ARTÍCULOS Y REFLEXIONES

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1 ARTÍCULOS Y REFLEXIONES Soporte a la toma de decisión a través de Business Intelligence. Ing. Sandra Aída Pérez Estrada Alumna de la Maestría en Administración de Tecnologías de Información, Universidad Virtual del Tecnológico de Monterrey a @itesm.mx Palabras clave: Sistemas de soporte a la decisión, business intelligence, OLAP, data minnig. Resumen Este artículo ofrece una visión general de uno de los sistemas de soporte a la decisión con mayor auge en la actualidad como lo es, business intelligence. Presenta de manera general su estructura, componentes más importantes, además de detallar algunos beneficios y retos para la implementación de estos sistemas en una organización. Introducción Día a día los gerentes, administradores, supervisores, responsables de área y en general todas las personas que deben tomar decisiones a lo largo de una compañía, se enfrentan al reto de considerar toda la información disponible para una toma de decisión certera, acerca de un problema o situación determinante para la organización. Esta no es una tarea fácil ya que sin importar el tamaño de la compañía el flujo de información es muy grande, considerando las características del mercado actual como: una economía cambiante, el incremento de la competitividad, la globalización, el comercio electrónico, el número de transacciones u operaciones de negocio, etc. Por esta razón es necesario considerar datos no solo del interior de la organización si no también tomar en cuenta datos del ambiente externo como estadísticos, económicos del

2 país, datos de los proveedores, clientes, competidores, entre otros, mismos factores que son determinantes para el éxito y crecimiento de una compañía. La información ha sido calificada como uno de los recursos más valiosos de las organizaciones, puesto que su uso es importante para la eficacia de la misma, el incremento de productividad, la eficiencia de los procesos del negocio y el desarrollo de ventajas competitivas. Pudiendo ofrecer un panorama no solo de lo que ha ocurrido en una organización y la situación actual, permite también, visualizar un futuro probable, revela detalles importantes sobre los clientes y su comportamiento, la competencia, la comercialización de productos, el manejo de materiales, entre otras actividades para el funcionamiento del negocio. Pero cómo se puede logar un manejo adecuado de toda esta información y lograr además tenerla disponible en tiempo y forma para la persona que la necesita? pudiendo adquirir así los beneficios que esto implica. Contenido Sistemas de Soporte a la Decisión La tecnología ha venido a revolucionar el manejo de información, y sumado a las habilidades y conocimientos del recurso humano hace posible la resolución de problemas y la toma de decisión de una manera más confiable y efectiva; fundamentadas en recursos y procedimientos conjuntados en un solo sistema, generalmente conocidos como Sistemas de Soporte a la Decisión. Turban, E y Aronson, J. (2005) definen los sistemas de soporte a la decisión (SSD), como sistemas que unen los recursos de los individuos con las capacidades computacionales para mejorar la calidad de las decisiones. Por lo que dentro de este grupo encontramos herramientas que conjuntan, almacenan, procesan, analizan y proyectan al usuario, información de acuerdo a sus requerimientos, de manera que se apoye al individuo con todo lo necesario para la decisión.

3 De acuerdo a Mallach (2000), fue en 1970 cuando los sistemas de soporte a la decisión comenzaron a brindar información relevante a los dirigentes aplicados en operaciones como control de inventario y órdenes de compra; pero fue a partir de los años 90 s, el mayor auge que ha tenido el uso de estas herramientas. Esto se debe en gran parte a la introducción de la tecnología en los procesos de negocios y al incremento de las habilidades de los administradores en el área computacional, integrando aplicaciones para ejecutivos, procesamiento en línea y análisis predictivos. En esta época fue cuando se logro también evolucionar al Almacenamiento de Datos (Data Warehouse), que es uno de los elementos más importantes para los SSD como los conocemos actualmente, dando oportunidad al desarrollo y a lo que se conoce como inteligencia de negocio o business intelligence (BI), grupo de herramientas para extraer eficientemente información de grandes cantidades de datos y procesarla de manera que sea útil para el usuario. Business Intelligence Business Intelligence según Reveli citado por Zeng, Xu, Shi, Wang y Wu. (2006), es el proceso de coleccionar, tratar y difundir información con un objetivo, la reducción de incertidumbre al tomar las decisiones estratégicas. Uno de los objetivos principales de BI es lograr conjuntar datos a nivel corporativo que generalmente resulta difícil de agrupar y procesar para logar que los usuarios puedan acceder y utilizar esta información de una manera sencilla. De acuerdo a Gartner, Inc. (2007) compañía líder en investigación de Tecnologías de Información, business intelligence se ha convertido en una iniciativa estratégica altamente utilizada y en crecimiento, siendo reconocida por los chief information officers (CIOs) y líderes empresariales como una herramienta generadora de efectividad e innovación en los negocios. Siendo mayormente utilizados en las áreas de servicios financieros, telecomunicaciones, y la industria manufacturera. (Ortiz, S. 2002)

4 Estructura Un sistema BI se compone generalmente de los siguientes sistemas fuentes de datos, data warehouse o almacenamiento de datos, herramientas de Business Intelligence y aplicaciones de análisis y visualización de resultados como se muestra en la Figura 1. Figura 1. Estructura general de los sistemas Business Intelligence Los datos para el trabajo del sistema BI se obtienen desde diversas áreas como pueden ser: datos de producción a través de los sistemas operacionales involucrados en los procesos de negocio como, Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Supply Chain Management (SCM), sistemas de procesamiento de transacciones; datos históricos o desde sistemas externos como revistas, periódicos, organismos gubernamentales, entre otros.

5 Estos datos son integrados al data warehouse (almacén de datos), de manera que puedan ser transformados en información relevante de acuerdo al manejo y clasificación que se le den a los mismos. Watson y Wixom (2007) consideran a la adquisición de datos como el aspecto más desafiante en BI, ya que requiere cerca del 80% del tiempo y esfuerzo además de que comúnmente genera más del 50% de costo inesperado en el proyecto, a raíz de una pobre calidad en los sistemas fuentes de datos y políticas sobre el manejo de datos, entre otros problemas con la información. La parte analítica del sistema, también conocida como inteligencia de negocio, puede ser desarrollada por diversos métodos de acuerdo a los requerimientos del usuario.; los más significativos son la minería de datos y el procesamiento analítico en línea (OLAP). Gill y Rao (1996) definen OLAP, como el procesamiento analítico que presenta una visión multidimensional lógica de los datos en el data warehouse, permitiendo también, el modelado analítico, creación de resúmenes, jerarquías, pronósticos, análisis de tendencias, presentación de gráficas y cuadros. Consideran además a esta tecnología aplicable en áreas empresariales como producción, ventas, análisis de rentabilidad de la comercialización, análisis de logística, presupuestos, pronósticos, entre otras. Por su parte, la minería de datos de acuerdo a Zeng, e.t. (2006), es el proceso de identificar e interpretar patrones de comportamiento en datos para resolver un problema específico, a través de estrategias como clasificación, estimación, predicción, análisis de series de tiempo, y análisis de mercado. Mayormente la minería de datos es utilizada para identificar elementos clave en el comportamiento de los clientes y para poder atender de manera efectiva sus necesidades, conocer el comportamiento de la información

6 financiera de manera que se puedan prevenir fraudes o bien, para identificar tendencias y comportamientos. La parte final de BI la componen las herramientas para visualización de datos y de análisis en tiempo real. En esta área se engloban las tecnologías que permiten la visualización de datos a través de interfaces que despliegan la información requerida por el usuario y en algunos casos incluyen también la interpretación de los mismos. Estas aplicaciones permiten tanto a OLAP y a la minería de datos, desplegar la información a través de imágenes, interfaces gráficas, tablas, gráficas, entre otros. Beneficios Con la implementación de BI se logra un manejo efectivo de los datos a lo largo de la organización, consiguiendo la integración de información proveniente de áreas que bajo un esquema típico son difíciles de conjuntar. Se tendrá a disposición de los tomadores de decisión toda la información necesaria dando oportunidad a mejores decisiones, basadas en información confiable, expedita y en el momento adecuado. La organización contará con los recursos necesarios para afrontar los retos de un mercado cambiante, con un crecimiento global; lo que implica crecimiento de datos, necesidad de tomas de decisiones rápidas y mayor competencia. También con la conjunción de información y análisis profundo de los datos, se podrá conocer mejor a la organización, sus clientes, sus competidores, el entorno; todo esto se verá traducido en un mejor desempeño organizacional reflejado en mayor productividad, mejor trato con los clientes, ventajas competitivas y mayores oportunidades de crecimiento. Continúa

7 Retos Las herramientas de BI suelen implicar un costo considerable para las empresas, tomando en cuenta que es necesario adaptar diversas fuentes de datos bajo un mismo esquema, adquirir equipo y aplicaciones de acuerdo a los requerimientos del sistema e integrar los recursos con los que ya se cuenta al nuevo sistema. Aún y cuando se tenga la oportunidad de invertir en los recursos tecnológicos, es necesario el compromiso del recurso humano ya que el funcionamiento y aplicación de los sistemas dependerá en gran parte de la respuesta de sus usuarios. Es común encontrar que los tomadores de decisión no tienen el conocimiento necesario para aprovechar las herramientas tecnológicas, o bien puede existir el rechazo hacia la utilización de tecnología, lo que hace que se desaprovechen las ventajas que se ofrecen. Se debe de procurar que toda la información y decisiones sean congruentes a las estrategias de negocio, de tal forma que, no se dé oportunidad a esfuerzos organizacionales sin sentido. Conclusión Si bien el uso de estas tecnologías no asegura el éxito o crecimiento de una compañía, es importante conocer y considerar las oportunidades de mejora que nos ofrecen a través de sistemas como los de soporte a la decisión, que buscan influenciar de manera práctica las actividades diarias en una organización. La implementación de las herramientas mencionadas en este documento son cada vez más necesarias debido a las características del mercado actual, donde la organización que cuenta con los recursos necesarios es la que tiene mayores oportunidades de salir adelante y mantenerse competitiva.

8 Business intelligence, agrupa de manera exitosa una serie de herramientas que buscan reunir bajo una misma infraestructura toda la información de las áreas influyentes en el funcionamiento organizacional, de manera que los administradores puedan disponer de información relevante que refleje la situación real de la organización en todas sus áreas, para conocer con que se cuenta y que hace falta para alcanzar los objetivos estratégicos y metas de crecimiento basados en una cultura de mejora continua. Es también una respuesta a las necesidades empresariales de controlar y utilizar la información que fluye dentro de la organización, evitando que quede dispersa e inservible para los responsables de la administración.

9 Bibliografía Gartner (2007). Business Intelligence Market Will Grow 10 Percent in EMEA in 2007 Acording to Gartner. Consultado el 3 de marzo, 2008 en Gill, H. Rao, P. (1996) Data Warehousing. La integración de información para la mejor toma de decisiones. Prentice Hall Hispanoamericana, México. Mallach, E. (2000). Decision Support and Data Warehouse Systems. Mc Graw Hill, Singapore. Ortiz, S. (2002) Is business intelligence a smart move? Computer. Vol. 25. Issue Retomado el 3 de marzo, 2008 de IEEE Xplore en el World Wide Web Turban, E. Aronson, J. (2005) Decision Support Systems and Intelligent Systems. Prentice Hall, México. Watson, H. Wixom, B. (2007) The Curren State of Business Intelligence. Computer. Vol. 40. Issue Retomado el 3 de marzo, 2008 de IEEE Xplore en el World Wide Web Zeng, L. Xu, L. Shi, Z. Wang, M. Wu, W. (2006) Techniques, Process, ande Enterprise Solutions of Business Inteligence. Systems, Mans and Cybernetics. Octubre 8-11, Taipei, Taiwan. Retomado el 3 de marzo, 2008 de IEEE Xplore en el World Wide Web