SUMARIO DEL BLOG

Hola, en estos 5 meses dimos un gran recorrido por los aspectos más importantes de Business Inteligence, o en español Inteligencia de Negocios, a continuación miraremos el listado de post que contiene nuestro Blog y los interrogantes que podrás responder:

• Introducción BI: Qué es B.I?
• Vídeo de Inteligencia de Negocios: Como aprendo que es B.I en dos minutos?
• Historia de la inteligencia de negocios: De donde surge B.I? Tiene una historia Concreta? Es algo Nuevo?
• De donde vienen los datos para B.I?: Como deben estar los datos en mi compañía para que pueda hacer B.I?
• ETL y los Productos de B.I: Que es ETL? Que productos hace la solución de Software
• Tres casos de Éxito de B.I: Quienes han hecho B.I en compañías grandes y han sido un éxito?
• DSS-MIS-EIS Otros Productos de B.I: Que es un sistema de soporte a la decisión? cuales son los otros tipos de productos de B.I?
• Por qué implementar una solución B.I?: En verdad necesito Implementar B.I?
• Ventajas y "Desventajas" de B.I: Que es lo bueno y lo malo de B.I para mi compañía?
• Miremos un Proveedor SAP BusinessObjects: Como se vende B.I?
• Como Implementar Business Intelligence y no fracasar en el intento: Como implementar B.I exitosamente?
• Introducción a la Minería de Datos como Herramienta de B.I: Como se relaciona minería de Datos y B.I
• Tareas o pasos del Data Mining: Cual es el proceso de la Minería de datos?
• Modelos de Datos que genera la Minería de Datos: Como funciona Minería de datos?
• Modelos de Datos que genera la Minería de Datos Parte 2 

Modelos de Datos que genera la Minería de Datos Parte 2

Modelo Predictivo

Intenta predecir posibles hechos y tendencias  con este modelo de datos se podrían responder interrogantes como:

¿Qué tal se venderá el próximo año un producto X?

¿X tipo de persona, qué producto comprará?

¿Dónde se producirá el siguiente atentado terrorista?

¿Qué riesgo tiene cierta persona de contraer una enfermedad X en base a sus características?

¿Qué clientes tienen más riesgos de darse de baja de nuestra empresa?

Ejemplo:

Agrupamos los datos:

De aquí se infiere por algoritmo de aprendizaje de arboles de decisión:

Otras técnicas:

• Regresión Lineal: que es una técnica estadística mediante el cual las fórmulas matemáticas se usan para predecir los resultados futuros, tales como los márgenes de beneficio, los valores de la casa, o las cifras de ventas.
• Clasificador Bayesiano
• Redes Neuronales
• Máquina de Vectores Soporte 

Bibliografía

http://prezi.com/flmyhdbajrse/modelo-predictivo-de-desercion-universitaria/

http://menteerrabunda.blogspot.com/2009/11/mineria-de-datos-predictiva.html

http://mineriaddatos.wikispaces.com/file/view/Miner%C3%ADa+de+Datos+con+R+Cap+2+y+3.pdf

Modelos de Datos que genera la Minería de Datos

Las técnicas de minería de datos crean modelos que son predictivos y/o descriptivos, hoy hablaremos de los descriptivos.

Modelo descriptivo: 

Un modelo descriptivo proporciona información sobre las relaciones entre los datos y sus características. Cada modelo usa sus propias técnicas, por ejemplo acá veremos dos:


1) Reglas de asociación: Una regla de asociación entre dos atributos ocurre cuando la frecuencia de que se den dos valores determinados de cada uno conjuntamente es relativamente alta. Un ejemplo de algoritmo aplicado es el Apriori.

Ejemplo:

• Los compradores de pañales también suelen comprar cerveza.

2) Clustering: Un cluster no es más que un "grupo", un grupo de datos en este caso, que comparten características comunes. Un ejemplo de algoritmo usado para descubrir clústeres es K-means.

Ejemplo:

      Segmentación de los clientes de un supermercado:

• Clientes ocasionales que gastan mucho. Clientes ocasionales que gastan mucho.
• Clientes habituales con presupuesto limitado. Clientes habituales con presupuesto limitado.
• Clientes ocasionales con presupuesto limitado. Clientes ocasionales con presupuesto limitado.

Ejemplo:    

De esta tabla podemos inferir 3 Clusteres o grupos:

• Cluster 1: Sin hijos y de alquiler. Poco sindicados. Muchas bajas.
• Cluster 2: Sin hijos y con coche. Muy sindicados. Pocas bajas. Normalmente de alquiler y mujeres.
• Cluster 3: Con hijos, casados y con coche. Propietarios. Poco sindicados. Hombres.

Bibliografía:

http://users.dsic.upv.es/~jorallo/master/dm2.pdf

http://cala.unex.es/cala/epistemowikia/index.php?title=Miner%C3%ADa_de_Datos#Tipos_de_Modelos_de_Datos

http://docs.oracle.com/cd/B14117_01/datamine.101/b10698/4descrip.htm

Tareas o pasos del Data Mining

Un proceso de Data Mining consta de ciertos pasos repetitivos, en varias fuentes encontrarán pasos comunes los cuales mostraremos a continuación:



Limpieza de Datos: se limpia el "mugre", datos repetitivos, se buscan los faltantes y se eliminan los datos irrelevantes.

Integración de datos: Múltiples y heterogéneos datos son integrados en un solo bloque.

Selección de datos: donde los datos relevantes al análisis son seleccionados de la base de datos.

Transformación de datos: donde los datos son transformados o consolidados para operaciones de agregación o resumen.

Data Mining: Donde se aplica inteligencia a los datos transformados para obtener patrones.

Evaluación de patrones: donde se identifican los patrones que se desean dependiendo de los intereses de la compañía o quien esté a cargo del Data Mining.

Presentación de conocimiento: donde se visualiza el conocimiento generado por el DataMining, se muestran los patrones y tendencias encontradas de forma amigable al usuario final.

Con los resientes data-warehouse y Bases de Datos o sistemas OLAP, los pasos de limpieza de datos, integración, selección y transformación pueden ser ya omitidos, pues la estructura de un DataWarehouse conectado con OLAP en cualquier forma, asume estos procesos con un ETL previo.

Algunas fuentes consideran los pasos Data Mining, evaluación de patrones y presentación del conocimiento como un conjunto total definido en sí como megaconcepto Data Mining.

Bibliografía:

https://sites.google.com/site/jojooa/inteligencia-artificial/proceso-de-data-mining-mineria-de-datos

http://technet.microsoft.com/es-es/library/ms174949(v=sql.105).aspx

http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Data-mining-Three-steps-to-mining-unstructured-data

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx

Introducción a la Minería de Datos como Herramienta de B.I

BI como su nombre lo explica, basándose en hechos llegamos  a una buena  toma de decisiones de forma inteligente, mediante la extracción de la información y el conocimiento a partir de datos. La minería de datos es una herramienta que extrae información de una gran cantidad de datos, información valiosa, la "gema oculta" que no se ve a simple vista. ta herramienta debe ser parte de BI, 

Una definición interesante es : 

“Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos” (Fayyad y otros, 1996).

Podríamos decir que Datamining es el conjunto de herramientas que facilitan el proceso de BI más eficiente como las siguientes:

- Business Intelligence o BI Software

- Indicador clave de rendimiento o KPI

- Dashboard

- Almacén de datos

- Data mart

- Tabla pivote

Y permite implementar técnicas como:

- Gestión de Rendimiento de Negocio

- Monitoreo de la actividad empresarial

- Benchmarking

Una referencia clara que diferencia los conceptos podemos encontrarla aquí:

http://www.bases-de-datos.es/tag/business-intelligence

"El objetivo del Data Mining es obtener conocimiento a través de los datos. Por otro lado, las herramientas de Business Intelligence (Inteligencia de Negocio), lo que buscan es una vez hemos analizado los datos y hemos conseguido tener conocimiento, ayudarnos a procesar los datos de las variables críticas de nuestro negocio para poder manejar nuestro cuadro de mando.

Algunas herramientas de Business Intelligence, como Business Objects, Qlick View, Delta Master, Arcplan o Micro Strategy entre otras, integran herramientas más o menos complejas de Data Mining."

La minería de datos es obligatoria para B.I?

No necesariamente, algunos consideran a la minería de datos como una simple tecnología, cuando la empresa dispone de un DataWareHouse eficiente y robusto las herramientas de B.I logran aplicar un proceso de ETL exitoso con sus propios algoritmos, sistemas y métodos,de igual forma sean estos procesos externos a la herramienta B.I. no necesariamente usan Data Mining,

Bibliografía:

http://www.oracle.com/technetwork/middleware/bi-foundation/data-mining-essbase-wp-129552.pdf

http://todynamics.blogspot.com/2010/11/mineria-de-datos-e-inteligencia-de.html

http://auconsis.com.ec/sin-categoria/mineria-de-datos-y-la-inteligencia-de-negocios/

Como Implementar Business Intelligence y no fracasar en el Intento!

La búsqueda de la comprensión de la información se reduce a una ecuación simple. Inteligencia empresarial precisa (BI ) más el acceso a la información oportuna apoya una mejor toma de decisiones, el principal impulsor del rendimiento corporativo.

Dando datos valiosos a las personas pertinentes en el momento adecuado no sólo se les permita tomar las decisiones correctas. Cuando se usan correctamente , los sistemas de BI también ofrecen beneficios reales de negocio y crear valor .

Se proporcionan nuevas perspectivas de rendimiento que mejoran la eficiencia y la eficacia de una organización - lo que permite , mejores y más rápidas decisiones . BI también reduce los costes y simplifica el procesamiento de la información compleja . Un beneficio adicional es que el compromiso de los empleados y el uso de la información puede aumentar a través de la empresa si la estrategia se ha ejecutado correctamente.

Todo tipo de organizaciones se han aferrado a esta combinación ganadora . Como las nuevas tecnologías y métodos de trabajo han cambiado las reglas del juego y la forma en que las empresas compiten , la creciente necesidad de información fiable , conocimiento del mercado continuo y la agilidad para reaccionar rápidamente es cada vez más importante para las empresas a nivel mundial.

En las encuestas de Gartner , CFOs y CIOs regularmente BI ritmo que su tema número uno.

Hazlo bien , y la inteligencia de negocio tiene sentido comercial real. Cuando todos los bloques de construcción están alineados , formas BI hasta lograr un impacto positivo en la cuenta de resultados. Prueba de ello son las cotizaciones de primas tras los anuncios sobre las iniciativas de BI . Los estudios económicos muestran reacciones positivas de los mercados financieros a la inversión de las empresas en BI , tanto en el crecimiento a corto y largo plazo de las cotizaciones.

El problema es que muchas organizaciones están recibiendo BI mal. A pesar de una combinación de inversiones a nivel mundial anual de EE.UU. $ 60 mil millones en soluciones de BI , la mitad de todos los proyectos de BI fracasan según un estudio de KPMG , encargado de la Universidad de Cambridge.

Entonces, ¿cuál es el problema?

Las razones del fracaso

La investigación de Cambridge ofrece una valiosa información sobre por qué fracasan los proyectos de BI . Se sugiere que menos del 10 % de las organizaciones han utilizado BI para rediseñar su infraestructura organizativa y tecnológica al mismo tiempo - lo cual es un factor clave de éxito.

Del mismo modo, los proyectos de BI son a menudo erróneamente considerados como tecnología puramente basado , con la propiedad limitada a los especialistas de TI dentro de la empresa en lugar de estar integradas en la organización.

Sistemas de TI las empresas también pueden ser insuficientemente desarrollados , con sistemas heredados no estar a la altura. Las empresas entonces luchan por dar sentido a múltiples bases de datos , en diferentes lugares, hacen más compleja por las fusiones y adquisiciones.

El no poder hacer frente a los problemas de datos subyacentes puede fácilmente conducir a problemas en la entrega de BI , así como una falta de voluntad para desafiar el status quo de las medidas y los informes existentes .

En algunos casos, las empresas todavía están tratando de utilizar modelos de gestión que se desarrollaron en la década de 1970 , olvidando que los modelos de gestión de ayer no va a funcionar mañana.

Y, por último , los proyectos de BI a menudo se implementan demasiado rápido , con poco pensamiento dado para el diseño y función de los datos . Obtener el derecho básico primera vez , subestimar la complejidad , así como la comprensión del impacto en muchos procesos y sistemas , es esencial.

El reto es cómo diseñar sistemas de BI que facilitan y permiten , no sólo estructuras de mando y de control de gestión . Los ejecutivos ya no son simplemente buscando la manera de controlar vastos imperios , sino por los mecanismos que permiten a las personas a realizar . BI puede ofrecer importantes beneficios a aquellos que realmente capitalizar su potencial .

Cómo tener éxito

Rendimiento y Tecnología KPMG ha identificado seis bloques de construcción clave, incluyendo varias preguntas críticas de negocio para los líderes empresariales para responder , lo que permitirá a las organizaciones a cosechar las recompensas de BI :

Negocios alineación estrategia
• ¿Qué información es la clave para la entrega de la estrategia ?
• ¿Cómo se puede implementar de una manera que maximiza el rendimiento del negocio de manera rentable ?
Gobernancia
• ¿Cuáles son los procesos principales y la estructura organizativa necesarias para garantizar la integridad y la alineación continua de información a las necesidades del negocio ?
Proceso de gestión del desempeño y presentación de informes
• ¿Cómo se puede mejorar la planificación financiera y la gestión del rendimiento empresarial ?
• ¿Cuáles son los indicadores clave de rendimiento ( KPI) y los requisitos de presentación de informes de la empresa?
• ¿Cómo puede ser mejor ejecutado la consolidación financiera?
Gestión de la información integrada
• ¿Cuál es el contenido de la información y el modelo de datos necesario para soportar los requisitos de información ?
• ¿Dónde están las oportunidades de creación de valor en la normalización de KPI y los datos maestros ?
Plataforma de BI
• ¿Cuál es la aplicación correcta para apoyar la entrega de información , consolidación financiera , la planificación y la gestión del rendimiento ?
• ¿Cómo puede la ejecución de la aplicación se entrega correctamente y hacer que la solución global realmente entregar valor al negocio?
Infraestructura
• ¿Qué significa todo esto desde un punto de vista de la infraestructura técnica ?
• ¿Cómo se puede garantizar la seguridad , el acceso y el rendimiento de la solución?

Estos seis pasos se pueden aplicar de forma individual , pero tienen que estar alineados de forma simultánea si son para desbloquear el verdadero valor de la inteligencia empresarial .

Con éxito la implementación de una solución de BI implica una agenda mucho más amplia que la información correcta a las personas adecuadas en el momento adecuado para que las decisiones correctas se hacen . Para maximizar el retorno de la inversión , las empresas deben mejorar las infraestructuras organizativas y tecnológicas , al mismo tiempo - la creación de la balanza para maximizar el éxito .

Sólo haciendo tanto deberán adoptar las empresas podrán construir las estructuras de gestión y la información necesarias para sobrevivir en el mundo cada vez más competitivo del siglo 21 .

A raíz de la crisis financiera global, con éxito la aplicación de BI es una vez más el centro de atención . Puede ayudar a las empresas a examinar lo que realmente importa y reducir los costos de procesamiento de información , mientras que ayuda a la gestión para centrarse en las prioridades fundamentales para el negocio.

Un sistema de inteligencia de negocios bien diseñado e implementado no sólo mejora la eficiencia y ahorrar costes , sino que también reduce el riesgo - beneficio que está cada vez más valorada en un mundo post- crisis - y su agilidad hace que las empresas más competitivas.

La historia está llena de fracasos de inteligencia de negocios . Con el enfoque adecuado a su proyecto de BI no será uno de ellos .

Miremos un Proveedor SAP BusinessObjects

Al igual que el ERP, SAP BusinessObjects (B.I) se compone de módulos para cubrir mas mercado, módulos totalmente integrables entre ellos y obviamente con el ERP, el ERP no necesariamente debe ser el mismo, la plataforma Integration se ajusta a los ERP Tier 1 (Los más completos como JDEdwards, PeopleSoft... ). Hoy veremos los módulos que ofrece SAP para Business Inteligence, para más información visite el sitio Web de SAP. http://www.sap.com/latinamerica/solutions/

SAP Crystal Reports: Conéctese prácticamente a cualquier fuente de datos, diseñe y formatee reportes interactivos, y compártalos interna o externamente.

SAP BusinessObjects Analysis, edición para OLAP: Realice análisis de conjuntos de datos multidimensionales con esta herramienta OLAP diseñada para analistas financieros y de negocios.

SAP BusinessObjects Analysis, edición para Microsoft: Lleve a cabo análisis avanzados de datos residentes en su almacén empresarial (BW) con una interfaz de usuario intuitiva dentro de su entorno de Microsoft Office.

SAP BusinessObjects Web Intelligence: Haga consultas y análisis intuitivos en fuentes de datos heterogéneas online u offline.

SAP BusinessObjects Predictive Workbench: Explote sus activos de información para predecir tendencias futuras.

SAP BusinessObjects Dashboards: Cree tableros de control interactivos para visualizar rápidamente datos complejos.

SAP BusinessObjects Explorer: Busque y explore datos del negocio para obtener una inmediata visión informada y SAP BusinessObjects Explorer, versión acelerada: Acelere la exploración de sus datos con análisis en memoria.

SAP BusinessObjects Mobile: Acceda a reportes, métricas y datos desde su dispositivo móvil.

Ventajas y "Desventajas" de B.I

VENTAJAS

-Aumento de ingreso y reducción de gastos
-Análisis de la rentabilidad de clientes
-Simulaciones y análisis de tendencias
-Para desarrollarlo con eficiencia y eficacia es necesario:
-Realizar comparativos entre periodos.
-Revisar los indicadores administrativos y de desempleo.
-Avisos de puntos críticos
-Alineamiento de lo táctico a lo operativo
-Seguimiento estratégico.


Los beneficios que se alcanzaran con base en la implementación de Business Intellinge son de manera generalizada los siguientes:


- Agilidad en el proceso de toma de decisiones.
- Eliminación de controles manuales
- Centralización de informaciones de gestión
- Rapidez en la recolección de información.
- Transformación de procesos reactivos en activos.
- Seguimiento y administración en la ejecución de la estrategia.

DESVENTAJAS

Una solución que permite soportar mejor las decisiones gerenciales como puede tener algo de malo? Lo malo está en el usuario y en la organización, a continuación algunas fallas a la hora de Implementar B.I por estos 2 agentes:


1. Las empresas fallan en reconocer que los proyectos de BI son iniciativas de negocios ínter organizacionales, y en entender dichas iniciativas difieren de las típicas soluciones independientes.
2. Existe la falta de compromisos por parte de los sponsors (los cuales tienen autoridad en la empresa.
3. Se tiene poca disponibilidad de los representantes de negocios.
4. Hay ausencia de un personal disponible y habilidoso.
5. Existe un mal concepto del software de BI.
6. No trabajan bajo una estructura detallada.
7. No existe un análisis del negocio o estandarización
8. No existe una apreciación del impacto que causan los datos de mala calidad en la rentabilidad del negocio.
9. No se entiende la necesidad del uso de un meta datos.
10. Demasiada confianza métodos y herramientas no alineadas.

Existen Factores que pueden ser considerados desventajas específicamente, pero a la final es un precio por pagar:

• Costo: Generalmente es alto
• Tiempo de Implementación: Generalmente es largo
• Complejidad:Requiere capacitación del personal para uso, pero más importante las configuraciones son complicadas.

Bibliografía

http://business.mapsofindia.com/business-intelligence/disadvantages.html

http://smallbusiness.chron.com/advantages-business-intelligence-24548.html

Por qué implementar una solución B.I?

Quieres saber que tanto funciona una solución de B.I?

Respondete a ti mismo que harías si fueras gerente de una empresa mediana o grande y necesitas soportes e información para tomar buenas decisiones:

• a) Hacerlas tareas críticas ellos mismos, lo que dará como resultado agotamientos, cuellos de botella en la productividad, y costos asociados a la falta de trabajo estratégico.
• b) Contratar a más personal altamente calificado. Esto provocará un impresionante incremento en los costos.
• c) Intentar definir una política para todas las decisiones posibles. Esta opción llevará la toma de decisiones que no van a la par de las cambiantes necesidades de la empresa.
• d) Dar al personal actual las herramientas para tomar mejores decisiones. Esto creará una empresa ágil y será la decisión más efectiva y económica.

Si escogiste la última, has pensado inteligente:

Razones por las que implementar B.I

Puede haber muchos argumentos, y todos buenos entre las posibles razones para lanzarse al ruedo tenemos varias que no son excluyentes entre si y que podrían ser:

1. Necesidad de información muy específica y/o elaborada pero en tiempo real,

2. Menor tiempo de reacción ante cambios (ya sean previstos o imprevistos),

3. Mayor transparencia en los datos y procesos

4. Legislación nueva o la adecuación a normativas (por ejemplo Basel II, Sarbanes-Oxley, HIPAA,Ley de protección de datos, etc.…)

5. Buscar nuevas oportunidades en un mercado extremadamente competitivo analizando mayores volúmenes de datos de una forma más intuitiva y sencilla por parte de todas las capas de la organización (usuarios, suministradores, analistas, auditores, clientes, empleados, directivos).

6. Cambios empresariales, fusiones, etc.

7. Adaptación a nuevos estándares: La necesidad de bajar costes por medio de estándares y soluciones globales ya integradas o fáciles de integrar en nuestros departamentos de TI eliminando pequeños reinos de aislados con soluciones incompatibles entre si.

8. Cuestión de imagen empresarial –discutible, pero válido en algunos casos-




                                  Cinco Razones para implementar B.I Mobile:

Endeca Technologies Inc. B.I Móvil

De acuerdo con la International Data Corporation ( IDC ) , casi mil millones de dispositivos inteligentes conectados - PCs, tablets y teléfonos inteligentes - fueron enviados en 2011 . Esa cifra se prevé al inicio 1,1 mil millones en 2012 , con envíos que se espera duplicar la cifra de 2011 y llegar a 1840 millones de unidades en 2016 , ya que las empresas de todos los tamaños y formas de todo el mundo muestran un apetito casi insaciable de dispositivos inteligentes conectados . Lo más significativo , IDC predice que el número de dispositivos móviles , principalmente teléfonos inteligentes junto con las tabletas , se ponen a empequeñecer el número de PCs - superando en número a los más de cinco a uno. 

Una investigación reciente de Gartner , TechTarget y Co. han sugerido el abrazo continuo de los dispositivos conectados inteligentes por las empresas afectará las tasas de adopción de BI móvil , con muchos analistas y grupos de empresas de medios informáticos sugieren que alrededor del 50 por ciento de las organizaciones se han puesto en marcha algún tipo de análisis móvil a finales de año .

1 . Más rápida la toma de decisiones:

Un reciente informe del Grupo Aberdeen - Mobile BI:  encontró que las empresas con BI móviles podrían tomar decisiones de negocio críticas seis veces más rápido que las organizaciones sin una plataforma móvil para la presentación de informes y análisis. La capacidad para identificar rápidamente las tendencias , patrones y oportunidades emergentes (o amenazas ) produce una ventaja competitiva.

2 . Mejor toma de decisiones:

Equipar a los teléfonos que toman decisiones con un máximo al día la información basada en hechos , no sólo mejora la velocidad con la que se transmite la información y se toman decisiones , pero la capacidad para sobre la marcha del personal para mejorar la calidad de su toma de decisiones.

Los usuarios de BI móviles pueden compartir informes , información y conocimientos en relación con el contenido de BI - con otros usuarios autorizados - a través de dispositivos y plataformas para resolver colectivamente los problemas y decidir sobre el mejor curso de acción. Compartir nuevas ideas y perspectivas frescas crea un proceso más eficaz y eficiente la toma de decisiones . Los usuarios son capaces de utilizar los conocimientos adquiridos a través de informes y análisis más eficiente y eficaz para tomar mejores y más rápidas decisiones . Por ejemplo , los ejecutivos de ventas afectadas por un envío retrasado podrían enviar el informe de nivel de stock para el gerente de marketing . Notificar al equipo de marketing de la demora les permite ajustar el lanzamiento de su campaña de publicidad en consecuencia. 

3 . Aumento de la productividad:

Mobile BI permite a los tomadores de decisiones en todos los tipos de industria y roles funcionales para utilizar el tiempo con mayor eficacia y reducir las ineficiencias : Ejecutivos pueden transformar el salón del aeropuerto en talleres estratégicos , personal de ventas puede convertir la sala de conferencias de un cliente potencial en el medio ambiente pitcheo perfecto, y los gerentes de línea CAN coincidir con la estrategia de salida de la planta.

4 . Supervisar el rendimiento del negocio de un vistazo:

Paneles móviles hacen KPIs (Indicadores de rendimiento) vigilancia fácil, y asegura que los ejecutivos tienen siempre firmemente sus dedos en el pulso de la empresa .

5 . Mejora de la satisfacción del cliente:

El personal de campo debe tener un conocimiento preciso de la de su organización base de clientes para hacer su trabajo con eficacia. Alertas y acceso tanto a los datos en tiempo real e históricos Pro - activos , detallando las necesidades actuales de los clientes y los comportamientos pasados, dará lugar a una mayor eficiencia y productividad " en el campo" , y en última instancia, mejorar la satisfacción del cliente.

Bibliografía:

http://www.revalladolid.es/contenido/art/BI-Zaragoza.pdf

http://www.corp-solutions.com.ar/briefs/Business_Intelligence.pdf

http://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/data/dm-bi-pymes/

http://minerstat.blogspot.com/2013/01/porque-implementar-un-sistema-de-bi-en.html
http://www.yellowfinbi.com/YFCommunityNews-5-reasons-to-implement-Mobile-Business-Intelligence-113409

Tres casos de Éxito de B.I

BAYER

Bayer es una empresa origen Alemán y presencia global en los campos de cuidados de la salud, nutrición y materiales de alta tecnología. Sus productos y servicios se diseñan para beneficiar a la gente y para mejorar su calidad de la vida. Al mismo tiempo, crean valor a través de la innovación, el crecimiento y la rentabilidad.

PROBLEMA:

Bayer necesitaba consolidar los procesos llevados a cabo en los diferentes países en los que desarrolla sus actividades y disminuir los errores por la carga manual de datos en distintos formatos. Debía ser capaz de unificar y administrar múltiples herramientas y orígenes de datos, resultado de la gran cantidad de adquisiciones que Bayer realizó desde 2005.

Reportes iguales se desarrollaban por diferentes países y divisiones, lo que implicaba que muchos usuarios realicen el mismo trabajo. Todo esto hacía imposible que se puedan cruzar auditorías para tener un panorama completo del negocio rápidamente y crear nuevos reportes por la falta de plataformas de Business Intelligence. Los usuarios estaban asignados al trabajo manual para procesar la información y preparar reportes mensuales que podían ser automatizados y, en los países con pocos recursos, se tercerizaba el armado a un costo muy alto.

SOLUCIÓN: IBM COGNOS

IBM ofreció las soluciones de Cognos BI que implementó junto a su asociado de negocio KM. La plataforma ya se encuentra en 8 países con planes de seguir expandiéndose en la región.

Esta optimización permitió la disponibilidad inmediata de la información de mercado para la rápida toma de decisiones, estandarización de reportes, cubos y dashboards, disminución de costos de infraestructura, licencias y consultoría. A través de la solución de IBM, la negociación con proveedores está centralizada y los costos de soporte reducidos.

Además Bayer pudo abarcar más requerimientos con menos presupuesto local y brindarles las soluciones de Business Intelligence a países con menores recursos. Esto generó una sinergia de trabajo dentro de la región latinoamericana y todos resultaron sumamente beneficiados. Al mismo tiempo, este cambio posibilitó la profesionalización de los analistas que anteriormente se ocupaban de la carga de información y análisis de datos para que lleven a cabo tareas de mayor valor para la compañía.

HOTEL WELLINGTON

El Hotel Wellington fue inaugurado en 1952 y cuenta con 261 habitaciones, un Business Center, diferentes restaurantes y bares, así como 12 salones para eventos. Las necesidades más premiantes del Hotel Wellington consistían en unificar las diferentes fuentes de información (Datisa, Opera, Micros TPV, Buzón de Voz, Quadriga TV, Minibares, Vingcard, etc,), consolidar la información, disponer de información agregada y actualizada en el momento preciso, mejorar la toma de decisiones en tiempo y fiabilidad y aumentar la competitividad.

  

PROBLEMA

La previsión es que para mediados de 2009 el Hotel Wellington cuente con un sistema de Business Intelligence (BI) funcionando a pleno rendimiento que les permita tener una visión 360º de toda la actividad del hotel.  La alta dirección del Hotel Wellington tenía resueltos los procesos de negocios operacionales después de la renovación de software y hardware llevada a cabo entre 2008 y 2009. El objetivo de modernización e inversión en tecnología de última generación se había cumplido. Sin embargo, aún tenían por cumplir un objetivo de vital importancia: la integración para llegar al dato único. Necesitaban información consolidada para asegurar la toma de decisiones.

El Hotel Wellington utiliza en su actividad diaria diversas fuentes de información con multitud de datos dispersos: Quadriga TV, Central de Teléfonos, Servidor de RR.HH., Minibares, Micros TPV, Buzón de Voz, VingCard, etc. A su vez, el hotel dispone de varios Sistemas de Gestión Hotelera como son Opera y S&C y Datisa (Gestión Económico-Financiera y Control).

Antes de implantar la herramienta de Business Intelligence, el Hotel Wellington verificaba los procesos de su negocio basándose en informes que eran manipulados manualmente. Este sistema era lento y costoso en su elaboración.  Debido a la necesidad de tener información crítica de gestión permanentemente actualizada, el Hotel Wellington decidió buscar una solución que le ofreciera:

Reducir el tiempo de creación de los informes consolidados de las áreas.

Poder elegir el nivel de desglose de la información consultada.

o Tener una interfaz cómoda para la consulta de los informes y que estos fueran exportables a Microsoft Excel.

SOLUCIÓN  Oracle Business Intelligence Standard One

La Propuesta de dharma ingeniería   CRM (Consultora ERP | WEB | BI, española )

• Se analizaron las necesidades del cliente y se llegó a la conclusión de que la solución que se ajustaba con más exactitud era Oracle Business Intelligence Standard One. Con este producto es posible obtener información consolidada y actualizada por medio de interfaz web y exportable a otros formatos.

La Implantación

• Durante varios meses se trabajó empleando metodología propia para cumplir con la siguientes fases:

Análisis de los informes que el cliente solicitaba.

Diseño de un Data Mart con características acordes a la consolidación de información necesaria.

Instalación y puesta en marcha del producto BI.

Diseño junto con el Hotel Wellington los cuadros de mando para unificar la presentación de los informes.

Implementación de una interfaz web que permitiera acceso vía Intranet e Internet.

Resultados

• Con la implantación de BI se han cumplido todas las necesidades propuestas inicialmente con plena satisfacción del usuario.

• Dentro de los tres primeros meses fue posible observar los primeros resultados. El tiempo de consolidación no solo se ha reducido sino que se ha eliminado, ya que los informes se actualizan diariamente, consiguiendo que las cifras que consulta la dirección sean un reflejo real del estado diario de la empresa. Los directivos pueden acceder vía Intranet o Internet a los cuadros de mando, pudiéndose establecer niveles de acceso y perfiles de usuario, existiendo la posibilidad de trasladar los datos a una hoja de cálculo, un documento de texto o un archivo PDF.

SODIMAC

El grupo chileno Falabella, abrió su primera tienda en la Argentina en febrero de 2008 y hoy cuenta con cinco, ubicadas en el Gran Buenos Aires. Con presencia en cuatro países, su facturación en 2009 fue de U$S 3.000 millones.

PROBLEMA

A mediados de 2009, los locales se encontraban con la necesidad de implementar una herramienta de BI, pero no podían hacerlo si antes no ordenaban la información. “Los datos estaban dispersos en distintas bases y necesitábamos tener una única fuente para todos ellos”, recuerda Sergio Cristaldo, jefe de Sistemas de Sodimac Argentina. “Y debíamos convertir a esos datos en información”, completa Ignacio Rafael Román Moreno, jefe de Control de Gestión de la empresa.

SOLUCIÓN SYBASE IQ

Sergio Cristaldo Jefe de Sistemas Implementó un Data Warehouse y una herramienta de BI para consolidar los datos y usarlos en análisis

Esta dispersión de los datos en distintas bases los llevó a buscar una solución capaz de consolidarlos. Por entonces, Sodimac era usuario de Microsoft SQL –de hecho, sigue manteniendo esa base de datos-, pero las pruebas que hicieron no les resultaron satisfactorias. Sybase acercó una propuesta y lo que los convenció de ésta fue ver, con sus propios datos, una demo del funcionamiento de Sybase IQ. “Nos dejaron probar en vivo la potencialidad de la herramienta y no dudamos ni un segundo de que ese era el camino”, dice Cristaldo.

El proyecto comenzó en agosto de 2009 y fue el primero realizado en Argentina tras la alianza entre Sybase y MicroStrategy, por la cual lanzaron al mercado un paquete de soluciones formado por el servidor analítico Sybase IQ y diversos productos MicroStrategy. La inversión en el proyecto fue de  $ 500.000 (15 por ciento, aproximadamente, en consultoría y el resto entre licencias, software y hardware).

Por Sodimac trabajaron tres personas lideradas por Cristaldo y otras tres por parte de Sybase. Ezequiel Fernández de Barrena, líder de Proyecto Sybase, admite que el desafío estaba en el volumen de datos y su heterogeneidad. “Generalmente, una implementación de IQ es más rápida –llevó siete meses en total-, pero tiene que ver con la cantidad de datos que se fueron agregando y la cantidad de fuentes que se sumaron progresivamente con respecto a las bases originales”, detalla. Los datos de bases como Oracle, MS SQL, más alguna otra propietaria y los datos desestructurados correspondían a ambos lados de la Cordillera de los Andes.

“Lo que utilizamos para las pruebas de concepto y la implementación final del producto es nuestra herramienta de modelado PowerDesigner, que permite visualizar, analizar y manipular metadatos más fácilmente, a fin de lograr una arquitectura de información empresarial efectiva”, explica Barrena. Lo que hace PowerDesigneres es la ingeniería reversa de todas las bases de datos. “Luego, a partir de estos modelos físicos obtenidos, generamos los scripts y creamos la base en Sybase IQ. Por último, comenzamos la migración de los datos, en este caso, con las mismas características que tiene Sybase IQ”, detalla Barrena.

Entre agosto y diciembre de 2009 trabajaron en la recolección y ordenamiento de los datos, El siguiente paso fue la explotación de los mismos. Ya con los datos en orden, se inició la implementación de MicroStrategy versión 9. En esa etapa se sumó Soluciones Tecnológicas S.A. “El negocio definió qué datos se querían explotar: qué querían ver y cómo querían hacerlo”, explica el Jefe de Sistemas. “Empezamos con el área de Ventas, porque es la primera línea en lo que hace a resultados”, añade Román Moreno. “Definimos qué era lo más relevante, como por ejemplo la rentabilidad por medio de pago”, continúa

Adrián Scardillo, gerente de BI de Soluciones Tecnológicas S.A., explica el proceso que se llevó a cabo: “Se construyó un modelo de datos para analizar la evolución de los principales indicadores de ventas y costos para poder medir el margen de ganancia de cada producto. El modelo contempla, por un lado, la información de la composición, los tickets y demás comprobantes de venta; y por el otro, la información de cómo se pagaron los mismos, con sus costos y recargos financieros, como en el caso de las tarjetas; y por último, todos los cargos y descuentos asociados a cada uno de ellos”. Así se obtiene el cargo de ganancia de cada ítem vendido, lo que permite promocionar aquellos que más convenga según su margen.

Las promociones son clave para Sodimac en la Argentina, ya que en Chile no es tan usual que se realicen constantemente estrategias con los bancos, por ejemplo. “Esto nos permite evaluar qué promocionar en determinada sucursal, o con qué tarjeta la campaña no tuvo buen resultado”, asevera Román Moreno. “Buscamos oportunidades que en Chile no se toman en cuenta y estamos exportando ese modelo”, agrega.

Actualmente, la herramienta tiene 13 usuarios de distintas áreas del negocio. “Aunque nos queda mucho por hacer, finalizamos la primera etapa del proyecto, mejorando nuestra visibilidad del negocio”, cierra Cristaldo.