introducción al business intelligence

+

INTRODUCCIÓN

BUSINESS INTELLIGENCE

+ Introducción al Business Intelligence (BI)

1.  ¿Qué es el BI?

2.  Usos del BI

3.  Otras tecnologías asociadas al BI

4.  Conclusión

2

Control y Desarrollo de Métricas de Negocio, S.L.N.E.©2013

+ 1. ¿Qué es el BI? 3


+ 1.1. Según los Gurús del Tema…


4

•  Para la consultora Gartner:   “BI es un proceso iterativo para explorar y analizar información estructurada sobre un área

(normalmente almacenada en un datawarehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones.

  El proceso de BI incluye la comunicación de los descubrimientos y efectuar los cambios.   Las áreas incluyen clientes, proveedores, productos, servicios y competidores”.

•  Para The Data Warehouse Institute:   “Business Intelligence (BI) es un término paraguas que abarca los procesos, las herramientas

y las tecnologías para convertir datos en información, información en conocimiento o planes para conducir de forma eficaz las actividades de los negocios. BI abarca las tecnologías de datawarehousing, los procesos en el “back end”, consultas, informes, análisis y las herramientas para mostrar información (estas son las herramientas de BI) y los procesos en el “front end”.

+ 1.2. Nuestra definición de BI

Proporcionar la información relevante en el momento adecuado a las personas adecuadas y así tomar decisiones eficaces y eficientes.

5


+ 1.3. Con lo que el BI puede ser muchas cosas a un tiempo..

6


HERRAMIENTA TI TECNOLOGÍA METODOLOGÍA

BUSINESS INTELLIGENCE

+ 1.4. Siempre con esta visión: 7


Procesos de gestión: planificación,

presupuestación, forecasting,

monitarización y control

Procesos de generación de ingresos: marketing,

ventas, gestión de campañas y del canal

Procesos operativos: atención al cliente,

pedidos, facturación, logística y gestión de

inventarios

+ 1.5. Y para TI con esta arquitectura básica:

8


+ 1.7. El “Front End” 9


• Reporting • Análisis OLAP (Data Discovery) • Dashboards (Data Visualization) • Scorecards • Balanced Scorecards

+ 1.7.1. Reporting 10


+ 1.7.2. Análisis OLAP 11


+ 1.7.3. Dashboards 12


+ 1.7.4. Scorecards 13


+ 1.7.5. Balanced Scorecard 14


+ 2. Usos del BI 15


+ 2.1. ¿Quién necesita más el BI? 16


Alta Dirección

Directivos de Línea

Cargos Intermedios

Analistas

+ 2.2. A cada cual su BI 17

Analistas

Cargos Intermedios

Directores de Línea

Alta Dirección


+ 2.3. ¿Qué perfil de empresas necesitan BI? – Visión Marketing

18


•  Todas aquellas empresas, independientemente de su tamaño, que se enfrenten con los siguientes problemas:

  En el entorno tan competitivo y dado a rápidos cambios como el actual no hay tiempo para pensar mucho las decisiones, hace falta información actualizada, fiable y eficaz.

  El reporting a todos los niveles es insuficiente, especialmente en lo que se refiere a la fuerza de ventas que no puede orientar sus esfuerzos.

  Se producen fenómenos de “silos de información”, hay departamentos que no comparten información con los demás.

  Las herramientas de análisis de su ERP o su CRM son insuficientes.   La información financiera sólo habla del pasado y no permite explicar relaciones

causa-efecto, los cierres son como autopsias cuando de lo que se trata en muchos casos es de curar enfermos.

  La información está dispersa, no hay una “única verdad”, las más de las veces múltiples excels construidos de modo artesanal.

  La información puede perderse e incluso acabar en manos de terceros.   ¿Tiene la sensación de que su organización es rica en datos pero pobre en

información y que esa situación va a peor?.

+ 2.3.1. ¿Qué perfil de empresas necesitan BI? – Las Trincheras

19


•  El BI por ahora tiene difícil cabida dentro de las pequeñas empresas, no es tanto una dificultad asociada a los costes como al hecho de que carecen de la cultura para entenderlo tanto a nivel de management como de TI.

•  El perfil que actua a modo de “barrera del sonido” es el de empresas de más de 6 millones de euros de facturación y más de 100 empleados.

•  La mayoría de los CEO / Directores Generales tienen interés por este tipo de soluciones, en los otros “C Levels” no hay una respuesta tan homogénea.

•  Hay muchas empresas que asocian el BI con los transaccionales (ERP) a la hora de encargar la implantación se la encargan al proveedor del ERP.

+ 2.4. ¿Quiénes usan el BI? 20


1.  La Dirección General de la Empresa

2.  La Dirección Financiera

3.  La Dirección de RRHH

4.  La Dirección de Marketing

5.  La Dirección de Ventas

6.  La Dirección de Operaciones

7.  La Dirección de Informática

8.  La Dirección de Compras

Toda la empresa puede

beneficiarse del BI

+ 2.4.1. La Dirección General 21


1.  Proporciona a la Dirección General información independiente, sin filtros y actualizada, lo que, unido a la posibilidad de generar dashboards y scorecards, facilita enormemente el proceso de toma de decisiones.

2.  Se pueden generar informes para el Consejo de Administración que permiten tener una visión general y actualizada de la situación de la empresa sin el problema de los sesgos de cada área de negocio y de modo casi instantáneo.

3.  Facilita el control de la implantación de la estrategia, se verifica el cumplimiento de objetivos mediante indicadores a nivel de toda la empresa.

4.  Es la herramienta ideal para implantar el Cuadro de Mando Integral en la empresa.

5.  Ayuda a comunicar la estrategia al resto de la organización y permite alinear a la organización con la estrategia.

+ 2.4.1.1. A los CEOs les va el BI “self-service”

22


Fuente: Aberdeen (2011)

+ 2.4.2. La Dirección Financiera 23


1.  Preparación del reporting financiero de modo automático y con una gran potencia gráfica, lo que facilita su comprensión por parte de otras áreas de la empresa y además reduce la carga de trabajo del Departamento.

2.  Se acabaron las horas interminables de trabajo dedicadas a bajar datos del ERP para luego sufrir con el Excel, se pasa de un trabajo meramente “amanuense” a poder centrarse en el análisis de la información.

3.  Construcción de ratiogramas.

4.  Soporte para los procesos de planificación y presupuestación, la información está disponible en el BI, no hay que “luchar” por ella, los otros departamentos sólo han de explicarla.

5.  Soporte para el control de gestión y la auditoría interna.

6.  Facilita la elaboración del Informe de Gestión y es de gran utilidad en el proceso de auditoría externa.

+ 2.4.3. La Dirección de RRHH 24


•  Permite aprovechar al máximo las capacidades del software de administración de personal y del de gestión de recursos humanos.

•  Proporciona soporte al sistema de compensación y beneficios de la empresa y, en general, de todas aquellas medidas orientadas a alinear los objetivos personales de los empleados con los de la empresa.

•  Es capaz de generar un completo reporting de RRHH, tanto en aspectos de planificación y costes como en aquellos relativos a reclutamiento, selección, clima laboral, etc…

•  Proporciona métricas de medición de la productividad.

•  Genera el reporting de los sistemas de medición y control del absentismo.

•  Ayuda a cambiar la actitud de los departamentos de RRHH hacia todo lo que sea gestión cuantitativa.

+ 2.4.4. La Dirección de Marketing 25


•  Control de campañas: efectividad de los medios utilizados, reducción de costes de publicidad.

•  Estudios de mercado: se facilita la visualización y comprensión de la información estadística mediante gráficos muy potentes y geolocalización de datos.

•  Benchmarking – cuota de mercado.

•  Soporte en las decisiones en la política de precios.

•  Análisis del comportamiento de los productos (demanda, rentabilidad).

•  Mejora del análisis y comprensión de los datos de comercio electrónico y presencia en Internet (SEO, SEM).

•  Reporting a la dirección y a ventas completamente automatizado (v.g. Vía correo electrónico).

+ 2.4.5. La Dirección de Ventas 26


1.  Control 360º de los clientes.

2.  Segmentación.

3.  ABC de clientes - Pareto.

4.  Análisis del evolutivo de ventas.

5.  Métricas de Ventas.

6.  Análisis de Productos (demanda – rentabilidad).

7.  Soporte para la fijación de objetivos.

8.  Control de la fuerza de ventas y KAMs.

9.  Soporte para sistemas de retribución variable de la fuerza de ventas.

+ 2.4.6. La Dirección de Operaciones 27


•  Control exhaustivo de costes.

•  Mejora de procesos.

•  Anticipación a la rotura de stocks.

•  Rotación de Stocks.

•  Análisis de incidencias.

•  Control de paradas técnicas y mantenimientos.

•  Gestión de lotes.

•  Soporte para técnicas “lean”.

•  Métricas de logística.

+ 2.4.7. La Dirección de Informática 28


•  Mejora del ROI (rentabilidad de la inversión) del CRM, ERP, SCM y demás sistemas, no basta con centrarse en el transaccional, hay que obtener métricas para controlar la evolución del negocio, cosa que estos sistemas no proporcionan.

•  Proporcionar una solución eficiente para el apoyo a la toma de decisiones.

•  Reporting automatizado proviniente de diferentes origenes de datos, el Dpto. de Informática no ha de asumir carga de trabajo adicional como cuando se trabaja con Excel.

•  Los Departamentos de TI pueden comenzar a generar un reporting “serio” sobre su actividad (Kris / SLAs)

+ 2.4.8. La Dirección de Compras 29


•  Mejor aprovechamiento del módulo de compras del ERP, mejora de las capacidades de negociación con proveedores.

•  Reporting de compras.

•  Soporte a la información de benchmarking.

•  Categorización de compras (ABC, Pareto).

•  Clasificación de proveedores y consolidación del panel de los mismos.

•  Control y seguimiento de la actividad de compras.

•  Alertas sobre resultados y seguimiento de acciones correctivas.

•  Gestión y control de almacenes, soporte a la gestión logística.

•  Presupuestos y previsiones.

+ 3. Otras tecnologías asociadas 30


+ 3.1. Business Analytics (BA) 31


  Hay tres tipos de BA:

1.  Analítica Descriptiva (Descriptive Analytics): se gana insight a través del histórico de datos de la organización, por ejemplo análisis cluster.

2.  Analítica Predictiva (Predictive Analytics): desarrollo de modelos estadísticos predictivos.

3.  Analítica Prescriptiva (Prescriptive Analytics): se recomiendan decisiones en base al análisis de escenarios, simulaciones, modelos de optimización, etc…

+ 3.1.1. BI vs BA 32


+ 3.1.2. Ejemplos de BA 33


+ 3.2. Data Mining 36


Es un término previo al concepto de BA pero que en muchas ocasiones se confunde con el mismo.

La minería de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD), es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y gestión de datos, procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia, métricas de Intereses, consideraciones de la Teoría de la complejidad computacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea.

Técnicas habituales de Data Mining son:

• Redes Neuronales (perceptron, mapas autorganizados / Kohonen) • Regresiones Lineales • Árboles de Decisión • Clustering • Reglas de Asociación

+ 3.2.1 Ejemplos Data Mining 37


+ 3.2.2 Ejemplos Data Mining 38


+ 3.3. Corporate Performance Management (CPM)

39


Otro concepto que sujeto a múltiples definiciones, se podría decir que el CPM engloba a todo tipo de técnicas orientadas al análisis (pasado, presente y futuro) del rendimiento de la empresa, pero en el mercado de TI podemos decir que el CPM se refiere a:

• Planificación Financiera • Consolidación Financiera / Contable • Presupuestación • Forecasting • Planificación Estratégica • Modelos de análisis de rentabilidad y optimización

Y también se refiere al BPM (Business Process Management): workflows y automatización de procesos (reglas de negocio).

+ 3.3.1. Un paisaje parecido al BI pero con menos jugadores

40


+ 3.4. Big Data 41


+ 3.4.1. Big Data – Las 4 “V” 42


+ 3.4.2. Big Data – El Nuevo Hype 43


+ 3.4.3. Big Data – ¿Para qué? 44


+ 4. Conclusión 45


+ 4.1. ¿Para qué sirve el BI? (I) 46


Monitorizar el Cambio

Responder al Cambio

Provocar el Cambio

+ 4.2. ¿Para qué sirve el BI? (II) 47


Responde a 5 preguntas básicas que toda empresa se hace:

1. Qué ha pasado: reporting y análisis OLAP

2. Qué está pasando: dashboards

3. Qué quiero que pase: scorecards (cuadros de mando)

4. Dónde está pasando: geolocalización

5. Qué pasará: data mining / business analytics

+ 4.3. ¿Dónde estamos realmente? 48


Fuente: HP (The HP Maturity Model: Describing the BI Journey)

+ 4.4. Un pensamiento final 49


“It is not the strongest of the species that survives, nor the most intelligent, but the most responsive to change”

Charles Darwin

+ 4.5. Una imagen con la que quedarse 50


+

El presente documento tiene meros efectos informativos y en modo alguno tiene carácter contractual, los servicios, prestaciones, tarifas y demás informaciones proporcionadas en el mismo podrán ser objeto de cambios bien por Control y Desarrollo de Métricas de Negocio, S.L.N.E. (CYD Consultores – Outsourceando). La información proporcionada en este documento es propiedad de CYD Consultores – Oursourceando y no puede ser objeto de copia o distribución a terceros.

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Muchas gracias por su atención

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