Bienvenidos a la república independiente de la analítica de negocio

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Igual que el catálogo de IKEA, nos encontramos cada principio de año con la publicación de numerosos artículos e informes de los analistas de mercado, consultoras y expertos sobre las tendencias de lo que se espera en un sector concreto en el año que se inicia. Pues bien, he decidido sumarme a esta ola y aportar mi granito de arena.

Lo que me gustaría compartir con vosotros es más una reflexión basada a partes iguales en la experiencia sobre nuestros clientes y en la lectura de lo que los expertos dicen, que en un análisis profundo y concienzudo del estado del arte de la tecnología. Por tanto, ruego perdonéis mi enfoque pragmático y tan poco académico.

¿El BI ha muerto? ¡Larga vida al BI!

La gran pregunta que me encuentro a menudo por parte de mis alumnos es: ¿es esto cierto? ¿el BI ha muerto? Y a esta cuestión, le sobrevienen unas cuantas más: ¿y qué es la analitica de negocio? ¿qué diferencia hay entre ambos conceptos?

Como decía mi profesor de Electrónica Analógica en la Universidad: "La electrónica digital no es mejor [que la análógica] solamente engaña mejor". Esta afirmación que podría parecer la de un Neanderthal mirando a un Homo Sapiens, me viene muy bien para explicar la situación actual donde parece que se habla del fin de la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence) y se erige la Analítica de Negocio (Business Analytics) como sucesor al trono.

Históricamente, hemos denominado como Inteligencia de Negocio al conjunto de técnicas y herramientas (principalmente todas ellas software o relativas a la ingeniería informática) que permiten optimizar el proceso de toma de decisiones en una compañía mediante el análisis y tratamiento de datos históricos (datos estructurados y digitales). Básicamente nos referimos al BI como aquel sistema que se conecta a las diferentes fuentes de información de una empresa (aplicación de gestión, contabilidad, bases de datos, etc.), extrae datos, los procesa, almacena y publica o distribuye informes o cuadros de mando, que mediante la respresentación de indicadores de negocio (KPIs) en distintos formatos de visualización, permite a ejecutivos, directivos y mandos intermedios disponer de la información necesaria para tomar las mejores decisiones en la empresa.

Este modelo basado en cuadros de mando, KPIs y datos históricos ha alcanzado cierto grado de madurez en el sector empresarial, puesto que permite hacer un análisis de diagnóstico y causal (qué ha sucedido y por qué), muy válido para realizar el control y seguimiento de sucesos que no varían con mucha frecuencia (indicadores estratégicos, objetivos de venta, presupuestos económicos) y que además se encontraban circunscritos al propio ámbito de la organización. Sin embargo, el entorno tan voluble en el que vivimos, la velocidad, la infinidad de variables a tener en cuenta, la enorme cantidad de información disponible y la necesidad de adaptarse al sistema económico, a los clientes y al mercado, hacen que aparezca toda una serie de nuevas necesidades en las compañías, que antes simplemente no existían o no se planteaban. Es en este contexto donde se empieza a hablar de Analítica de Negocio.

La Analítica de Negocio, a mi modo de ver, comprende una serie de disciplinas, entre las cuales se engloba la Inteligencia de Negocio como el eje central, y al cual se le incorporan nuevas tecnologías y nuevas técnicas como ciencias estadísticas o inteligencia artificial. Su función principal es aportar mecanismos para realizar análisis diagnóstico, predictivo y prescriptivo en cualquier tipo de entidad.

http://www.skmgroup.com/evolving-analytics-from-descriptive-to-prescriptive/

¿Está por tanto el BI muerto? Sinceramente creo que no. Vivimos una evolución, o más bien una revolución, ya que se abren unas posibilidades tremendas que van cambiar por completo la forma en que las compañías diseñan sus productos, se relacionan con clientes y proveedores y toman cualquier tipo de decisión. Las herramientas, el software, las técnicas cambian, pero el proceso base seguirá siendo el mismo:

  • Extraer información, allá donde esté, en el formato en que esté, en las cantidades que esté y en la velocidad en que cambie o se genere.

  • Procesar la información, de la manera más rápida posible y que nos permita la mayor cantidad de cálculos posible y la mayor complejidad posible.

  • Distribuir la informacion, para preguntarnos qué pasó, por qué paso, qué es probable que pase y qué voy a hacer si pasa.

La base de la nueva Industria 4.0 sin duda será la Analítica de Negocio, pero tiene su raíz en la Inteligencia de Negocio. Más allá de los conceptos o de las cuestiones semánticas, lo que si parece evidente es que todos vamos a necesitarlo.

Las tres tendencias: datos, visualizacion y analítica avanzada

Por centrar mejor el tiro, vamos a dejar aparte estas disquisiciones filosóficas y vamos a hacer ahora caso a lo que nos dicen los especialistas. Podemos hablar de que la Analítica de Negocio consta de 3 aspectos fundamentales en los cuales todos hemos de trabajar en nuestras compañías:

  1. Gobierno de Datos. Parece que por fin la preocupación de los datos empieza a calar en la clase directiva y son cada vez más conscientes de la necesidad de tener los datos que maneja la compañía bajo control. Tener asegurada la veracidad y la disponibilidad de los datos que cualquier persona en la empresa maneja ya se está convirtiendo en una prioridad. Lo que no se suele entender tan fácilmente es el esfuerzo necesario que esto requiere, tanto en inversión económica, como en tiempo y recursos materiales y humanos. El volumen, la heterogeneidad de fuentes, la necesidad de tiempo real son aspectos que dificultan enormemente la tarea de gobernar nuestros datos. Las herramientas tradicionales (los datawarehouse y datamart) empiezan a hacer aguas al enfrentarse a estos retos y tenemos que recurrir a herramientas de calidad de datos (Informática PowerCenter), sistemas de procesamiento distribuido (Hadoop), EDW (Elastic Datawarehouse o Virtualización de Datos como Denodo) o EAI (Enterprise Applicaction Integration o bus de datos como Talend) cuyo desconocimiento y coste pueden suponernos una barrera.

  2. Visualización de la Información. Darle a todas las personas de una organización la información necesaria para poder realizar su trabajo de la mejor forma posible, se está convirtiendo en el mantra de muchas compañías. En la actualidad el acceso a KPIs se ve circunscrito a Directivos, Mandos Intermedios o Analistas, sin embargo todas las personas se enfrentan a decisiones o necesitan conocer su rendimiento para poder mejorarlo. Este es un reto tradicional que el BI parecía no solventar, en muchos casos motivado por las limitaciones de la propia herramienta (el coste de las licencias era una carga) y otras por la alta cualificación que requería su uso. Las nuevas herramientas como Qlik Sense, Tableau o Microsoft PowerBI son mucho más intuitivas basadas en interfaces drag & drop, con visualizaciones y efectos gráficos que permiten al usuario acceder al conocimiento de forma natural.

  3. Analítica Avanzada. La fiebre del oro del Big Data, viene motivada por el gran premio que supone ser el primero en disponer de herramientas de análisis predictivo (¿qué sucederá?) y prescriptivo (ya no solo muestra la mejor información para tomar una decisión sino que encima la toma). Esta nueva analítica está en pleno proceso de desarrollo, y auna disciplinas muy variadas desde la programación, pasando por la estadística a la inteligencia artifical. El objetivo lo tenemos todos claro: anticiparnos a lo que sucede y cuando sucede algo, que el sistema nos proponga qué hacer. En este campo, se está integrando el software estadístico tradicional (IBM SPSS y R) con las herramientas de BI y dando lugar a productos como Alteryx que intentan empaquetar y automatizar los procesos de algoritmos, minimizando la intervención de especialistas.

En conclusión, tanto Gartner como IDC predicen para 2016 que la Analítica de Negocio será la mayor prioridad en IT para las compañías y como hemos podido ver, razones no les faltan para afirmarlo.

Autor

Imagen de Mario De Felipe Pérez

Director Área Business Analytics

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