¿Qué es el Business Intelligence?
La solución informática que nos proporciona el conocimiento sobre cómo funciona nuestra empresa y que nos habilita para mejorar su funcionamiento.
Existen muchas descripciones de lo que es Business Intelligence, o BI, en castellano Inteligencia Empresarial o Inteligencia de Negocios, y lo que pretende, aunque a mí me gusta definirlo como el conjunto de procesos requeridos para ofrecer una solución informática que nos ofrezca información de cómo funciona nuestra empresa y con ese conocimiento optimizar dicho funcionamiento mediante la toma de decisiones pertinentes.
Pero, ¿Por qué se requieren las soluciones BI? ¿Qué aportan y en qué nos ayudan? La implantación de soluciones informáticas en las empresas va avanzando, y el sector de la informática ya tiene una cierta solera y estabilidad en lo que a su madurez se refiere. Aunque por diversos motivos un cierto porcentaje de las empresas todavía están con implantaciones de productos de gestión (los típicos ERPs, Enterprise Resource Planning), lo cierto es que la mayoría de las empresas hace ya incluso bastantes años que los tienen estabilizados por lo que la necesidad de tener soluciones que permitan la gestión del funcionamiento ordinario de la empresa ya ha sido satisfecha, y pasar a la fase de conseguir información válida de todos los datos acumulados más allá de los pocos informes que incluyen esos ERPs tiene mucho sentido. Es más, ya no se trata sólo de soluciones como los ERPs, sino cualquier otra (como los CRMs, Customer Relationship Management, las soluciones de producción/fabricación, recursos humanos, etc.), con lo que la acumulación de datos de diferentes tipos va creciendo y disponer de una solución que nos provea de información como las de Business Intelligence de esos datos va creciendo en interés.
Es cierto que cada vez más las diferentes soluciones informáticas suelen incluir mejores funcionalidades al respecto de ofrecer información sobre los datos que acumulan, pero no suelen ser muy completas, y están basadas en los datos que acumulan, sin poder acceder ni integrarse con otros datos de cualquier otra aplicación existente, además de tener una estructura que no es la óptima para su explotación. Ahí es donde entran las soluciones de Business Intelligence, para solventar todas estas carencias y limitaciones.
El mundo del Business Intelligence no es estático, y siendo la fuente principal de información empresarial van surgiendo en este mundo nuevas tecnologías y herramientas que profundizan y mejoran esta información. Además, como cada empresa tiene su propia casuística, una solución completamente válida para unas empresas puede no serlo para otras; como símil automovilístico, mientras para una empresa su solución idónea será un utilitario pues utiliza el vehículo mayoritariamente por ciudad, para otra será un 4×4, para otra un monovolumen, para otra un autocar, etc., y normalmente se necesitarán diversos tipos de vehículos para ofrecer a cada tipo de usuario el más oportuno.
Hay fabricantes de software de Business Intelligence que ofrecen un rango de soluciones más o menos amplio, mientras que hay otros muy especializados en algunos nichos en concreto: elegir entre unos y otros es cuestión de que las empresas sean conscientes de sus requerimientos de información, y contrastarlos con los costes económicos que conllevan las diferentes soluciones para así acabar implantando aquellas que les sean más convenientes. De hecho, en muchos casos el uso de estas soluciones hace que se empiece por algunas y se vayan incluyendo otras con el paso del tiempo. Las soluciones de Business Intelligence más completas son aquellas que contemplan los dos principales pilares de estas soluciones: dicho rápidamente, la preparación de los datos y la creación de los objetos que los usuarios acabarán utilizando.
Comencemos por este último: para empezar es fundamental que los usuarios interactúen con la información de forma fácil y agradable, y dependiendo del rol de estos usuarios se les deberá facilitar unas cosas u otras. En cualquier caso las opciones más habituales son las basadas en la creación de informes tanto predefinidos como a medida y su distribución de forma automatizada (reporting o corporative reporting), la previsión de resultados (forecasting), las herramientas de consultas para usuarios avanzados (query) incluyendo el acceso a cubos multidimensionales (OLAP), y los cuadros de mando (dashboards o scorecards).
Y las últimas tendencias son las herramientas denominadas navegación de datos o descubrimiento de datos (Data Discovery), que pueden incluir también el apartado de BI de autoservicio (Self-Service BI); estas soluciones persiguen ir un paso más allá de las herramientas de consultas existentes hasta ahora, y así especialmente mediante visualizaciones gráficas avanzadas de los cruces de datos necesarios dar respuestas y proporcionar oportunidades de futuro. Y si contemplan las funcionalidades de BI de autoservicio entonces usuarios avanzados podrán ser autosuficientes en la generación de sus modelos de BI.
Vayamos ahora por la preparación de datos: hay diferentes filosofías al respecto, desde las que consideran que puede llegar a ser una pérdida de tiempo y atacan directamente los datos de los sistemas en producción (los ERPs, CRMs, etc.), pasando por las que atacando una copia o subconjunto de sus datos preparada en otra infraestructura para no perturbar los sistemas en producción proporcionan una fuente en la que basarse, o las soluciones basadas en metadatos, que son abstracciones de las bases de datos que pueden aportar un lenguaje inteligible para el usuario, cálculos predefinidos, u otros, hasta aquellas que utilizan un proceso de Datawarehouse (almacén de datos, o DW, aunque existen soluciones parciales como los Datamarts, DM) completo donde se almacenan los datos que se requieren, se limpian (como ejemplos simples, son habituales errores tan chocantes como fechas de otros siglos, zonas geográficas mal escritas, etc.), consolidan, agregan (por variables temporales, geográficas, de tipo de negocio, otras) y, en definitiva, se preparan mediante herramientas ETL (Extract, Transform, Load) como se requieran para su posterior uso por parte de cualquiera de las opciones de visualización de datos comentada.
En Certia siempre hemos apostado por preparar los datos tanto como sea posible y lógico; siempre puede haber algún informe que visualice datos rabiosamente actuales (¿Cuánto hemos vendido durante esta mañana?) y para el que no tenga sentido nutrirse del DW, o que durante el proceso de construcción de una solución global de Business Intelligence a muy corto plazo se cree algo muy necesario que ataque directamente los sistemas de producción hasta que se pueda atacar el DW, pero la creación del DW proporciona muchas ventajas a diferentes niveles. Permite validar los datos que vamos a utilizar, y rechazar aquellos que no cumplan lo que se requiera e incluso crear procesos para su corrección y posterior inclusión en el DW, filtrarlos y agregarlos como consideremos oportuno con lo que las prestaciones serán mucho mejores, y dejarlos disponibles en una infraestructura pensada para ser consultada y no para incluir datos, tal como están preparados los sistemas en producción, con lo que se obtienen todavía más prestaciones.
Tal como comentaba anteriormente van surgiendo nuevas tecnologías y hay que resaltar las últimas tecnologías de diferentes fabricantes a la hora de preparar datos basadas en conceptos como el “Big Data“, “In Memory“, y otros, muy interesantes aunque ahora por ahora con costes elevados.
Pongamos un ejemplo para ver cómo se utilizan estas tecnologías que servirá para entender dónde encajan en nuestros negocios. Imaginémonos una empresa que tiene diferentes programas de software en uso: un ERP, un programa desarrollado especialmente para controlar sus sistemas de producción, un CRM, etc. Muchas veces encontramos que para preparar información basada en uno o en varios de esos programas de software hay que hacerlo manualmente (caso típico de las hojas de cálculo, donde usuarios avanzados recogen datos de los diferentes sistemas y los cruzan. Es un sistema muy proclive a errores aparte de caro pues necesita siempre personal disponible, y lento, pues este personal ha de preparar en cada caso el tipo de información requerida), o como permiten las soluciones BI, prepararlo anticipadamente como hemos comentado antes, por lo que luego cualquier informe, cuadro de mando, etc, que los requiera, será mucho más eficiente. Estos almacenes de datos especiales tienen muchas más funcionalidades interesantes, aunque también para algunos casos concretos pueden no ser la solución perfecta (este post no pretende ser un tratado al respecto…): como siempre, dependerá de cada caso y para eso están los especialistas en estas tecnologías.
Con los datos preparados podremos utilizar nuestros diferentes objetos de información: habrá usuarios que sólo requerirán recibir informes predefinidos con una cierta cadencia (por ejemplo, las visitas que han de hacer cada semana los comerciales con las ventas de los clientes a visitar). Otros (por ejemplo, responsables de ventas), requerirán datos agregados de ventas de productos por vendedores, zonas geográficas, etc., para el seguimiento correcto de los presupuestos y las previsiones de ventas. Roles más altos (directivos, responsables de objetivos), necesitarán cuadros de mando para seguir la evolución de los indicadores claves de la empresa (o KPIs, Key Performance Indicators); y siempre está el rol de usuarios avanzados informáticamente hablando, que en conjunción con su conocimiento del negocio deberán poder cruzar datos para proporcionar información y entonces descubrir patrones que nos permitan modificar o crear nuevas formas de trabajar.