Business Intelligence

El entorno económico-empresarial a lo largo de las últimas décadas ha ido adquiriendo mayor nivel de complejidad, debido a la innovación tecnológica, la integración comercial, la globalización, transferencia acelerada del conocimiento, etc., que han creado fuerzas internas que presionan constantemente para que las economías y empresas sean más competitivas e innovadoras. Nada actualmente es estable, todo está innovandose, las empresas y los gerentes luchan por estar al día con los cambios de modo de no perder el paso.

Para esto se requiere de tomar decisiones continuamente relacionadas con la complejidad de este escenario. Esta complejidad genera un universo de información que sobrepasa la capacidad de análisis de las organizaciones.

Según IBM en el 2010 se generaron 988 exabytes (10&18 bytes) de los cuales el 80% es contenido no estructurado que reside fuera de la empresa.

Según diversos estudios el Japón y Alemania ocupan el primer y segundo puesto en cuanto al índice de complejidad económica.

Estudio: “Atlas de Complejidad Económica ICE”. Ricardo Hausmann y César Hidalgo, Universidad de Harvard

La velocidad con que la información es generada es asombrosa; las plataformas sociales, los blogs, los equipos de transmisión móvil y el universo de otras aplicaciones diseminadas en internet están generando una masa enorme de información estructurada y no estructurada, cada vez con mayor nivel de granularidad.

El análisis de toda esta masa de información se ha convertido en un reto intimidatorio. Los gerentes requieren potentes instrumentos de análisis y un cambio de cultura que les permita modelar continuamente la complejidad para aprender de ella.

La información del interno y del entorno tiene que ser estructurada y modelada para tomar decisiones adecuadas. El comportamiento de todos los stakeholders de la empresa (proveedores, clientes, empleados, sociedad, estado, etc.) debe ser monitoreado y conocido con la mayor precisión por las organizaciones. Aquellas empresas que pueden lograr este proceso con el mayor nivel de eficiencia serán más competitivas cada día.

Se requieren plataformas que permitan modelar este escenario complejo, que las analizen a profundidad y que pueden construir velozmente modelos de decisiones.

Cada día con mayor frecuencia  las empresas sienten la necesidad de tomar decisiones no rutinarias (no estructuradas). Ya se ha mencionado que el universo de información corporativa que se maneja en las redes sociales, blogs, intranets, extranets y en las diversas aplicaciones de internet tiene un componente no estructurado (80% según IBM). Hoy más que antes las empresas deben decidir sobre nuevas asociaciones, nuevos productos, nuevos servicios, nuevos canales de distribución, nueva infraestructura, nuevos sistemas, etc.,  en forma recurrente si desean no perder el ritmo del mercado.

Para esto se requiere soluciones de inteligencia de negocios que les ayuden en este proceso.

Desde un punto de vista general: Inteligencia de Negocios son aquellas soluciones que permiten manejar la complejidad económica y empresarial a través de modelos de decisión que permite a las empresas tomar mejores decisiones, ser competitivas y aprender continuamente.

Desde un punto de vista tecnológico: Business Intelligence es la plataforma que concentra aplicaciones, metodologías, base de datos, hardware y otros que permiten la administración de la información corporativa y del entorno de una organización para su modelización y apoyo para la toma de decisiones inteligentes.

En los últimos años ha aparecido en el mercado un nuevo concepto comercial que enfatiza los procesos de análisis estadístico y predictivo de la información basados en potentes motores de clasificación de información que no dependen únicamente de datwarehouses centrales y que permiten construir y probar escenarios alternativos de decisión. Estas aplicaciones  que han tomado el nombre de aplicaciones “Analíticas de Negocios” o “Business Analytics” están tomando vida propia, aunque algunos proveedores de aplicaciones siguen viéndolas como un único modelo integrado junto con Business Intelligence.

El BI parte de unas necesidades puntuales y conocidas, por su parte el BA es la propuesta para atender las demandas o necesidades que puedan surgir en cualquier nuevo panorama (la pregunta inesperada).

Los usuarios del BI siguen teniendo la necesidad de llevar su contenido a una hoja de cálculo Excel para profundizar su análisis. El BA ofrece los instrumentos para facilitar este análisis sin que tenga que recurrir a otras herramientas.

El BI tiene una serie de recursos preestablecidos y la interacción con los datos es limitada y el BA se caracteriza por su facilidad de uso y amigabilidad, es por ello que sus principales impulsores son los usuarios de negocio.

El BI tiene en la agregación de datos su principal punto de partida para presentar la información, el BA requiere del detalle para dar respuesta a la interrogante planteada.

Sobre los orígenes del BI se conoce que en un artículo del año 1958, el investigador Hans Peter Luhn de IBM utilizó por primera vez el término Business Intelligence. Él, definió el Business Intelligence como: ” la capacidad de prender las correlaciones de actuales hechos a fin de dirigir la acción hacia un objetivo deseado”. Entonces, de acuerdo a esto, se estima que el Business Intelligence así como se entiende hoy pudo haberse desarrollado como los sistemas de apoyo de la decisión que comenzaron en los años 60 y fueron desarrollados a mediados de los años ochenta. El DSS dio origen a los modelos automatizados creados para asistir a la toma de decisiones y el planeamiento. El desarrollo de los Data Warehouse, las aplicaciones OLAP, el análisis multidimensional, que aparecieron en los años 90 dieron origen al concepto de Business Intelligence (1era generación) y estuvieron orientadas a la eficiencia en el manejo de la información.

La segunda generación de Business Intelligence ha incorporado aplicaciones analíticas como Data Mining, Predictive y análisis estadístico que junto con la tecnología in-memory están adquiriendo independencia.

El término Business Intelligence (BI) es una etiqueta relativamente nueva que ha venido a reemplazar a otras denominaciones de sistemas previos tales como DSS, EIS, y MIS (Thomsen, 2003).

Cómo recordaremos los MIS o Sistemas de Información Gerencial son las plataformas que basan su modelamiento en los Sistemas que coexisten al interior del negocio y los Sistemas de Información para Ejecutivos  son aquellas plataformas que más se asemejan a los modelos de BI actuales ya que sus modelos toman información de los Sistemas internos y externos de la organización.

Business Intelligence pues tiene el propósito de manejar la complejidad a través del modelamiento de la información que dispone un corporativo, con el fin de construir sistemas de decisiones que permitan a la organización innovarse, ser competitivos, aprender continuamente y estar preparados para los cambios del entorno.

Todas las variables del entorno (globalización, innovación tecnológica, crisis financiera, regulaciones del mercado, etc.) y las variables de la organización (nuevas demandas, nuevos mercados, nuevos sistemas, fusiones y asociaciones, etc) deben sistematizarse a través de modelos de decisiones tomando las metodologías y técnicas que Business Intelligence propone como la estadística, la predicción, la probabilidad, el análisis de sensibilidad económica, etc., de modo que rápidamente podamos construir sistemas de soporte a las decisiones configurables y modificables.

Business Intelligence incluye una amplia categoría de productos/aplicaciones y procesos que pueden ser modelados. Las aplicaciones se basan en metodologías y técnicas universalmente probadas como el análisis multidimensional, el análisis estadístico, el análisis económico financiero, el análisis probabilístico, el análisis de estrategias basado en BSC, etc. En cuanto a los procesos, con Business Intelligence se pueden modelar diferentes procesos de decisión que involucran diversas áreas como la planeación, control y análisis de escenarios económicos y financieros, el análisis de mercado, el análisis logístico y de producción o todo lo anterior junto en un solo modelo.

Las plataformas de Business Intelligence están compuestas de 4 categorías de aplicaciones, estas son: las aplicaciones de integración de datos, las aplicaciones de administración de datos, las aplicaciones de análisis de datos y las aplicaciones para toma de decisiones y difusión del conocimiento.

Las primeras aplicaciones incluyen las interfaces para recolectar, transformar y estandarizar los datos que serán cargados en el datawarehouse corporativo. Las aplicaciones de administración de datos permiten categorizar los objetos que han sido cargados, documentarlos y construir nuevas entidades de datos a partir de los objetos cargados, como los cubos o los datamarts. Las aplicaciones analíticas permiten profundizar en la naturaleza de los datos, su comportamiento a través del tiempo, individualmente y en grupo para entender o preveer su comportamiento futuro.

Finalmente las aplicaciones de toma de decisiones y de diseminación del conocimiento, están basadas en esquemas y metodologías universalmente probadas como el análisis estratégico basados en indicadores KPI, mapas estratégicos y tableros basados en BSC, análisis económico financiero, etc.

Los principales proveedores, a los que Gartner ubica como los líderes en su cuadrante mágico, tienen presencia en la región, vale decir Oracle, Microsoft y SAP.

A pesar del peso de la crisis económica y financiera mundial en el 2009 el sector de BI que comprende las aplicaciones de Business Intelligence, Analytic Applications y Performance Management creció 4.2% y en el 2010 apoyado por la leve recuperación de la economía mundial creció 13.4% llegando a movilizar más de 10 Billones de USD. En el 2011 el crecimiento fue de 16.3% generando volúmenes de venta arriba de los 12.2  Billones de USD.

En el sector de BI, SAP es el líder claro con un 23%, seguido de Oracle con 15.6%, SAS 12.6%, IBM 12.1% y Microsoft con 8.7%. El mercado en general creció 16.4% con respecto a los ingresos del 2010.

En cuanto a tipo de software, las plataformas de BI abarcaron la mayor parte de la torta vendida (64,2%), seguidas por las PM suites (20,8%). Las herramientas de análisis representaron un 15 % del total vendido.

Según  IDC para Latinoamérica: ‘Brasil concentra el 50% de la inversión regional de BI. Luego, viene México con entre el 20%y el 25% de la inversión regional, ya que se usa al país azteca como plataforma para operar en todo Centroamérica. Otros países como Colombia y Perú están teniendo crecimientos de dos dígitos y  Argentina sigue con niveles de inversión en torno al 8%’.

El segmento software BI-AP-PM fue el segundo de mayor crecimiento en el mercado de software global durante el año 2011. Esto reflejó la presión que tuvieron las empresas por gestionar grandes volúmenes de información y lograr un proceso óptimo y oportuno de toma de decisiones en un mundo cada vez más digitalizado.

Si bien históricamente a Oracle se la posiciona en la vereda de enfrente de SAP, su oferta de hardware la coloca frente a IBM. Sin dudas que la estrategia de la compañía de Larry Ellison es siempre ir por todo y en BI apunta a lo mismo. En octubre de 2011 la empresa anunció el lanzamiento de un sistema de ingeniería, Oracle Exalytics In-Memory Machine, una solución integrada de hardware y software analítico que aprovecha los activos de Oracle, con el paquete de Oracle Business Intelligence (OBI) que tiene nuevas capacidades en memoria, y Oracle Essbase optimizado para soportar la gama de BI tradicional y el planeamiento, más capacidades de búsqueda de datos y visualización interactivas, detalla Gartner. Al respecto, Demián Gil Mariño, director de Ventas de Oracle Argentina, habla de la evolución del BI y de la complementariedad de la oferta de Oracle. “Exalitics es BI a la velocidad del pensamiento. Un hardware desarrollado para trabajar con el software de inteligencia de negocios. La performance, donde es crítica la velocidad, es clave y permite tomar la información de cualquier fuente de datos, estructuradas o no estructuradas, hasta de las redes sociales, como ‘trackear’ en Twitter el humor del mercado. Hyperion sigue siendo el líder mundial en lo que es planeamiento y presupuestación, algo clave para el CFO. OBI es un conjunto de herramientas y agregamos funcionalidad móvil con nuevas aplicaciones”, enumera.

Con su legendario Excel, Microsoft no va a la zaga en el grupo de los grandes proveedores. La planilla de cálculo es, para muchos, la piedra basal del BI.

Complementando con Microsoft SQL Server y Microsoft Share Point, la compañía de Redmond incorporó capacidades de BI y, como dice Gartner, de esta manera garantizó la continua adopción, especialmente en compañías que tienen su infraestructura de información basada en Microsoft. Ezequiel Glinsky, director de la División de Herramientas y Servidores de Microsoft para la Argentina y Uruguay, explica que “la historia de Microsoft en BI y analítica cruza muchos productos. No existe un producto o solución puntual, aunque el producto central asociado a todo esto es SQL Server como pieza fundamental, con soluciones de dispositivos móviles, plataformas colaborativas, en la nube y herramientas de escritorio como el Excel, como una forma de exponer datos e información a todos los niveles de la empresa”.

En cuanto a las nuevas tendencias, Glinsky afirma que están cubiertas: “Tenemos Windows Phone para la movilidad. Y con .Net, las empresas están desarrollando soluciones que complementan las que tenemos, desde entender el tráfico web a detectar fraude en transacciones”.

El lanzamiento de SAP HANA (High Performance Analytics Appliance, plataforma de aplicaciones analíticas de alto rendimiento) fue un paso más de la firma alemana en su estrategia en pos de mejorar el portfolio. “La combinación de SAP con Business Objects constituye la más grande base instalada en el mercado de plataformas de BI”, dice Gartner: 42 por ciento de los que tienen SAP como sistema ERP, también tienen su BI. “La visión del producto es integral e incluye muchas de las tendencias clave a futuro, como movilidad, análisis colaborativo y analítica en big data. Con HANA, la tecnología sobre memoria promete resolver temas de rendimiento en grandes implementaciones de BI. A eso le suma ser de las primeras en ofrecer BI como SaaS”, destaca la consultora.

“SAP HANA no es sólo una gran base de datos en memoria, sino una plataforma de desarrollo. Nuestro business warehouse, que es parte del ERP, ya se lanzó sobre HANA. El cliente migra todo su entorno a memoria y prescinde totalmente de la base de datos clásica”, detalla Leticia Cavagna, directora del Business Analytics & Technology (BA&T) Center of Excellence LAC de SAP. “Además, con Sybase mobile podemos ofrecer herramientas en tiempo real y en dispositivos móviles”, agrega.

Aunque SAP está identificada como una empresa para grandes corporaciones, Guido Ipzman, director de BA&T de SAP SSSA, dice que se están expandiendo “a empresas medianas y a más áreas de negocios”. 

MBA: Pedro Chávez Farfán

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