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Seguridad en la nube bajo control

Dado que la nube no precisa mantener instalaciones ni hardware y su contratación admite ser bajo demanda, la migración puede representar una reducción de costos significativa para la compañía que sube a la ola de la transformación digital. Sin embargo, una de las razones que limita a las empresas a adoptar esta modalidad parte de las dudas y mitos que existen en torno a su seguridad.

Tanto la seguridad de cómputo en la nube como la seguridad de los centros de datos on premise abordan una variedad de políticas, tecnologías y mecanismos de control destinados a proteger los datos, aplicaciones e infraestructura asociados a la informática. En ambos casos, implica el empleo de herramientas para monitorear y proteger el flujo de la información circulante. La arquitectura resulta ser altamente efectiva si se implementan defensas en los lugares correctos.

 

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Corresponsabilidad

Los problemas de seguridad en la nube se dividen fundamentalmente en dos categorías. Por un lado, se hallan los problemas a los que se enfrentan los proveedores de la nube: empresas que proveen software, plataforma o infraestructura como servicio por medio de la nube. Por el otro, se encuentran los problemas de seguridad a los que se enfrentan los clientes: compañías que utilizan la aplicación o almacenan información en la nube.

La responsabilidad sobre la seguridad reside en los dos lados. No obstante, el proveedor debe asegurar que la infraestructura ofrecida es segura y la información de los clientes está protegida. Por su parte, los usuarios en una organización deben seguir pautas a favor de la seguridad como el empleo de contraseñas fuertes y medidas de autenticación.

Controles

Existen diferentes tipos de controles de seguridad en la nube. Se utilizan para escudar alguna debilidad en el sistema y mitigar el efecto de los ataques. Entre los más extendidos están los propuestos por Ronald Krutz y Rusell Dean Vines en su guía sobre seguridad en la nube de cómputo (2010).

1. Disuasivos

Reducen el nivel de amenaza al informar a los posibles atacantes que habrá consecuencias adversas hacia ellos si prosiguen con el ataque. Equivale a los carteles de “riesgo de choque eléctrico”.

2. Preventivos

Refuerzan el sistema reduciendo o eliminando vulnerabilidades por medio de mecanismos de autenticación fuertes para los usuarios, por ejemplo.

3. De detección

En caso de ataque, señalan los controles de prevención o los controles de corrección para identificar el problema. Son empleados para detectar ataques y dar soporte.

4. Correctivos

Reducen las consecuencias de un incidente limitando el daño. Su efecto sucede durante o después de un ataque. La restauración de sistemas de respaldo es un ejemplo de esta clase de control.

Los aspectos que respaldan la migración a la nube son diversos. A los controles vale añadir como cualidades de seguridad la encriptación de datos, el control de tráfico global y la privacidad en el desarrollo de software. Por lo que, en la toma de decisiones es preciso considerar las políticas del creador, certificaciones y años de investigación y desarrollo como componentes de su compromiso con la seguridad.

 

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ERP, negocio y big data

En los últimos años se han generado más datos que en todo el curso de la humanidad.

De acuerdo con el estudio sobre big data realizado en 2015 por OBS Business School, cada minuto, 4,1 millones de búsquedas son realizadas en Google; 3,3 millones de actualizaciones se comparten en Facebook; casi 40,000 fotografías son subidas a Instagram; más de cien horas de video son subidas a Youtube; 32,000 horas de música son escuchadas en streaming, y 34,7 millones de mensajes instantáneos son enviados por internet. En total, se estima que en tan solo sesenta segundos son transferidos más de 1,570 terabytes de información.

Para 2020 se estima que en el mundo habrá más de 6,100 millones de usuarios de smartphones y más de 30,000 millones de dispositivos estarán conectados a internet, lo que evidenciará un impacto considerable sobre la economía global.

La transición a soluciones tecnológicas basadas en datos en los próximos años supondrá aportaciones astronómicas en todas las regiones. Y el porcentaje de empresas que no había considerado incorporar proyectos de big data a sus planes estratégicos se irá reduciendo conforme esta vaya mostrando sus alcances y aplicaciones que, por ahora, se podrían considerar incalculables.

 

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Planificación y analítica

Las organizaciones se enfrentan a un volumen de datos en continuo crecimiento, datos que provienen de distintas fuentes que es preciso gestionar con eficiencia para que realmente aporten valor al negocio.

Tanto en el entorno de las pymes como de las grandes corporaciones pueden obtenerse oportunidades muy provechosas si se cuenta con las soluciones tecnológicas apropiadas. Entre estas figuran, con un protagonismo bastante destacado, los sistemas para la planificación de recursos empresariales (ERP): de la informática, la columna vertebral de la gestión de toda la organización.

Para que un ERP pueda adecuarse a las demandas de la era digital o la cuarta revolución industrial, este debe poder trascender del manejo de tangibles (inventarios, equipos, contabilidad y finanzas, fabricación) al manejo de intangibles (datos). Esto implica la habilitación de una plataforma con capacidades analíticas e integrada a la Big data que facilite y fundamente la toma de decisiones en diferentes áreas de la compañía.

Numerosas organizaciones todavía emplean ERP que fueron ideados para entornos que se han transformado de manera radical, por lo que la visión corporativa no logra ser lo suficientemente amplia y clara para afrontar con agilidad los escenarios que la hipercompetencia ha puesto sobre el tablero.

Si se tiene en cuenta el conjunto de beneficios que un ERP aporta a la organización y que las estrategias de negocio más novedosas se nutren de los datos –para lo cual la capacidad de almacenamiento es fundamental–, la conjugación de los sistemas de planificación empresarial y la big data se presenta como una idea congruente cuya gestión de información permitirá movimientos corporativos y comerciales más fluidos y certeros.

Según el mismo estudio, el sector privado latinoamericano se muestra confiado en cuanto a la generación de ventajas competitivas que las tecnologías de información y sus disciplinas asociadas pueden facilitar. En este sentido, serán aquellas compañías que consideren en sus decisiones estratégicas aplicaciones ERP y macrodatos las que más partido saquen de la optimización de los procesos y la posibilidad de detección de oportunidades.

 

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El análisis predictivo como complemento de CRM

Son numerosas las empresas que todavía basan sus decisiones en el instinto y la experiencia. Pero el mercado actual no demanda pálpitos, sino decisiones fundamentadas en hechos y cifras concretas.

Las presiones del macro y microentorno exigen a la organización ordenar sus estrategias en función de los datos; sin embargo, el acceso a estos no lo es todo. Es la capacidad de convertir las tendencias históricas y los datos en información lo que permite tener una visión 360 de la compañía para poder diseñar con certeza las acciones que llevarán a la obtención de mejores resultados.

Las empresas que desean sacar ventaja y diferenciarse de la competencia encuentran en la combinación de la solución para la gestión de relaciones con los clientes (CRM) y el análisis predictivo un apoyo esencial para detectar oportunidades de éxito. Este último se sirve de datos nuevos e históricos para predecir actividades futuras, comportamientos y tendencias.

En el ámbito de los negocios, el análisis predictivo facilita en conocimiento de patrones obtenidos de datos comprobados y transaccionales para divisar riesgos y oportunidades, lo que guía y da soporte a la toma de decisiones. La utilización de esta forma de analítica avanzada es común en diversos rubros como finanzas, gobierno, industria farmacéutica, asistencia sanitaria, marketing, telecomunicaciones, compañías de seguros, retail, etc.

Para el área de mercadeo en una organización, la mezcla de CRM y la analítica de datos ofrece un potencial elevado para mejorar las relaciones comerciales y optimizar la prestación de servicio. Asimismo, permite abrir nuevos mercados y anticiparse a los cambios. El acceso a información e historial de usuarios ayuda a crear perfiles de clientes actuales y potenciales bastante completos, lo que aunado a la posibilidad de prever acontecimientos propicia el alcance de niveles de satisfacción sobresalientes.

 

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Un CRM puede auxiliarse del análisis predictivo para crear campañas de marketing, ventas o servicios. Estas herramientas se constituyen en la actualidad como un requisito cardinal para las empresas interesadas en centrar sus esfuerzos empleando la envergadura de la base de datos de los clientes. Su implementación es considerablemente útil para las estrategias de venta cruzada, fidelización, mercadotecnia directa y comercio electrónico.

Ahora bien, para aprovechar de manera correcta la conjunción de CRM y la analítica de datos es imperativo contar con datos de calidad. La enorme cantidad de información generada en la empresa es uno de los mayores desafíos que enfrentar. Una organización con datos inexactos o dispersos no puede dar sostén a sus acciones estratégicas ni operativas, por lo que preparar y limpiar los datos es una tarea primordial. Son estos los que darán el cimiento necesario para erigir las decisiones.

En definitiva, un enfoque adecuado de la vinculación de CRM y la analítica avanzada, así como un acertado control de datos permitirán conocer a fondo a los clientes, planear con precisión el camino a seguir en la compañía y la ayudarán a mantener su ventaja competitiva.

 

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Los datos: cimiento de la información fiable

Uno de los errores más frecuentes en torno a los sistemas para la planificación de recursos empresariales (ERP) está asociado con la preparación y la limpieza de los datos. Una compañía que subestima estos aspectos y toma decisiones sobre información errónea, no solo retrasa el retorno de la inversión sobre la aplicación, sino que se expone a surcar un mar tormentoso sin timón ni vela alguna. Al momento de reconocer la falta, la organización termina empleando un tiempo excesivo tratando de resolver los aprietos relativos a la calidad, lo que evidentemente distancia a la compañía del cumplimiento de los objetivos y en el transcurso puede incrementar los costos de la solución.

¿Cómo deben ser los datos?

Para evitar el desperdicio de recursos y marcar los pasos de la empresa con seguridad, los datos deben ser de calidad. Esta condición, de acuerdo con las normas ISO/IEC 25012, está definida por cinco características esenciales:

  1. Exactitud: representación correcta del valor del atributo deseado (integridad).
  2. Completitud: los datos deben tener valores para todos los atributos necesarios.
  3. Consistencia: no hay lugar para la contradicción ni la incoherencia entre valores.
  4. Credibilidad: los atributos de los datos deben ser creíbles para los usuarios.
  5. Actualidad: los valores de los atributos deben ser válidos para su contexto de uso.

 

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El volumen de datos a tratar y el tipo de operaciones a realizar definen cuán sofisticadas ameritan ser las herramientas a emplear.

No tiene importancia si los datos de la empresa son estructurados o no estructurados, tampoco si se encuentran en un servidor local o en la nube. Siempre deben ser fiables. De lo contrario, los errores pueden perjudicar las operaciones, aumentar costos y disminuir la rentabilidad. Si el sector financiero o contable maneja datos equívocos en su ERP esto puede desembocar en sanciones administrativas. Ni hablar de la pérdida de la habilidad para planificar que la información desatinada supone para los directivos o líderes de cualquier organización.

El entendimiento de los requisitos que deben cumplir los datos es un paso importante para elevar su calidad. Tener la capacidad y los instrumentos para descubrir, corregir o eliminar registros inexactos ayuda a mejorar tanto la información como los procesos que la crean, por consiguiente, facilita la construcción de cimientos sólidos para erigir estrategias acertadas y cónsonas con la realidad.

 

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Business Intelligence, la respuesta a numerosas interrogantes

¿Tenemos en stock suficientes consolas de videojuegos para satisfacer la demanda del próximo Día del Niño? ¿Cuál sucursal espera vender más unidades de estos aparatos? ¿Cuál será la marca que tendrá mayor salida? Estas son solo algunas inquietudes que pueden responderse con el apoyo de la solución de inteligencia de negocios (BI) adecuada.

La información es un recurso vital para la organización: fundamenta la toma de decisiones y ayuda a adecuarse con agilidad a las exigencias del entorno. Es el faro que posibilita a la empresa surcar los mares con seguridad.

Ahora bien, la información no surge por arte de magia. Las tecnologías de información (TI) han desarrollado un conjunto de aplicaciones y metodologías que permite reunir, depurar y transformar datos en información estructurada, información que admite ser explotada de manera directa o analizada para ser convertida en conocimiento. A esta creación de la informática se le conoce como BI, y es la piedra angular de las compañías que generan enormes cantidades de datos e información y desean adelantarse a los escenarios.

Por lo general, los datos que alimentan un sistema BI provienen de sistemas transaccionales u operacionales como CRM (sistema de gestión de relaciones con los clientes) y ERP (planificación de recursos empresariales). No obstante, el primero se diferencia de los dos siguientes porque está concebido especialmente para preguntar y divulgar información.

BI permite saber qué ocurre en el negocio, las razones por las cuales ocurre o cómo impactaría sobre la compañía determinada decisión. Posibilita ver el pasado, presente y futuro de la organización. La capacidad de la plataforma para predecir qué pasará en el negocio es, sin duda, su ventaja diferencial más importante.

 

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Cómo podemos ajustar la política de precios; qué debemos esperar de la próxima edición del Buen Fin; qué temporada repunta más la venta del principal producto de la firma, o qué lo hace a este ser el bien más rentable son otras dudas posibles de ser abordadas con la implantación de BI. Pero ¿este tipo de solución solo tiene la capacidad de responder preguntas de índole comercial?

Otras áreas de la empresa logran verse de igual forma beneficiadas con la inteligencia de negocios. Conocer la respuesta de cómo mejorar la colaboración entre todos los integrantes de la cadena de suministro, o bien estimar cuánto tiempo durará un nuevo colaborador en determinado puesto son incertidumbres que obedecen al ámbito de la operatividad y de la gestión de capital humano, respectivamente. Ambas son posibles de conjeturar con BI.

Por otro lado, el sector de los servicios, por ejemplo, también puede verse beneficiado con la inteligencia de negocios que, en el medio hospitalario, por citar un caso, posibilita conocer las probabilidades de reincidencia de un paciente o la proyección de asignaciones de trasplantes.

El alcance de la aplicación de la inteligencia de negocios en una industria es difícil de calcular. Las TI avanzan a un ritmo acelerado y se esfuerzan cada día más en lograr integraciones más fecundas entre diversas plataformas y lenguajes. Dejar las especulaciones a un lado y afrontar la realidad con el soporte debido permitirá a la organización cambiar la óptica para alcanzar los objetivos con mayor rapidez.

 

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Cinco errores que sortear en Business Intelligence

Potencialmente, la implantación de un proyecto Business Intelligence (BI) puede generar diversos beneficios y ventajas competitivas para la organización. Sin embargo, es frecuente encontrar compañías que no alcanzan a aprovechar los frutos del proyecto debido a la falta de habilidad para sortear ciertos aspectos que conviene advertir antes de la ejecución.

Para evitar cometer errores que afecten la experiencia y lograr obtener el máximo de utilidad, presentamos los cinco no que en el proceso de implantación de BI deben abordarse en positivo. De esta forma, los esfuerzos podrán dar el resultado esperado en el tiempo esperado:

  • No definir claramente el objetivo

Comenzar sin un fin claro y definido es letal para cualquier proyecto. Una compañía que no consigue delinear el caso de negocio no podrá ser capaz de generar un retorno de la inversión real. Los objetivos del proyecto de implantación deben ser específicos y estar alineados con los corporativos; debe determinarse muy bien por qué y para qué se quiere la solución.

  • No preparar adecuadamente los datos

Si los datos generan información y la información genera conocimiento, es imposible que datos erróneos arrojen productos explotables. Una clave esencial para conseguir el éxito en BI consiste en situar la calidad y la gestión de los datos como eje de la estrategia, esto implica prepararlos oportunamente para garantizar su fiabilidad, precisión, integridad y consistencia.

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  • No considerar la integración y adaptabilidad

Una plataforma BI adecuada es aquella que permite manejar múltiples fuentes de datos, vincularse con otras aplicaciones (Office resulta fundamental), conectarse con servidores locales o en la nube, ordenar los datos; manejarse con autoservicio y visualización interactiva. Adicionalmente, conviene no dejar de lado el carácter de adaptabilidad de la solución, que facilitará el crecimiento de la tecnología a la par con el negocio.

  • No contemplar la gestión del cambio

Un equipo de trabajo que no está informado y comprometido tiene mayores probabilidades de resistirse al cambio, actitud frecuente que bien puede ser gestionada. Lo recomendable es que todo proyecto BI cuente con un responsable capaz de manejar la transformación considerando aspectos como la empatía, la comunicación, la capacitación, el reconocimiento y la medición.

  • No permitir permitir el tiempo necesario

Las empresas donde todo es para ayer se exponen a la pérdida de dinero y esfuerzo. El éxito de Business Intelligence no está asociado con la rapidez de su implantación. Lo mejor es no apresurarse, preparar los datos adecuadamente y estar seguros de que los usuarios han tenido el tiempo suficiente para adquirir las habilidades necesarias para usar efectivamente la herramienta.

Si existe la disposición en la organización de adoptar las tecnologías de la información en función del crecimiento del negocio, lo mejor es hacerlo bien. De nada sirve apresurarse con los datos, el calendario y el equipo de trabajo si la afectación mayor claramente recaerá sobre la compañía.

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La relevancia de las fuentes de datos en BI

Con seguridad, al encender una lámpara muy pocos se deben preguntar cómo es posible que la luz llegue hasta ese objeto. Lo mismo ocurre cuando se emplean tecnologías de la información, es frecuente encontrar usuarios que simplemente dan por sentado que “el sistema” tiene las respuestas, pero muy pocos se preguntan cómo es el proceso informático para lograr que la información se halle disponible justo cuando es requerida.

En el caso de las soluciones Business Intelligence (BI), lo que hace posible la obtención de información de las operaciones de la empresa son las fuentes de datos, que pueden definirse como los puntos de abastecimiento de datos con información potencialmente útil para el análisis de un proceso de negocio de la compañía. Los sistemas BI se alimentan de fuentes de donde extraen, transforman y cargan datos en repositorios dimensionales. Estas características, propias de los paquetes de integración de BI, parten de los datamart (base de datos centrada en un tema o un área de negocio específica), cuyos datos son explotados por medio de herramientas para la visualización (informes tabulares, gráficas, dashboards, etc.) y de manera que los usuarios no expertos en tecnología puedan comprender para construir por sí mismos los informes.

 

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Los paquetes de extracción, transformación y carga (ETL por sus siglas en inglés) permiten nutrirse de una diversidad de fuentes de las cuales se extraen y analizan los datos según las reglas de negocio prescritas en la misma lógica del paquete. Lo usual es abastecerse de la información generada en los sistemas CRM (Customer Relationship Management) y ERP (Enterprise Resource Planning). Sin embargo, en ocasiones también se precisa emplear orígenes de herramientas como Excel, sobre todo cuando un usuario requiere acceder a información que no ha sido almacenada en las bases transaccionales u operacionales; sino en la tradicional hoja de cálculo de Microsoft. Por otro lado, en los últimos tiempos se ha visto cómo las empresas han ido aumentando su consideración por las fuentes disponibles a través de internet (open data, Internet de las Cosas, redes sociales), las cuales, al lograr ser integradas con la solución BI implantada en la compañía, pueden complementar significativamente el trabajo de CRM.

Una plataforma BI bien diseñada aumenta la capacidad de la organización para tomar mejores decisiones. Una solución de este tipo puede incluir bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, manufactura, datos de producto, actividades de ventas, marketing y cualquier otra fuente que se considere crítica para las operaciones. Comprender de dónde los sistemas de análisis se sirven las respuestas ayudará a que los usuarios den mayor valor a la inversión y cuiden mejor el tratamiento de uno de los principales activos de la compañía: la información.

 

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Prohibido subestimar la importancia de los datos en BI

En una organización, la información crece de manera sostenida, por ende, si se quiere garantizar la competitividad de la compañía, se precisa de soluciones que integren y recopilen los datos generados e incorporen todos los cambios corporativos. Cuando los usuarios tienen acceso a diversas fuentes de datos, es frecuente encontrar problemas para localizar la información, por tanto, para impedir que esto suceda, se deben emplear herramientas Business Intelligence (BI) que faciliten la elaboración de informes y análisis que aporten información actualizada y explotable en un formato apropiado. De esta forma, el apoyo para la toma de decisiones podrá ser efectivo y sustancial.

La inteligencia de negocios permite extraer el conocimiento acumulado en las plataformas transaccionales y operacionales, esto provee una visión 360 de la organización que facilita la adecuación oportuna de sus estrategias y políticas, todo gracias a una enorme cantidad de datos e información que son analizados y transformados de acuerdo a necesidades preestablecidas. Visto así, parece una acción sencilla para la compañía; sin embargo, la implantación de una solución BI implica una exhaustiva preparación de los datos que, en buena medida, es lo que garantizará el éxito de la inversión. Lamentablemente, este aspecto no siempre es abordado con la importancia que merece.

 

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¿Cómo evitar caer en la subestimación de los datos?

 

Antes de zarpar a los mares de la inteligencia de negocios, es fundamental tener en cuenta la integridad de los datos. Las empresas que ignoran la preparación de éstos regularmente terminan empleando demasiado tiempo tratando de resolver problemas referentes a su calidad, lo que evidentemente retrasa el cumplimiento de los objetivos de la implantación. Peor aún, hay ocasiones en que los directivos y usuarios sencillamente fingen la existencia del problema, lo que resulta en una toma de decisiones basada en información errónea o en la búsqueda de datos en fuentes de dudosa fiabilidad.

Para que la implantación de un sistema BI sea exitoso, una clave esencial, antes de que el usuario comience el análisis, es asegurarse de que los datos sean precisos, completos y consistentes. Las organizaciones podrán alcanzar este propósito si sitúan la calidad de los datos y la gestión de éstos como eje de su estrategia de Business Intelligence.

Al momento de escoger una solución, es preciso asegurarse de que ésta tenga la capacidad de manejar diferentes fuentes de datos, tenga la capacidad de conectarse con servidores locales o en la nube, otorgue la posibilidad de ordenar los datos (cambiar nombres de columnas o especificar encabezados), sea de fácil uso (autoservicio) y permita compartir los paneles con otras personas por medio de diferentes soportes (visualización interactiva en múltiples dispositivos).

La información puede definirse como un conjunto de datos organizados, datos que constituyen un mensaje que marca el estado de conocimiento en una organización, por tanto, no es descabellado afirmar que si de entrada no se valora y atiende como es debido la base de ese conocimiento, la gestión empresarial no podrá ser de otra forma que infundada y de muy alto riesgo.

 

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La importancia de la visualización de datos

En tan sólo pocas horas una empresa puede generar una enorme cantidad de datos, datos que deben ser filtrados y presentados de forma que puedan ser interpretados y analizados para ayudar a la toma de decisiones en la compañía. En este proceso intervienen las interfaces interactivas que definen a la ciencia del análisis de datos o data science. Como campo interdisciplinar interviene la visualización de datos o data visualization, terreno en el que influyen aspectos como la comunicación visual, el diseño gráfico, la teoría de la información y la interface del usuario.

Muchos de los conceptos de análisis y de visualización surgieron a partir del Business Intelligence (BI) o inteligencia de negocios, que analiza los datos provenientes de sistemas transaccionales u operacionales como Enterprise Resource Planning (ERP) y Customer Relationship Management (CRM) con la finalidad de optimizar las estrategias de la organización y aumentar su productividad y rentabilidad.

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Es un tema científico, artístico y empresarial

En la presentación de la información dada en entornos BI, existen tres factores que suceden de manera importante: los datos, la interacción y la estética, así, la visualización vincula de cierta forma a la ciencia con el arte que, en este caso, debe ser abordado en función de una visualización práctica y amigable, pero esta idea no termina allí. En un contexto corporativo donde cada segundo cuenta, ahorrar es una exigencia y la complejidad de las estructuras organizacionales dificultan el flujo de información, las herramientas de visualización de la información se convierten en medios insustituibles que permiten tanto ahorrar dinero, tiempo y esfuerzos como generar un valor diferencial.

También es un tema biológico

El cerebro humano está mejor diseñado para procesar la información de manera visual. El ojo y la corteza cerebral forman un procesador con un ‘ancho de banda’ superior al de los centros cognitivos para textos, de modo que la comprensión y el conocimiento que emana de lo gráfico serán más efectivos en la medida en que las tecnologías en torno a la visualización respondan a las peculiaridades biológicas del hombre. Por otro lado, se podría afirmar, gracias a los negocios que manejan soluciones de este género, que un nuevo tipo de empresa ha nacido a partir del desarrollo de la destreza analítica alcanzada por lo visual.

El procesamiento, análisis y comunicación de datos representan una serie de desafíos éticos y analíticos para la visualización ejercida por medio de softwares especializados o aplicaciones como BI. Este campo emergente de la ciencia es capaz de proporcionar, con gran fidelidad y seguridad, una radiografía del comportamiento de la compañía, lo cual la ayuda no sólo a definir sus estrategias, sino que la empodera y habilita para la llamada hipercompetencia global.

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¿Cuándo conviene implantar Business Intelligence?

Si se asocia el término con las tecnologías de información, Business Intelligence (BI) puede definirse como el conjunto de metodologías y aplicaciones que permite reunir, filtrar y convertir datos de sistemas operacionales en información estructurada para su explotación, dicho de otra manera, es la habilidad para transformar datos en información y la información en conocimiento, lo que da soporte a la toma de decisiones en torno al negocio.

Business Intelligence permite mejorar procesos y genera una ventaja competitiva increíble para la organización, por lo que muchos directivos se preguntan cuál es el momento adecuado para buscar a su socio comercial y comenzar a disfrutar de sus beneficios.

Cuando se es una compañía pequeña, cada empleado controla su área e informa a gerencia sobre su situación. Por lo regular, un colaborador en un departamento determinado no llega a apuntar todo lo referente a sus actividades porque entrega la información resumida a su superior; no obstante, en las empresas medianas que cuentan con varios empleados en múltiples departamentos, el flujo de datos es mucho mayor y la capacidad de analizarlos puede ser insuficiente. Cuando el volumen de trabajo por la enorme cantidad de información generada imposibilita ver el panorama con claridad y realizar informes o reuniones productivas, se hace imperioso implementar Business Intelligence, sobre todo, si los datos antes de llegar al responsable del sector deben transitar por varios escalones.

Una desviación en el rumbo de la compañía, un descenso de la productividad o en las ventas, pueden ser razones suficientes para analizar los datos del negocio. Si no se dispone de esos datos, encontrar el porqué de lo ocurrido puede llegar a ser una labor totalmente infructuosa. Una empresa que, por ejemplo, cayó en ventas y desea bajar el precio de sus productos para revertir la situación, si no cuenta con BI, deberá ubicar las facturas históricas de los proveedores de materiales para poder calcular los costes de las piezas; en producción tocará verificar cuántas piezas se hacen por hora para dividirlo entre los costes de personal, maquinaria y energía, y conocer así el precio de manufactura por hora. Igualmente ocurrirá en el área de logística y distribución. Se deberá escudriñar para encontrar más de un dato; recuperar planos de fabricación para optimizar los diseños; renegociar precios de materiales, etc. Si no se actúa rápido, la organización puede llegar a quedar fuera del mercado en un dos por tres.

 

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Las empresas que poseen el tino de recurrir a las soluciones que las tecnologías de hoy proveen, como es el caso de BI, están altamente preparadas para detectar oportunamente los descensos en venta y hacer frente a las circunstancias con la mayor velocidad posible y sin tener que recurrir al apoyo de varios sectores. El poder extraer y analizar con facilidad la información de sistemas Enterprise Resource Planning y Customer Relationship Management con BI marca una diferencia abismal entre las compañías que apuestan por su cuota de mercado y aquellas que no logran entender las dinámicas cambiantes de las estrategias de negocio. Lo mejor es que las organizaciones pueden incorporar a su sistema algoritmos predictivos que le ayuden a ver el futuro: la bola mágica del comercio.

En definitiva, la implantación de una solución Business Intelligence es recomendable para casi todas las empresas independientemente de su tamaño, pues permite adelantarse a los escenarios y superar los inconvenientes adecuadamente. El análisis de datos propicia tomar mejores decisiones estratégicas basadas en datos y prácticas comprobadas; no en especulaciones o pálpitos.

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