Business Intelligence

La capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se ha convertido en una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin embargo, el Business Operation (es decir, los sistemas de información tradicionales tales como la mayoría de los programas de gestión, las aplicaciones a medida, e incluso los ERP más sofisticados), suele presentar una estructura poco flexible para este fin.

Aunque su diseño se adapta con mayor o menor medida para manejar los datos de la empresa, no permite obtener la información de los mismos, y mucho menos extrapolar el conocimiento almacenado en el día a día de las bases de datos.

Las principales características que limitan estos sistemas son:

  • Gran rigidez a la hora de extraer datos.
  • Necesidad de conocimientos técnicos para la generación de nuevos informes o métricas.
  • Largos tiempos de respuesta.
  • Deterioro en el rendimiento del Sistema cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo de la empresa.
  • Falta de integración debido a que muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información y sus bases de datos no suelen estar integradas.
  • Datos erróneos, obsoletos o incompletos.
  • Problemas para adecuar la información al cargo del usuario.
  • Ausencia de información histórica.

Los sistemas y componentes del BI se diferencian de los sistemas operacionales en que están optimizados para preguntar y divulgar sobre datos. Esto significa típicamente que, en un datawarehouse, los datos están desnormalizados para apoyar consultas de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. En este sentido, los procesos ETL (extracción, transformación y carga), que nutren los sistemas BI, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema desnormalizado, cuyos datos estén completamente integrados.

El concepto de business intelligence no es nuevo, desde que la idea fue introducida a mediados de los años 60, no ha dejado de evolucionar a soluciones más efectivas y adaptadas al nuevo entorno tecnológico imperante. Con el precio del hardware en franco descenso, procesadores más potentes, la hegemonía de Internet-Web y software de gestión más eficientes, el concepto de inteligencia de negocio (BI) se coloca al alcance de muchas organizaciones modernas quienes están interesadas en maximizar sus inversiones en el área informática.

Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un repositorio de business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas tradicionales como MS Excel (Power BI por ejemplo). De lo que se trata es de explotar al máximo las potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la inversión del negocio.

Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto de minería de datos (Data Mining & el Big Data) son los más apropiados para realizar una explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los datos.

En conclusión, Business Intelligence & Big Data son conceptos modernos y de nueva generación, disponibles a los gestores y directores del negocio quienes tienen la necesidad de analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de predicción, y con ello estar un paso adelante de sus competidores y mejorar los resultados empresariales. Al fin y al cabo ese es el fin último de la tecnológica, mejorar el rendimiento y productividad de la organización.

abr4xas

Front/Back end Web Developer, algunas veces linux otras OSX...

Venezuela

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