptual multidimensional e inventaba el término OLAP. OLAP ofrecía una solución a la necesidad de las organiza­ciones de recoger, gestionar, procesar y presentar datos multidimensio­nalmente para su análisis y gestión. En la siguiente figura se muestra un ejemplo del tipo de análisis que los usuarios pueden utilizar para hacer «drill clown» o «slice and dice» para obtener un mejor conocimiento de la información transaccional y operacional almacenada en sus sistemas. Por ejemplo, los usuarios pueden hacer «queries» (preguntas) del estilo del ejem­plo que suministra información sobre las ventas del Producto C en el mes de enero en Cantabria.

l. OLTP: On-Line Transactional Processing. Las aplicaciones OLTP sirven para pro­cesar las transacciones coúdianas en el entorno de los sistemas operacionales. Contienen estrucntras de datos optimizadas para la introducción y edición de los datos. Este tipo de aplicaciones hicieron su aparición antes que los ERP's.

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lntroduaión al BuJiness lntelligence 23

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Geografía

Figura 1

A mediado de la década de los 90 los ana li ta predecían que para e l año 2000 la d~mocracia en la información emergería en empre a de van­guardia, con información y aplicaciones de Business lutelligence di poni­bles con carácter general para los empleado , con ulwre , cliente , pro­veedore y e l público».

Una encuesta realizada por Ganner a 1.400 directivos de rr (CIO' ) a principios de 2006 revela que el Business lntelligence ha sobrepasado ya al software de eguridad como u principal prioridad .2

La clave para pro perar en un mercado competitivo e esta r por de lan­te de la competencia. Tomar decisiones de negocio basadas en informa­ción actual requiere algo más que intuición. Análisis, reporting y herra­mientas de query pueden ayudar a los usuarios de negocio a navegar por un mar de datos y sintetizar información valiosa. Estas herramientas caen demro de lo que tradicionalmente se conoce como Busiuess lntelligence.

Definición

Dentro de las múltiples definiciones de Bl , una de las má acenada e. la que lo defi ne como un conjunto de herramienta )' apl icacione para la ayuda a la toma de decisiones que posibilitan acceso interactivo, análi i )'

2. Oe\'elupen. Pipeline. 7 de febrero de 2006.

24 Más allá del Business lntelligence

manipulación de información corporativa de misión crítica. Estas aplica­ciones aportan un conocimiento valioso sobre la información operativa identificando problemas y oportunidades de negocio. Con ellas, los usua­rios son capaces de acceder a grandes cantidades de información para es­tablecer y analizar relaciones y comprender tendencias que, a la postre, soportarán decisiones de negocio.

Estas herramientas previenen de la potencial pérdida de conocimiento dentro de la empresa como consecuencia de una masiva acumulación de · datos e información que no es fácilmente accesible o lo está en una forma no utilizable.

En cualquier proyecto de BI el resultado perseguido y deseado es la continua mejora de la organización gracias a la información oportuna que genera el conocimiento que enriquece la toma de decisiones.

Estos sistemas hacen que las organizaciones sean prc;>activas y ágiles en la gestión de la información que utilizan para:

-Apoyar a los usuarios en la evaluación, mejora y optimización de las . operaetones.

-Suministrar información crítica de negocio a los usuarios sobre com­ponentes de la cadena de valor como clientes, proveedores ...

Más allá del Business Intelligence

La dura real idad económica ha llevado a muchas organizaciones a adoptar soluciones de Business lntelligence (BI) con el fin de obtener infor­mación relevante a partir de los datos generados por sus sistemas opera­cionales y de negocio.

. Lamentablemente, incluso después de adquirir sistemas de BI tradicio-

nales, la ventaja competitiva real sigue sin alcanzarse. Por un lado, porque la competencia probablemente esté haciendo lo mismo y con las mismas so­luciones; y por otro, porque, además, las consultas y generación de infor­mes (query and reporting) retrospectivos (la oferta tradicionalmente deno­minada Business lntelligence) no pueden proporcionar el análisis predictivo y la comprensión en profundidad necesarios para superar a los demás.

Es, pues, necesario ampliar la definición de Inteligencia de Negocio (BI), permitiendo a las empresas alcanzar un nivel de comprensión supe-

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Introducción al Business Intelligence 25

rior, más allá de la retrospectiva que ofrecen la soluciones de BI tradicio­nales. Tal sistema debería proporcionar las siguientes ventajas:

-Una plataforma de tecnología integrada que se ai'iadiría a las inver­siones ya realizadas por una organización, para proporcionar infor­mación de alta calidad a cada PC o sen,idor del departamento, ai'ia­diendo valor en cada paso del proceso y proporcionando una versión única de la realidad.

- Acceso ampliado y potenciado a las capacidades de análisis ya conoci­das que ayudan a conocer el pasado de una organización para contro­lar y comunicar el presente y predecir el futuro con fiabilidad .

- Interfaces de usuario personalizadas que «Se adaptan a cada tarea», concebidas y diseñadas para todos los niveles de experiencia y patrones de uso de los usuarios de la información (expertos, ejecutivos, tecnó­logo ... ).

-Una gama de soluciones para satisfacer la demanda de información y generación de informes de diferentes sectores de actividad (senricios financieros, fabricación, telecomunicaciones, salud, etc.) y de toda la empresa (gestión del rendimiento empresarial, inteligencia de clien­tes, inteligencia fmanciera, gestión del capital humano, inteligencia de la cadena de suministro, etc.).

Tal sistema llevaría las operaciones de inteligencia de una organiza­ción a otro nivel, poniendo la inte ligencia en manos del mayor número posible de usuarios en toda la organización, de una forma más dicaz y a un coste inferior.

Las reglas son las mismas, pero el juego es diferente

Desde hace al menos tres años, las economías globales participan en una canera salvaje que ha de afiado y reafirmado la manera tradicional de gestionar los negocios a la vez que las antiguas reglas de negocio to­davía se siguen aplicando. El dinero importa. La rentabilidad importa. Los clientes son lo primero. Los accionistas mandan. La competencia es voraz.

Sin embargo, el j uego ha cambiado considerablemente. Los negocios actuales funcionan a una velocidad que no pueden alcanzar los modelos de negocio anteriores a la era web.

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26 Más allá del Business Intelligence

Durante esta crisis de tres años, todas las organizaciones han sentido la presión de tener que responder cada vez más deprisa en un mercado en constante cambio, ofreciendo productos y servicios claramente diferencia­dos, en gran meclida por la facilidad con que d ichos productos y servicios son replicados, lo que incrementa la rapidez de su obsolescencia. Todo ello reduciendo al mismo tiempo el personal y los costes .

•

Mientras tanto, los avances en la tecnología, tales como la web, los dis­positivos inalámbricos y las comunicaciones de banda ancha, están acele­rando el ritmo con que los clientes demandan y la velocidad a la que la competencia puede responder.

En un entorno en el que las oportunidades fáciles ya no existen, las orga­nizaciones tienen que encontrar nuevos caminos para sobrevivir y crecer, para responder a los desafíos constantes de cambio, con ingenio y agilidad .

Para hacer frente a estos desaflos, la mayoría de las empresas están re­curriendo a la Inteligencia de Negocio (BI) con la esperanza de obtener un mayor retorno de la inversión (ROl) que la obtenida con los sistemas ERP {Planificación de Recursos de la Empresa) e implementaciones ope­racionales, desbloqueando y sacando a la luz, de esta manera, la riqueza de información almacenada en esms sistemas.

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No obstante, algunas implantaciones no han producido los resultados competitivos deseados y han puesto de manifiesto que la verdadera venta­ja competitiva no se alcanza, en parte porque la competencia está hacien­do lo mismo, y en parte porque el sistema de consulta y generación de in­formes retrospectivos se queda corto de cara a la Inteligencia de Negocio predictiva que se necesita. Es el momento de ir más allá de la limitada y tradicional definición que el mercado ofrece sobre Business lntelligence.

Impulsores del BI

Hay numerosos factores de mercado que están forzan~o a las organiza­ciones a la obtención de BI, en tre ellos podemos destacar los tres más im-, portantes:

- Incrementar los ingresos, reducir costes y competir efectivamente. • El Business Intelligence ayuda a la organización a conseguirlo gracias

a una visión integral y oportuna de la información, aportando co­nocimiento para una efectiva toma de decisiones.

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lnttoducción al Business Intelligence 2·7

-Gestionar la complejidad • Ayudando a las organizaciones a organizar sus datos para facilitar

su análisis y minería (concepto que se desarrolla más adelante) para descubr ir patrones de comportamiento y tendencias difícilmente detectables.

-Explotar las inversiones existentes • Ayudando a las organizaciones a hacer un ~so intensivo de las in­

versiones en T I (Tecnologías de .la Información) ya existentes. Aña­diendo valor al integrar y analizar los datos capturados por los siste­mas y aplicaciones operacionales.

BI y los Sistemas Operacionales (ERP, CRM)

El uso cada vez más extendido de aplicaciones ERP (Planificación de Recursos Empresariales) ha posibilitado a las organizaciones el dejar atrás aquellas simaciones donde los sistemas departamenta les estaban desco­nectados y almacenaban datos en silos aislados. Gracias a los ERP, se eli­minaron las inconsistencias y problemas derivados de la no conexión en­tre los diferentes sistemas departamentales facilitando las operaciones diarias del negocio. Estos sistemas, y el resto de aplicaciones operaciona­les, generan cantidades enormes y crecientes de datos generados en cada transacción y proceso de negocio. Un ejemplo de estos datos son los gene­rados por todos los «clicks>) de la web, datos históricos, datos de los call center, de los departamentos fin ancieros, de las plantas 9e producción, de las bases de datos relacionales, del CRM operacional, etc. Estos datos sue­len estar «durmiendo» con poca posibilidad de acceso por los potenciales usuarios, perdiéndose la oportunidad de aportar valor al negocio.

La necesidad de incrementar la capacidad de acceso a esos datos, ana­lizad os, combinarlos en diferentes maneras, mezclarlos con infonnación externa a la compatiía o con datos históricos sigue siendo un importante reto. Pero para que aporte todo su potencial debe de hacerse fuera del ámbito del ERP. BI es la única forma de faci litar estos cruces y posterior análisis de los datos para detectar oportunidades o descubrir tendencias en un tiempo que posibilite la acción empresarial, desbloqueando y ha­ciendo visible a los usuarios que tienen que tomar decisiones la informa­ción destilada de estos datos contenidos en los ERP.

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28 Más allá del Busirness l ntelligence

¿Qué significa ir más allá del Business Intelligence?

Algunos definen escuetamente Business Intelligence (BI) como las solu­ciones destinadas a la realización de consultas y generación de informes ad hoc, informando en retrospectiva sobre los sucesos pasados. Otros sim­plemente se refieren a la plataforma de datos sobre la que los desarrolla­dores pueden crear soluciones Bl. Si el mercado acepta por norma gene­ral estas limitadas definiciones de Business lntelligence, entonces las empresas necesitan mirar más allá del BI si realmente quieren obtener

• • • una ventaJa competitiva.

Una plataforma no ofrece Business Intelligence de verdad si no cumple los siguientes criterios:

• Amplitud. Integración de funciones y tecnologías de toda la empresa.

Un sistema de Business lntelligence debe integrar datos procedentes de cualquier punto de la organización, de los sistemas operacionales y de ne­gocio, de las múltiples bases de datos con información en diferentes for­m atos y de todos los cana les de contacto. El flujo d e información puede superar, y de hecho ocurre en la mayoría de las organizaciones, los silos funcionales (sistemas independientes para cada función), los límites orga­nizativos, las plataformas informáticas y las soluciones especializadas.

Es necesario un entorno de colaboración que relacione a especialistas antes aislados en sus respectivas áreas (estadística, finanzas, marketing y logística), y proporcione a toda la comunidad de usuarios acceso a las ruti­nas estándar de análisis de la empresa, depuración de datos, información uniforme e interfaces fáciles de usar destinadas a un público determinado con experiencias específicas.

• Profundidad. Ha de llegar a todo el que la necesite de un modo comprensible.

Una solución real de BI proporciona interfaces y soluciones adecuadas para usuarios con necesidades sustancialmente diferentes. Los resultados de los diferentes análisis deberían d istribuirse con facil idad por todas las áreas funcionales y niveles organizativos, de tal modo que todos puedan contribuir al éxito de la organización. Incluso esa potencia debería ser accesible para quienes tienen poca o ninguna formación analítica o esta­dística.

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Intmducción al Business Intelligence 29

Los usuarios podrían guardar, compartir, publicar y d istribuir infor­mes a través de múltiples plataformas y canales, incluyendo la web, porta­les de negocio personalizados, e-mail y dispositivos inalámbricos.

avegadores, de uso autónomo, para todo tipo de usuarios de la orga­nización, desde «usuarios avanzados» en estadística, que necesitan contro­lar lo que hay detrás de la lógica subyacente, hasta usuarios de negocio que necesitan respuestas a preguntas empresariales tales como <<¿qué pa­saría si ... ?», y ejecutivos que necesitan una visión de alto nivel de medidas de rendimiento empresarial y la posibilidad de profundizar en detalle. Mientras tanto, el departamento de T I (Tecnologías de la información) mantendría el control sobre la in tegridad de los datos, de los accesos y de los permisos en un único punto de administración diseñado para satisfa­cer sus necesidades y gestionar un entorno de BI diverso.

• Completa. Debe ser una plataforma integral, de principio a fin.

El éxito del Bl no depende solamente del d iseño de la aplicación. Tampoco depende únicamente del resultado de las consultas y de la gene­ración de informes. Depende de una cadena de aplicaciones y tecnologías que trabajan juntas desde la capa de los datos para crear una versión com­probable y verificable de la realidad. Hay que asegurarse de que sea una solución «de principio a fin >• (end to end). Una solución de este tipo es la que puede integrar completamente todos los componentes necesarios en una solución única. Haciendo de aglutinante entre el hardware, las aplica­ciones y .las bases de datos existentes en la empresa, uniéndolos en un con­junto que ofrece mucho más que la suma de las partes.

No todas las soluciones disponibles on «de principio a fin» y, por lo tanto, carecen de esta capacidad integradora. En realidad, proporcionan sólo una parte de la cadena, o se apoyan en asociaciones u otras relaciones fuera de su control para proporcionar las capacidades necesarias. Cada una de las áreas de contacto entre componentes no integrados requiere de un tratamiento especial; en la mayor parte de los casos requiere, ade­más, un desarrollo de interfaces. Estos puntos son considerados como los eslabones más débiles de la cadena.

• Análisis avanzados. Ha de proporcionar análisis predictivos, no sólo • retrospectivos.

OLAP (procesamiento analítico online) es una parte valiosa del siste­ma, pero no constituye su fuente ópti ma de ventaj a competitiva. Las con-

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30 Más allá del Business Intelligence

sultas y generación de informes históricos, que muchos llaman «Bl» y que hemos denominado como BI tradicional, simplemente le indican en qué pu nto se encontraba su organización en un momento determinado. Para ir más allá del BI, se requieren análisis predictivos, tales como la previ­sión, planificación de escenarios y análisis de riesgos que le permitan pre­decir los resultados fu turos; explorar y entender relaciones complejas en los datos, y modelizar comportamientos, sistemas y procesos. Algunos ejemplifican la diferencia en tre ambos como el conducir un coche miran­do exclusivamente por el retrovisor (viendo sólo lo que ya ha pasado) en lugar de, además, mirar hacia delan te viendo lo que va a pasar.

• Calidad de los datos. Ha de proporcionar una versión de los hechos comprobada y de calidad.

Después de más de una década donde el foco ha estado en la construc­ción de aplicaciones, sistemas OLT P y ERP, el tamaño del problema gene­rado por la mala calidad de los datos está empezando a emerger . Es como un castillo de naipes resuJtado de maJas decisiones y construido con análi­sis y predicciones defecruosas, con la calidad de los datos haciendo de ce­mento que da estabilidad al conjunto.

Los principales analistas de TI reconocen la importancia de la calidad de los datos a la hora de obtener rendimiento de la inversión en Bl. Según un reciente informe del Gartner Group, el 25 por ciento de las compañías que aparecen en el Fortune 1000 están trabajando con datos de poca calidad .

El Data Warehousing Institu te (TUWI) estima que los problemas de ca­lidad de datos, tienen un coste anual de 600.000 millones de dólares sólo en los Estados Unidos. A su vez, iniciativas de carácter regulador como Basilea 11 o Sarbanes-OxJey establecen que las compañías deben suminis­trar transparencia en sus datos.

Una mala y parcial definición de calidad de los datos es que tiene que ver con malos datos (datos que faltan o que son incorrectos). Una defini­ción más amplia es que la calidad de los datos se consigue cuando se utili­zan datos que son completos, consistentes, relevantes y oportunos. Si sólo considerarnos la definición parcial, nos habremos contentado con una fal­sa seguridad cuando, de hecho, pronto descubriremos que el trabaj o rea­lizado y todos nuestros esfuerzos han sido en vano.

Para arreglar un problema se tiene que reconocer que existe un pro­blema. Además de reconocer que se tiene un problema, hay que tener res-

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